Google、臉書、微軟專家教你的66堂科技趨勢必修課

出 版 社:商業周刊

出版日期:2020/2/13

定價:380元

現在優惠價 79折 300

加入購物車 立即結帳 下次買

Google、臉書、微軟專家教你的66堂科技趨勢必修課

尼爾.梅達、帕爾.德托賈、阿迪亞.加傑

北美好書獎商業類冠軍

 

三位矽谷專家,用零基礎就能懂的語言

將最核心的科技趨勢濃縮一冊,讓你

像賈伯斯一樣思考,秒懂科技及商業動態

 

Google搜索是怎麼運作的?

Spotify如何確定推薦給你的歌曲?

為什麼華盛頓郵報同一篇文章都有兩個版本的標題?

Facebook如何決定哪些內容會出現在你的動態消息?

臉書為什麼要以十億美元買下IG?

這些問題,你知道答案嗎?

 

科技新知每天洪水般湧來,你是能理解吸收、跟上趨勢,在自身的工作與生活中善用,或是看不懂、想不通,平白讓職涯發展與機會溜走?

終於等到一本書,即使沒有資通訊基礎、沒有程式背景,卻想讀懂科技知識、跟上商業發展趨勢、理解工作與生活上的科技動態……就是這本。

本書由任職於Google、微軟、臉書的三位產品經理合撰,他們平常的工作就是向沒有背景的投資者、合作者、客戶,以平易近人的語言與譬喻(也就是大白話)來解說「最新的科技該如何應用在商業和生活」,身為行內人,又練就一身把資訊知識講清楚的能力:

先講「是什麼」→用零基礎就可以讀懂的文字,說明科技趨勢(例如大數據和機器學習)的內容和影響。

再講「為什麼」→為什麼科技公司會想到利用這些科技、背後的商業理由,幫你拆解推動科技趨勢的力量,培養你跟科技人一樣的思考的能力。

三位專家累積了最多人想知道的66個問題,寫成本書,讓讀者無痛學習重要的科技趨勢、流行語和相關的商業應用和策略概念。你可以學到:

★每天都在用的Google搜尋功能,是怎麼做到的?

Google不是在你搜尋時,就去網路上的每個頁面,而是將網頁的資訊存在資料庫(資訊的表格,如Excel),然後使用演算法(就是下指令)讀取資料庫,決定要呈現哪些內容。

★亞馬遜(網飛)為什麼那麼懂你,會推薦最想買的東西(想看的影片)給你?

答案其中之一就是「協同過濾」,根據你與數以百萬計的其他人的購買記錄中,配對出跟你喜歡一樣東西的人,他們買過的商品你卻還沒下單,自然一推薦就中!

★為什麼臉書免費就能使用,他們卻能賺億萬美元?

簡單的答案是「定向廣告」。因為使用者在臉書的應用程式與網站上進行相當多活動,暴露了自身的喜好。然後藉由這些資料定向推送給使用者,從廣告商那裡獲利。所以矽谷有句名言:「如果你不付費給一個產品,你就是產品。」

臉書為什麼要以十億美元買下IG?

因為IG的照片分享體驗是行動裝置使用者的最愛——介面清楚、以照片為整個應用程式的中心(還有好用的濾鏡)。臉書得趕緊買下IG以免被擊敗。

★微信如何成為中國官方應用程式?

微信本來是通訊軟體,但是後來添加了許多功能,幾乎是一個作業系統——包括買電影票、醫院掛號、叫車,不需要額外安裝應用程式。微信可以控制整個使用者體驗,影響著九億個中國人。

★自駕車為是怎麼駕駛的?

1. 偵測器可以精準的建立一個周遭環境的3D模型,計算最可能的行動路線2. 「機器學習」:藉由觀察到的汽車可能碰到的獨特情境,模式,預測可能發生的事情(例如自行車騎士伸出左手,自駕車會預測他有90%可能性會左轉,而開始減速避開。

本書特色

1. 一本書解答數位公民、商業人士和不肯落伍的人,不能不懂的66個科技趨勢入門問題

每個人、每一天都會遇到的科技問題,一本書就解答;你不需要唸過資訊科學、不必會寫程式,就看得懂。

2. 科技趨勢往哪裡走?三位矽谷內行人告訴你!

由Google、微軟、臉書三產品經理合撰,由基礎談起,以內行人角度解說你不能不知道的?科技問題和?背後的商業策略概念。不掉書袋,以說明、比喻、圖解方式介紹,平易近人,好讀好吸收。

3. 涵蓋面向多元、內容親切度高,繁忙的現代人都學得快、用得上!

本書重要的科技趨勢皆有介紹,又不落入太多技術讓人無法理解的窠臼。理解科技產業動態以精進自我的職場人;想增進與科技人合作效率的設計、行銷、業務;要訂定未來策略的高階管理者;甚至是科技人,想提升溝通力及商業力,本書的大白話解說及豐富案例,人人都能得切身、實用的指引與啟發。

 

專業推薦

摩根.布朗(Morgan Brown,《成長駭客攻略》〔Hacking Growth〕共同作者)

簡妙如(中正大學傳播學系教授、新媒體傳播及流行音樂研究者)

林冠明(日商優必達機器學習研發總監、前學思科技知識總監)

鄭國威(泛科知識公司知識長)

Lynn(《寫點科普》部落格主)

齊立文(《經理人月刊》總編輯)

 

「對於想學習驅動科技產業的重要趨勢、關鍵概念和商業策略的人而言,本書是入門指南!」

——摩根.布朗(Morgan Brown,《成長駭客攻略》〔Hacking Growth〕共同作者)

目錄

推薦序∣提升科技識讀力的友善讀本/齊立文

推薦序∣科技,就要簡單說/鄭國威

推薦序∣網路時代中的探索起點/Lynn

推薦序∣像賈伯斯一樣思考!秒懂現在及未來的科技、商業與影響/簡妙如

推薦序∣滑動解鎖:從小故事看大時代/林冠明

 

寫在前面

       

第一章軟體開發

        主題01∣谷歌的搜尋功能是如何運作的?

        主題02∣Spotify如何推薦歌曲給你?

        主題03∣臉書如何決定哪些內容出現在你的動態消息當中?

        主題04∣哪些科技優步、Yelp與寶可夢GO都使用?

        主題05∣為什麼Tinder要你用臉書帳號登入?

        主題06∣為什麼《華盛頓郵報》的文章都有兩種版本的標題呢?

第二章作業系統

        主題07∣為什麼黑莓機失敗了?

        主題08∣為什麼谷歌讓手機製造商可以免費使用安卓作業系統呢?

        主題09∣為什麼安卓手機預先安裝許多垃圾應用程式?

        主題10∣全世界第三大的手機作業系統是哪一個?

        主題11∣Mac電腦會中毒嗎?

第三章應用程式經濟

        主題12∣為什麼幾乎每個應用程式都是免費下載的呢?

        主題13∣臉書如何賺進十幾億的財富,但不需要向使用者收取一分錢?

        主題14∣為什麼新聞網站有很多「贊助新聞」?

        主題15∣Airbnb如何賺錢?

        主題16∣羅賓漢app如何讓你進行股票交易,但是不需要付手續費?

        主題17∣app如何在不顯示廣告與向使用者收費的情形下賺錢?

第四章網際網路

        主題18∣當你輸入「google.com」並且按下輸入鍵,會發生什麼事?

        主題19∣在網際網路上傳送訊息,是如何像遞送辣椒醬一樣?

        主題20∣資訊如何選擇從一台電腦到另外一台電腦的路徑?

        主題21∣為什麼華爾街的交易員要到阿勒格尼山向下鑽洞,來建立一個直達的光纖網路線?

第五章雲端運算

        主題22∣谷歌的雲端硬碟如何跟優步一樣?

        主題23 ∣「雲端」檔案是存活在哪裡?

        主題24∣你為什麼不能再擁有Photoshop?

        主題25∣為什麼微軟會有取笑Office軟體的廣告?

        主題26∣亞馬遜的網路服務是如何運作?

        主題27∣當新的節目開播的時候,網飛如何處理暴增的觀眾呢?

        主題28∣一個打錯的字,如何讓20%的網站下線?

第六章大數據

        主題29∣塔吉特超市怎麼會比她父親更早知道有個少女懷孕?

        主題30∣谷歌與其他大公司是如何分析大數據?

        主題31為什麼亞馬遜的價格每十分鐘變一次?

        主題32∣這些公司擁有這麼多資料,是好事還是壞事?

第七章    駭客入侵與安全性

        主題33∣罪犯如何控制你的電腦來勒索你?

        主題34∣人們如何在網路上販賣毒品以及偷來的信用卡?

        主題35∣WhatsApp如何徹底加密你的訊息,甚至連它們自身也無法讀取?

        主題36∣為什麼FBI要控告蘋果公司入侵iPhone?

        主題37∣假的無線網路如何幫助某些人偷取你的身分?

第八章    硬體與機器人

        主題38∣什麼是位元、KB、MB與GB?

        主題39∣中央處理器、記憶體與其他電腦以及手機的規格是指什麼?

        主題40∣為什麼蘋果公司要讓舊的iPhone降速?

        主題41∣你是如何用指紋解鎖你的iPhone?

        主題42∣Apple Pay是如何運作?

        主題43∣寶可夢GO是如何運作?

        主題44∣亞馬遜是如何設法做到一個小時到貨?

        主題45∣亞馬遜如何能將商品在半小時內送達?

第九章    商業動機

        主題46∣為什麼Nordstrom提供免費無線網路?

        主題47∣為什麼即使虧錢,亞馬遜也要提供Prime會員免運費服務?

        主題48∣為什麼優步需要自駕車?

        主題49∣為什麼微軟要收購領英?

        主題50∣為什麼臉書要買下Instagram?

        主題51∣為什麼臉書要收購WhatsApp?

第十章    新興市場

        主題52∣哪個國家是西方科技國家最想擴張的對象?

        主題53∣肯亞如何使用功能型手機支付所有東西?

        主題54∣微信如何成為中國官方應用程式?

        主題55∣在亞洲如何靠一個QR Code支付所有東西?

        主題56∣西方跟東方科技公司的策略差異是什麼?

第十一章科技政策

        主題57∣Comcast如何販售你的瀏覽紀錄?

        主題58∣免費的手機資料流量如何傷害消費者?

        主題59∣一個英國醫生如何讓谷歌從搜尋結果當中移除其醫療疏失?

        主題60∣美國政府如何從稀薄的空氣中賺取數十億美元?

        主題61∣企業如何承擔資料外洩的責任?

第十二章前進中的趨勢

        主題62∣自駕車的未來是什麼?

        主題63∣機器人會奪走我們的工作嗎?

        主題64∣你如何製作影音假新聞?

        主題65∣臉書為什麼要買下一家製作虛擬實境頭盔的公司?

        主題66∣為什麼很多公司害怕亞馬遜?

結論

名詞解釋

致謝

附註

推薦序1提升科技識讀力的友善讀本

齊立文/《經理人月刊》總編輯

進入2020年的第一個月,Google的母公司Alphabet在1月16日,加入了蘋果(Apple)、亞馬遜(Amazon)與微軟(Microsoft)的陣營,成為美國史上第四家市值突破一兆美元的企業(亞馬遜曾於2018年市值破一兆美元,目前約9,245億美元)。

你有沒有想過,在每天的尋常日子裡,食衣住行育樂各行各業裡,曾經有來自哪些產業的公司,在全球的市值排行榜上名列前茅,像是石油、汽車、零售、百貨、金融、科技?又曾幾何時,前面提到的四家兆元俱樂部成員,以及包括臉書(Facebook)、阿里巴巴、騰訊在內的科技大廠,幾乎已經成為全球企業市值排行前十名的固定成員?

就算你從沒想過,但是你其實正在、甚至可以說已經參與了這樣一個商業地貌的成形。每個人天天都活在科技中,每家公司未來都是科技業。

不知不覺的app人生

幾乎從張開眼睛的那一刻起,手機鬧鈴叫醒你,起床第一個碰觸的物件,就是手機。出門前,你要看天氣、查公車到站時間、行車路線;出門後,路上要聽音樂(音頻)、聊天、追劇、看社群媒體。

仔細想想,在這短短一小時間,你沒離開過、也離不開手機、網路和app。如果再將時間拉長到一天24小時,你工作、開會、買東西、吃東西、去運動,甚至躺平睡著沒辦法滑手機時,你可能都還用了app在監控自己的睡眠品質。

你還記得、又能想像iPhone其實是在2007年1月才問世的嗎?就在這短短十幾年間,人類的生活與習慣就起了這麼大的變化,「新常態」很快就成了常態,「手機錢包鑰匙」成了現代人出門前的自我提醒口訣,說不定很快地就只剩下手機了。

當然,討論科技對社會方方面面的衝擊,由來已久,一點都不新鮮,總是隨著技術的迭代更新掀起一番熱議,也總是會帶來正面和負面兼具的作用力。

不過,近三十年來伴隨著網際網路普及而興起一連串科技趨勢的演變,其滲透力和影響力的範圍之廣,已經不限於一時一地、一個產業或一個國家,而是動輒是全球範疇,而且速度之快就在轉瞬之間。

更值得關注的是,當我們嘗試展望未來人類的生活樣貌時,不管你想到的是人工智慧(AI)、雲端、大數據、自駕車、機器人、無人機、虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)……,前面提到的那幾家科技巨擘,早已經展開步局,他們不只已經在「預測」你現在會買什麼、吃什麼、看什麼,在未來也將如影隨形,甚至「預先塑造」你的生活世界。

FAAMG如影隨形的未來

影響人類生活的科技和企業有很多,為什麼要一直點名Facebook、Amazon、Apple、Microsoft、Google這幾家大公司?

除了他們是目前商業影響力最大的企業,最主要的原因是,在閱讀這本書的過程中,你會更清楚地發現,這些巨人們不但已經運用他們的終端產品和服務,在全世界吸引幾億、甚是數十億的用戶,許許多多你日常使用的app,即使表面上看似與他們獨立、不相干,像是追劇的Netflix、叫車的Uber、聽音樂的Spotify、訂民宿的Airbnb,實際上這些公司賴以順暢營運的基礎建設,也都與這些公司大有關聯。

檢視本書三位作者的工作經歷,他們正好都待過FAAMG這幾家公司,由他們來解說對於人類的現在與未來影響深遠的諸多科技,確實可以帶來不一樣的洞察。

首先,他們對於科技趨勢的what層面,有比較細緻的處理。有別於字典式或名詞解釋式的生硬說明,作者們顯然站在讀者或科技使用的角度來思考,用提問的方式(例如「Spotify如何推薦歌曲給你?」「Airbnb如何賺錢?」「新節目開播,Netflix如何處理暴增的觀眾?」),帶領讀者既了解趨勢現況,又能夠解讀背後的技術原理。

其次,透過每一個問題(why),作者們更帶領讀者進一步省思企業決策的背後盤算(how),以及對於社會的長遠衝擊和意涵(例如「為什麼微軟要收購LinkedIn?」「亞馬遜如何將商品在半小時內送達?」「這些公司擁有這麼多資料,到底是好事還是壞事?」)。

最後、也最難得的是,書中的每一個技術名詞,都用了非常淺白的文字、貼近生活的例子做類比,我在閱讀過程中,幾乎不曾因為看不懂科技行家的專業術語,而產生「自己笨」的念頭,或要請他們「說中文」「講人話」。我想這也是在提高「科技識讀力」上很重要的一道門檻。


推薦序2像賈伯斯一樣思考!秒懂現在及未來的科技、商業與影響

簡妙如/中正大學傳播學系教授、新媒體傳播及流行音樂研究者

別再說自己是電腦白痴,或科技與你無關這種話了!當然,現在很少人好意思這樣笑話自己。畢竟每天滑手機、使用社群媒體,或是LINE免費通話,線上購物,卡片嗶一聲就能行動支付。各種科技應用的全面商業化,已是我們每日生活的現在進行式。

本書三位作者將21世紀影響我們深遠的科技世界產品及其商業策略,以基本知識(軟體如何開發、網際網路怎麼運作、應用程式app商業模式)、基本組成(大數據、雲端運算、安全性以及相類似的內容)及未來趨勢(商業策略、新興市場、科技政策與科技的下一步)三大部分,作了鉅細靡遺、卻又言簡意賅的介紹。三位作者都擔任過不同科技產業領域的產品經理,很能由使用者的角度,淺顯易懂地說明這些賦予科技世界力量的軟體、硬體等核心技術是什麼,以及說明其為什麼這樣做、這麼設計的商業理由。

不是理工人、不是相關領域工作者,完全不妨礙我們一樣可擁有商業科技如何運作的基本素養。只要是你/妳是這些科技應用服務的使用者、你就已是這些科技產品及軟體,不斷在分析瞄準的對象,已被這些科技所形塑。

比如我愛用的Spotify,一向被稱讚為比你更了解你的音樂品味。看了書中的介紹,我了解了Spotify的核心技術,了解它著名的「每週探索」(Discover Weekly)推薦歌單是怎麼來的。Spotify聘用很多音樂專家,再以「協同過濾」演算法,結合一部分你輸入的歌單,以及一部分與你品味檔案類似的人的歌單,就能神奇地為你製作個人化推薦曲目;你雖沒聽過、但卻符合你的喜好。此外,我也知道了Spotify為何要投資在推薦歌單上。原來,雇用工程師建置這樣的推薦引擎,成本很高。但因為每個音樂串流平台都擁有龐大的音樂曲庫,只要有錢去買音樂授權,各平台都差不多,但如果有厲害的協同過濾推薦,你就能與眾不同。因為個人化的推薦令用戶黏著度更高,一旦用戶生產了許多個人播放清單,他們也不會輕易改用其他家音樂服務,這就是高轉換成本(switching cost)的創造。因此,Spotify就是以這樣的強力推薦系統,個人化的播放清單,拉開它與競爭對手的差距,這是很厲害的商業策略。

看了這本書的內容,大致都能在上述兩個面向獲得了解:不只是科技,而且還是這些科技背後的生意算盤、商業策略。非常像原英文書名《Swipe to Unlock》所形容:立即解鎖、秒懂科技及其商業策略。

而看了這本書,我們也會有滿實用的雙重助益。一方面,了解演算法、大數據、雲端等原理,我們會有關於科技世界如何運作的洞察力,如作者們建議,這也是同時獲得一些工具,讓我們可以開始了解、分析與形塑科技,甚至用來在科技公司尋找一份非工程師的工作職位,像賈伯斯一樣。但我們也可以變身為更有科技、數位素養的公民,讓自己去關心未來的工作、生活如何被科技及其背後的商業利益所攪亂或操控。比如書中最後一部分談的科技與社會的關係,談被遺忘權、開放資料的政治與政策、談機器人是否奪走工作;談亞馬遜如何由貨運及倉儲基礎設施,造就它令對手們畏懼的超強競爭力,因為它,不只是一家科技公司。這些議題,都需要更多具有數位素養的公民能參與議論,才更能促使政府規畫適當的政策。

我很喜歡這本書的前言對賈伯斯那段話的引用:「擁抱它、改變它、改進它,在上面加上你的印記」,還有那則註解:「順道一提,他並沒有為蘋果公司寫過任何程式碼」。這應該能鼓舞很多人,一如你我,讓這個已越來越由科技所打造的世界,有更多我們的情感、理智與人性可投入的印記。


一起買優惠組合

Google、臉書、微軟專家教你的66堂科技趨勢必修課

定價380元

75折/ 285

IT知識,就是你的競爭力:5小時特訓升級數位腦,讓你思考、決策、進化,都比別人快準好!

定價330元

75折/ 248

聯購價

533

加入購物車

摘錄1主題01:谷歌的搜尋功能是如何運作的?

無論何時在谷歌上進行搜尋,搜尋引擎都會爬梳超過三十兆個網際網路上的頁面,然後找到前十筆符合您搜尋的結果。有92%的時間你會點選在第一頁當中的某個結果(也就是前十筆結果當中)。從三十兆的網頁中找到前十筆相當困難——就如同在紐約市尋找掉在地上的一分錢。然而谷歌用專家的方式在平均半秒的時間內找到結果。但是,它是如何做到的?

實際上谷歌並不是你每次搜尋的時候,就前往網際網路上的每個頁面。谷歌實際上是將網頁的資訊存在資料庫(資訊的表格,如Excel),然後使用演算法讀取資料庫,決定要呈現哪些內容。演算法只是一連串的指令——人類也許有個「演算法」用於製作一個花生醬與果醬的雙醬三明治,如同谷歌有演算法用於尋找你在搜尋列中輸入的內容。

爬取

谷歌的演算,是從建立資料庫用於儲存網際網路上每個頁面的資料開始的。谷歌使用稱為蜘蛛的程式,用於「爬取」(crawl)網頁,直到找到所有頁面(或者至少是谷歌覺得是所有的頁面)。蜘蛛先從少數的頁面著手,再將這些頁面新增到谷歌的網頁列表,稱為「索引」(index)。然後蜘蛛從這些頁面的向外的連結開始,找到新的一組頁面,也加到索引中。下一步,他們跟著這些頁面上的連結繼續同個步驟,直到谷歌無法找到其他頁面。

爬取的動作不斷在進行,谷歌一直在新增頁面到他們的索引,或者是當頁面有變更時,谷歌也會更新索引。索引的檔案規模非常巨大,超過一億GB。假如你想把它裝進容量為1TB的外接硬碟,會需要十萬個外接硬碟——如果將它堆疊起來,大概會有一英里高。

文字搜尋

當你在谷歌進行搜尋,谷歌會抓取查詢內容(你輸入在搜尋框的文字),然後比對它的索引,尋找最相關的頁面。

谷歌如何做到這件事?最簡單的方法是尋找特定關鍵字出現的地方,有點類似按下Ctrl+F或者Cmd+F搜尋一個巨大的Word文件。確實,這是90年代搜尋引擎運作的方式:就是在其索引當中尋找符合你搜尋的文字,並且顯示最相關的頁面,這個「相關」的屬性稱為關鍵字密度。

這個方法很容易被操弄。假如你輸入士力架糖果棒(Snickers),想像你會看到snickers.com排在第一位。但是如果搜尋引擎只是計算士力架這個單字在頁面上出現的次數,任何一個人可以製作隨機的網頁,頁面上只出現「士力架士力架士力架士力架」(如此一直下去),然後就會被排到搜尋結果的首位。很明顯,這並不是非常有用的方式。

佩吉排序

捨棄關鍵字密度,谷歌核心的創新技術是一個稱為佩吉排序(PageRank)的演算法,這是由谷歌的創辦人賴瑞?佩吉(Larry Page)與 謝爾蓋?布林(Sergey Brin)在1998年為了博士論文所撰寫的。佩吉與布林注意到,一個網頁的重要性可以從哪些重要的網頁連結到該網頁來進行評估。這就如同在一個派對當中,你知道某個人受歡迎,是因為他被其他受歡迎的人包圍。佩吉排序給每個網頁一個分數,這個分數是由其他連至該頁面的其他網頁的佩吉分數所計算出來的。(那些其他網頁的分數,是由其他連結至他們的網頁分數所計算出來的,持續這樣計算其他網頁的分數;這是由線性代數所計算。)

例如,假如我們製作一個關於亞伯拉罕?林肯的新網頁,一開始會有很低的佩吉排序分數。如果有一個沒沒無聞的部落格連結到我們的網頁,網頁的分數會稍微上升。佩吉排序關心的是連至我們網頁的連結的品質,而不是數量。即使好幾十個沒沒無聞部落格連至我們的頁面,我們網頁的分數也不會提升太高。但是假如《紐約時報》的一篇文章(或許擁有很高的分數)連結到我們的頁面,我們頁面的分數就會大爆發。

一旦谷歌在其索引當中找到符合你搜尋的文字內容,谷歌就會用多個準則進行排序,包含了佩吉排序。谷歌也有許多其他準則:例如頁面更新的時間,以及忽略看起來像是垃圾的頁面(如之前我們所提到的寫滿「士力架士力架士力架士力架士力架士力架」的網站)。同時谷歌也會考慮到你所在的位置(如果您在美國搜尋「足球」,它會回傳國家美式足球聯盟,如果你在英格蘭,它則會回傳英格蘭足球超?聯賽),以及其他種種準則。

操弄谷歌

然而,佩吉排序存在許多漏洞。很多像是濫用關鍵字密度的垃圾頁面(就如同「士力架士力架士力架士力架士力架士力架」),現在也開始有 「連結農場」(link farm),或者是頁面上有許多不相關的連結。網站擁有者可以付錢給連結農場,將連結加到連結農場的網站,藉此人為操作來使佩吉排序暴增。然後,谷歌已經很熟練地抓到與忽略這些連結農場。

但是,仍然有幾個主流的方式可以玩弄谷歌。一個稱為搜尋引擎最佳化(search engine optimization, 縮寫為SEO)的產業興起,幫助網站擁有者破解谷歌的搜尋演算法,確保他們的網頁能出現在谷歌搜尋的前幾筆結果中。搜尋引擎最佳化的最基本方式是讓更多的網頁連結到你的頁面。搜尋引擎最佳化包含了相當多的技巧,例如在你頁面名稱與標題選對正確的關鍵字,或者是讓你網站的頁面彼此相連。

然而,谷歌的搜尋演算法一直在變;谷歌在一年內有超過五百次的小升級。偶爾會有一些大升級,在每次升級之後,搜尋引擎最佳化的專家會試著找到改善方法來領先他人。例如,谷歌在2018年更改演算法,偏好那些在行動裝置上顯示內容較快的網站,這使得專家們建議網站的擁有者利用谷歌稱為加速行動頁面(Accelerated Mobile Paghes,縮寫為AMP)的工具製作過的頁面用以取得較好的搜尋排名。

【摘錄2】主題02:Spotify如何推薦歌曲給你

每個週一早晨,Spotify會送給聽眾三十首歌的播放清單,這些歌曲很神奇地符合聽眾們的喜好。這個播放清單稱為「每週探索」(Discover Weekly),也成為熱門話題。在2015年6月發行的六個月內,「每週探索」被發送超過十億七千萬次。Spotify為什麼能這麼了解兩億個使用者的喜好呢?

Spotify的確有雇用音樂專家,手動製作播放清單,但是他們沒有辦法為兩億個使用者製作這個清單。Spotify是採用演算法,每週執行以製作歌單。

「每週探索」的演算法是先查看兩項基本資訊。第一,它會先看使用者喜愛到會加入到音樂庫或者是播放清單的所有歌曲。這個演算法甚至聰明到可以知道,使用者是否在播放的前三十秒就已經跳過該首歌曲,這代表使用者可能不喜歡這首歌曲。第二,演算法會看其他人所製作的所有播放清單,同時假設每個播放清單都有主題關聯,比如使用者可能會有「跑步」或者是「披頭四即興演奏」播放清單。

 

當Spotify有了這些資料,就利用這兩個方式找到使用者可能喜歡的歌曲。第一個方法是比較上述的兩個資料集(dataset),找到符合使用者喜好的新歌。例如,有個使用者的播放清單有八首歌曲,而當中的七首有在你的音樂庫,他們判斷你可能喜歡這類型的歌曲,所以「每週探索」就推薦那首不在你音樂庫的歌曲。

這種方式稱為「協同過濾」,這也被亞馬遜所採用,其根據你與數以百萬計的使用者的購買紀錄,推薦建議商品給你。網飛的電影建議、Youtube的影片建議,和臉書的朋友建議都是採用協同過濾。

隨著服務獲得更多使用者,協同過濾變得越來越有用——在這種情況下,當Spotify使用者越多,就越容易找到與特定品味相符的人,因此也更容易提出建議。 但是,隨著使用者數量的增長,這些演算法也會變慢且計算量龐大。

第二個方法是將使用者的播放清單視為個人的「品味檔案」(taste profile),根據個人所聽且喜歡的歌曲,Spotify會以不同類別(如獨立搖滾或者是R&B)以及更細微的類別(如室內流行樂與新美國音樂)推薦使用者相同類別的音樂。這仍然是根據過往聽過的音樂模式,只是不同形式的推薦。

為什麼要投資在音樂推薦上?

然而,雇用工程師建置這樣的推薦引擎是很昂貴的,Spotify的工程師一年薪水要幾十萬美金,所以,為什麼Spotify要這麼做?

第一點,一個強力的推薦系統是一個賣點,讓Spotify顯得比其他競爭對手突出,如蘋果音樂(Apple Music)。那是因為有龐大的音樂庫是不夠的,以商業語彙來說,音樂是一個商品——任何歌曲在Spotify或者是蘋果音樂,或者是其他類似的地方聽起來都一樣——並且只要有錢的人就可以去購買音樂的授權,建立一個巨大的音樂庫。

所以,如果所有的音樂串流服務都能夠有效率地擁有相同的音樂,Spotify需要有與其他競爭對手不同的地方。而Spotify的推薦系統也確實達到這個目標——被認為比蘋果音樂更好。

而且,當有更多的使用者,協同過濾的表現會更好,Spotify(已經有了很多使用者)持續維持領先。

第二個理由是個人化的推薦使得使用者的服務黏著度更高。越常使用Spotify,演算法越了解你的品味,也因此更能推薦適合的音樂。所以假如你常常使用Spotify,你的推薦結果將會相當好,也因此你不會想改用蘋果音樂,因為蘋果音樂一點也不了解你的偏好。所以這個高「轉換成本」(switching cost),減少你想改用其他類似應用程式的可能性。(更一般地來說,任何存放在應用嘗試的個人資料,例如製作Spotify的播放清單,將會提高轉換成本,因為必須在新的應用程式中重新建立資料。)

簡而言之,個人化的播放清單對聽音樂的人來說相當重要,這也是Spotify厲害的商業策略,難怪越來越多的應用程式提供個人化的推薦內容。