Google 推出2025年3月核心演算法更新

Google 推出2025年3月核心演算法更新

2025年3月13日，Google 正式宣布推出其2025年3月核心演算法更新。這項重大調整預計將在未來兩週內全面部署，勢必對網站的搜尋排名和線上流量產生廣泛的影響。對於 SEO 專業人士、網站擁有者以及任何依賴 Google 搜尋引擎獲取流量的企業而言必須理解這次更新的意涵。核心演算法更新代表 Google 對其搜尋演算法進行了根本性的變革。這些更新並非針對特定的網站，而是整體提升搜尋結果的品質，確保使用者能夠找到更相關且令人滿意的內容。

核心演算法更新詳解：Google 的目標與運作方式

核心演算法更新是 Google 搜尋演算法中廣泛且基礎的調整，會影響內容的評估和排名方式。Google 推出這些更新的主要目標是改善搜尋結果的品質，讓使用者能夠更容易找到符合其需求且值得信賴的資訊。這些變更並非旨在針對特定的網站採取行動，而是調整排名因素，以便更準確地反映使用者的搜尋意圖以及網路內容的發展趨勢。

Google 在官方說明中提供了一個有助於理解核心演算法更新本質的類比。想像一下，一位朋友向你詢問美食推薦。你可能有一份包含 20 間最喜歡餐廳的清單，但自 2019 年首次撰寫以來，情況已經發生變化。一些以前不存在的新餐廳現在也可能成為你推薦名單上的候選者。你可能會重新評估某些餐廳，並根據最近的良好體驗或考慮到朋友偏好寵物友善餐廳等因素，將其排名提升。這份清單會隨著時間而改變，而排名下降的餐廳不一定代表它們變差了，只是有其他餐廳更符合你當前的推薦標準。同樣地，Google 的核心演算法更新也是一個持續評估和調整的過程，旨在提供最佳的搜尋結果。

2025 年 3 月更新追蹤：最新公告與初步影響

Google 於2025年3月13日透過 Google Search Status Dashboard 發布了關於此次核心演算法更新的官方公告。公告內容相對簡潔，主要說明了更新開始的時間（太平洋時間上午 9 點 23 分）以及預計的部署時間（最長兩週）。Google 在公告中提到，此次更新旨在「更好地呈現來自各種類型網站的相關且令人滿意的內容給搜尋者。我們也將持續努力，透過今年一系列的改進，呈現更多來自創作者的內容。其中一些改進已經發生；其他的將在稍後推出」。

在 SEO 社群中，對於這次更新的討論和反應迅速展開，尤其是在 Reddit 等平台。許多 SEO 專業人士表達了他們對於核心演算法更新的期待和不確定性，因為這些更新往往會對網站的流量和排名造成顯著的波動。一些人預期可能會出現類似以往更新後的「SEO 已死」的言論，而另一些人則關注那些透過改善內容和增加作者資訊等方式，在更新後實現排名回升的網站。整體而言，社群的反應反映了核心演算法更新對於數位行銷領域的重要性以及其可能帶來的影響。

歷史借鏡：回顧過往核心演算法更新的啟示

核心演算法更新並非新鮮事，Google 每年都會進行多次此類更新，這些更新通常會對搜尋演算法和系統產生廣泛而顯著的變化。回顧過去的更新可以為我們理解本次 2025 年 3 月的核心演算法更新提供有價值的參考。值得注意的是，2024年3月的核心演算法更新被 Google 認為是迄今為止規模最大的一次，其部署時間長達 45天 。本次2025年3月的更新是今年的首次核心演算法更新，也是自2024年12月以來的第一次。

為了更全面地了解情況，我們可以參考近年來的一些核心演算法更新：2024 年12月和11月也進行了核心演算法更新。此外，2023年也進行了多次核心演算法更新，包括3月、8月、10月和11月。值得一提的是，在2024年3月的更新中，Google 將其「有用的內容系統」（Helpful Content System）整合到了核心演算法中，這表明 Google 持續重視內容品質和使用者體驗。這些歷史數據提醒我們，核心演算法更新是 Google 搜尋引擎不斷發展和完善的過程，SEO 專業人士需要持續關注並適應這些變化。

更新月份與年份開始日期結束日期持續時間
2024 年 3 月2024/3/52024/4/1945 天
2024 年 8 月2024/8/152024/9/319 天
2024 年 11 月2024/11/112024/12/524 天
2024 年 12 月2024/12/122024/12/186 天
2025 年 3 月2025/3/13預計兩週預計兩週

2025 年 SEO 趨勢與演算法變革

對於本次2025年3月核心演算法更新的具體重點，Google 的公告並未提供過多的細節。然而，透過分析過往的更新以及2025年的 SEO 趨勢，可以推測一些可能的方向。專家普遍認為，使用者體驗、行動裝置優先索引以及內容相關性將持續是 Google 演算法關注的重點。此外，「體驗、專業知識、權威性和可信賴性」（E-E-A-T）作為一個重要的排名因素，其影響力預計將會持續增強 。Google 的核心演算法更新目的是提升其評估資訊品質、專業知識和價值的能力 。

人工智能在搜尋領域的角色日益重要，這也可能反映在本次的更新中。SEO 專業人士需要思考如何調整內容策略，以應對 Google 搜尋結果中 AI 生成內容的增加。值得關注的是，有專家預測 Google 可能會調整其對大型品牌的偏好，為主題性更強的小型網站提供更多曝光機會。過去，Google 對於品牌權威性的重視有時會導致一些大型品牌即使在與搜尋查詢關聯性不高的情況下也能獲得較高的排名。然而，社群對於這種現象的反彈可能會促使 Google 在2025年重新平衡品牌權威性與主題相關性之間的權重。

如何分析您的網站是否受到影響

對於網站擁有者和 SEO 專業人士而言，了解本次核心演算法更新是否對其網站產生影響至關重要。以下是一些建議的步驟，可以幫助網站經營者進行分析：

  1. 檢查 Google Search Console： 分析關鍵頁面是否出現顯著的流量下降 。同時，檢查關鍵字排名的變化情況。
  2. 查看 Google Search Status Dashboard： 確認核心演算法更新是否已完成部署，再進行結論分析。
  3. 比較流量週期： 在更新完成後至少等待一週，然後將數據與更新前的一週進行比較。同時，也可以比較與去年同期的數據，以排除季節性因素的影響。
  4. 評估搜尋查詢： 確定哪些關鍵字的排名受到了影響 。
  5. 分析不同搜尋類型： 將流量變化按搜尋類型（例如：網頁搜尋、圖片、影片、新聞）進行細分，以了解哪些方面受到了影響。

重要的是要記住，在核心演算法更新完全部署之前，搜尋結果可能會出現波動。因此，建議在更新完成後至少等待一週再進行深入分析，避免因過早的判斷而做出倉促的決策。

核心演算法更新後的 SEO 優化建議

如果網站受到本次核心演算法更新的負面影響，不必過於驚慌。以下是一些建議的 SEO 優化策略，可以幫助應對這些變化：

  1. 進行內容審計： 確保內容對使用者而言是有用、原創且符合其搜尋意圖 。更新過時或不準確的資訊，並確保內容的深度和廣度能夠滿足使用者的需求。
  2. 改善使用者體驗： 關注網站的速度、結構和行動裝置的優化。確保網站易於導航，且在各種裝置上都能提供流暢的使用體驗。
  3. 提升內容的可靠性： Google 優先考慮值得信賴且有良好參考來源的內容 。確保內容具有專業知識、權威性和可信賴性（E-E-A-T）。
  4. 保持耐心： 對網站進行的更改可能需要數天甚至數月的時間才能反映在搜尋結果中。在核心演算法更新完全部署之前，避免做出過於激烈的變動。
  5. 專注於提供有用的內容： 遵循 Google 的指南，創建以人為本、有幫助且可靠的內容。
  6. 重新審視技術 SEO 基礎： 確保網站沒有技術問題，例如爬行錯誤、索引問題或網站速度緩慢等。
  7. 建立品牌權威性： 透過提供高品質的內容、積極參與社群媒體以及獲得來自權威網站的反向連結來提升您的品牌聲譽。
  8. 分析競爭對手： 研究在本次更新後排名有所提升的競爭對手，了解他們的策略和內容優勢。

案例探討與常見問題解答

在 Google 核心演算法更新後，網站可能會面臨各種問題。常見的問題包括網站流量顯著下降、特定關鍵字排名下滑，甚至在極端情況下，網站可能從搜尋結果中被完全移除。一個常見的誤解是將流量下降歸咎於使用 AI 生成的內容或低質量的反向連結，但實際情況可能更複雜，例如技術 SEO 問題也可能是導致排名下降的重要因素。

過去的經驗表明，不同類型和規模的網站可能會受到核心演算法更新的不同程度的影響。例如，在某些更新中，新聞發布商的網站可見度可能會發生顯著變化，而另一些更新則可能主要影響特定內容類別的網站，例如線上教育、藝術娛樂或購物相關的網站。

以下是一些關於 Google 核心演算法更新的常見問題解答：

  1. 我的網站需要多久才能恢復排名？ 恢復時間因網站問題的嚴重程度和您所做的改進而異。有些網站可能會在下次核心演算法更新後看到顯著的改善。
  2. 我應該優先修復哪些問題？ 優先處理內容品質、使用者體驗和技術 SEO 問題。確保內容符合 Google 的「有用的、可靠的、以人為本的內容」指南。
  3. 什麼是「Google Dance」？ 這是指在核心演算法更新的部署期間，搜尋結果中排名出現的暫時性劇烈波動。在更新完全穩定下來之前，這些波動並不一定代表最終的排名結果。
問題可能原因建議行動
網站流量顯著下降內容品質不佳、使用者體驗差、技術 SEO 問題、E-E-A-T 不足進行內容審計、改善使用者體驗、檢查技術 SEO、提升 E-E-A-T
關鍵字排名下滑競爭更激烈的內容出現、使用者搜尋意圖變化、內容與搜尋意圖不符更新內容以符合最新的搜尋意圖、研究競爭對手的內容策略
網站從搜尋結果中消失嚴重的內容品質問題、違反 Google 指南、技術性索引問題徹底審查網站內容和技術設置，確保符合 Google 的要求

在演算法變革中保持競爭力

Google 2025年3月核心演算法更新的推出，再次提醒我們 SEO 是一個持續不斷發展的領域。這次更新與以往一樣，重點是提升搜尋結果的品質，獎勵那些提供使用者有價值、相關且值得信賴內容的網站。對於 SEO 專業人士和網站擁有者而言，關鍵在於理解這些變革的本質，並採取積極主動的態度來應對。專注於使用者需求，創建高質量且有價值的內容，持續監控網站的表現並根據 Google 的最佳實踐進行調整，是在演算法變革中保持競爭力的關鍵。SEO 並非一蹴可幾，而是一個需要長期投入和不斷學習的過程。透過深入了解每一次核心演算法更新的意涵，並將其融入您的 SEO 策略中，將能夠在不斷變化的數位環境中取得成功。

利用角色扮演法提高大型語言模型的回應品質

利用角色扮演法提高大型語言模型的回應品質

大型語言模型 (LLM) 如雨後春筍般出現，徹底改變了人機互動的方式。這些模型在理解和生成人類語言方面展現出驚人的能力，但仍面臨著一些挑戰，例如產生重複性回應、缺乏創造力和難以保持一致性。為了提升 LLM 的回應品質，研究人員一直在探索各種技術，而「角色扮演」正是其中一項極具潛力的方法 。

模擬角色，提升回應品質

角色扮演，顧名思義，就是讓 AI 模型扮演不同的角色，例如醫生、老師、甚至是虛構人物。透過模擬特定角色，LLM 可以更好地理解問題的上下文，並產生更相關、更具吸引力且更符合上下文的回應 。  

角色扮演的優勢

  1. 增強一致性: 賦予 LLM 特定角色，有助於其在整個對話過程中保持一致的語言風格和行為模式，避免產生矛盾或不合理的回應 。例如研究人員發現，當 LLM 被賦予特定角色時，它們能夠在多輪對話中保持一致的語言風格和行為模式，就像一位經驗豐富的醫生持續以專業的口吻提供醫療建議。  
  2. 提高相關性: 模擬特定角色可以幫助 LLM 更好地理解問題的背景，並產生更切題的回應 。例如，當 LLM 扮演旅遊顧問的角色時，它可以根據用戶的喜好和需求，提供更個人化、更精準的旅遊建議，就像一位經驗豐富的旅遊達人為你量身打造行程規劃。  
  3. 激發創造力: 角色扮演可以激發 LLM 的創造力，使其產生更具原創性和想像力的回應 。例如，研究人員發現當 LLM 被賦予作家的角色時，它們能夠創作出更具創意和吸引力的故事，就像一位才華洋溢的作家揮灑創意，編織引人入勝的故事。  
  4. 提升事實準確性: 在某些情況下，角色扮演可以幫助 LLM 獲取特定領域的知識，從而提高其回應的事實準確性 。例如，當 LLM 扮演科學家的角色時，它可以更好地理解科學概念，並提供更準確的解釋，就像一位博學多聞的科學家為你解答疑惑。  
  5. 增強推理能力: 研究顯示，角色扮演可以作為思維鏈 (CoT) 提示的隱性觸發器，從而更有效地增強 LLM 的推理能力 。例如，在一項比較角色扮演提示和 CoT 提示的研究中，研究人員發現，在某些領域，角色扮演提示在提升 LLM 推理能力方面比 CoT 提示更有效，這意味著角色扮演可以讓 AI 模型更善於思考和解決問題。  

角色扮演的潛在風險

儘管角色扮演在提升 LLM 回應品質方面具有巨大潛力，但也存在一些潛在的風險 ：  

  1. 偏見: 角色扮演可能會放大 LLM 中存在的偏見，導致產生有害或歧視性的回應 。例如，如果 LLM 的訓練數據包含性別歧視，那麼當它扮演特定性別的角色時，就可能產生帶有性別歧視的言論。  
  2. 過度校準: 在某些情況下，角色扮演可能會導致 LLM 過度校準，降低其在某些任務上的表現 。例如，當 LLM 被賦予特定職業的角色時，它可能會過於專注於該職業的知識，而忽略其他方面的資訊，導致在某些推理任務上的表現下降。  
  3. 角色選擇: 選擇合適的角色對於角色扮演的有效性至關重要，而自動選擇角色可能會導致意外的結果 。例如，LLM 可能會根據問題自動選擇一個不恰當的角色，導致產生不相關或不恰當的回應。  

未來發展

角色扮演是一個新興的研究領域，未來科學家們可能會朝向這些方向進一步探索 ：  

  • 研究 LLM 討論框架: LLM 討論框架是一種新興的多代理 LLM 架構，它有可能顯著提升 LLM 在創意任務上的表現。
  • 開發更有效的角色扮演技術: 例如，開發更精細的角色配置文件和更有效的角色調整方法，讓 LLM 更好地理解和扮演不同的角色。
  • 減輕角色扮演的潛在風險: 例如，開發新的訓練方法來減少 LLM 中的偏見，或設計新的角色扮演技術來避免過度校準。
  • 探索 dLLM 的潛力: dLLM (diffusion language models) 是一種新興的 LLM 架構，它有可能克服傳統 LLM 的一些限制，例如高計算成本和難以適應新數據。
  • 將角色扮演與強化學習結合: 強化學習是一種機器學習方法，它允許 LLM 透過與環境互動來學習最佳行為策略，可以進一步提升 LLM 的回應品質。

結語

角色扮演是提升 AI 模型回應品質的一項重要技術，它可以讓 LLM 產生更具吸引力、更具資訊性且更符合上下文的回應。雖然角色扮演也存在一些潛在的風險，但隨著研究的深入，這些風險將會逐漸得到解決。相信在不久的將來，角色扮演將會在 AI 領域發揮更大的作用。

DeepSeek 火箭般竄升！Andreessen Horowitz 公布 2025 年全球生成式 AI 消費級應用排行榜

DeepSeek 火箭般竄升！Andreessen Horowitz 公布 2025 年全球生成式 AI 消費級應用排行榜

全球知名投資基金 Andreessen Horowitz (a16z) 近期發布了 2025 年全球百大生成式 AI 應用排行榜。這份榜單分為網頁版和行動版，各列出 50 個生成式 AI 應用程式。DeepSeek 在網頁版排名中位居第二，僅次於 ChatGPT，在不到兩個月的時間內取得了驚人的成就。 更令人驚嘆的是，DeepSeek 在 2 月份已躍升至行動版第二名，佔據了 ChatGPT 行動用戶群的 15%。 DeepSeek 的快速崛起不僅震驚了科技界，也引發了關於中美之間在 AI 領域經濟和地緣政治競爭的討論。風險投資家 Marc Andreessen 甚至將 DeepSeek R1 比作 AI 的「史普尼克時刻 (Sputnik moment)」，認為這標誌著中國 AI 技術的崛起對美國構成了重大挑戰。

Top 100 Gen AI Consumer Apps
圖片來源：a16z

ChatGPT 仍然佔據主導地位，但競爭加劇

儘管 DeepSeek 來勢洶洶，但 ChatGPT 仍然是生成式 AI 領域的霸主，在網頁版和行動版排名中均位居第一。ChatGPT 的每週活躍用戶數在不到六個月的時間裡翻了一番，達到 4 億。然而，隨著 DeepSeek 等新興 AI 應用程式的崛起，ChatGPT 的主導地位正面臨越來越大的挑戰。AI 影片模型的進步、開發者工具的普及和 AI 陪伴平台的興起，都為消費者提供了更多選擇。生成式 AI 消費級應用市場的競爭正在加劇，未來的發展充滿了變數。

DeepSeek：異軍突起的 AI 挑戰者

DeepSeek 由中國對沖基金幻方量化(High-Flyer)於2023年7月創立，總部位於中國杭州。DeepSeek 的成功可以歸因於其高效且具有高度競爭力的 AI 模型，這些模型在成本效益方面優於美國的競爭對手，例如 OpenAI。 DeepSeek 的模型採用「開放權重」策略，雖然不如真正的開源軟體自由，但仍允許一定程度的修改。DeepSeek 強調計算效率，部分原因是受到美國對先進 AI 晶片制裁的限制。

DeepSeek 的首席執行官梁文峰是一位數學天才，他將 DeepSeek 的成功歸功於公司對 AI 學習的專注和決心。 DeepSeek 沒有對外尋求融資，而是由幻方量化全額資助，這使得 DeepSeek 能夠專注於 AI 研究，而不必擔心投資者的短期利益。梁文峰曾在 2023 年表示，DeepSeek 的目標是通用人工智能(AGI)，即超越人類認知能力的 AI。他認為，在 OpenAI 鋪平道路後，所有 AI 公司都在使用已發表的論文和開源程式碼，因此新創公司完全有能力與老牌公司競爭。

DeepSeek 的崛起也凸顯了中國在 AI 領域的雄心壯志。中國政府大力支持 AI 發展，通過風險基金、補貼和稅收優惠措施提供了大量資金。中國還建立了數據交易所和「可信數據空間」，為 AI 公司提供受監管的數據獲取管道。 DeepSeek 正是利用了中國豐富的數據資源和政策支持，走出了一條獨特的 AI 發展道路。

DeepSeek 的獨特競爭優勢

  1. 高效的訓練方法： DeepSeek 採用創新的訓練方法，例如在沒有監督微調的情況下使用強化學習，從而顯著降低了訓練成本和所需的計算能力。 DeepSeek-V3 的訓練成本僅為 600 萬美元，而 OpenAI 的 GPT-4 在 2023 年的訓練成本則高達 1 億美元。此外，DeepSeek-V3 只使用了 Meta 可比模型 Llama 3.1 十分之一的計算能力。
  2. 開放權重模型： DeepSeek 的模型採用「開放權重」策略，允許一定程度的修改，這有助於促進 AI 技術的發展和應用。
  3. 專注於研究： DeepSeek 目前主要專注於 AI 研究，尚未制定詳細的商業化計劃。這使得 DeepSeek 能夠避免中國嚴格的 AI 法規，例如要求面向消費者的技術遵守政府對資訊的控制。
  4. 獨特的招聘策略： DeepSeek 的招聘策略優先考慮技術能力和多元化的知識背景，而不是傳統的電腦科學經驗。DeepSeek 從中國頂尖大學招募 AI 研究人員，並聘用電腦科學領域以外的人才，以使其模型的知識和能力更加多樣化。

這些因素共同促成了 DeepSeek 的快速崛起，使其成為 AI 領域的一匹黑馬。

DeepSeek 的崛起對美國科技巨頭的影響

DeepSeek 的低成本 AI 模型引發了美國科技股市的震盪，一些觀察家擔心 DeepSeek 的技術進步會削弱美國在 AI 領域的領先地位。 DeepSeek 的成功也可能削弱美國限制向中國出售 AI 晶片的策略。 然而，Nvidia 對 DeepSeek 的工作表示讚賞，並強調其使用了符合出口管制規定的技術。

DeepSeek 的產品和服務

DeepSeek 主要提供大型語言模型 (LLM)，包括 DeepSeek-R1、DeepSeek-V2 和 DeepSeek-V3。 DeepSeek-R1 的表現可與 OpenAI 的 GPT-4o 和 o1 等其他當代大型語言模型相媲美。據報導，其訓練成本明顯低於其他 LLM 。 DeepSeek-R1 還展現出先進的「推理」能力，例如能夠重新思考解決數學問題的方法。 DeepSeek 的 AI 模型用途廣泛，可用於內容創作、影片製作，甚至 SEO 服務。

DeepSeek 通過多種方式獲利：

  1. 量化交易： DeepSeek 的母公司幻方量化專注於量化交易，利用 AI 驅動的演算法分析金融市場並執行交易。這些交易活動產生的利潤為 DeepSeek 的 AI 研發提供了大量資金。幻方量化在 2021 年管理的資產超過 1000 億人民幣（約 140 億美元）。
  2. API 服務： DeepSeek 提供其先進 AI 模型的 API 訪問權限。 DeepSeek 採用基於 token 的定價結構，根據處理的輸入和輸出 token 數量收費。 token 可以是單詞、數字或標點符號。定價取決於所使用的模型以及是否使用上下文快取。

生成式 AI 消費級應用市場的蓬勃發展

生成式 AI 消費級應用市場正在快速增長。ABI Research 的最新報告顯示，生成式 AI 軟體市場規模預計將從 2023 年的 104.5 億美元增長到 2030 年的超過 1760 億美元，複合年增長率 (CAGR) 接近 50%。預計到 2030 年，生成式 AI 軟體的年收入將達到 1760 億美元。中國生成式 AI 解決方案的複合年增長率預計將達到 56%，為全球最高。設備端 AI 收入預計在 2024 年至 2030 年之間增長 25 倍。 Sensor Tower 的數據顯示，2024 年消費者在生成式 AI 應用程式上的支出達到近 11 億美元，年增長率高達 200%。非遊戲應用程式的消費支出增長速度連續第四年超過遊戲應用程式。

生成式 AI 應用在各個領域都取得了進展：

  • AI 影片： AI 影片在過去六個月中取得了重大進展，Hailuo、Kling AI 和 Sora 等新公司紛紛進入 Andreessen Horowitz 的排行榜。這些公司在影片生成品質和可控性方面取得了突破。 Hailuo 以其對 prompt 的高度依從性而聞名，而 Kling 則提供額外的功能，例如鏡頭移動控制和唇形同步。 AI 影片剪輯仍然是生成式 AI 的一個重要應用場景，它將智慧剪輯、字幕和其他耗時的流程簡化為「一鍵式」解決方案。 Veed 和 Clipchamp 進入了網頁版排名，而行動版則以混合影片照片編輯應用程式為主，例如 B612、VivaCut 和 Filmora。
  • 開發者工具： Cursor 等代理 IDE 作為開發人員的輔助駕駛，提供錯誤檢查、自動完成和完整程式碼生成等功能。 Cursor 在 Andreessen Horowitz 的網頁版排名中首次亮相，排名第 42 位。
  • AI 陪伴： Character.AI 等 AI 陪伴平台越來越受歡迎，提供友誼、指導和娛樂等多方面的陪伴體驗。

生成式 AI 正在改變消費者使用行動裝置的方式

AI 正在影響消費者使用行動裝置的方式，跨裝置連接用戶或與實體體驗相關的應用程式類別正在增長。例如，隨著越來越多的公司將應用程式整合到整體客戶體驗中，餐飲應用程式的下載量同比增長了 8.5%。同樣，以數位錢包和行動銀行業務的普及為首的金融應用程式，下載量同比增長 8%，達到 75 億次，使用時間也增加了 21%。

生成式 AI 在各個產業的應用

生成式 AI 正在被各個產業廣泛採用，包括：

  • 行銷業： 預計到 2030 年，生成式 AI 在行銷領域的全球市場規模將達到 266 億美元，複合年增長率為 35.4%。生成式 AI 被用於個性化行銷、內容創作和客戶互動等方面。
  • 零售和電子商務： 預計到 2030 年，零售和電子商務將佔生成式 AI 創造的企業價值的 33%。該產業將利用 AI 驅動的技術，例如視覺搜尋工具、增強型聊天機器人和自動化網站優化。
  • 金融服務業： 作為傳統 AI 的最大用戶之一，金融服務業預計到 2030 年將佔生成式 AI 創造的企業價值的 20% 左右。生成式 AI 在該領域的應用將集中於股票市場分析、網路安全改進和自動化客戶溝通。
  • 客戶服務： 預計到 2030 年，AI 客戶服務市場將從 2024 年的 120.6 億美元增長到 478.2 億美元，複合年增長率為 25.8%。AI 驅動的聊天機器人、虛擬助理和其他工具被用於提升客戶體驗。

Andreessen Horowitz 的研究方法

Andreessen Horowitz 的 2025 年全球百大生成式 AI 應用排行榜基於以下方法：

  • 數據來源： 網頁版排名主要基於 SimilarWeb 提供的每月不重複訪問次數，篩選出排名前 50 的生成式 AI 應用程式；行動版排名則基於 Sensor Tower 提供的每月活躍用戶數，同樣篩選出排名前 50 的應用程式。
  • 標準： 該排名僅包含 AI 優先的應用程式，即以 AI 技術為核心的應用程式。那些添加了重要生成式 AI 功能但並非 AI 原生的產品，例如 Canva 和 Notion，則未包含在排名中。
  • 限制： 該排名不包括僅限應用程式的公司，也不包括 Discord 伺服器內的活動。

專家評論

ABI Research 首席分析師 Reece Hayden 預測，生成式 AI 軟體市場將快速增長，硬體和軟體都將有很高的期望。他認為，生成式 AI 具有重塑各種業務功能的能力，從自動化日常任務到創造全新的產品。

Sensor Tower 首席執行官兼聯合創始人 Oliver Yeh 表示，隨著消費者在行動裝置上花費更多時間，他們越來越習慣在裝置上購物。他認為，應用程式已經改變了其獲利策略，以利用這種日益增長的注意力，尋找創新的方法來簡化和改善消費者的數位體驗。

結語

DeepSeek 的崛起標誌著生成式 AI 領域新時代的到來。DeepSeek 的成功不僅證明了新創公司在 AI 領域挑戰行業巨頭的可能性，也凸顯了中國在 AI 領域的雄心壯志和快速發展。隨著 AI 技術的快速發展和應用場景的不斷擴展，生成式 AI 消費級應用市場將迎來更加蓬勃的發展。未來，生成式 AI 應用程式將在各個領域發揮更大的作用，為消費者帶來更多便利和創新體驗。

DeepSeek 的崛起也對全球 AI 格局產生了深遠的影響。它加劇了中美之間的 AI 競爭，也促使其他國家更加重視 AI 技術的發展。DeepSeek 的開放權重模型和低成本訓練方法，可能會對未來的 AI 發展方向產生影響，推動 AI 技術的普及化和民主化。

2025 年 YouTube SEO 如何做：來自 ADILO 的深度研究

2025 年 YouTube SEO 如何做：來自 ADILO 的深度研究

YouTube 作為全球最大的影音平台，面對超過 43 億部影片的海量資料庫，其搜尋排名機制的微妙調整與最佳化策略，一直都是業界與創作者熱議的焦點。近期隨需視訊託管平台 ADILO 一項針對 160 萬部影片的大數據研究，深入剖析了 300 部排名前三的競爭性關鍵字影片，提出具體、可操作的 YouTube SEO 技巧。這份數據報告不僅為創作者提供了現實案例，更以未來趨勢的視角，為創作者與品牌制定策略指明了方向。

YouTube SEO 的現狀與挑戰

自從影片成為資訊傳遞的重要媒介以來，YouTube 平台的內容競爭愈發激烈。研究指出，多達 19% 的頻道能夠在同一關鍵字下，同時有多支影片位居前三，這顯示出平台上的關鍵字內耗現象在網站搜尋中極為罕見，但在 YouTube 中卻意外頻繁。這種現象挑戰了傳統網站 SEO 的思維模式，迫使我們重新思考：究竟什麼樣的策略才能在眾多競爭者中脫穎而出？

數據背後的真相：關鍵統計數字揭示策略密碼

根據這項 2025 年的研究，以下是幾個不容忽視的重點：

  1. 多支影片策略：近五分之一的頻道在同一關鍵字下佔據多個排名，暗示出重複進攻關鍵字能顯著提升曝光率。
  2. 互動率的重要性：排名前三的影片平均互動率達到 2.65%，而頻道的平均互動率則高達 4.46%。這意味著除了單支影片外，整體頻道的活躍程度也對 SEO 有顯著影響。
  3. 觀看數與影片時長：頂尖影片的中位觀看次數約 30 萬次，時長則集中在 8 至 9 分鐘（536 秒左右）。這或許正驗證了「短小精悍」的創作法則。
  4. 描述與連結的策略：頂級影片的描述文字平均約 222 字，而 78% 的影片描述中包含外部連結，這在一定程度上增加了影片的信任度。
  5. 影像與字幕質量：從 68% 使用高清影片，到 94% 配備影片轉錄與閉幕字幕，高畫質與完整字幕成為排名高低的關鍵信號。
  6. 標題與搜尋意圖：令人意外的是，只有 6% 的影片標題與搜尋關鍵字完全吻合，絕大部分影片則採用與關鍵字相關或近似匹配的方式，凸顯出滿足搜尋意圖的重要性。
  7. 頻道品牌與地域優勢：63% 的頂尖影片來自品牌頻道，而 59% 的影片則來自美國頻道，顯示出品牌形象與地理定位在演算法中的優勢地位。

SEO 技巧：從策略制定到實戰落地

多支影片策略

在一般網站中，關鍵字內耗可能導致排名分散，但在 YouTube 上，頻道內多支影片齊心協力反而能提升整體能見度。這種策略不僅增加了出現於搜尋結果中的機會，更能從不同角度滿足用戶需求。就像在一場馬拉松比賽中，分批出擊往往能令你在不同賽段都保持優勢。

激活頻道與影片互動

用戶互動是 YouTube 排名的「秘密武器」。提升點讚、留言與分享，不僅能改善影片自身表現，更能助推整個頻道的活躍度。未來，隨著 AI 與大數據技術的進步，平台將更精細地評估互動數據，進而調整推薦機制。

增加觀看數：數據與內容雙管齊下

雖然研究顯示觀看數並非直接的排名指標，但它無疑能提升互動率與觀看時長，進而間接影響 SEO 表現。創作者應該從內容製作、推廣策略到用戶體驗全方位優化，確保每一支影片都能吸引並留住觀眾。

精準掌握影片時長

數據表明，8 至 9 分鐘的影片最符合用戶觀看習慣與平台偏好。這並非意味著所有影片都必須如此，而是提醒創作者在內容安排上要精簡有力，避免冗長而失焦，正如品味一杯上等咖啡，濃縮而不失風味。

優化影片描述

影片描述字數控制在 200 至 250 字之間，既能涵蓋必要資訊，又不至於讓用戶疲於閱讀。當然，適時地在描述中嵌入外部連結，不僅提升影片可信度，還能為觀眾提供更豐富的背景資料，達到雙贏效果。

精準的標題策略

滿足搜尋意圖遠比一味追求關鍵字堆砌來得重要。僅有 6% 的影片採用精準匹配，而大多數成功案例則採用相關或近似匹配策略。這提醒我們：內容應該更自然、更符合用戶的搜尋習慣，而不是刻意迎合演算法。

高清畫質與自定義縮圖

高品質的影像（無論是 HD 還是 4K）已成為排名的重要信號，而近九成的頂尖影片均採用自定義縮圖，這不僅提高了點擊率，更體現了專業製作的品牌形象。未來，隨著解析度技術的不斷提升，這一標準只會更加嚴苛。

補充影片轉錄與閉幕字幕

從 94% 的影片使用轉錄與閉幕字幕數據中，我們可以看出，文字內容不僅為聽障用戶提供便利，更是演算法捕捉關鍵字的重要依據。這一策略既能提升用戶體驗，又能在搜尋中贏得更多機會。

加入時間戳記

雖然時間戳記本身似乎並非決定性排名因素，但它無疑能改善用戶體驗，讓觀眾更快找到感興趣的內容。對於精心製作的專題影片，合理的時間標記就像地圖上的路標，指引用戶探索每一段精彩內容。

頻道品牌化與驗證

品牌頻道在演算法中擁有天然的優勢，63% 的頂尖影片來自具品牌形象的頻道。而雖然頻道驗證的比率僅為 54%，這也表明品牌信任度並非唯一決勝因素，但它依然是建立觀眾信賴的重要手段。未來，隨著品牌效應的進一步擴大，品牌化經營勢必成為內容創作的主流。

頻道描述中的外部連結

在頻道描述中加入網站、社群媒體等連結，能夠增加頻道的權威性和可信度。85% 的頂尖影片頻道均採用這一策略，這不僅能夠帶動更多跨平台流量，更能在演算法中樹立「專業」形象。

積極增長訂閱數

訂閱數是衡量頻道影響力的重要指標。雖然 4% 的頂尖影片來自訂閱數不足 1,000 的頻道，但大部分成功案例的中位訂閱數達到 52 萬，這無疑強調了「規模效應」的重要性。正如股票市場中的藍籌股，龐大的訂閱基數將成為頻道穩定輸出的重要保障。

頻道地域設定的重要性

研究發現，59% 的頂尖影片來自美國頻道，而那些未明確設定地區的頻道表現反而更佳，顯示出 YouTube 對美國市場的偏好。對於全球化的內容創作者而言，適當調整頻道的地域設定，或許能打破地域限制，獲得更廣泛的國際曝光。

耐心：長期經營的智慧

最終，研究中顯示出頂尖影片的中位年齡達到 29 個月，而頻道平均年齡則超過 9 年。這不僅反映出「老樹盤根」的現實，也提醒每位創作者：成功不可能一蹴而就。正如投資市場中常言道，時間才是最好的朋友，唯有耐心經營，方能在未來收穫累累碩果。

OpenAI 推出 GPT-4.5：對話式 AI 的躍進

OpenAI 推出 GPT-4.5

OpenAI 在2025年2月27日正式發表了最新一代大型語言模型 GPT-4.5，為 AI 領域投下了一顆震撼彈。執行長 Sam Altman 形容 GPT-4.5 是「第一個感覺起來像在與一個有思想的人交談的模型」。 此模型主打更自然流暢的對話體驗，並大幅降低了先前版本容易出現的「幻覺」（即生成不準確或誤導性資訊的現象）。  

影片來源：OpenAI

AI 智能的典範轉移

GPT-4.5 不僅僅是效能的提升，更代表著 AI 智能的典範轉移。 OpenAI 致力於打造更接近人類直覺的「軟性」智能，讓 AI 不再只是冷冰冰的機器，而是能夠理解語境、辨識語氣，並以更自然、更人性化的方式與人類互動。 GPT-4.5 正是 OpenAI 在此方向上的最新成果，它更強大的知識庫、更細膩的互動和更流暢的對話體驗，預示著 AI 應用將迎來更廣闊的可能性。  

更強大的知識庫、更細膩的互動

GPT-4.5 建立在 GPT-4o 的基礎上，透過擴展「非監督式學習」的規模，提升了模型辨識模式、連結資訊和生成創意想法的能力。 OpenAI 表示，GPT-4.5 擁有更廣泛的知識庫、更強的使用者意圖理解能力，以及更高的「情商」。 這使得 GPT-4.5 更擅長處理需要創造力、同理心和廣泛知識的任務，例如寫作輔助、個人教練、腦力激盪和細緻的溝通。 此外，GPT-4.5 也展現了更優異的代理規劃和執行能力，包括多步驟程式碼工作流程和複雜任務自動化。 ChatGPT Pro 的用戶現在可以透過模型選擇器，在 GPT-4.5 和其他 GPT 模型之間自由切換，享受更個人化的使用體驗。(筆者註：2025年3月6日 OpenAI 已全面開放至所有 Plus 用戶)

技術突破與效能提升

非監督式學習

GPT-4.5 的核心技術突破之一是「非監督式學習」的擴展。不同於傳統的「監督式學習」需要大量的標記數據，非監督式學習讓 AI 模型能夠從未經標記的數據中自行學習，發現數據中的模式和規律。透過擴展非監督式學習的規模，GPT-4.5 提升了模型的知識準確性和直覺判斷能力，使其在處理資訊和生成回應時更自然、更流暢。  

思維鏈推理

OpenAI 也在積極探索另一種 AI 技術—「思維鏈推理」。這種技術讓 AI 模型能夠像人類一樣，將複雜的問題分解成多個步驟，逐步思考並得出結論。雖然 GPT-4.5 並非採用思維鍊推理的模型，但 OpenAI 未來計劃將 GPT-4.5 整合到 GPT-5 中，GPT-5 將是一個整合多種技術的 AI 系統，包括思維鏈推理，並在免費、Plus 和 Pro 訂閱方案中提供分層存取級別。

效能提升

根據 OpenAI 的內部測試，GPT-4.5 在多項指標上都超越了 GPT-4o，包括日常查詢、專業查詢和創意智能。 值得注意的是，GPT-4.5 的「幻覺率」顯著降低，OpenAI 的研究顯示，已從 GPT-4o 的近 60% 降至 37% 左右。 這意味著使用者可以期待更準確、更可靠的回應。  

功能限制

目前，GPT-4.5 尚未支援語音模式、影片和螢幕共享等多模態功能。

結語

GPT-4.5 的推出，標誌著對話式 AI 進入了一個新的時代。 它更自然的互動方式、更強大的知識庫和更細膩的理解能力，將為各個領域帶來新的可能性。 OpenAI 致力於打造更普惠、更負責任的 AI 技術，讓 AI 真正成為人類的助手，而非取代人類的工具。