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知識貓星球

喵星人

2024/04/18

行銷中不可或缺的數據分析,優化的最佳武器!5點解析一次看~
數據分析與行銷社群之間存在密切的關係,這種關係可以帶來多方面的好處,並提供了更有效地執行行銷策略的機會。以下是這兩者之間的關聯性:
1.深入了解目標受眾:
數據分析可以幫助行銷社群更深入地了解目標受眾。通過分析受眾的行為、喜好、偏好和購買行為等數據,行銷社群可以獲得有關受眾的寶貴洞察,從而更好地理解他們的需求和期望,並制定更具針對性的行銷策略。
舉例:一家電子商務公司利用網站分析工具來追蹤訪問者的行為和購買歷史。通過分析這些數據,他們發現大多數訪問者都是年輕的科技愛好者,他們對新技術產品感興趣。這使得該公司可以調整他們的產品和行銷策略,以更好地迎合這個目標受眾的需求。
2.精準定位和個性化行銷:
基於數據分析所獲得的受眾洞察,行銷社群可以進行精準定位和個性化行銷。他們可以通過定制化的內容、優惠和推廣活動,精準地觸及目標受眾,從而提高行銷效果和回報率
舉例:一家咖啡連鎖店利用消費者的歷史購買數據和位置信息,通過手機應用向用戶發送個性化的促銷優惠。如果一位用戶經常在早晨路過該店,他們可能會收到關於早餐優惠的推送訊息,從而提高了促銷活動的轉換率。
3.評估和優化行銷活動:
數據分析可以幫助行銷社群評估和優化他們的行銷活動。通過監測和分析行銷活動的效果,包括點擊率、轉換率、銷售量等指標,行銷社群可以了解哪些活動是成功的,哪些是失敗的,從而及時調整和優化行銷策略。
舉例:一家新創企業使用Google Analytics追蹤他們的網站流量和轉換率。通過比較不同廣告活動的效果,他們發現在社交媒體上投放廣告比在搜索引擎上投放廣告效果更好。這使得該公司可以調整他們的行銷預算,將更多的資源投入到社交媒體廣告中,從而提高了整體的行銷效果。
4.提高行銷ROI:
數據分析可以幫助行銷社群更有效地利用有限的資源,從而提高行銷的回報率。通過精準定位、個性化行銷和優化行銷活動,行銷社群可以更好地實現投資回報,提高行銷的效益和ROI(投資回報率)。
舉例:一家汽車製造商利用銷售數據和行銷費用來計算每個銷售銷售的回報率。通過比較不同行銷渠道的ROI,他們發現在線廣告的ROI比傳統廣告更高。這使得該公司可以重新分配他們的行銷預算,將更多的資源投入到線上廣告中,從而提高了行銷效益。
5.持續學習和改進:
數據分析可以幫助行銷社群持續學習和改進。通過分析不斷變化的市場和消費者數據,行銷社群可以及時了解市場趨勢和受眾需求的變化,並及時調整他們的行銷策略,從而保持競爭優勢。
舉例:一家時尚零售商每月都會分析他們的銷售數據和顧客反饋。通過這些分析,他們發現某個季節的銷售額明顯下降,可能是因為某個流行趨勢過時了。這使得該公司可以及時調整他們的庫存和行銷活動,以應對市場的變化,從而保持競爭優勢。
數據分析為行銷社群提供了寶貴的洞察和工具,幫助他們更好地了解目標受眾、精準定位、評估和優化行銷活動,從而提高行銷效果和回報率。這種密切的關係是現代行銷中不可或缺的一部分。
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汪佩蓉 Patricia

104Giver 職涯引導師 第003202410073號 | NCDA X PMP X MBA

2023/02/04

進化中的SEO,你準備好迎向GA4了嗎?
數位行銷是個每日都會有新技術或新心法的領域,SEO更是如此。這本書是作者前一版<>的更新版,在進入Google Analytics 4時代,提供了最好的引薦。
P夫人剛拿到這本剛上市熱騰騰的書,翻看了目錄與重點章節內容,就忍不住向大家推薦:
🕵️‍♀️內文Layout清楚有重點,最適合我們這種習慣看bullet point與重點說明的人。
🕵️‍♀️ 誠意滿滿: 書頁多達456頁,(除了閱讀,還可以用來訓練手臂😆) 每頁內容只有重點,沒有無謂的廢話, 乾貨滿滿👍。
🕵️‍♀️內容開展,由簡入深:
什麼是SEO → 企業常用的SEO策略與錯誤→分析你跟競爭者的SEO→網站、網頁如何調整,提高SEO成效→了解GOOGLE以及它與網站溝通方式→ GA4 (新版Google 分析)說明,適合SEO小白與已有SEO實際經驗者閱讀。
🕵️‍♀️今年7月1日起,通用版Google Analytics 將停止處理資料,全面由GA4 (Google Analytics 4)取代,以因應使用者跨多種平台的使用習慣。作者此書最後一章詳細說明新舊版的差異與應對方法。
🕵️‍♀️作者提供了深入(卻不艱深)的技術原理,了解了原理,接下來就看每個行銷人的想像與應用。
🕵️‍♀️初學者若無從想像如何使用,書中的一些行銷的好點子,可直接試看看。
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05/05 11:07

健檢報告一堆紅字看不懂?教你用 AI 整理重點,不替自己下診斷
拿到健康檢查報告時,很多人第一個反應不是放心,而是更困惑。
報告上有一堆縮寫和數字:GOT、GPT、LDL、HDL、三酸甘油脂、尿酸、肌酸酐、eGFR、糖化血色素……有些項目旁邊還標了紅字、H、L、↑、↓。看起來像是身體出了狀況,卻不知道嚴不嚴重,也不知道該不該看醫師。
這時候,AI 可以成為你的「資料整理助手」。
不過要先說清楚:本文屬於 AI 生活應用教學,目的在協助讀者整理健檢資料、理解常見名詞、準備看診問題。AI 不能取代醫師、藥師、營養師或其他醫療專業人員,也不應用來自行診斷、用藥或延誤就醫。
更實用的做法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合下次和醫師討論。」
一、先把醫學名詞翻成白話
健康報告最難懂的地方,常常不是數字,而是檢驗項目本身。
例如 LDL-C、HDL-C、HbA1c、Creatinine、eGFR、ALT、AST,如果沒有醫學背景,很難立刻知道這些項目在看什麼。
你可以請 AI 協助整理:
這個指標大致在看什麼?
通常和身體哪個系統有關?
偏高或偏低時,常見會和哪些健康議題一起討論?
是否需要搭配其他數值一起看?
例如,AI 可以把「LDL 膽固醇」整理成白話說明:「常被稱為壞膽固醇,通常會和心血管健康一起討論。若長期偏高,可在看診時詢問醫師是否需要進一步評估飲食、運動、體重管理或其他處置。」
這樣做的目的不是讓 AI 幫你下結論,而是先降低閱讀門檻,讓你知道自己該問什麼。
二、整理紅字項目,但不要被數字嚇到
很多人看到報告有紅字,就會開始緊張。但紅字不一定代表已經生病,也可能只是輕微超出參考範圍。
有些檢驗數值會受到檢查前飲食、睡眠、運動、是否空腹、喝水量、藥物或檢驗時間影響。單看一個數字,很容易過度解讀。
你可以請 AI 幫你把報告整理成幾類:
正常項目
輕微偏高或偏低
建議下次詢問醫師的項目
需要長期觀察趨勢的項目
需要搭配其他數值一起看的項目
例如血糖、糖化血色素、三酸甘油脂、BMI 同時偏高時,AI 可以協助你整理成「可與醫師討論的整體代謝健康議題」,而不是直接判斷你有某種疾病。
三、把健檢報告變成看診問題清單
很多人拿著報告去看醫師,最常遇到的問題是:不知道該問什麼。
AI 很適合把健檢資料轉成一份清楚的提問清單,例如:
這些紅字項目需要多久後複檢?
我應該先看哪一科?
這些數值可能和飲食、體重、作息或藥物有關嗎?
是否需要進一步檢查?
目前比較適合先調整生活習慣,還是需要醫師進一步評估?
看診時間通常有限。事先整理問題,可以幫助你更清楚描述狀況,也比較不會離開診間後才想到「剛剛忘了問」。
四、有多年份資料時,請 AI 幫你整理趨勢
單次健檢報告只能看到當下狀態,長期趨勢通常更值得觀察。
如果你有過去幾年的健檢資料,可以請 AI 幫你整理成表格,觀察:
LDL 膽固醇是否連續上升?
血糖是否逐年接近臨界值?
肝功能數值是否反覆偏高?
腎功能相關指標是否逐年變化?
尿酸是否長期偏高?
BMI 和腰圍是否持續增加?
有些數值今年可能還在參考範圍內,但已連續幾年往同一方向變化。這類趨勢可以作為下次看診時的討論材料。
五、生活調整建議,只當作討論方向
AI 也可以根據報告中的項目,協助整理一般性的生活習慣討論方向。
例如:
血脂偏高時,可以整理飲食油脂、運動量、體重管理等問題,帶去和醫師討論。
血糖偏高時,可以詢問含糖飲料、精緻澱粉、睡眠與活動量是否需要調整。
尿酸偏高時,可以整理飲酒、含糖飲料、高普林食物、體重管理等問題。
肝功能偏高時,可以詢問飲酒、熬夜、藥物使用或脂肪肝相關評估。
BMI 偏高時,可以從飲食紀錄、運動習慣和作息開始檢視。
但這些都不應被視為個人化醫療建議。涉及疾病診斷、用藥、停藥、治療或飲食限制,仍應由醫師、藥師或營養師依個人狀況評估。
使用 AI 前,先把個資遮掉
健康檢查報告屬於高度私人的資料。上傳或貼給 AI 前,建議先遮掉:
姓名
身分證字號
生日
電話
地址
病歷號
醫療院所編號
公司名稱
保險資料
QR Code 或條碼
保留檢驗項目、結果、參考值、單位和檢查日期即可。如果願意,也可以提供年齡區間與性別,幫助 AI 做更清楚的資料整理。
若使用公司電腦、共用裝置或第三方 AI 工具,也建議先確認公司內部資安規範與工具隱私政策。健康檢查資料屬於敏感個資,處理時應比一般資料更謹慎。
AI 健檢資料整理指令模板
你可以複製下面這段指令,把個資遮掉後,連同報告內容一起貼給 AI。
請幫我整理這份健康檢查報告。
請注意:
1. 不要診斷疾病。
2. 不要建議我自行用藥、停藥或治療。
3. 請用一般人看得懂的白話說明。
4. 所有內容請定位為「看診前資料整理」與「健康教育資訊」,不要取代醫師診斷。
請幫我整理:
1. 哪些數值在參考範圍內?
2. 哪些數值偏高或偏低?
3. 偏高或偏低的項目大致在看什麼?
4. 哪些項目適合下次和醫師討論?
5. 哪些項目適合追蹤趨勢或詢問是否需要複檢?
6. 請整理一份看診時可以問醫師的問題清單。
7. 請用表格呈現重點。
多年份健檢資料比較指令模板
如果你有好幾年的健檢報告,可以改用這段:
我會提供多年份的健康檢查資料,請幫我整理趨勢。
請特別注意:
血糖、糖化血色素、血脂、肝功能、腎功能、尿酸、血壓、BMI、腰圍等項目。
請幫我整理:
1. 每個項目近幾年的變化。
2. 哪些數值逐年上升?
3. 哪些數值逐年下降?
4. 哪些項目雖然還在參考範圍內,但已接近臨界值?
5. 哪些項目適合下次看診時主動詢問醫師?
6. 請用表格整理,並補充白話說明。
請不要診斷疾病,也不要提供用藥或治療建議。
哪些情況不要只問 AI?
如果報告上出現「危急值」、「critical value」,或醫療院所已通知需要立即回診,請直接聯絡醫療單位。
如果同時出現胸痛、呼吸困難、意識不清、突然單側無力、嚴重腹痛、黑便、血尿、持續高燒、劇烈頭痛或嚴重過敏反應,也不建議只問 AI,應盡快就醫或聯絡當地緊急醫療資源。
AI 適合整理資料,不適合處理急症。
小結:用 AI 看健檢報告,重點是整理,不是診斷
健康報告讓人焦慮,通常不是因為資訊太少,而是資訊太多、名詞太難、數字太陌生。
AI 可以幫你把資料整理得更容易理解:翻譯常見名詞、整理紅字項目、比較長期趨勢、準備看診問題,也讓你和醫師溝通時更有方向。
更安全的用法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合和醫師討論。」
把 AI 當成生活中的資料整理工具,而不是診斷工具,才是更實用也更安全的做法。
編輯註
本文為 AI 工具生活應用教學,非醫療建議。健康檢查結果需由醫師依個人病史、症狀、用藥、生活習慣與其他檢查綜合判斷。如有身體不適、數值明顯異常或醫療院所通知回診,請盡快諮詢專業醫療人員。
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一零四線上嚴選

小編

2022/09/13

| GA從零自學 | 數位行銷必學秘笈
小編從社群經營、內容行銷、SEO等與各位分享行銷操作工具,
今天則要分享數據行銷、數據分析的工具GA。
為什麼要分享這個工具,原因在於GA是目前應用最廣、需求最大,
且功能完備的行銷工具、數據統計與數據分析工具。
各位應該不難發現,目前大多數的公司行銷人員,
在應徵時都要求具備GA的操作能力、GA數據的分析能力,
因此 GA 成為目前想要從事行銷人員必備工具(技能)。
這一門課的分享價值,在於這是一門引導想要自學者,
如何從GA的基礎開始學起,並且能夠克服過往GA自學的障礙。
當然一開始一定要介紹GA的應用與學習的必要;認識GA之後,
開始會帶領我們進行基礎設定,以及如何串接目標網站。
這邊特別指的是非中大型企業網站的串接(可以用最少資源做到)。
接下來,很多設定好GA環境的行銷人員,最頭痛的就是管理介面;
因為GA的管理介面是有層級架構,
也就是說不同層級所能夠抓取、分析的資料其實不一樣。
因此,課程會分享GA三大管理層級架構,並且以幫助公司導入GA的角度,
分享如何管理帳戶權限。
而串接GA無非就是為了掌握行銷成效,
因此也會傳授我們如何區分、濾除流量來源;另外也會教導我們GA裡面各項數據代表的意涵。了解的這些項目之後,才能夠針對數據進行觀測與分析。所以最後,課程將會分享GA數據如何依照不同管理層級、甚至有多個網站,如何將數據資料提取出來、進行分析;而課程也會針對廣告效益、使用者行為兩個部分分享GA數據分析的要領;如何運用數據來優化自己的網站、提升用戶體驗。
祝您 工作順利、學習愉快
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