Google Analytics 企業行銷數據分析實戰
104學習
Google Analytics Data Analysis
這項技能主要是指利用數據工具來追蹤和分析網站流量及使用者行為，幫助企業了解訪客來源、瀏覽習慣和轉換率。透過數據洞察，可以優化行銷策略、提升網站效能，進而增加業績和用戶體驗。在數位行銷、產品管理及商業決策中非常重要，能讓你以數據為依據，做出更精準且有效的判斷，提升職場競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
Google Ads廣告投放認證保證班
Google Cloud基礎知識之核心基礎架構
制霸Google排行 讓消費者一眼找到你
【晉升廣告操盤手II】Google Ads廣告分析秘笈
【晉升廣告操盤手I】Google Ads廣告投放秘笈
Google Gemini 職場實踐：打造你的AI視覺說服力 Nano Banana × Whisk 應用實戰
用AI+Google Sheet建立自動化工具，提升工作效率｜104獨家AI課程
Google AI必學指南：公文撰寫、Nano Banana視覺、Opal自動化、Lyria作曲實戰
Google Gemini 10倍速辦公實戰：從文件到簡報一條龍，結合 Gems 封裝專業SOP！
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
SSE Data Analysis Using Excel
隨著大數據的氾濫及電腦計算速度快速地成長，藉助套裝軟體快速分析資料來提升決策速度與品質，幾乎是全民運動了。也因此在許多資訊發達的國家，尤其是美國，造就了大量資料分析家(Data Analyst)的職缺需求。使用Microsoft Excel軟體來進行資料分析的能力。是提供國際大企業獵才的參考，並取得資料分析師的入場券。
Silicon Stone Education (SSE)
Data, ML, and AI in Google Cloud
線上課程約8小時
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.
完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
Google
Google Analytics (分析) 個人認證資格
Google Analytics (分析) 對初學者來說很簡單易用，而對具備豐富專業知識的用戶來說，它同時是非常強大的工具。獲得這項資格的用戶能在所屬組織內有效善用 Google Analytics (分析)，同時為其他用戶提供這方面的協助。
Google
SSE Data Power Today國際認證
統計是目前處理不確定性最成熟的一門科學，俱備良好的統計知識，透過統計方法的整理與分析就能有效快速地將資料轉成一種數據資訊，進而提升決策品質與商業價值。具備基本的統計分析能力，有助於爾後適切的使用各種的高等統計方法，提升對於未來的決策分析與品質，也有助於職場上之所需。
Silicon Stone Education (SSE)
SSE Big Data Database: NoSQL國際認證
大數據盛行之後，分散式系統成為IT行業的顯學。相對於傳統的關聯式資料庫，NoSQL其分散、非結構化、支援Hadoop、記憶體中處理以及支援MapReduce的特性，在全球各大行業都相繼採用。除了IT及網路業的巨頭(Google, Facebook, Amazon, Microsoft)、其它各行各業如Walmart, Samsung, Comcast也完全投入。可支撐起整個公司的資料儲存、分析、倉儲、串流、即時分析、商業智慧等任務。
Silicon Stone Education (SSE)
SSE Big Data Infrastructure：Hadoop國際認證
要學會大數據的第一步，就是要知道如何從許多的資料來源中存放及處理，而Hadoop就是這樣子的工具。世界500大企業都使用的處理引擎，目前已經成為主流，如果你要跨進大數據的世界，第一個要學的一定是Hadoop。
包括了Hadoop的完整觀念、組成元件、生態系統、重要開發觀念，以及架設維護時的完整考量。通過了本測驗，您將具備處理Hadoop的基本能力，並且可進一步學習Hadoop進階功能。
Silicon Stone Education (SSE)
精選貼文，掌握第一手知識
2026 Google 廣告課程推薦：Google Ads 投放完整教學
2026 年，Google Ads 依然是數位行銷最強大的廣告工具之一。無論你是企業主、行銷人還是廣告操作者，只要希望獲得高意圖流量、提升轉換、擴大品牌曝光，Google 廣告都是不容忽視的一環。但與以往不同的是，AI、PMax、GA4 和素材自動化等新技術陸續上線，使投放規則徹底翻轉。如果你仍使用 2022、2023 年的投放方式，2026 年很可能會發現成效每況愈下。
因此，一門真正能帶來成果的 Google 廣告課程，不只要教你「怎麼操作」，更要教你「如何理解背後的邏輯」。了解 AI 如何決定曝光、如何提供廣告訊號、怎麼讓預算花在具轉換率的受眾身上，才是 2026 年最重要的能力。
為什麼 2026 年一定要學 Google Ads？
第一，AI 廣告全面普及
Google Ads 早已進入由 AI 主導的時代。智慧出價、受眾訊號、素材組合、轉換模型，全都仰賴系統判斷。這讓「會設定廣告」變得容易，但要「投得好」反而更困難。你需要知道如何提供給 AI「對的訊號」，才能讓廣告跑出最佳成效。
第二，PMax 成為主流廣告模式
Performance Max 掃過所有 Google 廣告版位，是許多企業提升業績的關鍵工具。但 PMax 不具透明度，不懂得設定素材與受眾訊號，很容易燒錢卻無成果。因此課程必須教你如何操控 PMax 的策略，而不是被 AI 操控。
第三，GA4 是廣告優化的核心
GA4 與舊版分析有巨大差距，事件追蹤、探索報表、跨平台分析都成為日常。學會 Google Ads 卻不懂 GA4，就等於有引擎卻沒有儀表板。
第四，競爭變強，錯誤變貴
越來越多企業投入 Google 廣告，競爭強度飆升。2026 年最常見的狀況不是「沒曝光」，而是「曝光了但不轉換」。理解策略、掌握數據，才能避免預算虛耗。
如何挑選真正有用的 Google 廣告課程？
要挑選課程，請注意以下五大標準：
一、講師是否有實戰經驗
操作 Google Ads 必須長期面對真實市場，因此講師是否操盤過多個產業、是否能提出可驗證的成果是最關鍵的評估點。
二、課程內容是否包含 2026 最新變動
課程至少需要涵蓋：
PMax（Performance Max）
智慧出價邏輯
GA4 串接與事件追蹤
AI 素材生成策略
廣告受眾訊號設計
若課程內容還停留在舊版介面，該課程已過時。
三、是否可實際操作
Google Ads 是「做中學」的技能，沒有操作帳戶與案例拆解，只是紙上談兵。
四、是否提供課後協助
包含 Q&A 支援、案例分析、廣告帳戶健檢，能讓學員在實戰中不會迷失。
五、課程內容是否符合你的目標
若你想提升轉換率，就必須選擇強調策略與優化的課程；
若你是完全新手，就需從帳戶架構與關鍵字開始學。
2026 Google 廣告課程常見類型比較
一、適合新手的基礎操作課
透過逐步教學讓你了解介面、帳戶架構與基本設定。缺點是進階策略較少。
二、企業應用的策略型課程
著重 PMax、GA4 與數據應用，強調如何提升 ROI。適合企業主管與行銷人。
三、專注 GA4 與分析的課程
協助你深入理解數據，適合需要優化廣告效率的操作者。
四、全方位顧問型企業內訓
由顧問團隊針對特定產業客製化教學，並協助廣告落地。
Google Ads 實戰學習路線：你該從哪裡開始？
第一階段：掌握帳戶架構
了解廣告活動、廣告群組、關鍵字與素材之間的層級關係。
第二階段：學會關鍵字與受眾分析
使用關鍵字規劃工具、競爭分析工具，找出高意圖字詞。
同時建立受眾自訂區隔，包括網站訪客、行為興趣、購買意圖。
第三階段：素材設計與 AI 協作
2026 廣告素材不只要美觀，更要結合 AI：
AI 文案
AI 圖片
AI 多格式素材
課程會教你如何利用 AI 生成素材，並確保符合品牌語氣。
第四階段：智慧出價策略
理解 tCPA、tROAS、最大化轉換等出價方式的運作方式。
學會設定合理的數據學習期與預算配置，是提升成效的核心。
第五階段：GA4 深度分析
運用 GA4 的探索報表分析：
哪個受眾最容易轉換？
哪支廣告素材最有效？
哪些地區或時段應增加預算？
第六階段：PMax 全通路投放技巧
如何提供「正確訊號」？
如何排除不必要的流量來源？
如何改善素材組合？
這些都是課程中必須學習的核心內容。
Google Ads 成功案例
某家健康食品品牌使用 PMax 前，CPA 一直無法下降。
導入課程所學後，他們：
縮減無效關鍵字
重新建立受眾訊號
更新廣告素材
強化 GA4 事件追蹤
結果 CPA 降低 38%，購買數提升 52%。
這證明「技術 + 策略」才是 2026 年 Google Ads 成長關鍵。
2026 Google Ads 常見錯誤與避免方式
一、過度依賴 AI
AI 很強，但你不給訊號，它什麼都做不好。
二、忽略到達頁面
沒有好的頁面，再強的廣告也不會轉換。
三、沒有使用負面關鍵字
會造成大量浪費性的無效點擊。
四、每天去動廣告設定
Google Ads 依賴學習期，頻繁更動會使學習重新開始。
結論：學會 Google Ads，就是學會掌控企業成長
Google Ads 是 2026 年最具投報率的技能之一。
會投廣告的人永遠不缺工作，會操作 Google Ads 的企業更能掌控業績成長。
一門好的 Google 廣告課程，可以讓你少走 3 年冤枉路。
常見問題 FAQ
問題一：學 Google Ads 一定要先學 GA4 嗎？
回答：不一定，但 GA4 能幫你看懂成效，建議同步學最有效。
問題二：PMax 能完全取代搜尋廣告嗎？
回答：不能。搜尋鎖定意圖，PMax 負責擴大觸及，兩者互補。
問題三：新手適合立刻投放廣告嗎？
回答：建議學完基礎設定與 GA4 再投放，可節省大量預算。
問題四：Google 官方免費課程夠嗎？
回答：能建立基礎，但無法學到實戰策略。
問題五：多久能看到廣告成果？
回答：通常 2 到 4 週後開始穩定。
問題六：小型企業適合 PMax 嗎？
回答：適合，但需有足夠素材與受眾訊號。
問題七：廣告預算越大越有效嗎？
回答：不是。關鍵在於策略，而非單純增加預算。
您的企業最佳成長夥伴：戰國策戰勝學院
戰國策戰勝學院擅長將行銷策略、AI 工具與 Google 廣告結合，打造企業專屬的成長系統。
核心顧問林尚能擁有超過 25 年企業輔導與行銷經驗，能協助企業快速建立完整的廣告投放能力。
戰勝學院提供：
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免費諮詢專線：0800-003-191
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Google 廣告是能立刻改變企業業績的最佳工具，讓我們協助你掌握它。
Google NotebookLM 工具簡介
Google NotebookLM 是一個由 Google Labs 開發的 AI 輔助研究與筆記工具，可協助使用者更高效地整理、分析和理解複雜資訊。它以 Google 的 Gemini 1.5 Pro 大型語言模型為核心，於 2023 年以「Project Tailwind」之名首次亮相，並於 2024 年正式商轉，現已推出付費版本 NotebookLM Plus，並於近期提供中文語音摘要。
NotebookLM 的核心特色在於「來源 grounding」，讓使用者上傳多種格式的資料（包括 Google Docs、PDF、網頁、YouTube 影片、音訊檔案等，每個筆記本最多支援 50 個來源，單一來源可達 50 萬字），並以此為基礎生成個人化的 AI 助理。相較於傳統聊天機器人，NotebookLM 的回應完全基於上傳的內容，確保資訊的針對性和隱私性（上傳資料不會用於訓練模型）。主要功能包括：
- 自動摘要：上傳文件後，NotebookLM 會生成內容摘要、關鍵主題和建議問題，幫助快速掌握重點。
- 問答互動：使用者可針對上傳內容提問，例如要求解釋術語、提取特定資訊或比較多份文件，回答均附上來源引用。
- 內容生成：可生成學習指南、常見問題集、時間軸、簡報文件等格式，支援研究、學習或工作需求。
- 語音摘要：自 2024 年 9 月推出的功能，能將文件轉化為模擬雙人對話的 Podcasts，並可提供中文音訊，適合聽覺學習者或多任務處理者。
- 來源發現：2025 年新增的「Discover Sources」功能，允許使用者輸入主題，由 AI 從網路上搜尋並匯總相關來源。
NotebookLM 適用於學生、研究人員、專業人士等族群，特別適合需要處理大量資訊的場景，如學術研究、內容創作或商業分析。它整合 Google Workspace，可直接匯入 Google Docs 和 Slides，並支援團隊協作分享筆記本。免費版本功能強大，付費的 NotebookLM Plus（透過 Google One AI Premium 或企業方案）則提供更高容量和進階功能。
要開始使用，只需前往 notebooklm.google.com，登入 Google 帳戶即可創建筆記本並上傳來源。雖然功能強大，NotebookLM 仍有一些限制，例如無法處理無字幕的影片或 Excel 文件，且音訊生成可能偶有不準確。總體而言，NotebookLM 是一個改變資訊處理方式的強大工具，結合 AI 的深度分析與直觀的操作體驗，值得一試。
官網低加 https://notebooklm.google.com/
https://youtu.be/ei8xWNsvSY8
Google Lens 怎麼用？從以圖搜圖到文字翻譯，Google 智慧鏡頭全方位教學
在現代數位生活中，拍照和搜尋變得越來越便捷，Google Lens（Google 智慧鏡頭）作為一款強大的工具，幫助使用者輕鬆完成以圖搜圖、翻譯文本、甚至解數學題目等功能。這篇文章將為你詳細介紹如何下載、使用 Google Lens，以及它的多種功能，幫助你從日常生活到工作都能更有效率地使用這個工具。
▍Google Lens 主要功能介紹
Google Lens 提供了多種功能，讓用戶能夠快速識別身邊的物品或處理日常需求。以下是三大最實用的功能：
1. 搜尋（Search）
Google Lens 最受歡迎的功能便是「以圖搜圖」。無論是你想要購買的商品、看到的有趣物品，還是未知的花草動物，只需用 Google Lens 拍下圖片，它就能自動搜尋相關的網路資訊。這功能不僅能幫助你了解商品的價格、評價，甚至能快速比對不同品牌的產品。
此外，你還可以用它來掃描商品條碼，快速搜尋商品資訊，這對於購物時的價格比較尤其有幫助。
2. 文字辨識與掃描（Text Recognition）
Google Lens 的文字辨識功能可以將圖片中的文字快速轉換成可編輯的文字內容。這項功能特別適合用來處理圖片中的網址、電子郵件等資訊，直接複製文字，省去了手動輸入的麻煩。
此外，這項功能也能幫助你從實體文件中提取文字，無論是筆記、書籍內容還是商業文件，都能輕鬆完成數位化。
3. 翻譯（Translate）
對於喜愛出國旅遊的朋友來說，Google Lens 的即時翻譯功能非常實用。只需將相機對準外語文本，Google Lens 便會自動偵測語言並即時翻譯，支援超過百種語言，翻譯結果可以直接顯示在螢幕上。
無論是在國外遇到看不懂的標誌、菜單，或是閱讀外文書籍，這個功能都能快速幫助你理解內容，並提供進一步的文字複製與發音功能。
▍iOS / Android 如何下載並使用 Google Lens？
要在不同的手機系統中使用 Google Lens 非常簡單。如果你是 iOS 使用者，只需在 App Store 下載「Google」應用程式，打開後在搜尋欄位旁點擊照相機圖示即可啟用智慧鏡頭。對於安卓手機，大部分已內建 Google App，打開應用程式中的相機即可開始使用。
此外，無論是 iOS 還是 Android 使用者，Google Lens 也可以直接從 Google 相簿中使用。只要打開相片，點擊下方的「智慧鏡頭」按鈕，便可輕鬆辨識相片中的物品、文字或圖像。
▍如何從 Google 相簿使用 Google Lens？
Google Lens 不僅可以即時拍照進行搜尋或辨識，還可以搭配 Google 相簿中的照片使用。當你打開 Google 相簿時，點擊相片下方的「智慧鏡頭」圖示，即可啟動辨識功能，無論是搜尋物品、翻譯文字，還是掃描文件，這些操作都能輕鬆完成。
這對於需要處理大量相片的使用者來說非常便利，特別是當你想要快速整理相片中的重要資訊或文字時，Google Lens 是一個不容錯過的工具。
Google Lens（Google 智慧鏡頭）無論是對於日常生活還是工作學習，都提供了強大的搜尋、翻譯、文字辨識等功能，讓用戶能夠以最簡單的方式快速獲取所需的資訊。只要學會如何靈活運用 Google Lens，你將能大幅提升工作效率，並且輕鬆應對日常中遇到的各種挑戰。
➤ 立即試用：https://lens.google/intl/zh-TW/
➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！
用Claude Skill 一鍵完成Google廣告關鍵字研究
破除搜尋量迷思：教學如何跳脫「搜尋量越高越好」的迷思，精準守住每一分廣告預算。
辨識主力關鍵字：教你如何辨識並分類出能真正帶來業績的關鍵字，例如「比較決策詞」與「痛點詞」。
Claude Skill 自動化：詳細說明如何透過 Claude Skill 將複雜的關鍵字分類邏輯自動化。
大幅提升效率：讓原本需要耗費一小時的整理工作，濃縮到 5 分鐘內輕鬆完成。
https://youtu.be/-r4GnLRz9tc?si=ut6-j0hT87pmzWaI
OpenAI衝算力 牽手Google 廣達、英業達營運進補
2025-07-18報導 經濟日報記者林薏茹 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI因應算力需求大增，除採用最大金主微軟Azure的雲端運算資源之外，也將Google雲端納入其雲端供應商名單。OpenAI規劃，ChatGPT及其應用程式介面（API）採用Google雲端平台位於美國、日本、荷蘭、挪威及英國等地的基礎設施。
法人看好，Google拿下OpenAI雲端服務大單，將催動新一波AI伺服器建置熱潮，伺服器主要協力廠廣達（2382）、英業達等，營運吞補丸。
延伸閱讀：AI新十大建設 預算加碼…打造矽光子、量子電腦、智慧機器人國家級實驗室
OpenAI牽手Google
事件OpenAI在官網更新的雲端供應商加入Google雲端，另，未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文(Oracle)的雲端基礎設施影響Google雲端為全球第三大雲端服務供應商(CSP)，拿下OpenAI大單，將有助擴大在CSP市場的市佔率，台廠供應鏈也將雨露均霑受惠台廠廣達、英業達等資料來源：外電、法人 由聯合新聞網授權轉載
廣達受惠輝達GB200 AI伺服器出貨放量，第2季合併營收首度衝破5,000億元大關、達5,041億元，續寫單季新高。隨著第2季起較高單價的GB200機櫃出貨升溫、GB300也將於9月加入行列，廣達今年AI伺服器占整體伺服器營收占比可望突破七成。
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英業達也是Google重要AI伺服器協力廠。英業達指出，上半年出貨以機櫃（L10）形式較多，單價較高，下半年出貨將以主機板（L6）為大宗，受惠產品組合帶動，有助毛利率向上，從出貨量來看，下半年會比上半年成長，全年AI伺服器出貨將有雙位數成長。
[joblist_plugin title='104【英業達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1zh8g1c' amount='3']
外媒CNBC報導，OpenAI在官網更新的雲端供應商列表中加入Google雲端，並表示未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文的雲端基礎設施。
據了解，Google與OpenAI曾針對這項合作進行數個月的討論，但由於OpenAI與微軟之間的排他性協議，而無法達成交易。直到今年1月，微軟調整與OpenAI合作模式，同意從獨家供應商模式轉為優先供應權模式，OpenAI與Google的合作關係才出現轉機。
OpenAI為因應龐大的運算資源需求，與微軟調整合作模式後，動作頻頻，尋求分散雲端供應來源。
OpenAI今年3月與CoreWeave簽署價值119億美元的五年合約，5月又再新增一筆40億美元的大單；OpenAI也於7月初與甲骨文簽下重大雲端基礎建設合作案，金額高達每年300億美元，是目前全球雲端市場金額最高的AI運算合約。
OpenAI執行長奧特曼今年4月曾表示，OpenAI正面臨運算能力限制，公開疾呼「若有人擁有10萬顆GPU容量，並能立即提供，請聯絡我們」，顯見隨著大語言模型規模不斷擴增，OpenAI對運算資源的需求也愈趨迫切。
業界人士指出，目前全球前三大雲端服務供應商（CSP）分別為亞馬遜AWS、微軟Azure及Google雲端，Google雲端拿下OpenAI雲端服務大單是一大利多，有助擴大其在CSP市場的市占率。
為何 Google 關鍵字規劃工具顯示「線上課程」搜尋量高於「課程」？Google的大字跟中字計算邏輯
在進行數位行銷策略規劃時，Google 關鍵字規劃工具是一個不可或缺的工具。透過它，我們可以了解用戶搜尋特定關鍵字的頻率和需求。然而，許多行銷人員在使用此工具時會發現，儘管「課程」是一個較廣泛的詞彙，但「線上課程」的搜尋量卻遠高於「課程」。這背後到底有何原因？本文將針對此現象進行深入分析，並探討其中的因素。
1. 關鍵字的具體性與搜尋意圖
「課程」和「線上課程」雖然在概念上相關，但在 Google 的搜尋生態中，兩者是完全不同的詞組。用戶在搜尋「課程」時，可能包含多種意圖，例如找線下課程、學校課程、職業培訓等。而「線上課程」則是針對網路上可獲取的學習資源，意圖較為明確。由於用戶在搜尋時更傾向於具體的描述，因此「線上課程」的搜尋量自然高於「課程」。
2. 關鍵字競爭度與市場趨勢
「線上課程」的搜尋量較高，部分原因來自於近年來的市場趨勢。尤其在疫情期間，線上學習需求大增，使得線上課程變得越來越受歡迎。無論是語言學習、編程課程，或是其他專業技能的線上課程，都迅速吸引了大量用戶的關注。而這種高需求導致「線上課程」的關鍵字成為熱門詞彙，在 Google 的關鍵字規劃工具中呈現更高的搜尋量。
3. 關鍵字變體的影響
Google 關鍵字規劃工具在計算「平均每月搜尋量」時，是基於具體詞組來進行分析。例如，「線上課程」不會被計入「課程」的搜尋量中，這意味著即使「課程」包含了線上課程的概念，但在工具的數據上，它們的搜尋量是分開計算的。因此，「課程」的搜尋量會被其他具體詞組所稀釋，導致總量低於預期。
4. 季節性需求的波動
在分析關鍵字時，也必須考量季節性需求的因素。例如，每年的開學季、寒暑假期間，「線上課程」的搜尋量會有顯著上升，這些短期的搜尋高峰也會推高其平均月搜尋量。而「課程」的搜尋需求可能在全年中較為平均，這會導致「課程」的平均數據顯得較低。
5. 如何提升關鍵字策略的成效？
針對上述分析，以下是幾個優化建議：
- 聚焦具體關鍵字：選擇如「線上課程推薦」、「線上英語課程」、「Python 線上課程」等長尾關鍵字，提升內容的匹配度和轉換率。
-用廣泛匹配策略：在 Google Ads 中可採用廣泛匹配，增加廣告的曝光率，吸引更多潛在客戶。
-結合市場趨勢與季節性需求：在高峰期加大廣告投放力度，例如開學季、寒暑假期間，並針對熱門的線上課程類型進行內容創作。
「線上課程」在 Google 關鍵字規劃工具中的搜尋量高於「課程」是由於用戶的搜尋意圖、具體性需求、市場趨勢以及關鍵字匹配方式所致。了解這些因素，不僅能夠讓行銷人員更好地制定關鍵字策略，也有助於優化廣告效果和提升轉換率。
🔍 Google AI 證照與課程總整理（2025 最新）
隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展，Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證，幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者，這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。
📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽
### 1. Google Cloud 專業證書（Professional Certificates）
透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程，可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。
- 資料分析專業證書（Data Analytics）
- 網路安全專業證書（Cybersecurity）
- 上課平台：Google Cloud Skills Boost
- **學費：每月 $29 美元，首月免費試用
- **網站：[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW)
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2. Google Cloud 認證證書與徽章
- Cloud Digital Leader 認證**：入門級雲端通識認證
- Associate / Professional 級證照**：適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色
- 技能徽章 Skill Badges**：完成特定實作課程即可獲得，適合展示技能
- 網站：[Google 認證官網](https://cloud.google.com/learn/certification?hl=zh-TW)｜[技能與證照管理](https://cloud.google.com/learn/training/credentials?hl=zh-TW)
🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦
3. Google AI Essentials（生成式 AI 通識課程）
由 Google 推出的免費 AI 基礎課程，適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。
- 內容：AI 工具應用、提升工作效率
- 平台：[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/)
4. Introduction to Generative AI（Google Cloud Skills Boost）
短時程微學習課程，幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。
- 課程頁面：[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW)
5. Machine Learning Crash Course (MLCC)
Google 經典的免費機器學習課程，包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。
- 對象：資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者
- 網站：[ML Crash Course](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course)
🧠 三、台灣本地 AI 認證課程（與 Google 合作）
6. 104 學習精靈｜生成式 AI 證書課程
由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程，內容實用、講解清晰。
- 學習內容：生成式 AI 的應用邏輯與職場場景
- 報名網址：[104學習精靈｜生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799)
7. ADCT｜Google Gemini AI 通識認證
由數位文化協會推出的 AI 通識測驗，考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。
- 課程免費，測驗費用 NT$599
- 證書可列入履歷／求職加分
- 報名網址：[ADCT AI 基本測驗](https://exam.adct.org.tw/product/ai-%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%B8%AC%E9%A9%97)
🚀 四、進階培訓與活動
8. Google Cloud AI Study Jam
為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動，涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。
- 適合對 AI 應用開發有興趣者
- 活動頁面：[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home)
9. 5 天生成式 AI 密集學習營
短期集訓課程，由 Google 主辦，深入 AI 模型應用與專案實作。
- 活動頁面：[5 天密集課程](https://rsvp.withgoogle.com/events/google-generative-ai-intensive_2025q1/home)
AI 時代的 SEO 與行銷：Google 全新 AI Overview 的衝擊與應對
各位行銷人、SEOer，您是否已經感受到 Google 搜尋結果頁面悄悄發生的變化？沒錯，那就是 Google 正在積極推廣的 AI Overview！這項由人工智慧驅動的新功能，正以前所未有的方式改變著使用者獲取資訊的模式，也連帶對我們的 SEO 策略和行銷佈局產生深遠的影響。今天，就讓我們一起深入探討 AI Overview 這把雙面刃，看看它帶來了哪些挑戰，又蘊藏著哪些新的機會。
AI Overview 來襲：零點擊時代加速降臨？
想像一下，當使用者在 Google 輸入問題後，頁面頂端不再只是一連串的藍色連結，而出現了一段由 AI 精心整理的摘要，直接解答了他的疑問。方便嗎？當然方便！但對於我們這些仰賴網站流量的行銷人來說，這無疑是一個警訊——「零點擊搜尋」的比例可能會大幅增加。使用者可能在 AI Overview 中就找到了答案，不再需要點擊進入我們的網站，這直接衝擊了網站的自然流量。
特別是對於那些提供直接事實性資訊、定義解釋的網站來說，流量下滑的風險更高。過去我們努力優化排名，就是為了爭取那一次點擊，但在 AI Overview 的時代，這個邏輯可能不再適用。
挑戰中尋找機遇：長尾關鍵字與高品質內容的逆襲
難道我們就只能坐以待斃嗎？當然不是！AI Overview 的出現，也為我們指明了新的方向：
長尾關鍵字的重要性空前提升： AI Overview 更擅長回答具體、細緻的問題。因此，深入研究長尾關鍵字，針對更精確的使用者意圖創建內容，將會是突圍的關鍵。思考你的目標受眾會問哪些更深入、更特定的問題？你的內容是否能提供精準的解答？
內容品質與可信度成為王道： AI 在生成摘要時，會評估不同來源的資訊。這意味著，只有那些提供高品質、準確、全面且具有權威性的內容，才更有可能被 AI 採用並展示在 Overview 中。這是一個內容價值的重新洗牌，劣質內容將更容易被淘汰。
結構化資料，讓 AI 更懂你： 善用 Schema Markup 等結構化資料，就像為你的網站內容貼上標籤，幫助搜尋引擎（包括 AI）更好地理解你的內容。這能有效提高你的內容被 AI Overview 選取的機率。
行銷策略的進化：超越點擊，贏得信任
在 AI Overview 的影響下，我們的行銷策略也需要與時俱進：
從流量思維轉向價值思維： 我們不能再只關注點擊量，更要關注使用者在我們網站上的行為，例如停留時間、互動程度、轉換率等。即使流量減少，如果能吸引到更精準、更有意願的潛在客戶，這仍然是成功的行銷。
打造更深入、更具洞察力的內容： AI Overview 擅長提供基本資訊，但它無法取代深度分析、獨到見解和情感連結。我們的內容需要超越表層，提供更深層次的價值，才能吸引使用者點擊並與之互動。
建立品牌聲譽的新途徑： 如果你的品牌內容經常被 AI Overview 引用，即使沒有直接點擊，也能在使用者心中建立專業、值得信賴的形象。這是一種新的品牌曝光和信任建立方式。
擁抱多元內容形式： 除了文字，影片、圖表、資訊圖等多元化的內容形式，可能更容易被 AI 理解和納入摘要，也能更有效地吸引使用者。
監測與調整： 我們需要密切關注 AI Overview 的表現，了解哪些關鍵字觸發了摘要，我們的品牌是否被提及，並根據這些數據調整我們的 SEO 和行銷策略。
結論：擁抱變化，贏在未來
AI Overview 的出現，無疑為 SEO 和行銷領域帶來了巨大的變革。我們不能抗拒科技的發展，唯有積極擁抱變化，調整策略，才能在新的環境中生存並茁壯成長。專注於創造高品質、有價值的內容，深入理解使用者意圖，並善用新的工具和技術，我們仍然能在 AI 時代找到屬於自己的舞台。
您準備好迎接 AI Overview 帶來的挑戰與機遇了嗎？歡迎在下方留言分享您的看法
什麼是 SEO 與 GEO？讓品牌同時被 Google 與 AI 搜尋看見
你是否有過這樣的困惑：網站做得很漂亮，卻沒有人找得到？或者 Google 排名還不錯，但 ChatGPT 從來沒有推薦過你的品牌？
這正是 SEO 與 GEO 的核心差異，也是現代品牌行銷最需要了解的觀念。
SEO（搜尋引擎優化）
透過關鍵字研究、網站結構優化、內容策略，讓你的品牌在 Google、Yahoo 等傳統搜尋引擎中獲得更好的排名，吸引有需求的用戶主動找到你。
GEO（生成式引擎優化）
這是 AI 時代的新戰場。當用戶在 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等 AI 平台提問時，GEO 讓你的品牌成為 AI 推薦的「最佳解答」，打入 AI 精選摘要，建立品牌在 AI 知識庫中的正面關聯。
TOPCLASS 的核心理念
我們把品牌的數位現況比喻成「蓋在沙漠裡的五星飯店」——內容再好，沒人找到等於零。我們透過四階段服務流程（結構診斷 → 地段翻轉 → 權威加持 → 長期養護），幫你的品牌從邊緣搬進流量精華區，讓搜尋引擎與 AI 同時看見你。
我們的成績：
・10+ 年實戰經驗
・1000+ 服務客戶數
・4000+ 優化關鍵字
・50% 首頁排名保證
如果你的網站有以下任一狀況，代表是時候進行一場「數位都更」了：
・網站漂亮但 Google 搜尋找不到
・ChatGPT 問到產業關鍵字時從未提過你
・選單複雜、用戶體驗差
・網站速度慢、跳出率高
歡迎留言討論，或直接至 topclass.tw 了解更多服務內容！
Google AI Overview是什麼？從實測數據看網站該怎麼因應
前陣子我請團隊做了一個小測試，挑了三十個跟客戶產業相關的搜尋詞，一個一個手動搜尋，記錄畫面上有沒有出現AI Overview摘要框。結果三十個詞裡面，有十九個直接跳出摘要框，佔比超過六成，而且集中在比較口語化、帶有疑問語氣的搜尋詞，例如「怎麼選」「差在哪」「推薦哪種」這類問法。這個小實驗讓我更確定一件事：AI Overview已經不是偶爾出現的特殊現象，而是搜尋結果頁面的常態配置，尤其是那些帶有比較、推薦、選擇意圖的搜尋，幾乎都逃不掉。這篇文章我想用比較實證的角度，把AI Overview到底是什麼、為什麼會觸發、企業該怎麼因應，用數據觀察搭配實務建議整理給大家。
【AI Overview是什麼，跟一般搜尋結果差在哪裡】
AI Overview是Google運用生成式AI技術，即時彙整多個網頁內容後，在搜尋結果最上方顯示的一段摘要文字，通常會附上幾個來源連結。跟傳統的搜尋結果列表相比，最大的差異在於呈現的順序與使用者的行為模式。傳統搜尋是把一排標題和摘要並列給使用者，使用者需要自己點進去比較內容；AI Overview則是先把答案整理好、直接呈現在使用者眼前的最上層，這也代表使用者可能連捲動的動作都省了，看完摘要就直接做決定。對經營網站的人來說，這件事最直接的衝擊，是原本靠自然排名爭取的第一眼曝光，現在必須先經過AI摘要這一層篩選才有機會被看到。舉例來說，過去使用者搜尋某個保健食品該怎麼挑，可能會點開三到五篇文章交叉比對，現在如果AI Overview已經把常見的挑選重點整理出來，使用者很可能看完摘要就直接下單，完全不會點進任何一個原始網站，這對仰賴自然搜尋流量的品牌來說，是實質的曝光流失，而且這種流失在後台數據上，通常不會直接顯示成排名下滑，而是轉換率跟詢問量慢慢變少，容易被誤判成其他原因造成的影響。
【什麼樣的搜尋詞比較容易觸發AI Overview】
從我們自己做的觀察來看，觸發機率比較高的搜尋詞，通常帶有幾個特徵。第一種是比較型的問法，例如某兩種產品或服務的差異，這類問題天生適合用摘要方式呈現對照結果，我們測試的三十個詞裡面，光是「A跟B差在哪」這種句型就佔了七個，全部都觸發了摘要框。第二種是操作型或步驟型的問題，例如怎麼申請、怎麼設定、流程是什麼，AI Overview可以把分散在不同網頁的步驟整合成一份清單，使用者不用自己點開三四個網站來回比對步驟順序。第三種是推薦或建議型的問題，例如某個情境下該選哪一種方案，這類問題因為牽涉到主觀判斷，AI摘要通常會綜合多個來源給出一個相對中立的建議，也會附上幾個不同方向的考量點供使用者參考。相對來說，品牌名稱加產品型號這種指向性非常明確的搜尋，觸發AI Overview的機率就低很多，因為使用者的意圖已經很清楚，不太需要額外的摘要整理，我們測試的品牌加型號類搜尋詞，十個裡面只有兩個出現摘要框，且內容都偏向產品規格的客觀陳述。企業如果想知道自己的產業關鍵字容不容易受影響，可以先照這個邏輯，自己動手搜尋看看核心關鍵字目前的觸發狀況，會比空想有感覺得多，也建議把結果簡單記錄下來，方便幾個月後回頭比對變化趨勢。
【AI Overview會不會消失，值不值得投入資源因應】
不少客戶會問，這會不會只是Google暫時的實驗功能，過陣子就收掉了。從這幾年的發展軌跡來看，Google持續在擴大AI Overview的覆蓋範圍與涵蓋的關鍵字類型，投入的資源只有增加沒有減少的跡象，短期內消失的可能性非常低。與其把心力花在期待這個功能退場，不如務實地思考怎麼讓自己的內容成為被摘要引用的來源之一。這裡有一個容易被忽略的重點，就是被AI Overview引用跟單純排名靠前，帶來的品牌信任感其實不太一樣。使用者還沒點擊，就已經在摘要裡看到你的品牌名稱被明確提及，這種曝光給人的信任感，某種程度上比排名第一名還要有說服力，因為使用者會覺得連AI都認可這個來源。
我自己接觸的客戶裡，做居家修繕服務的、做語言課程的，這半年都陸續反映，同業裡只要誰先被AI Overview引用，詢問單裡開始出現「我是看AI推薦才聯絡你們」這類留言的頻率明顯變高。這種現象其實也說明了一件事，消費者對AI整理過的資訊，信任門檻比想像中低，因為他們認為AI是綜合多方來源之後才給出的建議，而不是單一廠商自賣自誇的行銷文案，這也是為什麼企業與其抗拒這股趨勢，不如提早卡位，把資源放在讓自己成為那個被信任的來源。
【想被引用，內容該怎麼調整】
實務上觀察下來，比較容易被AI Overview引用的內容，通常具備幾個共通特質。第一，段落一開始就給出明確答案，不繞圈子鋪陳，AI在抓取重點時，會優先辨識那些能直接回應問題的句子，我常建議客戶寫文章前先自問，如果有人只看第一句話，能不能得到答案。第二，善用清楚的小標題跟條列式呈現，讓內容的邏輯層次分明，方便系統快速解析重點，而不是把所有資訊擠在一大段密密麻麻的文字裡，這點對閱讀體驗跟AI解析都同時有幫助，算是一舉兩得的調整。第三，內容要有具體的數字、案例或可查證的依據，而不是空泛的形容詞堆砌，這也是為什麼我建議客戶在文章裡多放入實際的操作經驗與數據，而不是複製貼上同業的行銷文案，同質性太高的內容，AI模型也比較難判斷誰才是真正的原始來源。第四，技術面要做好結構化資料標記，讓搜尋引擎更容易正確理解頁面的內容類型，例如常見問答、產品資訊、教學文章的標記方式都不太一樣，這部分如果內部沒有工程資源，通常需要外部顧問協助設定。第五，持續累積品牌在其他管道的一致露出，包含新聞、論壇、評論網站的提及，這些外部聲量的累積，會強化系統對品牌權威性的判斷，單靠自家網站不斷發文，效果會比較有限，畢竟AI模型參考的來源本來就不只一個網站。
【我們實際輔導客戶的做法】
以戰國策SEO/GEO服務這幾年協助客戶處理AI Overview曝光的經驗來說，我們通常會先做一次關鍵字觸發率的盤點，找出客戶產業裡哪些搜尋詞已經被AI摘要佔據版面，再回頭檢視客戶網站現有內容，是不是具備被引用的條件。很多時候問題不在於內容寫得不夠多，而是內容的呈現方式太偏行銷語氣，缺乏具體、可驗證的資訊，這種內容AI模型很難判斷為可信來源。舉例來說，我們曾經協助一個做居家清潔服務的客戶，原本網站上的服務介紹頁面都是「專業、細心、值得信賴」這類形容詞堆砌的文字，我們重新調整成具體的清潔流程步驟、使用的清潔劑成分說明、常見坪數的收費區間，調整後幾個月，客戶反映在搜尋「居家清潔怎麼收費」這類問題時，品牌開始出現在AI摘要的引用來源裡。戰國策集團在數位服務領域深耕超過二十六年，服務過的企業客戶累積超過三萬家，這幾年也持續把過去SEO操作的經驗，延伸應用到AI Overview跟GEO這類新的曝光戰場，透過系統化的方式協助客戶縮短嘗試錯誤的時間，把資源真正用在有效果的調整上。
【常見問題】
Q：所有的搜尋結果都會出現AI Overview嗎？
A：不會，Google會依據問題類型與搜尋意圖自動判斷是否顯示，帶有明確指向性的搜尋，例如特定品牌或型號，出現機率較低，帶有比較、推薦、步驟性質的搜尋，出現機率明顯較高。
Q：中小企業有辦法跟大品牌競爭AI Overview的曝光嗎？
A：有機會，因為AI Overview看重的是內容本身的完整度與可信度，而不是單純比較品牌規模，中小企業如果把內容做得夠具體、夠有實際案例佐證，一樣有機會被引用，這跟純粹比排名的邏輯不完全相同。
Q：需要為了AI Overview重新架設一個網站嗎？
A：通常不需要，重點在於既有內容的呈現方式與結構化程度調整，多數情況下可以在現有網站架構上逐步優化，除非網站本身在技術上有嚴重的可讀性問題，才需要考慮更大幅度的調整。
Q：多久可以看到品牌開始出現在AI Overview裡？
A：跟一般SEO類似，沒有固定的時間表，通常需要持續幾個月的內容調整與觀察，建議先設定追蹤機制，定期檢查關鍵字的觸發狀況與品牌被提及的頻率，而不是等待突然出現的驚喜。
Q：如果同業已經被AI Overview引用，我還有機會追上嗎？
A：有機會，但要有心理準備需要花比較多力氣。搜尋引擎與AI模型對內容的學習有一定的累積性，先卡位的一方確實會有優勢，但只要內容品質、可信度資訊補得夠扎實，後進場的品牌一樣有機會逐步追上，重點是不要因為同業已經領先就完全放棄這塊布局。
Q：AI Overview出現之後，網站的廣告投放策略也需要跟著調整嗎？
A：建議一併檢視。如果重要關鍵字已經被AI摘要大量觸發，單純加碼付費廣告未必能彌補自然流量的流失，這時候把部分預算轉為投入內容體質調整跟品牌可信度建置，長期來看往往更划算，兩者可以搭配使用，而不是互相取代。
回到一開始那個小實驗，其實它給我的啟發是，與其把AI Overview當成一個要對抗或逃避的對象，不如把它當成新的曝光管道來經營。搜尋結果的版面配置已經在改變，而且這個改變的方向很明確，企業與其原地觀望，不如趁現在市場規則還在形成階段，先把內容體質調整好，卡住相對有利的位置。晚一步開始的企業，之後要花的力氣只會更多，因為搜尋引擎與AI模型對內容的學習有累積性，越晚建立起可信度資訊，追趕的成本就越高。我自己這幾年在第一線觀察下來，越來越確信這不是一時的行銷話題，而是搜尋生態真實在發生的結構轉變，企業如果還是用過去只顧排名數字的思維來看待這件事，很可能會錯失重新調整曝光策略的最佳時機。如果你想知道自己產業的關鍵字目前AI Overview的觸發狀況如何，或是想找人一起盤點網站現況，歡迎直接聯繫我們討論，我們會依照實際搜尋數據，而不是空泛的猜測，幫你釐清下一步該怎麼做。
戰國策SEO/GEO服務
諮詢網站：hotels.com.tw
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Google Cloud Next 26大會登場 第八代TPU首創推理、訓練雙規格
2026-04-22 經濟日報記者彭慧明 由聯合新聞網授權轉載
Google Cloud Next 26 大會22日登場，Google Cloud 執行長Thomas Kurian（柯里安）宣布Google開啟「代理式企業」新時代，推出一系列新技術，包括全新統一的 AI 技術堆疊、及各種橫跨數據、資安與生產力的「代理式（Agentic）」創新，以及Google Cloud第八代張量處理器（TPU v8）。新晶片首創因應訓練和推論功能雙規格，市場預期聯發科（2454）取得推論部分的ASIC訂單，推動聯發科22日再度以漲停2,295元收盤，飆新天價。
Google執行長皮查（Sundar Pichai）也表示，Google積極利用AI系統優化改造，付費企業成長強勁，今年第1季度，Gemini付費月活躍用戶月成長達40%。Google推出全新的 Gemini Enterprise代理平台，幫助企業管理內部眾多的AI代理模式。他坦言Google就是「零號使用者」，內部使用AI產生程式碼已經有一段時間，如今Google所有新程式碼中有75% 由AI產生並經工程師審核通過，已高於去年秋季的50%。
皮查指出，Google正在向真正的代理式工作流程（agentic workflow）轉型。工程師正在協調完全自主的數位化任務團隊進行代理與完成任務。
柯里安表示，第八代Google客製化 TPU，具備專為訓練和推論打造的兩種截然不同架構（TPU 8t、TPU 8i），兩款專門打造的晶片重新定義AI的可能性，從建立最強大的 AI 模型，到調度龐大的AI代理群，以及管理最複雜的推理任務。其中TPU 8t定位為訓練效能引擎，經過最佳化處理，可將前沿模型的開發時間從數個月縮短至數周。透過系統平衡大量的運算吞吐量、共享記憶體和晶片間頻寬，同時提供最佳能源效率和高產能的運算時間。
TPU 8i是專為驅動代理式AI（agentic AI）服務打造推理引擎，只需要提出問題、將任務委派給AI代理，就能立即獲得回應，利用288 GB的高頻寬記憶體，內建384MB的SRAM（靜態隨機存取記憶體），容量較上一代增加三倍，能將模型使用中的工作集完全保存在晶片上。
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Google資本支出不手軟 台協力廠廣達、英業達吃定心丸
2025-02-06 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
Google（谷歌）母公司Alphabet截至去年第4季淨利潤首次突破1,000億美元大關，達到1,001.2億美元，收入3,500.2億美元，年成長約14%。不過該表現仍低於華爾街的預測，外傳是受到「雲端業務」成長放緩所拖累。不過團隊為了滿足AI發展所需，仍拍板今年將在伺服器和數據中心上花費750億美元。對此，市場則看好，團隊訂定資本支出毫不手軟的態度，將為主要協力的代工廠廣達（2382）、英業達（2356），今年走勢起到穩定軍心的效用。
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外媒稱，Alphabet在2024年第四季度的合併收入同比增長12%，達到964.7億美元，根據控股公司的資料，這反映了整個業務的穩定動態。 與此同時，該指標低於接受LSEG採訪的分析師的共識預測，他們認為收入應該更高、且在965.6億美元以內。分析師還對谷歌雲部門的季度收入感到失望，該部門的收入為119.6億美元，比去年的結果高出30%，但低於接受StreetAccount採訪的專家的121.9億美元的共識預測。
不過面對龐大的AI需求，Alphabet仍宣佈，今年將分配750億美元用於資本支出，而去年為525億美元。管理層也在會議中表示，由於團隊目前仍無法滿足對人工智慧技術的需求，因此加大投資絕對是勢在必行；首席財務官Anat Ashkenazi也直言，公司正在盡一切努力部署更多產能並滿足需求。她透露，這些資金將反映對技術基礎設施的投資，其中最大的組成部分是對「伺服器」的投資，其次是資料中心，並藉此來支援谷歌服務、谷歌深度思維的業務增長。
面對Alphabet將2025年的資本支出大幅增加，外界則認為將對主要的兩大協力廠商廣達、英業達帶來挹注，而有關台系AI概念股2025年營運表現，也有望再吃下「定心丸」，並在今年持續受惠。
據外媒《servernews》報導透露，谷歌母公司 Alphabet Holdings已報告截至 12 月 31 日的 2024 財年第四季度和全年的財務業績。其中，2024年底Alphabet 的淨利潤首次突破1,000億美元大關，達到1,001.2億美元，收入為3,500.2億美元，同比增長14%。不過Alphabet 也因為業績表現低於華爾街的預測，因此導致公司股價於週二在場外交易中下跌9%。
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