小編們必收!當大家都在搶熱門關鍵字衝SEO時,你還有這招做全方位內容行銷
小編們必收!當大家都在搶熱門關鍵字衝SEO時,你還有這招做全方位內容行銷

對內容行銷者來說,關鍵字搜尋的排序,往往決定了一篇文章的命運。但在數以千萬計的茫茫內容大海中,如何才能脫穎而出?在有限人力下,如何兼顧打擊面的廣度,是最大挑戰。

「那些東西(部落格原生內容)現在就是我們的根基,怎樣都不會垮掉。即使今天沒廣告預算,這些東西還是會賺錢。」就像我們家部落格總編輯陳韻婷所說,內容行銷不同於一次性的媒體購買,點點滴滴的付出都會被積累下來,然後帶來回報。當然,這段積累的過程並不容易。

相關從業人員都很清楚,與內容行銷休戚相關的搜尋引擎,是一個相當現實的戰場。關鍵字搜尋排序先後所造成的流量差距,經常不是一和二之間的距離,而是「有」與「無」的差別。 也因此,搶奪關鍵字排名,堪稱是各大內容編輯的生死之戰。

只是人力往往有限、關鍵字卻是無限的。內容產製的品質與廣度,應該如何兼顧?首先,在人力資源有限的情況下,勢必要有所取捨,而具備高打擊率的「熱門大字」,自然是首要任務。

不過可以想像,關鍵字愈熱門,想搶攻的競爭者也會愈多。在數以千萬計的內容大海之中,若要說有什麼突圍之道,我的答案是:「從使用者角度出發」。這句話看似老掉牙,卻是過去經驗帶給我們最真實的體會。以我們相當成功的「旅遊攻略文」來說,就是很好的成功實例。

推薦閱讀:智慧內容行銷,教你聰明洞察消費者的搜尋意圖

用「太陽系」布局,搶攻熱門關鍵字

以友善使用者為出發點,為了幫消費者免去旅遊行程規劃過程中,需要多次分段搜尋的功夫,我們採取了類似「太陽系」的內容產製策略。舉例來說,要想搶攻「東京」這個關鍵字之前,我們會先以東京為核心去思考,如果今天這是一本旅遊書,應該要包含哪些內容大綱,然後再從這個大綱去開展,先寫出東京這個核心關鍵字周邊各個關聯主題內容,如晴空塔、富士山、迪士尼、東京交通等。

當這些周邊關聯連字都部署完畢之後,我們會再串起這些關鍵字,推出一篇彙整東京天氣、交通、飲食、景點到購物等所有資訊的旗艦版內容,讓消費者只要藉由這一篇文章,就可以快速找到所有去東京旅行需要的內容。而當消費者還想要更進一步深入了解每一個主題的細節時,只要透過這篇文章的連結,就可以導引至先前已經寫好,針對每一個東京關聯字所撰寫的獨立篇章。

除了這類目的地攻略文之外,近期我們還有一個相當成功的案例,就是為日本消費者設計的「令和二年請假攻略」。

令和二年請假攻略
「令和二年請假攻略」幫消費者把未來一年的排假功課都做好,是相當成功的行銷案例。
圖/ 黃昭瑛提供

在這篇文章中,我們不只標示出一年當中,日本所有連假的時間,更針對不同天數的假期,給予不同目的地旅遊建議。以三至四天的短假期為例,就會列出飛行距離在三至四小時內,且當月氣候合宜,也有合適季節活動的目的地供參考。等於幫消費者把未來一年的排假功課都做好了。

不過從以上描述應該不難發現,要想做出友善消費者的內容,事先必須耗費非常多時間和精神做全盤策劃;而且因應不時變動的搜尋引擎演算法,以及各種外在因素變化,在文章發出後,後續往往還得持續監測,然後優化各篇文章。舉例來說,日本消費稅新制在10月上路,這時過去所有寫到相關內容的文章就得更新、修正。

此外,面對愈來愈激烈的市場競爭,自然不能妄想只靠一招走天下,因此我們也需要持續開發、實驗更多新策略和新內容架構。而上面提到的每一項工作,都非常消耗時間和人力,那麼我們還有心力顧及那些前10大、前20大以外的關鍵字嗎?

找外援顧流量,用AI抓住長尾關鍵字

對此,我的因應策略是「尋求外援」。如跨站內容交換,應該是很多部落格都會嘗試的一個方法,我們也不例外。除了這招以外,為了要跟上當紅話題的腳步,我也想出一個比較特別的機制,是因應本身業務有跨國市場需求,所以在日本、美國、歐洲等地,招募了許多海外駐站特派員。

這些海外駐站特派員在搶先抓住國際市場即時熱門關鍵字上,幫了很多忙。以先前東京開了一家寶可夢咖啡廳為例,我們本身很難為了單一家店,馬上飛到日本,但透過當地合作的特派員,很快就能取得第一手素材,並且也因為時間上的領先,更容易搶到SEO排名。

僅供報導用途_shutterstock_1324958030_寶可夢餐廳
透過與海外特派員合作,能快速取得國外新聞的第一手素材,時間上的領先,更容易搶到SEO排名。
圖/ small1 via shutterstock

此外,還有一個幕後小幫手:AI。雖然目前所開發出來的AI小幫手只能寫出很簡單的文章、都戲稱那些內容就像是千篇一律的教科書。但AI有一點很大的優勢,就是不會疲累。所以當小編們無力顧及的那些長尾關鍵字時,都可以交由AI來幫忙。

實際上,在經過一段時間磨合後,AI確實幫我們掌握到許多過去因人力資源有限,不得不將優先次序往後推延,但卻有相當優異導流能力的關鍵字。

內容行銷這條路不容易,要想兼顧品質與廣度,更是挑戰。但親身經歷也告訴我們,這絕不是不可能的任務。

內容行銷三步驟.png
內容行銷三步驟。
圖/ 黃昭瑛提供

責任編輯:陳建鈞

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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