根據 AWR 2024 年第四季度研究，AIO 的普及率從 33.68% 增至 42.51%。台灣網站經營者需思考如何適應這一變革，提升內容被 AIO 引用的機會，減輕對自然流量的影響。(圖片來源：Advanced Web Ranking (AWR) 2024 年第四季度研究 ) 自從 Google 在全球推出的「AI Overview」（以下簡稱 AIO）已超過10個月，這項功能已悄然改變使用者獲取資訊的方式，並對網站經營者與 SEO（搜尋引擎優化）策略帶來深遠影響。根據 Advanced Web Ranking （AWR）2024 年第四季度的研究，AIO 的普及率顯著提升，從 33.68% 提升至 42.51%，增長了 8.83個百分點。這顯示 AI 生成的搜尋摘要正逐漸成為主流，台灣的網站經營者和行銷人員應思考：如何適應這場變革，提升內容被 AIO 引用的機會，並減輕對自然流量的衝擊？ 　　 目錄  從「搜尋」進化為「答案」 流量寒冬？網站曙光？ A.搜尋增加的類別： 　 1.職業類網站 　　 9.體育類網站 　　 　 2.電子商務類 　  10.商業類網站 　 3.家庭及育兒 　   11.風格與時尚 　 4.教育類網站 　  12.寵物類網站 　 5.法律與政治 　  13.旅遊類網站 　 6.食品飲料類 　  14. 汽車、金融、房產 　 7.興趣嗜好類 　 8.社群類網站 B.搜尋需求下降類別： 　 1.科學類網站 　 2.內容型網站 　 3.資訊型網站 　 4.藝術和娛樂 　 5.健康和健身 　 6.科技和電腦 應對策略：擁抱變化，優化再進化 結論：AI 時代的 SEO 新格局 小百科：什麼是AI Overview？ 一、從「搜尋」 進化 為「答案」 AIO 利用 Gemini 生成式技術，從海量資料中整合關鍵資訊，為使用者提供快速、精準的答案，這項功能已在全球超過 100 個國家上線，並於 2024 年 10 月正式登陸台灣，它的核心是讓使用者迅速掌握重點， 無需逐一點擊網頁。例如，搜尋「杜鵑花節何時舉辦」，AIO 會直接顯示時間、地點和活動概述，省去瀏覽多個網站的麻煩。 搜尋「杜鵑花節何時舉辦」，AIO 會直接提供時間、地點及活動概述，讓使用者快速獲得所需資訊，省去瀏覽多個網...

隨著AI生成內容的興起，新聞業面臨Google日益嚴格的品質標準。新聞從業人員需優化AI內容以符合「實用性」要求，這不僅影響流量，更關乎媒體的未來生存。 隨著人工智慧（AI）技術的飛速發展，AI生成內容（AI-Generated Content, AIGC）正席捲新聞業與數位內容領域。從ChatGPT到Grok、Claude等生成式AI工具的普及，新聞編輯室得以在短時間內產出大量報導草稿，效率大幅提升。然而，Google對AI生成內容的品質要求日益嚴苛，其「實用性」（Helpfulness）標準已成為決定內容能否在搜尋結果中出線的關鍵指標。對新聞從業人員來說，如何優化AIGC以符合演算法變化，不僅關乎流量，未來更可能是媒體能否存續的分水嶺。 Google實用標準：品質重於技術 Google的「實用性」標準源自2022年的「 實用內容更新 」（Helpful Content Update），並在後續演算法中持續強化其重要性。根據 Google搜尋中心 的最新說明，Google對AI生成內容並無偏見，正如Google資深網路趨勢分析師John Mueller所言：「我們看的是內容品質，而非生成方式。」無論是人工撰寫還是AI產出，內容的核心價值在於是否以讀者需求為中心，提供 原創且實用的資訊 ，而非僅為搜尋排名堆砌文字。 Google實用性聚焦四大要素 Google評估內容實用性的關鍵在於其是否真正幫助用戶，而非僅重複既有資訊或堆砌關鍵字，實用性標準圍繞以下要素： Google評估內容實用性重點在於原創性與深度、E-E-A-T原則、滿足讀者需求及清晰結構。AI生成內容若缺乏真實經驗和專業性，易被視為低價值，需經人工編輯以提升可讀性。 原創性與深度： 內容需提供獨特視角或深入分析，而非泛泛而談。AI生成的報導若缺乏具體案例或獨家資料，常被演算法視為「低價值」。 E-E-A-T原則： 經驗（Experience）、專業性（Expertise）、權威性（Authoritativeness）、可信度（Trustworthiness）是標準核心，尤其在財經、健康等敏感領域要求更嚴。AI因缺乏真實經驗與專業背景，易在此環節失分。 讀者需求滿足度： 內容須完整解答讀者問題，避免資訊空洞或重複網上既有報導。 結構與透明度： 內容需經人工編輯把關，並以清晰格式呈現。台灣部份SEO專家建議，...

隨著讀者行為變遷，媒體組織需依賴數據驅動策略，提升內容與商業模式。關鍵在於培養能從數據中提煉洞見的人才，推動組織轉型，從數據分析師到數據科學家的角色至關重要。 隨著讀者行為的快速變遷與新型態資訊傳播模式的迭代轉型，已覺醒的媒體組織意識到，單憑經驗與直覺已不足以應對市場閱聽眾的挑戰。「數據驅動」Data-Driven方興未艾，為新聞媒體提供可參考的發展路徑，從提升內容策略到優化商業模式。 然而，要真正實現轉型，媒體需要的不僅是技術工具，更是一群能夠從數據中提煉洞見並推動組織變革的人才，從媒體數據分析師到數據科學家的養成，正是這一過程的關鍵。 媒體數據職涯進化 這張圖表直觀展示了從數據分析師到數據科學家的職業發展路徑，特別是在新聞媒體的數據應用生態中。 在新聞媒體的數據應用生態中，數據分析師通常是起點。他們的角色聚焦於收集與整理數據，例如，網站流量、讀者點擊率或社群媒體互動指標，並通過報表與視覺化工具呈現結果。這一階段的工作以描述性分析為主，幫助媒體了解「發生了什麼」。例如，某篇新聞報導的閱讀量是否達到預期，或某個時段的流量高峰出現在哪些平台。 然而，隨著數據應用的深化，單純的描述已無法滿足需求。媒體組織開始需要更進階的洞見，例如「為什麼會發生」以及「接下來該怎麼做」。這時，數據分析師的角色逐漸向數據科學家演進。數據科學家不僅具備分析技能，還能運用統計學、機器學習與開發應用程式，挖掘數據背後的模式並預測未來趨勢。例如，通過分析歷史數據與讀者行為，他們可以預測哪些主題可能引發熱議，或設計演算法推薦個人化內容，提升用戶黏著度。 這一轉型的過程中，技能升級是核心。數據分析師需要從熟練使用Excel或Google Analytics，進階到掌握Python、R等程式語言，並學習資料庫管理與大數據處理技術。此外，對新聞行業的理解也至關重要，因為數據洞見必須與新聞編採和商業目標結合，才能發揮最大效用。這種從基礎分析到高階預測的職涯發展，反映了媒體行業對數據人才需求的升級，也是在奠定「數據驅動」的基礎。 「數據驅動」文化的重要性 為何新聞媒體需要「數據驅動」文化？原因在於數據已成為競爭力的來源。傳統媒體仰賴資深媒體人的經驗判斷與記者的敏銳嗅覺，但數位時代的挑戰——如讀者注意力碎片化、廣告收入下滑與各式新型媒體競爭，要求更精準的決策模式。「數據驅動」文化不僅是技術問題，更是思維轉變。新...

透過自動化ETL流程將各項數據從原始來源轉化為有價值的應用，最終提升媒體機構的數據驅動能力。 人人都在大喊「數據驅動」的時代，大部份新聞媒體的數據分析仍處於石器時代，繁瑣的數據任務準備佔據了大量時間，從數據提取、清洗到載入，這些重複性工作耗費 80% 的時間，留給洞察與價值創造的空間極其有限。優化 ETL（Extract, Transform, Load）自動化流程，媒體數據分析將從低效的手動操作中解放，將精力轉向策略性分析與決策支持。 ETL 自動化對數據分析的重要性 數據分析的價值在於從海量資料中提煉可行動的洞察。然而，若數據準備流程效率低下，數據分析的潛力將受到限制。傳統的手動 ETL 流程不僅耗時，還容易因人為錯誤導致數據品質下降。例如，從Google Analytics 4（GA4）導出流量數據、用Excel 清洗整理後再匯入數據庫，這一過程可能需要數小時以上。 透過程式化與雲端技術，數據從提取到載入的每個步驟都能實現自動化，大幅縮短處理時間。實務經驗顯示，一個設計良好的ETL自動化流程，能將數據準備時間從數小時壓縮到數分鐘，讓編輯台決策者有更多精力投入數據解讀與策略制定，不僅提升編輯、 記者生產力，也為媒體帶來更高的決策效率。 ETL 自動化的核心概念與步驟 ETL是數據處理的基礎框架，包含三個核心階段：數據提取（Extract）、數據轉換（Transform）與數據載入（Load）。自動化則是在此基礎上引入程式化與排程，使流程減少人工干預，可以自動循環執行任務。 ETL自動化流程包括三個核心階段：數據提取（Extract）、數據轉換（Transform）和數據載入（Load）。透過程式化與排程，自動化減少人工干預，實現任務的自動循環執行。 1. 數據來源 (Extract)：多種數據來源整合 數據提取是ETL的起點，目標是從不同來源收集原始數據。在新聞媒體領域，常見來源包括GA4（網站流量）、Similarweb（競爭分析）、Comscore（市場份額）以及內部數據庫（如CMS數據），這些來源格式各異。 自動化的關鍵在於設計統一的提取層。例如，可以使用Python的   google-analytics-data  套件從GA4提取每日流量數據，同時利用  requests  模組從Similarweb ...

E-E-A-T（經驗、專業、權威、信任）已成為媒體內容的關鍵指標。新聞各類型頻道需針對自身領域，制定策略以強化內容可信度，提升搜尋排名並深化讀者連結。 Google 對「經驗、專業、權威、信任」（E-E-A-T）的重視已成為媒體內容關鍵指標。然而，不同類型頻道在實踐 E-E-A-T 時，面臨的挑戰和策略卻大相逕庭。 對於新聞媒體而言，理解 E-E-A-T 如何在不同類型的頻道中應用，不僅能提升搜尋排名，還能強化與讀者的連結。無論是醫療、旅遊、財經，還是運動、娛樂等領域，各類型頻道有必要理解  E-E-A-T   的應用，以提升自身媒體影響力。  目錄  E-E-A-T 核心要素 醫療：科學嚴謹的生命守門員 旅遊：真實體驗的冒險引路人 財經：數據驅動的財富顧問 運動：實用指導的健康推手 生活消費：客觀實測的日常助手 娛樂：話題引領的趣味製造者 政治：深度中立的政策解讀者 社會：真實共鳴的在地觀察者 全球：全面公正的世界觀察者 2025年SEO趨勢與媒體實務啟示 新聞媒體實務建議 從醫療頻道的專業權威，到旅遊頻道的真實體驗，再到娛樂頻道的互動信任，每個領域都有其獨特的內容需求和受眾期待。究竟這些頻道該如何突破困境，找到屬於自己的 E-E-A-T 策略？ 針對九大類型內容：醫療、旅遊、財經、運動、生活消費、娛樂、政治、社會和全球，逐一剖析其 E-E-A-T 策略，提供需求分析、展現方式、潛在挑戰、核心特點與具體實例。  E-E-A-T 核心要素  經驗（Experience）： Google現在更傾向於優先考慮那些能夠提供 第一手經驗 的內容。這意味著，內容創作者需要展示他們對主題的實際了解，並分享個人經歷，以增強內容的真實性和可度。 專業性（Expertise）： 內容必須由具備相關專業知識的人士撰寫。這不僅包括學術背景，還包括實際經驗。例如，醫療類文章應由具備醫療背景的相關人士撰寫，以確保內容的準確性和可靠性。 權威性（Authoritativeness）： 網站和作者在其領域的聲譽至關重要。被其他高品質網站引用或報導，能顯著提升網站的權威形象。 可信度（Trustworthiness）： 網站必須提供透明的訊息，包括聯絡方式和關於我們，讓用戶能夠信任其內容。 1. 醫療：科學嚴謹的生命守門員 醫療頻道屬於 Y...