從誰能跟我去旅行(3.0版/FB版)談起

人不能只是個專家, 成為有技能的人之前, 要先成為人......

(這樣說來, 我跟約克瑪也認識四年了...)

雖然很多人知道, 我大學研究所唸了很多年, 很多間, 這其中橫跨了 理, 工, 文, 商, 管等幾個學院 (希望今年能夠再多一個學院), 但沒有人知道我唸最多次, 最久的是商管學院, 畢竟我一直強調的是人不能只是個專家, 成為有技能的人之前, 要先成為人.

而其中我最常延伸的言論就是: "台灣最大的問題, 就是有太多人想要成為管理經營的有錢人, 但沒有人想要真的去捲起袖子來實作", 以及: "一個好的經營管理, 行銷企劃, 美術視覺, 程設系統的人, 通常具有的能力是能夠實踐經營管理, 行銷企劃, 美術視覺, 程設系統的大部份工作, 只是剛好他最善長的是他現在做的這項而已".

當然前面兩個問題要討論較為完整的話, 可能這篇文章就不太可能今天發佈了, 所以這不是重點, 而我要講的就是 "實作能力" 的重要性.

但也因此即使我是個不喜歡認識陌生人的糟糕個性下, 聽到有人可以在工餘時間獨立完成一個這樣的專案的時候, 就會探聽這個人的存在, 若知道那個人不是那種 "我要成為賺大錢的創業家" 個性的人, 我就會不懷好意的主動去認識, ... (我並不是指想賺大錢的創業家不是好人, 只是就我的個性高攀不起)

在 2009 年的時候, 約克瑪做出了這個旅伴篩選器的時候, 因為那時候台灣因為噗浪也是打的火熱時候的 SNS, 而這個程式又是極少數不是用 "亂數" 產生的結果, 這跟我想要做出透過有意義的系統分析來協助人的行為目標是一致的, 因此我就透過關係認識他, 而現在他可以說是含我四個人最常一起吃喝玩樂的 "那群玩家" 之一.

我知道約克瑪做這個誰適合跟我去旅行 (旅伴篩選器) 跟很多創業家不一樣, 不是為了甚麼偉大的目標, 只是因為自己長年的自助旅行經驗, 而想出一個系統與方法來去配對出人與人的關係, 而讓自己與朋友使用, 而這些數字是有意義的, 但不絕對, 真正的精神在於問題與分析出來的結果讓大家來參考, 了解自助旅行可能面臨的問題.

當然這幾年他並不常跟我吃喝玩樂, 因為他還是持續的到處走走, 還去加拿大當台勞(!?)一年, 雖然賺的錢也拿去自助旅行花掉了, 但也因為自己是個: 使用者, 程設, 美術, 企劃, 經營的複合角色, 這套系統絕不是譁眾取寵沒有意義的事, 而也因此這樣, 過了長達四年的怠惰 (應該不是認識我的關係吧?) 也終於推出第三版, 也就是 Facebook 版, 透過臉書的交友系統, 更可以知道你跟朋友的關係.

所以很多人看到 "這又是一個騙個資的程式", 可以保證這系統不會做這種騙錢的無聊事, 也不會做 "自動貼文" 的無限制散播這件事, 因為真正要做的是想要從語意網路, 文字探勘等資料探勘的角度來做分析, 除了幫你找到你到底適合認識人 (一起旅行) 外, 更想要做的事是透過這樣的系統, 幫你找到更有趣的吃喝玩樂可能性 (這是重點), 之外也會順便幫你找到你工作方向與社會的交換價值 (比較不重要!?).

剛好今天適逢愚人節, 所以大家可以用愚人節的心態來玩一下這系統, 看你跟朋友是 "看著伴" 還是 "湊合著伴", 但之外真正的目標是讓大家來想一下一件事:

我們是否已經失去了自己實作的能力, 都想說只要靠點子就能夠創業賺大錢, 最後只能出張嘴?

說不定台灣的問題就是這樣, 雖然我是不確定, 但我知道, 我總是透過一次又一次實作的經驗, 累積出很多實力, 這不是只包含程設與系統, 更也要包含自己行銷, 社群經營, 如此透過這樣重頭倒尾的經驗, 更讓我了解我在每一份公司的工作中, 即使只扮演系統, 程設, 可行性分析, 企劃等等顧問角色時, 更了解每一個環節所須要的資源與可能面臨的問題, 更多角度的去看每一份工作, ....

每次我回想起 30 歲以前, 覺得我是一個比大家認定的草莓族還要草莓的失敗者, 雖然我並不想要成功, 但我更期代的是我能夠一次又一次的更完整的做出我想做的事情, 或許也是這樣我已經沒那麼社會型失敗了, 所以寫這篇給大家參考..

又, 順便廣告一下, 想要了解甚麼是實作動手作的精神, 不只來玩旅伴篩選器 (網址: https://apps.facebook.com/traavo_fb/ ) 很重要, 有機會也來參與下面的 Maker Faire Taipei 2013...(非廣告)

挖掘巨量資料的秘密步驟

現在已經有太多的報導說某某公司利用使用者的行為記錄, 來算出每一個人的喜好, 並且導出商機等等新聞到處可見, 但我相信大家看再多次, 不是覺得這樣會不會太可怕了? 不然就是這好厲害阿! 這兩種答案, 不然就是兩種都有.

但事實上這件事並不神奇或可怕, 會覺得這樣是因為大部份的人不知道怎麼做, 或者是說這能夠做甚麼, 若是你知道後, 發現這跟本只是個套來套去經過計算的結果, 甚至在某方面你用手來算都可以, 只是不一樣的是人只能處理少量資料, 而電腦可以處理巨量資料, 當很多事情會有量變產生質變的時候, 威力就在此顯現, 但這些步驟, 說穿了一點都不聰明, 甚至還非常的機械化的制式.

當然我不是很好的深入淺出的作者, 所以沒辦法寫給大多數的讀者看, 而是寫給已經有一點實務經驗的人, 尤其是程式設計師或資料庫管理師等工程師, 但若沒有這技術背景, 我相信做這樣的拆解, 可以讓大家從一知半解變成知道個大概, 而透過這樣的了解, 讓大家有機會去應用是我寫這幾篇的目的.

只是還有一個前提, 就是我不會在這邊寫資料探勘的基礎, 也就是說, "請先去看本資料探勘的書", 再來看下面幾篇文章吧.

目標: 能夠知道某個特定人喜歡甚麼東西, 購買每一個商品的機率, 或者是說我們該如何推薦商品給他, 以及知道他喜歡這商品的原因?

人與商品之間的行為有下面幾種:

1. 瀏灠
2. 放入清單
3. 購買
4. 評價或評論
5. 其他

上面每一種行為都有其數量化的差異, 有些是一年幾次, 幾十次或到幾百次或更多, 而每一個行為都可能有個 "權重 (Weight)", 以及時間 (Time) 與次數 (Times) 的屬性, 甚至更有可能是一個 Vector (向量) 的指標, 例如喜好, 觀感等等, 無論是可以量化或不能量化, 這些都可以成為建立人與商品的 "關連".

所有的資料探勘系統實作都是從這些資料做轉化, 甚至是簡化, 畢竟可以運算, 以及算得出結果才是重點, 甚至是能夠算給所有消費者顧客使用才是資料探勘的精隨.

但有趣的事是很多實用的系統都很少是用單一方法去建構出來的, 畢竟除了人的行為之外, 商品有有幾個屬性:

1. 商品本質, 內容
2. 商品描述 (meta-data) 與分類
3. 最後才是商品的使用

在還沒有 Semantic Web 之前, 我們能用的就是商品的使用, 也就是我們使用者/消費者與商品/物品之間的關係, 而在有了語意網路之後, 我們就可以進一步的處理本質 (文化商品) 與描述了, 只是在這之前還要有幾個前置作業.

1. 會自動化新增關鍵字詞的表
2. 會自動化連結出語意網路的表

這兩個表若是可以扣掉前面 "會自動化新增/連結" 的話, 我相信很多人都有從很多單位去取得這樣的詞庫與關連庫, 但在實務上我們有絕大部份的狀況都是在處理運算最新的商品或議題時, 沒有一種機制能夠新增或更新的話, 幾乎是不實用的.

只是這新增/更新有時不見得是自動化, 因為自動化是件相當困難的事, 就我所知有不少在做這項業務的公司單位, 用的就是 "工人智慧", 而不是人工智慧, 但無論如何, 有了這兩個表之後, 再加上從資料探勘能夠得知的:

1. 關連分析 (一階, 或高階)
2. 群落分析 (Clustering)
3. 時間序列預測

有了上面三個很基本的工具後, 可以配合產出很多的可能性:

1. 最常見的關連購買
2. 在搜尋結果中做排序
3. 從分類結果做語意分析產出因子
4. 有了高階的關連分析可以透過配對做活動
5. 從銷售預測中作備品或庫存準備
6. 只要你想得到的

當然上面說得很簡單, 好像是三兩天就可以開發出來的東西, 但事實上單單一個 "會自動化連結出語意網路的表", 我記得當時就弄了兩三個月才弄出來, 當然現在再弄一次就只須要兩三天到兩三個星期了, 畢竟有經驗跟沒有經驗還是差很多的.

記得我在 5 年多前寫過 Data Mining 是一個須要跟效率挑戰的高度技術的事, 但現在的機器已經比 5 年前快 5 倍了,  加上資料庫的多樣性, 雲端系統的完善, 讓寫這樣的系統跟之前簡單不只 5 倍, 我在兩個月以前自己從無到有又自己跑一次, 以前須要半年的現在只要半個多月就夠了, 想想時代還真可怕阿.

所以說, 在這樣成熟的時機而言, 導入真正的巨量資料探勘已經不是預算的問題, 也不是技術的問題, 而是心態的問題了, 你準備好了嗎?

我在說謊: 壞人最不該唸的一本書, 但也是好人最該唸的一本書

雖然說, 唸不到三分之一, 我就已經有如標題的想法, 但當放下這本書 (事實上是 ipad) 時, 不會因為已經確定這結論而覺得輕鬆很多, 取而代之的是更強的感覺, ....... 如同作者自序中的最後一句話: "至於要如何使用這些資訊,就取決於你自己了。"

這本書是 "Trust Me, I am Lying", 也就是 "我在說謊".....

若要說, 這本書是本可以讓有能力判斷的人, 看完後更容易去判斷事情的真假, 但相對的就是讓壞人利用這本書的方法, 更容易去操作別人, 而你要成為那一種人, 就只在一念之間, 雖然事實上大部份的人都是在其中, 只是比例不一樣罷了.

這本書雖然講的是美國的部落格文化, 這跟台灣是有一定的差別, 但這本書主要講的是如何操作玩弄新聞, 這個在台灣並不多見, 甚至在某方面台灣部落客玩得起的人相當有限, 可能手指頭就可以數的出來, 只是台灣很多大眾媒體直接省略很多步驟就開始 "操弄新聞", 畢竟台灣並不存在 "地方新聞" 與 "全國新聞" 這種層級的差異.

反到是更類似的是台灣 "鄉民" 文化被一些廠商去操弄的血淋淋, 倒是十分貼切, 畢竟操作模式即使不一樣, 但操作者總是存在在任何地方, 只要能夠因此獲利, 或是是獲得名聲, 那不會有人去走捷徑. 所以你看完這本書, 回想一下台灣的許多事情, 會不會有覺得似曾相識呢?

事實上我更相信作者會寫這本書, 說是他要 Confession 反省自白, 還不如他已經 Level Up 升級, 現在無論是更好或更壞, 這些方法已經對他用不太上了, 所以在也不希望自己再用或不希望別人再用的情形下寫出這本如此 "入骨" 的書, 這對大眾也是個好事阿.

有時我很慶幸我雖然是在網路媒體業, 也接過這樣許多類似的案子, 因為身為一個分析者及技術顧問, 都可以用不在其職閃過這些事, 但我知道有太多人面臨這樣的決擇時選了 "比較簡單的 Easy Way", 那是甚麼樣的路大家都知道, 我很少看到有人走 "Too Damn Hard" 的路, 這也是為甚麼我一直想幫助大家把這條路變得沒有那麼 "Hard 困難" 的原因.

這本書講的方法, 80% 在台灣還是相當的 "實用", 至少方法必須不一樣, 只是這本書不是甚麼社會學批判的書, 說穿了就是把作者做過的事用方法論的整理出來, 並沒有刻意的作解釋與觀察, 所以若能夠在之前多唸幾本有關網路的社會學會更容易上手.

我看完這本書還有一個很大的感慨是這本書沒有著墨的:

"事實上大多數的部落客都是很有正義感的, 只是出名的總是那些假藉正義的名號去煽動群眾的那些人"

這倒底是部落客的問題, 還是讀者的問題呢? 只是這又是另一個問題了, 雖然這才是真正的問題.

Anyway, 你已經決定好該不該去唸這本書了嗎?

編按: 最後書名是叫 "被新聞出賣的世界：「相信我，我在說謊」，一個媒體操縱者的告白", http://www.books.com.tw/exep/prod/booksfile.php?item=0010576995

網事, 部落格社群指數

不知道關鍵字廣告檢核系統算不算第一個分支, 但部落格社群指數一定是個分支, 因為這個系統並不是為了解讀 Google Analytics 設計的, 而是應用 GA 的資料而已.

在兩三年前, 我跟紅色死神聊到說要做這套系統, 但說起來是個看起來簡單但又不簡單的東西, 雖然說部落格小工具做起來對我而言已經駕輕就熟了, 只是這系統有太多須要維護的事, 單單去區別那些 SNS 社群網站就會瘋掉了, 因此這計劃就這樣延怠了兩三年了.

我在做網事時, 在某方面是蠻沒有成就感的, 因為這系統是給 Business 企業或 Heavy User 重度使用者使用的, End User 一般使用者是意義不高, 雖然做出來後已經有很多家公司想找我 "合作", 但都依我的個性而言, 社會貢獻是比賺錢更重要, 至少不要因為只是賺錢而失去社會價值, 而是透過商業化來提高社會貢獻, 且其中一點就是不希望我做的東西沒辦法 Open Service 或有 Exclusive 的狀況.

因此我在想說, 有甚麼副產品是可以給大家使用的, 此時我就想到了這個塵封許久的計劃:

"一個部落格/網站的 Widget/Plug-In 讓你知道你社群經營的成果與屬性, 以及歷史變化軌跡"

就像是我這個部落格, 應該是從 Plurk 噗浪, 到 Google+ 居家, 一直到 Facebook 臉書, 雖然在我認知我現在是 G+ 與 FB 同時經營, 但不否認的是臉書的效應較大, 但實際如何呢? 我們來看看:

Period	Blogger	Facebook	Google+	Plurk	Pocket	Netvibes	Twitter	Instapaper	HootSuite	Tumblr	Wretch
This Week	34.15%	58.54%	4.88%	2.44%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%
Last Week	48.15%	51.85%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%
This Month	21.60%	71.60%	3.09%	3.70%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%
Last Month	7.65%	68.31%	18.03%	4.37%	1.09%	0.55%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%	0.00%
This Season	3.55%	75.68%	5.87%	11.27%	0.16%	0.12%	3.19%	0.08%	0.04%	0.04%	0.00%
Last Season	1.07%	44.96%	18.27%	30.41%	0.08%	0.08%	4.94%	0.04%	0.00%	0.00%	0.15%
This Year	2.98%	56.80%	15.83%	20.31%	0.09%	0.10%	3.72%	0.06%	0.01%	0.01%	0.09%

上面就是我這個部落格的社群分佈, 這 365 天, 臉書還是占一半, 噗浪占兩成, G+ 有一成五, Twitter 有 4%, 但這季整個 FB 跳到四分之三, G+ 降到 6%, 噗浪雖然說有 11% 但還是少很多, 也就是說我的確是在這季開始使用臉書的沒錯.

當然接下來就是要把這數字做成貼紙給大家用, 且會挑出有用有趣的重點, 請大家拭目以待吧....

網事, 付費關鍵字檢核工具

在一做完網事的關鍵字建議工具之後, 就有不只三個人(公司)問我說, 有沒有可能做出檢核付費關鍵字有效性的系統? 我當下是認為這個不難, 但仔細想想沒那麼簡單, 其中有一個很大的議題是:

通常會下關鍵字廣告的人, 也期望有更多人進來網站, 即使排名已經在前三名, 雖然使用者會點到付費區, 即使他若沒看到的話, 也會在自然排序區點擊, 只是也無法保證他會點, 此時你願意多花錢去賺這個 5% 的流量嗎?

但工具畢竟是工具, 工具沒必要先入為主的幫人做決定, 只是要幫忙決策支援就好, 因此接下來就是演算法的設計以及如何抓取了.

原本我是想說建立不同的 Filter, 來去做 Organic/自然/有機 及非 Organic 的兩個 profile (project), 因為很多下關鍵字廣告的人, 不只會用 PPC, 也會改變 medium 媒介, 甚至關鍵字都會因為設計的關係造成 Google Analytics 抓取時的錯誤, 但實際上 GA 的 Metrics 就有 organic search 的元素可以抓, 因此要不要 Filter 並不重要了.

接下來演算法就要朝幾個方向想:

1. 如何區分 Google 與 Yahoo?
2. 到底怎樣的量才是必要做調整?
3. 如何定義不須要再付費的關鍵字廣告?
4. 排名在這邊的意義?

當然這系統並不是希望大家不要用關鍵字廣告, 而是更希望用在對的關鍵字上面, 因此檢核出來的是:

1. 本身已經會在自然搜尋中出現
2. 自然搜尋在一定的比例
3. 自然搜尋已經有一定的名次

而網事本身並沒有關鍵字排名的查詢系統, 而 "網點" 則是剛好有, 因此要做到這件事代表要把這兩個系統整合起來才做得好, 這是一個相當有趣的經驗阿, 這也證明我常說的, 一個實用的系統, 往往有很多也很實用的中間產品, 不可能一促而及.

事實上這系統說起來也是只要人工手動就可以做到的, 就是依照相同關鍵字比較自然搜尋與關鍵字廣告的數字,  記錄下來, 算兩個的差距與比例, 以及排序, 並加入自然搜尋名次做參考就可以了, 但說起來簡單, 但要人去計算沒有幾小時是弄不好的, 且更容易出錯, 此時就可以看得出來 API 的好用地方了.

最後接下來就是介面的問題, 在我的觀點, 這個才是最頭痛的, 因為使用者的使用方式, 會決定要設計怎樣的資料庫來儲存, 也要去思索資料的有效性, 這比任何問題都還要大.

很不幸的, 這邊無法 Show 出 Demo 示範抓圖, 因為會下關鍵字廣告的都是公司, 不方便公開, 所以有興趣想看的就只好在私下叫我幫忙算, 只要請我一杯咖啡就好.

[網事] 如何解讀關鍵字經營建議

認識我很久的人都知道, 我不會為了別人做系統, 但總是做了之後一定會給別人用, 不會做只給自己用的系統, 更不會做自己不用的系統, 而網事也就是一個標準的範例.

已經有三個不認識的人問我有關 "關鍵字經營建議" 的事了, 雖然這個是比 alpha testing 還要更 alpha testing, 但我也習慣直接作 beta testing, 因此若不寫篇文章大概解釋一下就說不過去了.

上一篇 "網事, 關鍵字建議工具" 中已經講說這系統是為了給不常看 Google Analytics 的人能夠一下子抓到重點, 不然真的要能夠從中解讀出些有用的資訊不是要花很久的時間不然就是要很有經驗.

而關鍵字經營建議是個幫使用者作過濾的一套系統, 它從開站第一天 (使用 GA) 開始解讀搜尋引擎來源的關鍵字, 然後每天做一次排名, 然後取前 N 名為單位, 將出現過的關鍵字記錄下來, 記錄第一次出現在這排行榜的日期, 以及到現在曾出現過在這排行榜的天數, 並順便記錄最高的次數與日期, 以及最高的名次.

只是這個 N 到底應該多少我很難做判斷, 因為這牽涉到網站的屬性:

1. 流量越小, 前 10 名就算不完了, 流量越大, 前 100 名還是有其意義.

2. 功能性網站或形像網站關鍵字變化很少, 新聞內容網站與電子商務網站變化很高.

因此我直接做前 10 名, 前 30 名與前 100 名給大家看, 大家要依自己網站的屬性來自行判斷.

在這邊做個名詞解釋:

出現日期: 第一次出現在這排行榜的日期最高次數: 單一天帶進 Vistors 訪客的最高次數最高日期: 出現最高次數的日期天數: 有多少天排進這排行榜

當然這系統理論上是從開始使用 Google Analytics 開始計算, 因此就是所有的資料的意思, 並沒有時間區間, 也都是到最新的昨天 (今天還沒出來阿).

只是這邊有兩個小注意事項:

1. 這邊所指的關鍵字包含自然/隨機 (Organic) 以及關鍵字廣告 (CPC), 若要去區分的話, 請用 Filter 去做不同的區隔, 然後再加 720727917395@developer.gserviceaccount.com 一次.

2. 當這關鍵字從 30 名跳到前 10 名時, 前 30 名的資料都會被 Freeze 冷凍不更新, 所以最高名次一定大於 10 名, 最高次數, 最高日期以及排行榜天數也不會再更動, 因為這關鍵字已經不屬於這檔次了, 因此 100 到 30, 或 100 到 10 也是一樣的道理, 也包含第一天就暴衝到前 10 名時, 之後 30, 100 名就不會有這個關鍵字的資料.

而目前 Default 初始的排序當然是以最近的出現日期開始顯示 20 筆, 但也可以按日數以及最高日期排序都是有意義的.

要去判斷一個關鍵字值不值得經營有四個地方要看.

1. 出現日期越近代表越有價值

2. 最高次數越窩也代表越有價值

3. 日數越多也代表越有價值

4. 最高日期持續再更新也代表越有價值

嗯, 感覺好像是在繞口令, 簡而言之, 就是越多訪客, 越新且有持續力的關鍵字當然是越有經營價值, 但這些數字畢竟只是個參考, 做決策與做事情的還是在人的身上, 這工具只是輔助讓你提高視野, 尤其是歷史, 以及避免漏失與提醒.

工具有工具最好的使用方式, 人有人自己智慧的價值, 我做這些並不是要取代人力, 而是想要創造更多人的價值, 透過這樣的系統使用與學習, 讓 22K 的議題不再存在, 真的提升大家的能力與社會交換價值 (薪水), 所以請大家好好的使用.

有任何問題可以透過 Google Plus 傳訊給我, 或 http://www.facebook.com/genehong 也可以.

PQI Air Card, 一個差一點成功的例子

這一篇文章跟其他 PQI Air Card 的開箱文不一樣的地方是, 這不是業配文或廣編稿, 而是個期許以及建議大家先不急著買的文章.

當 Eye-Fi 出來時, 大家都覺得這是一個很有趣的商品, 一個可以照像立刻上傳的 SD 卡, 雖然這須求是每一個人都想要的, 而實作出來才是最不容易的, 只是並沒有很多人買的原因有兩個:

1. 很貴, 都是 3000 起跳, 比一般的 SD 卡貴不知多少倍
2. 他是先上傳到 Server, 然後再用電腦去操作, 而伺服器之間的頻寬與容量是最大的問題

而 PQI Air Card 有趣的地方是在是把這卡當作 Adapter, 然後接 Micro-SD, 此時容量只受限在 SDHC, 雖然我覺得若能提供 SDXC 會更好, 但在目前而言是已經很實用了, 但重點不在這邊, 而是他把這張 SD 卡當成個無線 Wireless AP 基地台, 並內建了個 Web Server 網頁伺服器來存取.

也就是說, 當你的手機或電腦要連到這張卡, 要開啟 Wifi 或者是切換基地台, 當然這在大部份的邏輯是沒問題的, 只是接下來的問題是這張卡夠不夠力的問題.

在這張這麼小的卡, 裝上個 AP 及 Web Server, 不只受限必須在 5 公尺內, 重點是 App 的使用者經驗, 也就是 User Experience/UX, 而這張卡犯下了一個超級的致命傷:

當你的照片很多的時候, 讀相片就會很慢了.

雖然說這系統已經寫了 Cache 快取, 但期望使用者不關這系統一直瀏灠是錯誤的, 因為大部份的使用者應該是照了之後, 用手機選擇分享後就會關起來, 畢竟不只是相機這樣開著會沒電, 手機也是一樣, 而一口氣要讀幾十張幾百張相片在這樣的設備就真的太吃力了, 無論是對 Air Card 或手機, 因此當你要打開時就會發生慘劇, 先等個幾分鐘把相片的小圖讀完再說, 這樣的使用者經驗是很糟糕的, 所以若不是真的很想要要求畫質, 不然就用相機照照上傳較快.

事實上這並不是不能解決的, 依照 UEO (User Experience Optimization) 及 UI (User Interface) 的觀點來看, 使用者會使用到及分享到的相片一定是剛剛照的, 因此若是當打開的時候直接就只顯示這一個小時內照的照片, 這樣就很夠了, 而當天, 當週以及其他天的照片應該是用其他的 Tab 或展開就夠了, 跟本不須要一口氣讀這麼多的圖, 當圖片控制在一定範圍的時候, 速度與使用經驗就會改善很多.

而在這次的 SA (系統分析) 來看, 沒有好好的去做真正的使用者經驗, 想靠幾個社群文來搜集資料, 這就太高估這些寫 3C 的人能夠花在這產品的時間了, 畢竟越有能力的部落客時間越少.

但除了這個缺點以外並不是說沒有, 只是這夠就弊大於利了, 因此你去看 Air Card+ 這個 App 的評論就知道多慘了, 事實上若 Air Card+ 能夠直接 Share 到 Facebook 臉書之類不用下載, 或者是下載的流程簡化, 或者是至少可以目錄設定一次不用每次設定, 都會讓使用者經驗好很多.

會這樣的流程是不意外, 因為這是由工程師直接發想開發, 因為寫程式的人知道這是最簡單可以快速開發出來的使用者介面 (User Interface), 但這個離真正好用的使用者現實差很遠, 即使這產品再便宜再有用. 只是我們都知道, 一個產品的成功不只是表相的主要功能, 而是魔鬼藏在細節中, 我想當初的開發者應該沒想到被這樣的魔鬼打敗吧?

網事, 網站的成長與燈號

會取名網事是有原因的, 不單純的只是 "網站的事情", 也是因為我習慣用雙關語與諧音來命名的關係, 因此這個 "往事" 也代表來看過去, 從看過去的事, 來做現在的事, 因而決定未來.

因此會有一個很有趣的功能, 也就是我很喜歡的數字分析: 成長史, 畢竟要自己來算一個網站的成長是很累的, 透過 web.mas.ter.tw 就可以自動幫你產出一個你網站/部落格的歷史軌跡, 就像下表就是這個網站的編日史:

• 2011-09-07: 累積訪客數超過 100000
• 2010-08-23: 累積點擊數超過 100000
• 2010-08-23: 訪客數記錄 => 4298
• 2010-08-23: 點閱數記錄 => 6330
• 2009-07-31: 累積訪客數超過 50000
• 2009-03-30: 累積點擊數超過 50000
• 2009-01-21: 訪客數記錄 => 1333
• 2009-01-21: 點閱數記錄 => 1649
• 2008-03-20: 累積訪客數超過 20000
• 2007-10-31: 累積點擊數超過 20000
• 2007-09-28: 訪客數記錄 => 1108
• 2007-09-28: 點閱數記錄 => 1303
• 2007-09-27: 累積訪客數超過 10000
• 2007-09-27: 訪客數記錄 => 765
• 2007-09-27: 點閱數記錄 => 878
• 2007-07-11: 累積點擊數超過 10000
• 2007-06-09: 累積訪客數超過 5000
• 2007-06-09: 訪客數記錄 => 572
• 2007-06-09: 點閱數記錄 => 675
• 2007-06-06: 點閱數記錄 => 204
• 2007-05-07: 訪客數記錄 => 161
• 2007-05-07: 點閱數記錄 => 180
• 2007-04-30: 累積點擊數超過 5000
• 2007-04-28: 訪客數記錄 => 98
• 2007-04-27: 訪客數記錄 => 87
• 2007-04-10: 點閱數記錄 => 137
• 2007-03-31: 訪客數記錄 => 83
• 2007-03-27: 累積訪客數超過 2000
• 2007-03-07: 訪客數記錄 => 73
• 2007-03-07: 點閱數記錄 => 119
• 2007-02-22: 累積點擊數超過 2000
• 2007-02-21: 訪客數記錄 => 51
• 2007-02-18: 累積訪客數超過 1000
• 2007-02-17: 訪客數記錄 => 44
• 2007-01-24: 累積訪客數超過 500
• 2007-01-22: 累積點擊數超過 1000
• 2007-01-15: 點閱數記錄 => 81
• 2007-01-10: 累積點擊數超過 500
• 2007-01-08: 累積訪客數超過 200
• 2007-01-02: 累積點擊數超過 200
• 2007-01-02: 累積訪客數超過 100
• 2006-12-30: 累積訪客數超過 50
• 2006-12-30: 累積點擊數超過 100
• 2006-12-28: 累積點擊數超過 50
• 2006-12-28: 累積訪客數超過 20
• 2006-12-28: 累積點擊數超過 20
• 2006-12-28: 累積訪客數超過 10
• 2006-12-28: 累積點擊數超過 10
• 2006-12-28: 訪客數記錄 => 40
• 2006-12-28: 點閱數記錄 => 74 

從這個歷史表, 可以看到這個網站最輝煌的時間是過去還是正在發生, 很明顯的這個部落格已經沒落很久了.... 真慘.....

事實上這個表格不只可以看整個網站, 還可以分搜尋引擎進來, 還有訂閱 (Feed) 的觀點以及 Twitter, edm 等等, 事實上只要你的網站有定義出 medium (媒介) 都可以區分, 因此我都很意外的這個網站還真的有人會因為 RSS/Feed 點進來看, 雖然累積點擊數只有 1000 人, 且最高是單日 35 人, 看到右邊的 Feedburner 有 500 人訂閱果然是假的.

但這系統最重要的是提供燈號給不想看 Google Analytics 的人看的, 如左上角的圖, 有寫著這個網站下降 7.86%, 燈號是黃燈警示, 這才是給主管看的 Dashboard 用的, 只是目前完成的是每日燈號, 而中階主管看的每小時燈號還在開發中.

這個計算可不是像 GA 那樣用區間計算幅度而已, 這個是經過幾次的 Normalization 算出來的結果:

1. 移動平均: 消瀰掉週期產生的變動差異.
2. 過濾離峰值: 也就是 Data Cleaning, 去掉一些事件產生的離峰值.
3. 迴歸分析: 算出最接近的成長斜率.

因此再經過定義就可以產生紅, 黃, 綠的燈號, 倒時會做成 API, Widget 或 App 給大家使用, 這才是這系統的重點之一.

有興趣嘗試的請進入 http://web.mas.ter.tw/ , 別忘了先加 "720727917395@developer.gserviceaccount.com" 讀取權限到你想看的 Google Analytics 帳號中.

網事, 關鍵字建議工具

在 Google Analytics 的 9 項改變與解讀 這篇文章中, 提出兩個很重要的方向:

1. 網站進入須要 Dashboard 來輔助經營管理的時代
2. 即時產生報表的時代已經來臨


這意思是說, 我們必須更主動與被動的從線上大量資料分析工具中看出線索, 也就是說有幾個前提:


1. 能夠即時處理大量的資料
2. 能夠計算出有用的資訊

其中最重要的關鍵就是 "Future is Now!!!", 也就是說, 報表不再只是看過去的觀點, 而是能夠對現在行為產生幫助的觀點, 進一步的對未來有所幫助, 而越即時, 就越有價值與意義, 也就是說, 以前我們公司經營, 不是以週為單位就是以月為單位來看事情, 甚至是以季或年為單位, 但網路是瞬息萬變, 要每小時每分去計算出最新的資訊才是對的.


在做所謂的 "Big Data" 或 "Data Mining" 我都會強調一個前提, 人才是最重要且最有能力的中心, 只是人的能力與經驗有時很難複製與傳承, 所以要將之轉化成為一個系統, 用大量資料的計算去 "模擬" 人, 畢竟人的精神與時間是有限的, 要時常去看這麼多資料是很浪費的, 因此有些前置作業是可以讓電腦來幫忙完成, 而最後的決策是由人來下定論.

第一個 網事 (Web.mas.ter.tw) 的工具就是個 "關鍵字方向經營建議工具", 一個唸過圖書館的資料分析師, 若對網站的內容與使用者社群很有概念的話, 看過歷史的資訊一定可以整理出一個很不錯的 "關鍵字建議", 但這是不可能存在的情境.


所以在想說若是寫一個 Agent, 把這網站每天的關鍵字看一遍, 看那些關鍵字最近比較熱門, 然後提供給經營者判斷或提示, 這會比直接看 Google Analytics 更簡單, 因為我們每天看 GA 的報表, 會發現每天都是大同小異, 因為大部份熱門的都是那些, 例如下表是這個網站的隨機關鍵字的報告..

從上面來看, 若對於剛接手的人這些資訊大部份是沒有意義的, 因為這些字已經沒有操作與加碼的價值了, 而若是透過網事這系統的話可以整理出下面這個表:

也就是說當每天有新的關鍵字出現時, 就會在第二天提醒經營者該去經營那個關鍵字, 而日期就會出現在上面, 只是這個例子不是很好, 因為這個部落格已經很少有新關鍵字了, 下面是某個網站, 因為內容一直有在經營, 就是不錯的例子:

一個經營者就可以很清楚的知道下一步要經營 "小小群英傳" 或者是變臉機之類的關鍵字, 而不見得是排名前 5 名已經存在很久的關鍵字.

當然這個系統事實上只是幫你做排序, 記錄, 過濾與統整的工具, 真正還是要靠人的智慧, 而這工具只是時間到幫你計算提醒出來這個字, 決定要不要做專欄給讀者更新的資訊是內容創作者須要下的工夫, 不是系統自己能夠做到的.... (事實上多少也是可以做到啦)

這個工具將會做成 Dashboard 的其中一項工具, 更會做成 email notification 當有新的關鍵字會寄信給你或者從 App 來看, 會更有意義.

網事知多少, web.mas.ter.tw 啟動

我在前年寫了一篇文章, 講說網站一定要很多 "Panel/探知器" 去了解使用者的行為, 但說要去實作並不是難事, 只是這個在很多網站經營者的優先次序往往是很低的, 能夠真的實作的公司並不多, 除非是規模大到一定的公司, 才有可能排得上.

但事實上我說的這些資料源, 從 Google Analytics 的資料源中, 有 60% 是算得出來的, 而小公司網站裝 GA 的機會反倒是比大公司大非常多, 因此我就在想, 要求 100 分是不太可能的, 但就從 60 分做起也是總比沒做好.

只是要去了解與解讀 Google Analytics 不是那麼簡單, 不只是 GA 的資料單單是了解與解讀是困難的, 再加上很多事是要跟網站屬性, 去比較與差異會更深刻體會, 這個有時是很難做到, 而這個做不到, 那至少可以跟自己網站的歷史做比較時, 就會知道若真的從 GA 看得出如何經營方向, 就已經是了不起好的 Web.mas.ter 了.

要找到好的 Web.mas.ter 是相當困難的, 甚至我一直認為這必須是一個跨部門的 Task force 專案小組是最合適的, 且每一個必須對網站過去的事瞭若指掌, 此時就必須不能是部門主管或臨時的人員, 但每一個部門能夠管好自己就萬幸的情形下, 要去生一個這樣的常態性跨部門組織在我顧問的經驗中, 是 "沒看過", 因此這只是種理想.

在這種情形下, 我就想說要用 Dashboard 來解決這問題, 一個能夠去做 Alert Notification 警示通知, 能夠有歷史比較 (History Log), 一個即時 (Real-Time), 自動化不須要人去操作, 能夠隨時被動的看到, 更重要的是能夠很簡單的作判斷的 "主控台", 這種事情雖然是很困難, 但總比 Webmaster Task Force 簡單多了.

雖然說簡單多了, 但真的在我顧問的公司能做出實用的也是曲指可數, 而我就在想, 能否以我的角度做出一個很快可以使用的 Dashboard 做基本功, 讓願意認真學習與經營的台灣網路工作者透過這樣的系統了解資訊的價值, 進一步提升自己的視野與能力, 提高網站的使用量, 也讓自己的價值提升能夠有更高的薪水..... (扯遠了)

前幾天已經有不少朋友若是在線上已經被我逼來做 Beta Test, 而現在已經半自動化了, 所以已經可以開放大家測試了, 有興趣的人可以直接跟我講, 或直接把 Google Analytics 授權給 "720727917395@developer.gserviceaccount.com" 這個帳號讀取, 然後第二天登入 http://web.mas.ter.tw/ 就可以了....

Google Analytics 的 9 項改變與解讀

很多人今天打開 GA (Google Analytics) 應該有嚇一跳吧, 平常習慣的介面都不一樣了吧? 有個人立刻整理出這次 GA 的九項改版:

1. 最上面的導覽列多了首頁選項, 把新的報告整進去, 變成只有報告 (原本是分標準報告).

2. 導覽列也固定不動了

3. 新的 "最近瀏灠" 下拉選單

4. 因為報告整進去後, 左邊的導灠也隨之調整

5. 新的 Dashboard 設計與進階區間

6. 新的 Dashboard 版型

7. 多了兩個新的 Dashboard 元素 (地圖與柱狀圖)

8. 一些小改變如顏色, 以及圖示

9. 速度更快了


這 9 項改變一起過來有人認為對一些人會造成困擾, 但在邏輯上是更完整了一些, 尤其是在我眼中有兩個很重要的宣示:

1. 網站進入須要 Dashboard 來輔助經營管理的時代
2. 即時產生報表的時代已經來臨

而 Google Analytics 已經不再只是馬後砲做事後分析, 而是把角色變得更前端, 這也是我最近在想的來寫一些 GA 的附加功能, 然後導入 Dashboard 的應用, 讓大家不只是裝了 GA 後很少去看, 而是更前端的做為網站經營的前置參考, 只是這些須要再做一些計算及整理才行.

而現在 GA 自己本身也更強調 Dashboard, 此時我想到我還欠人一篇講 Dashboard 的未來的文章已經快半年了, 逃~~~

這個部落格改網址, gene.speaking.tw

部落格改網址是最好不要的事, 尤其是對 SEO, 但畢竟我這個部落格本來就不是那種很多人會上來看的那種, 所以在某方面是不用太擔心這件事, 畢竟這個部落格的初衷是:

"避免一件事講很多次, 所以寫成文章再叫朋友來看"

但對於 blogspot 這次的 .tw 事件, 多少有點不愉快, 既然是 2013 年的開始, 所以我就把這個部落格網址直接定下來, 雖然這部落格開始的確是無心插柳, 而現在變成我最認真寫的部落格, 若不是用自己的網址還真的說不過去阿...

所以舊網址 geneoralspeaking.blogspot.com 變成 gene.speaking.tw, 一口氣少了 12 個字, 應該對打字的人會好打很多吧, ....

在此, 若有誰想要用 speaking.tw 這網址的, 可以向我申請, 反正不會說比較多人用比較多錢, 網域名稱怎樣就是一筆錢.

Anyway, 2013 開始了, 大家有沒有想要在這一年有個甚麼樣的新的新希望或舊的新希望呢?

WWW: 甦醒

說這是試讀也可以, 但也是第一次試讀, 要我寫甚麼我還真不知道該怎寫:

寫序無論是一段話或一短篇, 都可以很輕易的寫出好話推薦給大家, 但是試讀是該寫好話還是甚麼都可以寫我還真不清楚.

大概是很久沒看紙本的小說了, 這本書我大概花了 3 次各 1~2 個小時才唸完, 只是這三次差了快三個星期, 畢竟有時候書包已經放不下這本不薄的書了.....

當作品付梓之後, 作者就應該沒有關係了, 剛好在閱讀的過程中, 我也唸到一篇科學寫作：如何讓複雜的議題變得平易近人又好讀？文章, 這篇文章也給我很大的感觸, 此時對照這本書還發現這挺有趣的.

作者是我看完後再去查是誰的, 甚至因為試讀本的關係, 所以是一本封面全白的書, 甚麼得獎記錄我甚麼都不知道, 就拿起來唸了, 這也是一定跟你不一樣的閱讀經驗的差異.

因為分成三段, 我剛好有三個不同的情續, 尤其這本書也是由三條線來作引子.

第一次閱讀: 覺得是個不錯的設定, 提出很有趣的可能性.
第二次閱讀: 這三條線各自有一個段落了, 讓我不由得更想知道結局.
第三次閱讀: 突然變成神怪小說了, 社會性的批判都不見了.

看完後, 我覺得這個作者若不是想要寫成三部曲的話, 這樣的一本書是很糟糕的, 有種讓人想要早點寫完的感覺, 前半部鋪陳龐大的系統一下子縮小成一個 "WWW" 是如何甦醒, 若是祂還真的走出來會有趣一點, 而實際上就突然嘎然而止.

當然要我來寫序要寫好話是相當簡單的, 因為這本書不是沒有東西, 包含我還真的沒想到過:

有沒有可能某些封包一直活在網路上一直傳遞, 達不到目的地或不會消失?

就一般網管而言應該就可以輕易的說出 TTL 的機制, 但我們更清楚演算法有時會有漏洞, 更不用說去實作寫出來的 Bug 錯誤更多了, 而有沒有可能這些無法達到目的的封包活了起來呢?

而最令我拍案叫絕的是把語言用解空間的維度來判斷智能, 這是我一直在做語意網路中沒想過的, 雖然原作者只是要來證明這 "智能體" 的能力, 但確給我不少工作上的靈感, 單單這點, 我就可以推薦在研究語意與網路行為的人都來看這本小說.

尤其最後談到生命機, 我的確肯定作者在寫小說所具備的素養與功力, 但此時反而更是扼腕, 更證明他可以把這本寫說寫的很不錯, 但寫到預期的 30% 規模時, 就以剩不到 30% 的規模作結束, 該講的都沒講....

雖然我是相信所謂的 "人工智慧" 不是人 "創造" 出來的, 而是人透過特殊的人機介面給 "蘊育" 出來的, 只是一本好的科幻小說應該提出一個好的可能性與原理, 而不只是 wild dream, 也就是說至少也要有個基本的假設與原理, 而不是最後的結果.

Anyway, 我相信有些 meme 肯定是作者的原創, 只可惜這作品不是屬於瑕不掩玉, 而是須要再著磨的, 但若是以一個科換熱愛者或大量閱讀的人, 這本可以放進清單...

P.S. 下面是原書預告, 若是你是影片控的話也可以用這角度看.

這部落格 2012 末日前的熱門文章

雖然說, 即使末日會不會真的來臨, 但肯定的再過幾天 2012 也一定會結束, 我們來清算一下今年這個部落格的熱門文章吧....

現在比較簡單的方法就是用 Google Analytics 的自訂報表就可以輕鬆產出, 也就是只要把下面的設定檔 https://www.google.com/analytics/web/permalink?uid=LUMRcxj6QCOf5VNy4kW2Dg 匯入就可以了, 但記得要把週期設從 2012/01/01 到今天, .....

那我們來看一下這個黑貘來說的前 10 大熱門文章吧:

1. Flat Rate, 固定費率, 吃到飽背後的意義
2.  台灣媒體進網路版的大絕: 無窮盡的分頁
3.  Flat Rate, 固定費率, 吃到飽背後的意義 (改)
4. 台灣有多少獨立(思考/寫作)的科技(網站/部落格)呢?
5. 若做 SEO 只是為了 SEO, 就不是好的 SEO
6. The New 部落客百傑 社群力指標 的一些設計想法
7. Facebook 臉書六年下來....
8. 影響網路速度的原因不只 80 種, 但知道最真實的方法只有一種
9. Google+ 專頁的藝人策略 (Google Plus Page)
10. Blogger Top 100 部落客百傑 2012   

看起來吃到飽的事果然在這個部落格很重要, 難怪我的肚圍也越來越大了.... 反倒是一系列的 SEO 文章都沒人看, 這才是我今年工作的重點阿...

理論上還有十幾天 2012 才會結束, 但沒人擔保星期五以後還能不能貼文章, 所以就先貼了.... 呵~~~  逃~~~

原始設定取自於 http://thefuturebuzz.com/2012/12/17/future-buzz-10-most-popular-posts-of-2012/

附註: 這設定檔不是所有的部落格都適用的...

想抹黑學生很簡單, 但想抹黑 Edward Asner, 就...

事實上美國媒體也很喜歡玩抹黑這種方式, 這次對象是 83 歲的老演員...

一群加州的老師做了一個影片, 來抗議富人都不繳稅, 而欺騙大家, 其中有一段我看了很感同身受:

"富人說我這樣做是為了你們好, 因為你們夠努力說不定以後有一天也會變富人"
資本主義沒甚麼不好, 用這種方式來建構成功主義真的很糟糕, 只是媒體並沒有因此去反駁, 而用了一段影片, 就是富人尿在窮人身上, 因此就拿當時配音人開刀?

配音是一個曾獲得幾次 Emmy Award 的 83 歲演員 Edward Asner, 記者問他記不記得內容, 他說他不完全記得, 但他完全認同上面說的, 而記者進一步問他你記不得富人尿在其他 99% 窮人身上那段, 他說這太噁心了, 應該相反才對, 還進一步問記者, "你有錢嗎?" 記者回答 "是的", Ed Asner 就說 "我可以尿在你身上嗎?"

結果最後的新聞就是: "Ed Anser 揚言要尿在新聞主播", 而這影片的內容與要講的事..... 嗯, 不是那麼重要了....

你以為這是很久的事嗎? 事實上這是上星期 12/5 的事.....

延伸閱讀:
http://www.foxnews.com/on-air/hannity/2012/12/06/exclusive-ed-asners-bizarre-response-role-propaganda-cartoon

http://newsbusters.org/blogs/noel-sheppard/2012/12/05/ed-asner-narrates-tax-rich-animated-fairy-tale

而 Edward Asner 在台灣可能比較少人知道, 但說到天外奇蹟的那個老先生, 就是這位, 且是以他的形像為藍本的, 只是想要用這手法貶低得到五次金球獎及七次艾美獎的老演員, 來去抹黑這影片, 似乎還沒這麼簡單, .... 但若是對象找的是學生的話, 說不定比較簡單...

Anyway, 我們來看影片吧....

從電影來學 Bumbler

到底 Bumbler 怎麼翻譯成中文, 就我學習語言的習慣, 很多東西都是翻不得的, 尤其某方面是只能夠意會而不能言傳.. (那要語言做甚麼), 但沒有在國外生活過的我, 雖然當過不少次口語翻譯, 但大部份都是專業術語的須求, 而不是英文如何, 其中也包含我得英文學習都是來自於電影....

因此說到 Bumbler, 我腦中第一個不是馬皇, 而是更具英雄人物的幾個著名角色, ...

1. Charlie Chaplin in City Lights, 城市之光的卓別林

這部片不用說是電影史上的經典作品, Chaplin 扮演一個甚麼事都做不好的人, 但因為有真誠的心讓他成為英雄, 在某方面也蠻像馬皇的, 甚至馬皇現在是貴為總統, 即使有人說他甚麼事都不會做, 也是強過不少人了, 在我眼中, 相似指數有 75%

2. Lt. Frank Drebin in Naked Gun Series, 主演站在子彈上的男人的 Leslie Nelison

但說最合適 Bumbler 且演得最像 Bumbler 的是另一個英雄, 是大家熟知白頭髮的 Leslie Nelison 萊斯理尼爾森, 其中也包含他主演的 Police Squad 更是這類型英雄的代表, 甚至很合於 "余光中教授" 眼中的大智若愚, 因為 Lt Drebin 可以說是在任何時候都能夠化險為夷解決問題說, 可以稱之英雄而無愧阿, 相似指數有 85%

說到這部份還真不勝稀歔阿, 在 2011 年時 Leslie Nelison 最後在睡夢中去逝, 不然他應該會對馬皇被人稱為 Bumbler 有所感觸而發言也說不定.

3. Johnny Bravo

很多人應該有看過下面這張圖, 但對這個角色並不了解, Johnny Bravo 是個很重視外表的超級大帥哥, 總是認為自己是受到所有女孩子歡迎的人, 總是留著貓王的頭髮, 成天瞎攪豁的一個 "另類英雄", 但事實上是取樣 "Dumb Blonde" 的男性角色, 除了馬皇性向跟 Johnny Bravo 不一樣外, 不然相似指數一定可以到 95%.




同場加映 Johnny Bravo 的 I am too Sexy, 會不會覺得跟當今皇上有點神似呢?

看完這個, 有沒有對 Bumbler 更有些正面與悲壯的認知呢?

影響網路速度的原因不只 80 種, 但知道最真實的方法只有一種

[前言] 寫這篇文章前, 我先跟 circle.tw 的編輯告解, 因為當時他們找我時, 我說要寫一篇不同的觀點文章, 就是這一篇, 因此想說多搜集一點資料再來寫, 但當看到昨天 "NCC發言人虞孝成：影響網速原因有80個　台網速並不差" 這篇文章後, 我覺得已經不能再拖了, 不然又是三四個月又過去了.

小弟不才, 雖然沒辦法像許多人把事情說得天花亂墜, 但至少勉強有一個專才, 就是高有效性與效能調校, 而我知道這是一個看起來簡單, 但事實上相當複雜的事, 尤其最近討論的 "網路效率" 的事, 就職業經驗知道這件事, 事實上並沒有那麼簡單.

說到網路, 大家很喜歡拿 ISO 的 OSI 七層來討論, 事實上網路在實作上, 並沒有真的切割到如此 "mutually exclusive" 的七層, 但換個觀點, 網路也不只有七層, 甚至切割下去是相當多層, 想要知道一件事的效能瓶頸, 要了解每一個層面的效率極限, 而這個環節比想像中還要複雜.

但再複雜, 身為一個工程師不可能不會去想要解決與挑戰, 甚至實務上不是只有在那邊亂想亂猜, 要去一層層的建立每一段的 "Monitor Agent" 監看系統, 然後將之串起來, 慢慢的發現問題在那邊去解決, 只是就經驗來看, 真正的問題往往發生在沒有顧及到的層面, 因為若有注意到的話自然會去解決, 但問題還是發生在環節內, 只要再去切割更細就好, 而為了避免有環節沒考慮到, 最重要的監看系統就是: "事實結果" 的資料搜集, 也就是從上到下的整段使用記錄.

網路效率真的問題很複雜, 事實上我在三個月前是想幫政府說話, 因為有些問題不是政府能夠解決的, 須要財團與使用者大家一起努力, 但最近看到政府與財團出面的一昧指責使用者, 我還真不知道這個戲碼到底在演甚麼?

為了來了解台灣網路速度為甚麼會這樣, 我們來做個大項目, 及小項目的切割好了, 至少來做個 Divided and Conquered 的了解, 讓大家知道問題點:

大項1. 使用者端電腦: 主要的子項目有瀏灠器, 作業系統, 硬體設備, 執行環境.
大項2. 使用者端網路: 包含使用者家中的環境, 大樓的環境, 到局端的設備.
大項3. 局端到ISP: 使用者到基地台, 基地台到 ISP, 或是中繼站到 ISP之間的環境.
大項4. ISP到伺服器:  ISP 之間的串接, ISP 的設備, 最後到的 Server連結.
大項5. 伺服器端的電腦: 也包含網路設備, 伺服器應體, 作業系統及應用程式與專用程式.
大項6. 背後串接的系統: 系統背後之資料庫, API 之間的串接, 硬體之間的串接

這大項中大約每一個有 3~5 個小項, 每一個小項大約有 5~8 個條目, 這 5 個條目中要注意到的 Monitor Point 監控點有 10~20 個, 因此真的要找到問題的話, 要注意的地方大約有 250~350 個原因, 這還不包含每一個模組內部所使用的物件.

因此大家可以知道要找到問題的原因是沒這麼簡單, 只是若問題無法解決, 那要網管做甚麼, 那要效能調校做甚麼, 我當然就沒工作可以養家活口, 畢竟這是個專業, 但因為專業就拿來嚇人是不道德的, 畢竟事實就是事實.

即使大家最熟悉的瀏灠器, 這其中須要解決的問題就很多了, 包含那種瀏灠器, 那種版本, 有用那些外掛, 有那些設定, 其中外掛的項目可能就不只 10 種了, 更何況去確認真正的問題細節, 而網路設備的規格數十項, 每一項都有不只一項的細節, 一個有實務經驗的網管/系統調校者知道魔鬼就是在細節中, 想要靠一張嘴解決問題雖然說是誰都可以做, 但裏面的技術是相當迷人的.. (嗯, 我扯遠了~~~)

雖然可能只有訓練有素的狗才能夠嗅出問題點在那, 但問題點是大家都可以感覺得到, 尤其這是網路的真實面, 因為網路上的所有行為都有 "原始記錄" :

"網路的真實就是可以搜集最原始的資料去分析來去看真實面, 而不只是靠其他的 Benchmark 基準來去說就算的!"

也就說即使不要管這些不只 80 種而是超過 200 種的原因, 還是有方法知道結果, 而這結果更不須要只是靠 "模擬" 去檢驗, 因為網路上的 Log 早就記錄出最真實的數字, 可以計算出最真實的效率與效能, 因為他就是使用者在使用的真實, 而若這些數字都不可信的話, 你硬是要用你的 "模擬測驗" 來證明你就是很厲害, 我還真的不知道原來 "模擬" 可以 "凌駕真實" 阿.

因此我要在這邊讚揚虞發言人一下, 畢竟他已經是這陣子而言, 說話最接近真實的人了, 看過報告就知道這問題沒那麼單純, 只可惜他不是第一線的工程師, 應該也沒有這方面的實務經驗, 尤其他的本職是做商業決策, 投資政策的專家, 不是網路效率調校, 不然應該知道更多的細節在裏面, 能夠知道問題在那邊.

唯一他弄錯的就是拋棄 "實際資料" 而相信 "模擬運作資料", 認為國外一家公司的千億筆乘上千億筆真實使用者記錄是不夠好的, 而去更相信可能百萬次不到的測試結果, 認為 "台灣公正單位測試結果" 就推論說 "台灣網路表現比起國際並不差!".

所以我在這邊也更應該讚揚 "Akamai" 能夠定期公布這些資料, 去真實的了解各國的網路狀況, 這數字唯一的偏差就是這些資料會偏向國際性的服務, 而缺乏國內的流量, 因為 Akamai 的服務主要是像 Microsoft, Apple 這類的跨國企業, 區域性的廠商使用不多, 但這個倒是每個國家都一樣, 因此說是偏差很大也不盡然, 但就像我常說的: "任何資料都有偏差, 但你要知道如何使用他".

因此就這種資料分析的確可以知道問題點不是只有電信業者, 也不見得只有 ISP 業者, 這問題還很多, 只是這樣寫下去, 就寫不完了, 因此靜待下回分解... (若有下回的話)

[PS] 感謝林靖堂先生願意讓我使用虞先生的照片, 我覺得這張照得很好阿...

[PPS] 若想要更進一步了解 Akamai, 請洽併力科技.

台灣媒體進網路版的大絕: 無窮盡的分頁

大概是在 2008~2009 年開始吧, 也大約是台灣媒體開始認真面對網路時, 原本這些媒體對網路是嗤之以鼻的, 但沒多久, 即使是電視新聞也不敢沒有網路版, 而報紙可是在更久之前早就已機攻城掠地了, 這也是當時明日報對網路最大的貢獻之一.

雖然這樣說, 賣紙本出版品的雜誌說要網路化在即使是流程上是更簡單, 但在之前是沒有太多的危機意識下,  網路的發展反而是慢很多的, 其中最主要也是廣告金主的關係, 尤其廣告主沒有想要在網路刊登的情形下, 雜誌網路版的曝光幾乎是用送的, 此時要求平面雜誌要多認真去面對網路也不太可能.

雖然在歐美, 網路的廣告比重越來越高, 再加上發行成本的考量, 許多雜誌慢慢網路化, 即使沒有真的把實體收掉, 但網路經營可是一點都不輕乎, 甚至大家早就預期平面雜誌廣告比重越來越低, 沒有網路可是活不下去的, 但那時的台灣雜誌界可是沒人認真理這回事, 認為這是國外, 不是台灣.

但是這兩三年就完全不一樣了, 當廣告主開始說要在網路投放廣告的時候, 雜誌出版商開始緊張了, 那時他們對網路媒體認知只是種導購, 是種兼賣外快的事, 重點還是訂閱戶, 跟本沒想過要好好經營時, 但當廣告主有新的要求: 流量, 點閱數, 訪客, 排名時, 這些事實上的網路經營須要時間的累積時, 他們一點都不擔心, 因為他們認為自己有如此好的內容沒有拼不過的道理, 網路內容對他們而言是真的太輕薄了.

只是當他們進來寫作與經營時發現, 網路的讀者取向是完全不一樣, 網路閱讀是以 400~800 字為主, 這跟雜誌動輒上千字的文章是不同的取向, 閱讀的方式也是差很多的, 加上台灣廣告主還沒以真的去稽核 Click Through, 甚至算 CPA 時, 真的要靠曝光 CPM 來計算時, 這些雜誌社經營主就很商腦筋的, 畢竟經營須要經驗, 寫作須要經驗, 這些都不是一時三刻可以搞定.

此時, 某個雜誌社老版注意到業主要求的是排名與流量時, 問了下面的人, 如何能夠短時間的提高排名與瀏覽數, 下面的回答: 就多分個幾頁阿, 讓使用者多點幾次才能看完, 不只增加點閱數還可以提升排名, 那時那個雜誌社的網站就嘗試著把原本上千字的文章, 分成幾百字一頁, 此時發現不只點閱數增高, 網頁數也增多了, 也解決寫作者不習慣網路文字的問題.

當然其他雜誌也看到了, 因此也跟進了, 把許多原本不須要分頁的東西, 就切成了好幾頁, 此時廣告便多了, 也更可以把剩下的版面放廣告, 還真的是一舉數得阿, 因此, 台灣的網路雜誌就開始了無窮盡的分頁時代........

我們來檢視一下幾個流量較大的網路雜誌, 有那些有分頁的, 這些雜誌的內文面積與整個網頁的面積占比好了, 會選這幾個當然是流量要夠大, 但也有幾個並沒有分頁, 我們就不去計算了, 事實上這個內文面積本並不是最好的指標, 應該是文字內容比, 以及文字的輕薄化, 只是這個很難量化, 我們在這邊不去看, 把這種質化的交給別人來檢視.

很驚人的數字是我們取樣了五個雜誌, 找出最近一篇有分頁的內文第二頁來計算, 看看整個 Pixels 的比例, 發現天下居然只有 12 % 接近十分之一的版面是內文, 而表現最好的遠見跟商業週刊, 也勉強過 20% 五分之一, 也就是說, 大家看網路雜誌中的版面, 有八成到九成都不是內文, 雖然並不說都是廣告, 因為看得出來不少都是版權宣告及集團內雜誌的導覽, 而討論, 延伸閱讀更是沒有幾家有.

雖然說台灣是如此, 我們去看國外幾個著名媒體好了, 說不定是一樣糟糕, 但此時更證明我們的猜想, "國外雜誌媒體很少有在分頁的", 即使是幾千字也是一樣一頁, 因此內文占比自然很高, 無論是經濟學人, Nature, Wired, BBC 等, 都是以內文為主的版面, 勉強找到 New York Times 有在分頁的, 但算一下是 35%, 跟天下比來足足差了 3 倍.

那國外雜誌是如何增加流量的呢? 答案很簡單, 就是創造好的內容, 經營好的社群討論, 在這種要求下, 分頁只是對讀者一種 "騷擾", 頂多是在下面的留言與討論串做分頁, 本文內容是沒有在分頁的.

通常內容的分頁是存在形像廣告, 因為固定的版型下為了不改變讀者的視覺, 分頁是必然的, 但就文章而言, 本來就是獨立可以存在的網頁並不會去分頁, 不然就不須要設計捲輪了 (這句話一點關係也沒有), 但若分頁是為了讓使用者點擊數增多, 網頁數提高, 瀏量提升, 排名提高, 那可以說是完全本末倒置了.

的確從分頁這問題來看真的是枝微末節, 但也可以看到台灣經營者的盲點, 只看到廣告主沒看到使用者, 更何況真正的問題是內容的問題, 經營的問題, 但是這邊講也講不完, 就不講了.

利用語意網路來做網群導流

雖然早就有人說 (至少我說), Semantic Web 語意網路是 Web 3.0, 也是 SEO 3.0 的主軸, 但這是個想像, 畢竟真的要做到, 還有很多基礎功夫要去建設, 且從建設到實作實用, 還真的須要一段很長的路要走.


weblog 計劃 (目前中文未定) 大概就是這種目標的實作, 真正的精神有幾項:

1. 建立好的導讀系統, 且這個是可以跨網站的, 甚至是可以特定在一個, 或一群網站.
2. 用導讀系統取代網站連結, 產生真正的使用者點擊流量.
3. 找到對的語意關連, 用對的關鍵字來產生對的錨定文字 (Anchor Text).
4. 讓網站之間的連結活化, 不再只是一個固定不變的連結.

當然為甚麼要做這件事, 說起來還真須要對 SEO 有一定的經驗才知道為甚麼是重點, 但即使不管是否是為了 SEO, 就為了 UX/UEO 這件事情本來就是該做的.

畢竟我一直反對為了爭取流量而無限上綱的 SEO, 這次就剛好是一個很不錯的實驗, 網站的連結必須要是有意義, 而為了連結而連結, 沒有流量, 一成不變的網址在未來的 SEO 是最糟糕的事, 就像是上一篇 Weblog 所說的, 重點不是在連結數, 而是連結網頁數, 這個在新版的 Webmaster Tools 就可以實證, 而流量這件事肯定在不久以後就會慢慢被實用出來.

而下面就是 weblog 計畫實作的例子:

這個是在網點計劃中計算 相機app SEO 資料的網頁, 而若要把這網頁導到 punapp.com 的話, 算出來最有價值的大概就是 文青相機 這篇, 事實上這種事在 CPC 的 Google Adsense 早就實作出來了, 只是要如何套用在網站上實用, 也是很重要的.

這系統原本是為了 EC 電子商務所開發的, 在很久以前 (夠久了), 我在博客來時就一直想實作, 無奈那時候對語意網路, 文字探勘的了解, 離真的做出來所須要的經驗還不足, 而這段時間慢慢對 SEO 了解後, 發現這一塊也是相當重要的, 因此在 "網點" 建立後, 接著就把 "網致?" 做出來, 還真的須要一步步的去建立這經驗, 回想起來若當時沒做過 "部觀門", "宅度計" 等等的經驗, 還真的不見得做得好的.

當然目前系統離我真的希望算得夠準夠好是不夠的, 畢竟語意網路的建設與展開實用還真的有一大段路要走, 現在的進程而言, 大概就登陸月球來比擬的話, 目前才剛剛確認火箭可以發射而已吧, 當然其中有一大部份是我自己個人資源的有限, 不然要做得更好不是問題.

做網站的人很多, 但真的會去了解 SEO 的人就要打折了, 會去利用 Webmaster Tools 去解決問題的就可能只剩 5%~20% 的人, 再下去能夠真的對這些資訊有足夠了解操作與應用的, 又是不到其中 5%~20%, 但真的要去開發 API 與系統還真的須要技術人員, 只是台灣目前在 "創業風潮" 中, 太多人把精神放在創業上面, 真的認真去對待技術人員或真的有去開發的人已經越來越少, 這才是我最擔心的吧.

weblog, "網智系統" 開始運作測試

大家還記得我在兩個月前寫了一篇 "如何用網頁到網頁的延伸閱讀, 取代網站的交互連結" 的文章嗎?
裏面談到兩個可能的發展性:

1. 共通 Tag: 這個沒甚麼了不起, Technorati 就是如此, 雖然這是很好的東西, 可惜沒人用了, 只是若是能夠有限制的使用會是很好的東西, 但要實作起來也是要有技巧去達成.

2. 跨站延伸閱讀: 這個也就是 weblog 系統的目標, 透過這種方式, 不只能夠幫助到讀者, 並能夠兼具導流與 SEO 的效果.

雖然這個聽起來還真沒甚麼, 我就來大概解釋一下:

每一個使用 Webmaster Tools (網站管理者工具) 的人, 應該都知道兩件看起來很重要, 但卻很難到好的兩件事:

1. 外部連結, 而且是連到更多的深入內頁 (Deep Link), 且不同的連結來自不同網站.

2. 錨定文字, 而且是對關鍵字, 以及多樣的錨定文字連到正確的網頁.

上面這兩個問題, 可以說許多有注意到 SEO 的內容經營者最大的痛, 用下面兩張圖就可以解釋:

在 Webmaster Tools 的圖左 外部連結狀態中, 可以看到有很多連結連到某網站, 前三個好友網站貢獻了 4 萬 5 千個連結, 但真正有效的頁數只有 11 個, 還不如一個 blogspot 部落格系統貢獻的 12 個網頁數, 在圖右的錨定文字中第一個不用說是網站名稱, 除了第二個幫忙做連結的, 最有意義的錨定文字不是登入就是註冊, 可以看得出來大部份的錨定文字是無效的.

在外部連結中, 最好的經營方式是使用者社群經營以及好的網站品牌經營, 雖然說我們知道大部份的情況不是 Soft Link (軟連結), 就是 No Follow (不延伸), 但只要夠認真, 一定還是可以 Earn (賺) 到自己努力過的成果.

當然使用者社群與品牌經營也有流量式的, 有 SEO 式的, 有時不應該過於去執著與區分, 反而忘了經營的精神, 但更重要的是你知道你做這件事所帶來的效益為何, 不要做了許多發現是對自己所想要的是完全沒有效.

外部連結困難點是即使你透過交換連結賺進上萬數萬個連結, 但事實上能夠連到的是只有一頁首頁或個位數, 現在搜尋引擎很了解交換連結與交換農場的情境, 因此連結數已經不再是重點, 而是連結的不同數 (Distinct Link) 才是重點.

畢竟使用連結農場或到處 Spam 留下連結說要一直換 Link 是不太可能的, 雖然國外也有一堆 "機器人" 去用不同的連結去輸入到別人的系統, 但這些都是不好的 (黑帽), 應該把網站經營之間的廣告依照語意網路去計算出真正有意義的關聯, 讓使用者真的因為有用而點擊, 而不再只是報表中千萬分之一的點擊數才是對的.

不可否認的若這樣的 "導讀" 是透過 "編輯" 去做的話是最準確且最有價值, 當然前題是這個編輯有足夠的知識與經驗, 甚至能力才能做得好, 而好的編輯系統甚至可以去幫忙編者輕易的拉動連結做為導讀, 但這個說起來簡單但做起來不簡單, 畢竟這些事都是很耗時間與精力的, 無論是你有沒有能力.

OK, 說到這邊, 好東西來了, 花了我七年來的經驗, 五年來的寫作, 三年來的資料搜集, 一年來的規劃, 終於寫出這個好物, 就是 weblog 網智/往至系統, 簡而言之就是利用語意網路與資料探勘與機器人所組合出來的 "網站導流系統", 目的就是為了 "利用網頁到網頁的延伸閱讀, 取代網站的交互連結", 然後提升 "正確的錨定文字, 連結到不同的內文頁".

目前這還只是 Beta 版 (也是永遠 beta 版機會很高), 因為要能夠找到更有意義的文章, 用更有價值的連結文字, 用更好用的 UI 讓使用者去用, 這條路是無止盡的, 畢竟語意網路的分析的好壞取決於資料的累積, 必須靠時間的累積與投入才會做得更好.

因此, 在這邊徵求兩件事:

1. 有興趣一起開發的人
2. 有興趣使用的網站

目前網站只支援 PHP 且可以進行修改的, 但若隨著開發人員的協助, 說不定可以適用在更多的系統,
所以若想要真的了解 Data Mining 與 Semantic Web 運作的, 歡迎一起來玩.

Flat Rate, 固定費率, 吃到飽背後的意義 (改)

在寫了上一篇文章 Flat Rate, 固定費率, 吃到飽背後的意義, 說到有關最近很熱的 3G/3.5G 吃到飽的問題, 的確很多人認為有些人做得過份了點, 但事實上我回頭來看, 這篇少寫了幾點很重要的問題, 其中包含 邱煜庭 說的行動資料傳輸本質上跟固網差別不能單以集縮比來看這是真的, 所以我這篇的確有茫點寫的不好, 所以來趕緊補上這篇.

畢竟無線通訊的頻寬怎去切割, 總是有限的, 即使你說不是 FDMA 而是 CDMA, 一定的頻寬是有極限的, 除非去換個 Frequency 頻寬才有可能, 也就是 4G 或 LTE 的可能性, 這也是跟固網不一樣多拉幾條線, 想加多少就多少, 只是成本與空間的問題.

不會因為加基地台就增加, 這些討論串可以看

https://www.facebook.com/genehong/posts/489191571114763

只是這指的是同一個 Cell 中的或同一地區的問題, 有時 3.5G 最大的問題是在:

1. 覆蓋率還是有問題, 尤其是對於像捷運某些地段常有問題
2. 局端之間的連線與出口端的速度不夠 (出國或跨 ISP) , 畢竟這個走得是有線, 若瓶頸出在這邊肯定不是頻譜不足的問題

那一篇的確是沒說到好的改善方案, 畢竟我原意並沒有想要寫出這點, 在某方面是有感而發, 但相對的其中 Ken Hsu 所說的

對於吃到飽的費率，解決的方法可以學習香港經驗（至少我今年去兩次都很滿意）
同樣一千多元NTD/月的費率：
1.限制每個人用量到達一定的時候會降級速率，避免少數人狂用
2.各地大量使用WIFI 彌補"頻譜"造成頻寬不足
3.一般通話免費通話可以高達83小時，減少使用通訊軟體
這種話題我覺得不用設限在於Mobile Data Transmit 上，畢竟就是配套在配套去補足不足

這樣果然是他山之石的好方案.

事實上有時基礎建設包含 QoS (Quality of Service) 的控制, 說一個社區因為一兩個使用者吃掉大量頻寬, 而沒有去想說事實上這是很基礎某些頻寬限制就可以做到, 除非是完全沒做或集縮比算錯, 而真正會影響網路效率的不是每月的總量, 而是瞬時間的速度, 或者是一段時間的流量才會真的影響, 只是那些人若是被限制頻寬, 應該掛掉的是自己而不是別人吧?

就像是我有時因為忘記把 Steam 的 update 關起來, 而讓自己網路延遲才趕緊關起來, 我相信沒有人會很很樂意這樣使用網路, .....

目前在商言商, 手機上網吃到飽價格一直降到 500 元以下, 這若不是 OP 商算錯價錢, 不然就是為了賺錢犧牲品質, 這才可能是問題, 畢竟砍頭的生意有人做, 賠錢的生意沒人做, 比較實際的應該反而是要去監督電信公司的品質, 而不是純脆拿價位來開刀.

畢竟甚麼是合理使用說不定只是個傳說, 理論上應該是鼓勵大家用吧才是重點, 而那些浪費頻寬的解決方法有很多, 但絕不是只有 "取消吃到飽" 這個方案是最好該被提出來的, 因為若是政府要求品質的話, 廠商一定會有很多配套措施可以走.

Flat Rate, 固定費率, 吃到飽背後的意義

以下的言論, 純以我是以一個工程師出身的網管, 也以做過 ISP 基礎建設的工作經驗來發言.

前一陣子有人提出取消手機網路不應該有吃到飽 (Flat Rate) 的奇想時, 有參與網路發展的人都知道, 這個固定費率的使用量是網路發展的推手, 或者是指標, 甚至是門檻, 若把這件事立法變成禁止事項, 真的是讓網路回到過去的開到車阿....

在 20 年前 (199X), 有人問我, 網路經濟那時後會起來, 我跟他說, 當人沒有去區分 "上線" 與 "離線" 時, 網路才真的會產生經濟市場, 不然網路經濟是很容易崩潰的, 即使不是全部的人都這樣想, 至少要 40% 以上的人, 但甚麼是 "沒有去區分上線與離線" 呢?

在還沒有 ADSL 之前, 大部份的人都是用電話線撥號上網, 而其中費用有兩個, 一個是線路費一個是 ISP 的費用, 早期 ISP 還是以量計價, 而線路費更不用說了, 對於會 24 小時掛網的人, 不是網路工作者就是網路中毒者, 畢竟掛下去一個月說不定是好幾千元, 因此大家都會去知道那時是 "上線", 那時是 "離線", 就像是電話一樣, 你不會說我不須要用就拔掉, 須要用再插上插頭.

而要讓使用者不會因為使不使用, 或者是使用多少而去擔心或改變行為時, 必須要有一個前提, 就是 "Flat Rate", 也就是 "固定費率", 在這種固定費率下, 你不用擔心使用量而可以在網路上面生活, 所以網路要發展, 所謂最大的前提就是 "Flat Rate", 簡而言之就是 "吃到飽".

因此在還沒有這個網路經濟市場出現在之前, 所有的網路都是在 "預想" 或者是 "幻想" 狀態, 所以當 2000 年的網路泡沫化我並不意外, 但而當 "Flat Rate" 的使用者超過 40% 時, 網路就真的成為一個 "市場", 依現在而言, 應該只有少數人在家上網不是使用固定費率的吧.

當你使用網路時你在擔心每過一分鐘要花多少錢的時候, 你還會在網路上下標嗎, 你還會在網路上採購嗎? 你還會在網路上交友玩遊戲嗎? 即使再便宜, 你一定會想說能離線就離線, 當不用的時候就把信箱關閉, 電話線拔掉, 門鈴切電, 此時你不只發現別人無法打給你, 你也無法找到人時, 這個系統就不會再有人用了.

雖然我們知道網路用的是 IP Switch 不是 Circuit Switch, 本身不會有專用 (Dedicated) 的問題, 因此建設了之後有時可以分配給其他用途, 但這種建設不是只是蓋到夠用就好, 而是必須建設到讓大家都可以方便且輕易使用, 無付擔的使用, 所以一個好的建設到最後往往都是 Flat Rate 的原因如此.

這種 Flat Rate 固定費率取決於基礎建設的完善與否, 甚至在某方面是種指標, 在建設 ISP (Internet Service Provide) 時, 有一個很重要的概念, 就是集縮比 (Concentration Rate), 我們知道很多事情都是規模經濟, 使用者越多會越便宜, 其中不是因為所謂的初始成本遠高過變動成本, 而是在集縮比的使用.

舉個例子來說, 你若在某個社區建設一條 100G 的光纖, 若你答應每一個人的頻寬是 100M, 請問你可以賣幾個人? 正常的算式是:

100G=100*1000M=100000M
100000M/100M=1000(人)

依上面的算式你只能賣給 1000 人, 事實上不然, 因為不會同時這 1000 人都在用, 就像是飛機訂票一樣, 總是會超賣 (Over Booking), 因為就機率而言一定會有人趕不上 Check-In, 若因此沒考慮到這點不敢超賣, 只會讓原本可以搭上飛機的人褡不上, 網路也是一樣.

也就是說雖然每個人都可以用 100M, 但事實上不會永遠每一個人都用 100M, 甚至平常有人用個 20M~30M 早就超過遠端伺服器的使用了, 當然這有很多很多前提, 但整體而言, 就存在一個比例是你可以賣 3000 人, 但事實上 99.9% 的時間使用量不超過 100G (或是 70%), 若是這種情型下, 你沒去操作集縮比是很浪費的行為, 且這集縮比會因為使用者越多比例越高.

就像是現在 Google 免費空間是 10GB, 若是有 1 億人使用代表我們要準備 100 億GB 的空間嗎? 事實上說不定一千萬 GB 都不須要, 這就是集縮比, 但一個好的基礎建設, 好的工程師, 要隨時能夠了解使用者的使用狀況以及基礎建設的狀況, 讓每一個人都用得盡興是最重要的, 若沒做到, 可以說是明顯有人失職.

這是最合理的想法, 但事實上並不是每一個工程師, 每一個主事者都能對使用者與基礎建設能夠掌握的好, 尤其是在公家機關的狀況看到的不是這樣, 他們最怕的是主管機關或主事者或是媒體說話, 因此最後我看到許多單位對網管的要求是: "最好都不要有人用, 尤其是長官要用的時候他能夠盡情享受", 即使真的建設不夠好, 只要長官感覺好就可以了, 這種案例我看不只一個, 可以說是好幾打.

嗯, 扯遠了, 但 "Flat Rate" 有時候就像是個魔咒一樣, 是個起火點, 也是個心理障礙, 當你不再擔心使用它是個消耗品之後, 你才會真的使用它, 就像是 Mobile Data Transmit  行動資料傳輸一樣, 在 2000 年大家再喊 Triple-Play 時, 無論是 WAP, imode, 各式通訊方式與服務傾巢而出時, 我們都知道行動資料通訊的 Killer 決勝點不是上面的項目, 而是當 Flat Rate 吃到飽到合理價位來臨的時候, 當這種方式變成生活一環, 而不是想用再打開, 而是隨時可以 Push 通知你的時候, 這樣的手機上網時代才是真正來臨.

所以在 10 年前有人問我, 手機上網的那個服務那時能夠普及讓大家所用, 答案就真的很簡單阿, 想都不用想.

只是我蠻意外很多人不知道這個很重要的概念, 會在此時提出取消 Flat Rate 來改善傳輸品質, 這還真的有點像道路太窄, 交通太亂, 提出最簡單解決的方式就是叫大家不要出門一樣, 不只這樣是治標不治本, 應該叫做掩耳盜鈴, 因為解決這問題應該是把基礎建設弄好, 不是叫大家不要用, 把路讓給大官來巡視時, 把流量流給測量時用, 此時就可以肯定是百分之百通暢阿..... 這果然還是只有政府機關單位才想得出來的答案阿.

Facebook 臉書六年下來....

雖然說我花在噗浪的總時數是超過臉書的, 但事實上我 Plurk 是 2008-6-10 加入的, 而臉書卻是在 2006-9-28 六年前的今天加入的.

當時會加入是想要了解臉書這系統的狀況, 而那時候算是第一批讓非美國大學生註冊的開放測試, 也因此在沒有朋友的情型下, 第一個好友是遲至 2007-6-4 才有人建立關係, 所以這 9 個月都沒甚麼動作吧.

因此仔細想想這六年下來我臉書的活動可以分幾個時期, 就像右邊的圖片, 來翻翻看自己的歷史吧:

1. 一個人的日子 (2006~2007): 應該是在台灣生活中最早註冊的吧, 所以大概有 9個月時間都只有一個人.

2. 忽略期 (2007~2009): 有時候臉書會寄信過來說有誰加入, 所以就同意建立好友這樣, 此時台灣已經有越來越多人在玩, 但事實上我卻是在 2008 年開始玩噗浪, 因此臉書就被我晾在一旁吧.

3. 遊戲期 (2009~2010): 有朋友跟我講說 FB 的遊戲可以玩玩看, 因此我就真的玩玩看了, 大概一年間玩了餐城, Camelot, 等等的遊戲, 只是現在已經完全沒在玩了, 真慘....

4. 重啟期 (2010~2011): 在不那麼熱衷玩遊戲之後, 臉書的粉絲團與社團也慢慢成熟了, 也開了幾個粉絲團來玩, 以及工作的須要也開始了解與操作, 但以現在的程度來看, 還真的初學而已...

5. 照片打卡期 (2010~): 2010-4-17 第一次上傳照片, 但並沒有打算把臉書當相簿使用, 2010-8-14 第一次用 N900 上傳照片, 而一開始就從 Foursquare 打卡, 一直到 2011 年臉書推出打卡功能我會交互使用, 只是到現在還是以 4sq 為主.

6. 開始使用期 (2011~): 沒錯, 事實上我一直認為我嚴格說是在 2011 年後才再開始認真面對臉書, 甚至是 G+ 我已經開始使用後我才以 G+ 的努力來看臉書, 所以以一個這麼早開始用臉書的人, 確又是這麼晚開始使用臉書, 還真奇怪阿.

當然我很清楚一件事, 行銷與業務這件事是最麻煩的是原則與方法大家都了解, 但我們知道行銷業務真正的高手與大師是對他所從事的領域有充份的了解與實務經驗, 而不只是對行銷業務本身而已, 也就是說換了一個產業就是完全不同的情境了, 因此若你聽到有甚麼行銷大師大部份都可以只信三成, 因為真正的困難點是你對產業的了解與其人際關係, 而不只是 "meme".

而社群經營也是一樣, 你即使有再多社群經營的經驗, 但換一種媒體與媒質就完全不一樣了, 雖然你之前的經驗會讓你有更多的加分, 但若既有的關係與社群不能為用的話, 很多事情幾乎是從頭開始, 因為每一種社群都有自己的情境與 "術語", 加上族群與對像的差異, 若沒去參與是很難了解, 更惶論說要去 "經營", 因此那些粉絲團人數很少的 "臉書講師/大師", 你可以直接無視他/她, 雖然不代表他對社群經營不了解, 只是說他對臉書並沒有足夠的經驗去掌握罷了.

上面那兩段是廢話了, 畢竟我知道我現在只是初學者, 我更確認我對臉書不夠了解阿... 我不會重蹈之前的錯誤, 倚老賣老是最不可取的, 但時間的累積總是最好的學習, 只是前提在於你花多少心力, ...

而臉書對我到底是甚麼呢? 我自己也是在摸索, 只是在這六年後的今天來檢視一下自己罷了.

(最上圖的原始來源還真難找阿, Google 的以圖找圖還真的找到一大堆 Facebook 上的人臉阿)

如何用網頁到網頁的延伸閱讀, 取代網站的交互連結

之前寫過一篇文章, 說到甚麼是 Spam 或者甚麼不是 Spam 的判斷點不在於數量與方法, 而是取決於心態, 也就是說這樣的文章內容與連結, 是你有沒有花心思, 記得在四年前寫了一篇 "寫部落格前的幾點反思 (反SEO的該看與不該看)", 講說五點如何判斷黑帽與白帽 SEO (Search Engine Optimization 搜尋引擎最佳化) 的差別, 大家可以看一下:

1. 你自己以後會不會看
2. 這是不是給人看的
3. 到底是誰來看?
4. 沒必要看到的人
5. 部落格的價值不是有多少人看, 而是真正關心你的人或你關心的人有沒有在看

而好的 SEO 的差別也是在這邊, 也就是 "能夠真的幫助讀者的SEO才是好的SEO".

有人曾經問我: 在 SEO 的領域中, 我期望做到甚麼樣的目標, 我當時是說, 幫助認真做內容的人完善好的介面與功能, 並且做到最基本的 SEO, 讓那些想靠技巧而不是靠內容來賺取 SEO 的人更困難達到, 讓讀者更輕易的閱讀與找到想要的資訊, 這就是在 SEO 中我短期的目標.

的確即使我已經擔任 SEO 公司的 SEO 顧問 (好像繞口令), 但我也一直看國外的網站以及書, 而最近在看完 O'Reilly 的兩本 SEO 書, 一本是 The Art of SEO, 以及 SEO Warrior 時, 想到依我現在的語意網路計劃已經可以做 "如何用網頁到網頁的延伸閱讀, 取代網站的交互連結" 這件事了.

我們知道在早期的部落格, 有一個通訊協定可以透過 Ping 來做 Backlink 逆向連結的引用通知, 而大家的文章也很樂意去連結別人並發出引用通知, 只是這個功能被黑帽 SEO 大量濫用後失去原有的意義, 所以最後大家也停用 Ping 了, 只是這種引用與被引用是對讀者與作者相當便利的功能, 可惜的是 Spammer 讓網路退步了..

而 Blogger 的 Blogspot 曾利用 Google 的優勢去利用搜尋引擎去建立 Backlink 反向連結來取代 Ping 的功能, 這也是不錯的方式, 只是這功能並不是所有網站或所有部落格都適用的.

事實上能夠提供讀者來作延伸閱讀也不只是 Ping 等 Tackback, 也包含 Tag 的使用, 尤其像是 Technorati 也提供跨站的 Tag, 雖然 Tag 的概念已經隨著時代成熟, 也取代了分類的概念, 但許多功能也隨著時代的改變而消失.

這些都是早期透過內容創作, 編輯與一些功能讓讀者與作者之間有進一步的互動, 雖然現在很多功能隨著 Facebook 臉書的覆蓋率達到一定的門檻後現在不是用 Twitter 就是用 FB 了, 雖然部落格已經退出引領風騷的角色時, 反而進一步的是內容網站該如何去建立社群.

而有時候不只是使用者有社群, 內容網站也有其社群, 而最近也慢慢出實作出以使用者閱讀為導向的 "內容社群", 其中有兩項:

1. 共通 Tag: Tag 一直是最直覺與最有效率的連結, 若是一個網站社群若能夠共用 Tag 會是相當有價值的系統, 畢竟 Tag 是最具有聚合力邏輯概念, 也是最常使用的延伸閱讀, 只是目前的 Tag 都只在站內居多, 若能夠把共同一起經營的網站的 Tag 連結與整合, 不只是對讀者是有幫助, 更能夠把已經來訪得來珍貴的讀者, 對經營有更有效的成果.

2. 跨站延伸閱讀: 並不是每一個系統都是有 Tag 系統的, 此時就必須要用語意網路去串連, 從 A 站的內容找到最合適的 B 站內容給讀者, 透過更精確的錨定文字與連結, 不只是讓讀者更輕易的閱讀及看到所有興趣的內容, 更是讓原本僵硬的網站交互連結變成每篇文章都有符合內容的 Deep Link (深層連結), 此時不只讓使用者經驗提升, 更能提高 SEO 效果.

最近把這兩個系統實作成一個服務, 並包成一種可以透過 include 的 XMP-RPC 的類 API, 只要用參數的方式說你要連到那一站, 系統就會依你的站的每一個內頁算出與這內容最合適的另一站網頁, 並包含圖片與錨定文字, 讓網站連結不只是唯一的連結或是唯一的錨定文字, 而是每一頁都有自己的連結與錨定文字, 讓網站的交互連結更有價值.

的確語意網路 Semantic Web 是未來讓讀者與內容進一步產生互動重要的技術, 只是要做到這方面, 不只有很多基礎建設要去完成, 更須要實作讓大家去了解, 這是一條很漫長的路的, 所以有興趣實作的歡迎來跟我一直讓這種資訊媒合更符合人性.

(圖為 Tackback 的 Icon)

IMHO, 這個部落格改名

人總應該是跟自己過去挑戰, 若你回頭看自己的文章, 覺得 "阿, 我以前寫得多好阿!" 此時代表的不是你曾經做過甚麼豐功偉業, 往往代表的是你這段時間一點進步也沒有~~

但這樣說也是過於以偏蓋全, 事實上人生活在這社會中, 還是有很多無奈的事情, 至少可以肯定的是隨著事情越來越多, 腦子已經被許多雜務占滿, 最後不只讓自己的思緒變亂, 眼光變窄, 也失去了作夢的能力, 甚至只剩下一次次的抱怨以及更多次想振作但失敗的經驗.

慢慢的, 你想要的漸漸被必要所取代, 對物品的評價跟著標籤上的售價一致, 不再是你真實從中獲得樂趣來衡量價值, 就像是看人的眼光是由他的薪水來判斷, 而不是他是否真的對社會有貢獻, 或者純是跟你的互動與感情.

最後剩下的, 只是靠你累積的不滿來建立優越感, 來證明 "阿, 你還是比社會大多人來得好阿~~", 就像是一直抱怨自己的薪水沒有增加, 卻不去質疑你的能力成長多少, 而從社會去獲得更高的交換價值, 卻是認定你的主管很糟, 老版是混蛋外, 不敢去跳脫這個框框.

是的, 這個社會有太多的不公平與不正義, 雖然不是因為你造成的, 但卻是由你參與建構出來的, 雖然行動是很困難的, 但很多改變都是從一點點一滴滴開始, 有時只是多關心一個人, 就可以造成很大的不同, 雖然我們無法建立甚麼完美的社會, 這名詞只是從政者或泛道德主義者架構出來的騙局, 我們還是可以往我們期望的社會去實現, 至少從自己的生活開始.

有時我們離革命越來越遠, 但越來越感受到革命的壓力與氛圍, 只是這種巨變要付出太多的代價, 無論是無產階級或資本家, 或者是中產階級也很難去說這樣的變化是對的, 或是不對的, 但當社會的層級越差越大, 階級的劃分也越來越明顯的時候, 比較擔心的是這種事遲早會發生.

當你認為自由已經被濫用而不須要再堅持時, 當你認為建設是必要而不須思考停下腳步時, 當你想要從穩定與團結尋求救生板而不是思考自己須要從自己改變時, 當你一直找到問題點卻不認為自己可以幫忙解決的時候, 當你以為成功創業是唯一生命的出路時, 當你以為看政論節目與去投票是最主要的社會責任的時候, 當你以為在PTT就可以展現正義的時候, ..... 這社會離大部份我們期望的越來越遠, 卻越接近既得利益者期望的社會越近.

雖然我也不知道怎樣做才能一針見血, 事實上我也認為這種事跟本不存在, 但不代表我不能做, 至少我可以肯定的去說, In My Humble Opinion, 我還是會想說, 我還是會想做, 那你呢?

若做 SEO 只是為了 SEO, 就不是好的 SEO

這個標題原文並不是 SEO, 而是米塞斯 (Ludwig von Mises) 說的一句話: "若一個經濟學家只是一個經濟學家, 他肯定不是一個好的經濟學家", 而這個迷思 (Myth) 事實上可以套用在很多地方, 不只是經濟學家, 更不只是 SEO, 尤其是在很多人事物上.

不否認的 SEO/SEM (Search Engine Optimization/Search Engine Marketing) 這議題已經不知道被大家說到少次了, 且這話題比飛碟還更神奇, 就像是看過飛碟的人很少很少, 但大部份的人倒是可以說的頭頭是道, 好像他坐過很多次了, 而我也看不少這方面的從業人員, 頭銜掛著的是 "SEO 專員/專家" 的 SEO 操作者, 甚至不少靠 SEO 賺錢的, 但每次聽他講的話都讓我膽顫心驚.

而這不代表他不懂 SEO, 畢竟 SEO 是人人可以做, 只是做的好與壞罷了, 跟很多技術有一定的門檻不一樣, 會做跟不會做幾乎是一翻兩瞪眼, 但 SEO 就像是行銷一樣, 有時候做出來有成效不代表你做對, 甚至努力做時還不見得有立即效果時, 此時 "黑帽 SEO" 更容易在這領域 "騙" 到更多錢, 有時我還覺的這領域應該來學 "奈米" 一樣有個認證標章才對, 只是就經驗而論, 這樣說不定會被玩得更糟糕.

搜尋這領域可以說是最早的學科, 圖書館學就是了, 人類透過學習的方式去尋找知識, 找到解決問題的答案, 這問題可以是 "如何把好奇號送上火星" 這麼困難, 或只是像 "中午該要訂那家便當" 這問題一樣, 雖然這問題也是很難的, 有時不透過搜尋引擎去找資料是無法知道答案的, 或者是找到更好的選擇, 至少不是天天吃一樣的便當.

在操作 SEO 的人有時看到的是他公司的產品, 他網站的內容, 但有時卻是忘了使用者該如何找到他們才是真正的重點, 而不是這些死版的網頁, 畢竟網站不是做出來自嗨而已 (有時也是可以), 重點是要給人看, 有時要問的不是那些人要來看, 而是要知道的使用者的動機是甚麼, 畢竟任何內容, 任何產品都是解決問題, 滿足使用者的須求, 在 SEO 的操作中, 是為了要幫助搜尋引擎達成我們建立使用者與網站內容的橋樑, 因此這個橋樑不是我們要追求的目標, 而只是方法.

在這邊大概舉出幾個比較新的 SEO 觀點, 估且就叫做 SEO mk2, 不是 SEO 2.0, 事實上 SEO 3.0 都有人寫過了:

1. 使用者不只是要找答案, 而是要解決問題, 尤其是通常使用者只知道問題的情境而已, 跟本不知道答案: 很多人以為關鍵字是重點, 且通常在設定關鍵字時是以產品或內容為導向, 這往往是錯的, 在幫數位時代做 Web 200 時, 發現很多網站都是主打自己的產品與品牌, 但忘了使用者若是已經用品牌來搜尋, 跟本不須要做 SEO, 例如 Subway 要主打的不該是潛艇堡, 而是 "外送", 要讓使用者在找外送情境時找到你, 挖掘潛在客戶才是精瓍.

2. 網站的分析工具已經提供很多線索, 甚至有更多的外部工具可以參考, 不該只是亂猜: 不得不否認的網站經營者有時候離使用者很遠, 他眼中只有自己的東西, 有時更會忘記使用者, 這在認真經營自產品時不是壞事, 但使用者如何上門呢? 而網站已經有太多的工具, 從 Webmaster Tools, Log Analysis, 還有瀏灠器有很多 SEO 的外掛, 一個好的行銷人員若沒有使用或安裝這些 Plug-In, 幾乎是不及格的.

3. 我們要了解使用者的須求, 了解問題, 解決問題 (這好像是 Robots 的台詞): 若是做 SEO 只是做上面兩點, 那就真的是為了 SEO 而 SEO 了, 真正經營網站的人, 應該是透過使用者須求去創作出新的方法與答案去提供使用者參考, 包含產生對使用者有幫助的內容與專題, 提供別人的情境與使用狀況給其他找答案的人參考, 甚至透過這樣的須求調整自己產品與內容的方向, 畢竟一個網站的經營不是一廂情願, 要想辦法接近使用者, 不是離越來越遠.

4. 關鍵字本身是很雜亂的, 我們要透過共同點去聚焦: 雖然說最後大家還是習慣以關鍵字的排名來作檢視, 事實上再如何了解須求, 也不可能涵蓋所有的可能性, 因此最後能夠抓的只是一些大要與方向, 而這些方向就是使用者會去由上而下的聚焦與共同點, 例如須求, 作者, 環境, 而每一個產品本身都是很獨立的, 經營的了單一關鍵字與產品, 但往往會因為時間而失去使用者的關愛, 但有很多本質是不會變的, 嘗試著去作分類與因子分析, 會讓使用者不斷的透過搜尋引擎找上你的網站.

5. 主動的去接近使用者, 不是只靠搜尋引擎的幫忙而已, 去經營流量來源, 不是 SEO 而已: 事實上現在的 Search Engine 很努力的想辦法切近使用者, 會依不同的人, 不同的裝置, 不同的地點與時間, 不同的關係, 不同的語言提供不同的答案, 更重要的是不同的社群有不同的結果, 因此要善用不同的平台去導入流量, 跟使用者互動, 主動提供使用者答案, 而不該只是宣傳自己而已去獲得更大的受眾, 此時不只使用者與社群會更愛你, 搜尋引擎也是.

當然我們打開 SEO 的書, 教你的是如何做出對的內容格式, 讓搜尋引擎更愛你 (Search Engine Friendly), 因此教你的是如何做好 HTML, 下 meta-data, 弄好 alt, 等等的表面工夫, 雖然也會教你如何使用 SEO 的工具, 但畢竟 SEO 本身是個具有很強 Domain Know-How 才能做好, 無論是網站經營的方向還是 SEO 本身.

SEO 是網站經營的一個 Big Scope 大領域, 我們必須以網站經營的角度, 使用者的角度來看 SEO, 相對的用 SEO 也可以看到網站經營的樣貌, 因此若只努力行銷卻不忽略 SEO 是重要的一環, 或是用 SEO 技法去操作, 而不知道使用者與網站內容而去作連結, 都是很容易走錯路, 變成 SEO 只是為了 SEO, 這可以肯定不是個好的 SEO.

(圖就是米塞斯, 原句是要說, 做一個經濟學家不能只看經濟, 要從社會面相, 心理面相, 法律面相等等多元思考, SEO 也是一樣) 

(文章投到 circle.tw, 網址是 http://www.circle.tw/trend/seo-do-not-seo.html , 因為編輯關係多少不一樣, 而這邊保留原文)

企業部落格行銷競賽的設計與結果

部落客百傑若是跟之前最大的不一樣, 大概有一個是增加了一個 "企業部落格行銷競賽", 當初設計這個獎是有幾個面向:

1. 獎勵以部落客與部落格為行銷方式的公司或承辦單位, 且在這部份有優秀的成果.
2. 透過這樣的案例讓大家知道部落客/部落格行銷的好方式.
3. 讓廠商與部落客知道誰是好的公關公司或活動公司.
4. 從評審的方式讓大家了解如何評斷好的行銷案例.
5. 透過這次的競賽讓大家重新了解部落格經濟的價值.

雖然這是第一次主辦, 最後還是有十七件報名, 雖然不多, 但其中真的有很優秀的作品, 因此最後選了四件的佳作與優選, 雖然優選只有一個, 但這四個作品都是具有水準, 甚至超乎預期.

這次的評審是由下面幾個項目來評分的:

• 社群影響力(20%)

是否能夠找到商品所對應的合適族群，找到對的社群影響力的人，發揮出足夠的效用，其中包含：文章數、點閱數、分享數等各種指標。

• 效益轉換率(20%)

對業積或知名度是否經過此行銷有足夠的成長，包含：投入的成本以及最後統計結果的轉換率,並與之前作比較。

• 內容成熟度(20%)

製作的內容是否適切社群與標的，是否讓社群能夠因此有所共鳴，包含：

各種社群管道的利用，各種媒質的呈現，以及與社群的互動是否切題得體。

• 網路稽核力(20%)

能否利用網路的互動性與回饋性取得活動的效用，包含：其歷史及最終結果，

或是以多重指標如點閱數，回應數的取樣來做為稽核的基礎。

• 報告完成度(20%)

對業主或對活動參與者是否有完善的文件做決策與協助，以及最後結案報告，是否能夠讓業主及負責人了解其成效。

看了上面這五點, 扣掉第五點外, 大家知道最重要的三點是:

1. 轉換率的高低

2. 網路稽核的能力

3. 內容的好壞

這三點基本上扣掉第三點, 前兩點基本上是 "網路行銷" 的精神, 也是網路行銷跟其他方式行銷不一樣的地方, 並且第一點的轉換率更是部落格行銷與其他網路行銷的差異.

轉換率在傳統行銷而言往往是必須透過抽樣, 二次資料等等的方式來取得, 但網路行銷是每一個環節都可以被知道與監督, 甚至對於只做網路行銷的公司, 可以 100% 的去得到所有顧客與消費者的行為, 因此要有好的稽核能力, 可以說是決定網路行銷的會做得好做得壞的第一個因素, 因為做得好可以再加碼, 若做得不夠好, 代表可以換個方式操作, 若是沒有能力去知道好壞, 可以說是像瞎人摸象一樣.

有了知道轉換率的狀況, 當然就可以知道整個流程的 ROI, 這也是部落客行銷的成功與失敗的關鍵, 也是跟其他行銷不一樣的地方, 其中包括: 朋友推薦取代明星代言, 口碑傳播取代大眾媒體, 社群經營取代單向宣傳的基本差異, 也就是重新回歸真正的消費者而不是只靠行銷去宣傳.

當然如何選擇好的社群, 好的工具與管道, 創作出好的內容與方式, 都是一個社群經營者必須了解與學習的工夫, 這也是跟其他行銷方式不一樣, 通常只要專心在 "內容" 及 "成本", 而網路行銷與部落格行銷是個長時間的奮戰, 不是把 "稿件" 交出去就可以了, 而是之後的經營.

這次獲得優勝的趨勢科技把上面這幾點做得相當好, 但最後獲勝的原因也是掌握到 "網路行銷" 是個長遠的路, 尤其這次是這四項作品中, 唯一一個內部經營的, 相較其他的佳作因為是代理商的關係, 多少還是有時程的關係, 但若這樣說是不公平的, 因為有內部人員知道如此經營是很不容易的, 來看這次的參賽者中, 除了趨勢科技外, 整體而言還是公關行銷公司表現的比內部單位經營來得優秀, 這也是我原本預期應該是場商與公關公司一起報名的原因, 畢竟要求公司內部公關或行銷的人對社群經營有概念真的是太難了.

最後恭喜癮科技/大人物的博客邦, ipeen網的紅谷資訊, 邊境數位跟趨勢科技, 希望明年能夠大家有更好的作品.

關鍵字! 分類! 語意網路~~ (Semantic Web)

事實上這篇文章不是要提出甚麼新的想法, 因為這個是在宅度計 (otaku.datamning.tw) 已經實作過了, 只是這次在部落客百傑又被提出來討論而已, 主要是為了回一則噗浪的訊息, 發現不是幾句話可以講完, 所以寫成這一篇....

當然有些有趣的觀念與觀點, 因為這樣的系統也是最近 iOS 6 很火紅的 Siri 的一個基礎, 也就是語意網路的發展, 但有趣的觀點也是在於到底系統要到多完整才是能夠實用的?

不得不否認無論是 Siri 或宅度計或部落客百傑用的 Semantic Web 語意網路的資料庫與方式都不夠完整, 但在某些觀點是: "若一個系統的實用不是在於多完美, 而是在於能不能用, 有沒有價值", 因為事實上我們都很清楚真的要做到完美的語意網路, 不是幾年內完成, 雖然一定遲早會完成, 或者是現在要做的是繼續完成.

嗯, 這不是重點, 而是有人對部落客百傑的 "專業度" 這邊的判斷提出很大的置疑, 這是不否認就成熟度是不夠的, 但事實上也沒有大家所想的那麼脆弱, 畢竟這也是大家好幾年的成果之一.

而我稍微來以 Q and A 來寫下面的內容吧, 甚至有些問題是沒人提過的, 是我們一直在努力去達到我們目標的問題:

Q: 專業度的判斷是判斷文章的專業性嗎?
A: 事實上用專業度這字有點語意的問題, 因為說起來應該是分類性, 也就是例如旅遊的專業度指的是文章對旅遊這分類的投入.

Q: 一篇文章只有一個分類嗎?
A: 事實上一篇文章可能有很多分類, 甚至應該說的是比例, 在實務上可能是只要是 30% 以上是這分類的, 就足以認為是這分類, 例如一篇文章是被判斷是 40% 旅遊, 30% 美食, 20% 時尚, 10% 其他, 在實務上可能就被判斷同時為旅遊與美食, 但這次比賽是如何我並沒有那麼確定.

Q: 是不是要文章有關鍵字才行?
A: 無論如何一定須要有相對應分類的關鍵字算出來的語意網路才有可能被列為其分類, 但我們知道要去 "窮舉" 分類的關鍵字是不太可能, 甚至關鍵字嚴格說是被 "訓練" (Train) 出來的, 訓練的完整度是須要資料庫的累積, 也就是時間越久, 分析的文章越多越準.

Q: 是不是要重覆提到關鍵字才行?
A: 事實上同一個關鍵字貢獻的分數有限, 寫個三五次後再多寫幾次, 就不會對此分類有多大貢獻了, 通常反而是使用更多相對應的關鍵字更多, 才反而對此分類有較多的貢獻, 只是關鍵字越多, 相對應的密度也會降低, 若可以集中一個分類會更有效, 但你寫作的時候考慮這件事是沒甚麼必要.

Q: 是不是所有關鍵字都只有一個分類?
A: 事實上關鍵字對一個分類的貢獻因素很多, 這個關鍵字的常見度, 字串長度, 跟這個分類的關係 (Relation) 與距離 (Distance), 都會影響最後分類的判斷標準, 除外還有母字串與子字串等等都是考量的因素, 這些都會化成距離的關係.

Q: 有沒有可能明明是某分類的文章, 因為對象過於冷僻, 所以沒算到?
A: 這次所使用的語意網路是數萬個關鍵字, 但事實上會用到個關鍵字是超過十萬到數十萬, 很肯定的一定不可能所有資料都會算到, 但對八成的常用關鍵字倒是沒問題, 但我們知道只要過於少人使用或真的過於 "專業", 就還真的算不到, 因此這語意網路一直在增加補足, 甚至每天都會增加, 但要去達到 100% 的覆蓋率是不太可能.

Q: 到底甚麼樣的關鍵字才是親子類?
A: 親子類是在這個分類最麻煩的, 因為在既有的語意網路並沒有建立親子類, 加上這部份文章都很發散, 從政治到生活, 各種分類都有可能, 所以在某種觀點是很難分類的, 但因為很多 BSP 都希望有這項分類來鼓勵親子的部落客, 所以這部份的語意網路在判斷上雖然很弱, 也希望下次會更準確.

現在先寫到這邊, 事實上語意網路分析是個很大的學問, 不是上面的 QA 就可以講完的, 但也嘗試著讓大家透過這幾個 QA 有點概念.

最後, 我上面所說的, 無法代表官方, 並不是說這是要幫誰在逃避甚麼, 因為寫程式的人不是我, 我提供的是演算法與已經在宅度計/部觀門所使用的語意網路, 而資策會原本就有既有的演算法與語意資料庫, 因此最終的程式計算是如何我現在是不知道的, 但方向應該不會差太多.

只是這篇文章是讓大家知道專業度分類的計算部份, 不是 S-Rak 的計算那一部份, 畢竟那又是一個可以寫比這篇文章更長的議題, 畢竟這次比賽用的是只是部份的 S-Rank, 加上因為比賽是不能因為有問題就可以調整改變公平性, 而未來的 S-Rank 會嘗試著解決這些問題, 但也只是等比賽過後了, 所以很多工作人員都經過這次比賽學習了不少, 但也期望做得更好.

[網點] 五都首長大對決: 誰最受傳媒青睞, 誰最受大陸人歡迎?

有人說, 藍營的首長被大多數的傳統媒體給關愛, 而相較之下綠營受到社群的歡迎, 這命題到底是對還是不對, 從網點來看看是否可以實證出甚麼? 

網點並不是只有可以看網站而已, 事實上只是跟網站, 跟關鍵字有關, 都可以拿來觀察, 記得在五年前我也寫過類似的系統叫 "Hook", 是個以網路行為為基礎的行為調查.

當然過了五年後, 現在的成熟度更高了, 不只系統穩定度好很多, 更有迴歸, 複立葉等分析工具在手, 加上 Google Chart Tools 的加持是差很多的, 還記的當時只有很陽春的 Google Graph.

廢話不多說, 大家比較有興趣的是這系統是如何應用在民意分析的, 我們就來做個小實驗, 來檢驗五都與其他縣市首長網路行為:

大家可以到 "台灣縣市長比較頁" 來看詳細的數字, 但我們在下面的討論只聚焦在五都首長, 畢竟這個等級是差很多的:

下面這個圖是大概的狀況:

看了這個表, 我們可以看到幾點有趣的證明, 因為這已經是大家早就知道的觀點了, 只是之前沒有量化的資料證明:

1. 新聞影響力: 郝>>朱>菊>胡>>賴, 這邊看得出來郝龍斌遙遙領先, 賴清德差距很大, 朱立倫與陳菊相當接近.

2. 社群經營力: 菊>>朱>賴>郝>>胡, 這個數字若是以賽車的觀點, 可以說陳菊在是領先別人一圈到達終點, 而賴清德與朱立倫先後抵達, 而胡志強是落後別人兩圈以上.

3. 媒體偏好度: 胡>郝>>朱>>賴>菊, 胡志強跟郝龍斌都具有傳統媒體好強的偏好, 朱立倫就差強人意了, 而賴清德與陳菊感覺新聞是愛報不報的.

4. 大陸歡迎度: 胡>菊>郝>>朱>>賴, 社群表現很糟的胡志強在大陸的微博剛好是最熱門的人, 陳菊最近的西進也受到注意, 郝伯伯的兒子也是蠻有名氣的, 只是賴清德過去的話應該不會被人認出來.

除了上面四點外, 還有很多有趣的現像, 利如社群經營力很差的郝龍斌在批判性高的 Google+ 很受討論, 卓伯源在臉書還贏過兩個直轄市長, 劉政鴻不知道在噗浪是有大量的贊許還是批評? 數字無法知道原因, 只能知道結果, 但相對的, 人的智慧是可以推敲出原因的, 這些數字相較之下是可以拿來佐證的.

從這樣的數字你能觀察出甚麼呢?