SEO的兩種偽裝~No Hat 和 Crap Hat
SEO的兩種偽裝~No Hat 和 Crap Hat

從事網路數位行銷的人都知道 SEO (Search Engine Optimization / 搜尋引擎最佳化) 的重要性,除了社群媒體之外,SEO 可以讓你免費獲得訪客。雖然現在****Facebook****已經成為很多人賴以贏得流量的主要方法,但畢竟比較穩當的做法是:不要單靠一種流量管道。所以SEO****的重要性一點都沒有減少

但在過去15年裡,SEO 的發展頗為坎坷,除了“SEO已死”的說法不斷外,它的負面形象更是讓很多網路圈內的人都對SEO非常排斥。

究竟SEO是真的如此負面嗎?還是這些都是一些害群之馬造成的?

Search Engine Land 和 Marketing Land 的創辦人Danny Sullivan 在這篇題為:Why People Hate SEO的文章中分享了他的感受。
Sullivan在文中首先表示,他本人不排斥SEO的原因很簡單,因為他知道:
真正的SEO和“搜尋引擎作弊”(spam)之間的差別
真正的SEO和賣狗皮藥膏式的承諾之間的差別

他認為,無論Google的演算法如何演變,SEO 仍然是以符合搜尋引擎規範,來獲得免費流量的方法。有人把SEO作弊也納入SEO的範疇內,但嚴格來說哪些SEO作弊法或“黑帽SEO”,根本稱不上是SEO。硬要說它是的話,我們權且說有兩種SEO:白帽SEO 和黑帽SEO。

那麼,使SEO蒙受污名的罪灰禍首,就是黑帽SEO嗎?Sullivan認為不盡然。因為還有一幫貌似白帽的SEO人,表面上沒有違反Google的任何規定,卻沒有為客戶提供任何價值。 Sullivan認為這些人也是讓SEO蒙羞的共犯。就權且稱他們為“無帽SEO” (No Hats)。

No Hat SEO****無帽式的推銷
Sullivan 對這種所謂的SEO頗為厭惡,他們會發信向你推銷如何只付50元美金即可獲得100個優質連結等的做法。問題是,即使他們真的用“白帽”的方式為你做工作了,這些動作也不會收到任何效果。他們用的錨文字是甚麼?都是用同一組錨文字?那些連結都是同時建立的?是否會觸發Google對你的網站產生懷疑(如“不自然的連結”警告)?總之,50元更本不足以讓任何人力瞭解你的網站,然後為你的網站取得優質的連結。

另一種無帽式的推銷
在Sullivan 收到的推銷信件中,可以看到另一種無帽的推銷的方式,基本上也是廢話連篇,列舉收件人的網站存在的問題,和他們的強大獲認證的團隊如何可以為你效勞,甚至他們列舉的項目一眼就能看出錯誤。但問題是,很多人會相信他們的說詞-就像有人向你推銷一個可以讓你的車子不會積塵的產品,而你會相信一樣。

上述的推銷方式是讓人厭惡SEO****的原因之一,因為他們的手法真的讓人非常厭惡;而讓客戶誤信是投資在SEO上,但事實上並不如此,而白白浪費金錢,是人們厭惡SEO的原因之二。這兩者都讓SEO的形象受損。

Sulliavn 統稱這些操作方式為“胡亂SEO”(crap hat)。因為這種SEO製造了SEO的另一個可怖形象。

Crap Hat SEO****胡亂SEO
一個“胡亂SEO”操作者對任何事均不屑一顧。他們或會用軟體產出數以百計的頁面,然後再用更多的軟體在網站上作垃圾留言,而對他們所造成的混亂沒有任何感覺。

被留言的站長不得不清理這一團糟,而最後就怪罪於可恨的SEO人。另一方面,當搜尋用戶在搜尋結果看到的都是垃圾網頁,而不是他們要找的資訊時,最後也會覺得都是這個叫SEO的東西惹的麻煩。

對於這種現狀,Sullivan 覺得很難找到有效的解決方法。過去對於一些指向SEO的轟擊,他會花時間以很大的篇幅為其聲援。但自從2011年後,他已不再為這些噪音作回應。

教育的重要性
SEO 是一門學問,如果大家受到更好的教育,對SEO有正確的認識,情況會有很大的改變。因此,今後對於不值一顧的妄言,Sullivan 還是會繼續忽略。但是如果某些流言會影響正途學習的話,或許就值得為SEO作捍衛。

教育當然不會阻止那些胡亂亂搞的人,但是或許它可以幫助人們分辨甚麼才是真正有用的SEO,甚麼就是廢話;也或許教育可以幫助提供優質SEO服務的專業人士得到更多應得的尊重。

最後,Sullivan 覺得有一件事是確定的:無論****SEO****的聲譽如何壞,它仍然在繼續中,而且非常可能會持續另一個15年-如果不是更長的話。

(Photo credit:Boby Bahar)

來源:dcplus數位行銷實戰家
網址:www.dcplus.com.tw

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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