網站核心指標5月將成SEO排名因素(上)

 

網站核心指標5月將成SEO排名因素(上)

SEO排名因素於5月將成網站核心指標,快來看看(上)

SEO如何檢視Google網站核心指標 (LCP、FID、CLS)?

去年 11 月 Google 官方表示同年五月推出的「網站核心指標(LCP、FID、CLS)」,在 2021 年五月會納入 Google 的演算法,正式列為排名因素。所以現在正是 SEO 們檢視 Google 網站核心指標 (LCP、FID、CLS)、並優化網站的使用者體驗 UX 的時機了!

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何謂「Google網站核心指標 (LCP、FID、CLS)」?

Google 網站核心指標 (LCP、FID、CLS) 是用於衡量網站的載入效率、互動性和頁面穩定性的一組指標。這三個指標都與網站速度相關,長期以來對搜尋引擎及使用者而言是非常重要的。以下是三個 Google 網站核心指標的介紹:

顯示最大內容元素所需時間 (LCP)

LCP

何謂LCP?

LCP,Largest Contentful Paint 是「顯示最大內容元素所需時間」,計算網頁可視範圍內最大的內容元件需花多少時間載入。這項指標的意義是:網頁上的主要內容需花多少時間才會被使用者看到,相當於網頁給人的第一印象。

當頁面被載入時,Google 會抓取頁面中最大元素的載入時間作為 LCP,而且 LCP 會隨著載入的內容越來越多而改變,直到頁面完全載入後,最大元素即被確定為「真正的」LCP。

如下圖 TechCrunch 新聞網頁載入的例子中,可以看到前兩張圖的 LCP 是綠色框框裡的新聞標題「E3’s organizer⋯⋯」;在第三~四張圖中,所判定的 LCP 是另一個新聞標題「StockX was hacker,⋯⋯」;然後最後一張圖的 LCP 是標題下方的圖片,在載入完畢後就沒有出現更大的元件。因此本網頁「真正」的 LCP 為載入該圖片所需的時間。

TC-LCP

LCP 的衡量指標

  Good(速度良好) Needs improvement(需要改善) Poor(速度低落)
LCP <=2.5s <=4s >4s

 

LCP 會偵測哪些內容元素?

  • 各種格式的圖片,除了 .jpg、.png 等格式外亦包涵 svg 向量圖、影片預覽大圖等
  • CSS 中的 url() 函數載入的背景圖元素
  • 含有文字的區塊元素或行內元素

 

如何優化 LCP?

常見的 LCP 優化項目如下:

  • 減少網站主機回應時間
    • 針對主機效能優化
    • 引導用戶到最近的 CDN 主機
    • 使用網頁快取
    • 提早載入第三方資源
  • 盡量排除禁止轉譯(Render-blocking)的 CSS 與 JavaScript
    • 降低 JavaScript 的阻擋時間
    • 降低 CSS 的阻擋時間
  • 加速資源載入時間
    • 圖片大小優化
    • 預先載入重要資源
    • 壓縮文字檔案
    • 根據使用者的網路狀態提供不同資源(adaptive serving)
    • 使用 service worker 來快取內容
  • 避免使用前端(用戶端)渲染(CSR)
    • 盡量在後端(伺服器端)完成頁面渲染,讓用戶端取得已渲染好的內容。若必須使用 CSR 的話,建議優化項目如下:
    • 將重要的 JavaScript 最小化
    • 使用網站預渲染(pre-rendering)

 

 

 

首次輸入延遲時間 (FID)

FID

何謂FID?

你是否曾經點入一個網站,雖然有內容顯示,但無論你怎樣與網頁互動,網頁都沒有反應? Google 針對這樣的情形制定了 First Input Delay (FID,首次輸入延遲時間)這個指標。

FID,First Input Delay 是「首次輸入延遲時間」,計算使用者第一次與網頁互動(例如點擊連結或按鈕、打開式下拉選單、在文字對話框輸入文字等) 時的延遲時間。這項指標代表了網頁的互動與回應程度:在使用者嘗試與網頁互動時,網頁是否能馬上回應。

FID的衡量指標

  Good(速度良好) Needs improvement(需要改善) Poor (速度低落)
FID <=100ms <=300ms >300ms

如何優化 FID?

過多的 JavaScript 執行,是造成 FID 延遲的主因:當瀏覽器的主執行緒(main thread)在忙著執行 JavaScript 時,是無法回應大多數的網頁互動。所以 SEO 可以藉著優化 JavaScript 在網頁上的解析、編譯和執行方式將直接減少 FID:

  • 分割 long tasks(指執行 JavaScript 時網頁介面無法與用戶互動的期間) 成較小的非同步工作(asynchronous tasks)
  • 降低第一、三方的腳本執行與資料截取
  • 使用 Web Worker API,讓 JavaScript 可在背景執行
  • 減少 JavaScript 執行時間

本文為該系列的上篇,下篇(關於CLS 的解釋與實例、還有檢測工具)請點此連結

 

 

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人工智慧將照片變動畫,讓已逝親人"活過來"

 

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人工智慧揪感心!將照片變動畫,讓已逝親人眨眼微笑.

以色列公司開發人工智慧製作動態照片 讓已逝親人「活過來」眨眼微笑

你想過人工智慧可以為逝去的親人注入新的活力嗎?別擔心,這不是科幻電影中的可怕情節。

一家提供家族基因溯源、DNA 鑑定與線上族譜建立服務的以色列公司「MyHeritage」,日前公開了瘋迷社群網路的人工智慧應用服務「Deep Nostalgia」,使用者可以透過人工智慧合成技術,讓肖像照片「躍然紙上」,將原先靜止的照片變成動態影片,並添上靈動的表情,包括眨眼、微笑、點頭等等,照片中人物自然的神態彷彿具有生命力。

一家提供家族基因溯源、DNA 鑑定與線上族譜建立服務的以色列公司「MyHeritage」,日前公開了瘋迷社群網路的人工智慧應用服務「Deep Nostalgia」,使用者可以透過人工智慧合成技術,讓肖像照片「躍然紙上」,將原先靜止的照片變成動態影片,並添上靈動的表情,包括眨眼、微笑、點頭等等,照片中人物自然的神態彷彿具有生命力。

Deep Nostalgia運用人工智慧讓靜態照片變動態
AI 服務「Deep Nostalgia」運用人工智慧,讓靜態照片變動態。圖片來源:MyHeritage 官方網站。

服務名稱中的「Nostalgia」為中文「留戀、懷舊之情、對往事的懷念」之意。如果使用逝去親人的舊照片,看見他們活動起來、神態自然的樣子,讓人彷彿覺得已故的親人就在眼前,足以抒發緬懷之情。

說到動態相片,有人可能會想到 iPhone 和 iPad 設備上的「Live Photos」功能,可以捕捉按下快門前後數秒,並儲存成包含動態與聲音的「動態相片」。目的在於讓使用者拍照時不會錯失美好的一瞬間;但Deep Nostalgia可以將任何時間、地點、人物的照片變得栩栩如生,就是最新的智慧型手機也無法做到的了。

原本是為了開發「反識別」AI 技術

Deep Nostalgia 的 AI 技術部分,由同為以色列公司「D-ID」提供。D-ID 的初衷是為了幫助人們阻擋無所不在的臉部辨識技術、避免洩露真實個資,因而研究人臉識別技術。而後來延伸出其他應用方式,如這次的 Deep Nostalgia,是透過 AI 對照片進行動態處理,將人臉特徵對應到驅動程式上,進而實現「動態人像」。

「透過將照片和真人的臉部特徵相互對應,便能使 2D 的平面人臉生動起來。」 D-ID 官方表示,這項技術可以應用於歷史文物、博物館或教育上,讓歷史人物「復活」。

不只真人照片 經典名畫、古人畫像都能動起來

除了真人照片,也有許多人上傳知名歷史人物的肖像畫,即使是油彩繪製而成的古典油畫,透過人工智慧的「巧手」後也能宛如真人一般靈動可愛的動作。

  這也讓許多人聯想到知名奇幻作品《哈利波特》中,在魔法世界中所有照片都是動態的,照片中的人物也可自由移動,讓許多哈利波特粉絲直呼「AI 簡直就跟魔法一樣!」

MyHerita的人工智慧服務讓肖像畫變動態
MyHeritage的人工智慧應用服務,讓歷史人物的肖像畫動起來。圖片來源:MyHeritage 官方網站。

想使用Deep Nostalgia,只需在 MyHeritage 的網站一鍵上傳照片即可,照片轉換過程是完全自動的。不過有幾項限制,第一是若照片中有多位人物,也只能將一位人物的臉部轉化為動態;第二是只能將人物的頭部與頸部轉換為動態。

    MyHeritage現在可以註冊免費會員,但是如果想一次上傳5張以上照片,則需要付費成為訂閱會員了。

 

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本篇文章為下篇,想了解 Youyang Gu 這位年輕的人工智慧/機器學習專家的背景,以及他為何要使用人工智慧技術來預測 Covid-19 疫情,請點此連結了解事情始末!

 

不求複雜繁複,只要能做出精準預測的就是好模型

「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。
「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。

談到是如何建構預測模型時,Youyang Gu 表示他原先考慮了確診人數、住院人數等等許多因素之間的相互關係。但接著,他發現各州和聯邦政府的官方報告資料居然並不一致,其中較可信的資料是每日死亡人數。「其他機構的模型採用了很多種資料,但我決定用過去的死亡人數,來預測未來的死亡人數。」

這讓 Youyang Gu 的預測模型與其他預測系統相比之下十分單純,他表示這個決定是有原因的:「我把『死亡人數』作為唯一的輸入資料,有助於讓機器學習在雜訊中過濾出有用、可靠的資訊。」他表示,如果輸入的資料與事實不符,那麼資料越多,輸出的預測結果當然就越差。

從 2020 年 4 月開始,Youyang Gu 投入了幾千小時在這個工作中,人工智慧接連精準的預測結果也逐漸吸引到許多目光,其中不乏領域專家與權威人士。

準到美國疾管中心也採用

「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。
「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。

最早注意到 Youyang Gu 的專家是華盛頓大學生物學教授 Carl Bergstrom,他在個人 Twitter 上分享了 Youyang Gu 的模型。

接著,全球最大資料科學社群平台 Kaggle 與人工智慧教學網站 fast.ai 的創始人、在資料科學領域享有盛名的 Jeremy Howard 表示:「我看了 Youyang Gu 的網站和資料後覺得太神奇了。他是唯一一個真正去查看資料、並且做得正確的人,這是他為什麽成功的原因。他是迄今為止唯一認真做這件事的人。」

最後,美國疾病管制與預防中心也也在其網站上發布了 Youyang Gu 的預測資料!這之後,他的網站達到了空前的瀏覽數,每天都有數百萬人的人造訪,來看他的預測。

疫情之下的另一種可能

儘管獲得了許多掌聲與讚美,但去年 11 月時,Youyang Gu 決定要結束他現階段的任務。

但他不是要完全結束他用心經營的計畫,而是打算休息一段時間,邁向新的階段。接下來,他打算將目標放在預測「美國有多少人口確診」、「疫苗推出的速度有多快」、「美國何時能達到群體免疫」等等。他預測今年 6 月,約有 61% 的美國人口會獲得一定程度的免疫力——無論是來自疫苗還是因為曾經感染。

Youyang Gu 表示,他過去一直希望他的工作能對社會產生巨大貢獻,並且能避開政治、偏見以及大型組織有時候不得已的負擔。他也表示,在疫情爆發的這個特殊情況下,有很多缺點可以透過和他一樣背景的人來改善。

Youyang Gu 的故事,打破了很多人對工程師或理工背景專業人士的既定印象,很多人沒有想到在對抗 COVID-19 疫情的全民戰爭中,還有這種善用人工智慧技術的方式貢獻一份力,成為了另類的抗疫英雄。

 

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疫情大流行至今已一年有餘,許多人都迫切的想知道,究竟要到何時疫情才能趨緩?什麼時候才能恢復正常生活呢?

在沒有絕對可信預測機制的當前,一位沒有醫學背景的 27 歲資料科學家「Youyang Gu」憑一己之力,做出了精準度遠超過專業機構的人工智慧預測模型,更讓美國知名新聞機構彭博社(Bloomberg Businessweek)稱他為「COVID-19 資料的超級巨星」。

美媒《彭博商業周刊》譽27歲的Youyang Gu為「COVID-19 資料的超級巨星」
美媒《彭博商業周刊》譽27歲的Youyang Gu為「COVID-19 資料的超級巨星」

在介紹這位年少有為的 Youyang Gu 之前,先讓我們話說從頭、把時間倒回 2020 年年初。

英美兩大專業機構 預測新冠疫情失準

當時新冠疫情已然爆發,在各國之間大流行,每個人都想知道冠狀病毒接下來造成的影響會有多大。當時多數人都將期望放在兩家專業機構建立的預測系統:一是倫敦帝國理工學院(Imperial College London),二是位於西雅圖的健康指標與評估研究所(IHME)。

但這兩家備受期待的機構,卻產生了截然不同的預測結果。倫敦帝國理工學院警告說:「到夏季時,美國的死亡病例可能會達到 200 萬人」;相較之下,IHME 的預測則保守許多:他們估計到 8 月時,美國死亡人數約為 6 萬人。

但後來事實證明,兩者都離實際數字頗有差距──8 月初時,美國的死亡人數約為 16 萬人。

一般民眾可能感嘆個兩句「結果居然這麼差這麼多!」就置之腦後了,但對於有專業數據分析背景的 Youyang Gu 來說,這件事成為他展開未知旅途的契機。

以機器學習來理解資料

在看到專業機構的結果後,Youyang Gu 毅然決然地選擇自己打造出一個使用人工智慧來預測疫情死亡人數的模型。2020 年 4 月中旬, Youyang Gu 僅僅耗費了一週的時間,就建構出預測模型,還架好了可以展示預測結果的網站,取名為「covid19-projections.com」。

預測Covid-19結果的網站:covid19-projections.com
預測Covid-19結果的網站:covid19-projections.com

即使他沒有任何醫療或公共衛生的專業背景,但他認為用演算法進行的資料預測分析──正也是他的專業──可以在此時大展身手。「我就是單純地認為,數學和統計知識可以應用到生活中的任何方面,那當然也可以用在預測疫情。」Youyang Gu 表示。

Youyang Gu 大學和碩士皆畢業於 MIT,擁有電腦科學與數學雙學士學位、電腦科學的碩士學位,畢業後則進入遠近馳名的 MIT 電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL),在 NLP 小組中進行了一年的研究,並在 NLP 領域的頂尖會議「EMNLP」上發表論文。從此他開始接觸大數據,也開始累積建立統計模型、預測數據的能力。

隨後他離開校園,進入金融行業,為銀行的高頻交易(英語:high-frequency trading,HFT,指利用電腦以快於毫秒的速度快速押注買賣股票、期貨等,從那些人們無法利用、極為短暫的市場變化中尋求獲利的自動交易系統。)系統編寫演算法,而金融交易資料講求的精準與量化,使 Youyang Gu 建造模型的能力與對資料處理的理解又更上層樓。離開金融產業後,他進入了體育界,繼續進行大數據領域的研究,這讓他除了懂得更加精準地建模,也累積了能應對全新領域的跨學科經驗。

Youyang Gu 表示,他的專長是「使用機器學習來理解數據,將資訊與雜訊分離,並做出準確的預測」。

準到怕!人工智慧預測死亡人數幾乎命中

▲ Youyang Gu 親自講解自己一手打造的 Covid-19 預測網站

重點來了,那 Youyang Gu 使用機器學習技術的預測結果如何呢?

在模型建立完成後,他預測了 5 月 9 日美國將有 8 萬人死亡──而當天的實際死亡人數總計為 79,926 人!這個極微小的誤差,與 IHME 預測的「2020 整年的死亡人數不超過 8 萬」相比,真可以說是神準至極了。

接著,他預測在 5 月 18 日死亡人數會達到 9 萬,而到5 月 27 日,人數將達到 10 萬。後來比對當天的實際人數,都相差不大、十分精準。除了數據資料外,Youyang Gu 也考量許多現實情況,例如當時有許多州從封鎖狀態轉為開放,於是預測到將出現第二波大規模的感染和死亡案例。

Youyang Gu 是用了什麼特殊的方式,讓疫情預測如此神準?請見下篇!連結點此。

 

 

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3款人工智慧彩妝,替妳量身訂製且可立馬試妝

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3款人工智慧彩妝,替妳量身訂製且可立馬試妝!感覺很厲害!

隨著 Covid-19 疫情如火如荼蔓延,全球眾多國家推行居家防疫,增加了女性到商場試妝、購買的困難度。一些彩妝大廠因而導入人工智慧,透過遠端試妝、下單,甚至是虛擬彩妝或居家客製化保養品為解決方案。

膚質差難上妝?人工智慧 PERSO 替你客製化保養品與彩妝

▲ L’oreal 推出的「Perso」裝置可藉由人工智慧技術分析肌膚狀態後,客製化專屬的保養彩妝品。

照著美妝 KOL 網紅、youtuber 的建議,卻畫出悲劇底妝? 萊雅 L’oreal 推出的「Perso」裝置可藉由人工智慧技術分析你的肌膚狀態後,讓裝置內存的保養品、三款粉盒,自動調配出合適的保養品以及調製出合適色調的粉底。

「Perso」曾於 CES 2020 展示過,使用者能透過手機的藍芽連接該裝置,並使用 APP 操作。
「Perso」的人工智慧除了可依照使用者的皮膚狀況調配出保養品、粉底外,也能讓你於手機上的圖片選取唇色,讓「Perso」使用內置的唇膏混合出圖片中唇膏的顏色。

人工智慧x臉部辨識:遠端開會隨時自帶彩妝好氣色

▲ 透過資生堂與微軟聯手推出的「Tele Beauty」裝置,就算是素顏也能自帶精緻妝容參加線上會議。

因應尚未歇息的新冠肺炎疫情,全球已有許多公司正進行遠端工作方式,以預防新冠病毒的接觸傳染。

即便是在家工作,在視訊上還是要保持乾淨體面的面貌示人,才能顯現出工作的專業。因此日本微軟與資生堂攜手合作「Tele Beauty」人工智慧應用功能,透過臉部辨識技術,使用者使用商用版 Skype 開會時,能自帶被修飾過的好氣色、甚至是職場上的精緻妝容。

透過「Tele Beauty」的人工智慧,女性工作者在線上開會時,隨時都能保持服貼的精緻妝容、而男性透過此 AI 功能,則能保持好氣色。

口紅顏色不跳 tone!可藉整體造型遠端挑口紅的香奈兒 App

香奈兒(Chanel)推出 Lipscanner App,讓消費者可藉由相機拍攝衣物、包包顏色,為消費者在同品牌眾多口紅色系中挑選合適顏色、也能虛擬試妝,方便消費者遠端挑選口紅並線上下單。

照目前局勢看來,疫情可能還會持續一段時間。Covid-19 也影響了人際互動、工作、生活,消費模式也由實體轉為線上,連過去必須親自試用的彩妝產品也不例外。未來,會有更多的廠商導入人工智慧、臉部辨識、甚至是 AR/VR 等科技,讓消費者能透過線上挑選、試用、購買等。


SEM新訊-谷歌將於四月停用展示型購物廣告

部分 SEM 從業人員已在二月底收到來自 Google 官方的 Email (如下圖所示),告知四月一日起即將停用展示型購物廣告 (Showcase Shopping ads),Showcase Shopping 廣告群組也會隨之被移除,原有的 Showcase Shopping 版面將成為產品購物廣告 (Product Shopping Ads) 群組的一部分。不過廣告客戶仍然可在帳戶報表中找到已刪除廣告和廣告群組的成效資料。

Google 展示型購物廣告:簡史

Google 曾表示:過往的產品搜尋行為中,就有 40% 是使用者輸入廣泛關鍵字 (只有商品名稱,無提及品牌或更細微的訊息) 來搜尋。而誕生於 2016 年的展示型購物廣告 (Showcase Shopping ads) ,就是針對這樣的搜尋行為而生,採用多圖像的顯示方式來展現商家的精選商品,宛如商店街的櫥窗般展示商品。展示型購物廣告多在用戶輸入沒有品牌字眼、廣泛的關鍵字時出現,例如「夏天洋裝 (summer dress)」等字詞,如下圖所示:

2018 年, Google Ads 將展示型購物廣告 (Showcase Shopping ads) 加入影片展示功能,如下圖:

隔年,展示型購物廣告也出現在 Google 圖片、Google 探索 (Google Discover) 和 YouTube 的動態消息中。同年三月亦在 Gmail 中展示。在此之前,購物廣告導入 Gmail 只能透過智慧購物廣告活動 (Smart Shopping campaigns)。

展示型廣告即將消失 SEM從業者如何接招?

現役的 SEM 從業人員要如何因應這次的 Google Ads 變動?PPC 廣告代理商 Take Some Risk 的創辦者就表示:過去展示型購物廣告確實為他們帶來不少業績。所以這次 Google 要移除 Showcase 廣告「在此我們將會受損失 (we’re losing out on that)」。他表示需要檢視廣告帳戶中是否還有其他地方,能幫助他們提升銷售業績。

隨著此次 Google Ads 的變動,過往主要業績來自展示型購物廣告的用戶、SEM 從業人員們,必須趁早重新擬定廣告策略了。


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SEO新訊-谷歌搜尋可能會減少顯示精選摘要

SEO新訊-谷歌搜尋可能會減少顯示精選摘要

 

SEO 新訊來啦!!最近谷歌搜尋可能會減少顯示精選摘要,對網頁優化有興趣的你一定要看看!

4種SEO工具都顯示:精選摘要出現在SERP的頻率下降

許多追蹤 Google SERP(搜尋結果)的 SEO 分析工具如 Moz、RankRanger、SEMRush 與 SEOClarity 的數據都顯示:自今年二月 18 日起,「精選摘要(Featured Snippet)」在 Google SERP(搜尋結果頁)中的顯示機率明顯下降。
精選摘要的範例
精選摘要的範例-以關鍵字「most intelligent cats」為例
雖然這些 SEO 都是追蹤不同的關鍵字詞組,出現的精選摘要也不盡相同,但是數據如下圖所示,Featured Snippet 在 SERP 出現的頻率均呈下降趨勢:

Moz

SEO工具Moz顯示精選摘要出現在SERP的頻率下降
SEO 工具 Moz 顯示精選摘要出現在 Google 搜尋結果頁的頻率由 7.5% 下降至 4.5%。

SEMRush

SEO工具SEMRush顯示精選摘要出現在SERP的頻率下降
SEO 工具 SEMRush 顯示精選摘要出現在 Google 搜尋結果頁的頻率由 6.9% 下降至 5.1%。

RankRanger

SEO工具RankRanger顯示精選摘要出現在SERP的頻率下降
SEO 工具 RankRanger 顯示精選摘要出現在 Google 搜尋結果頁的頻率由 9.5% 下降至 8.5%。

SEOClarity

SEO工具SEOClarity顯示精選摘要出現在SERP的頻率下降
SEO 工具 RankRanger 顯示精選摘要出現在 Google 搜尋結果頁的頻率,二月 12 日與二月 18 日各下降了約 10% 左右。

SEO如何因應?先看網站在SERP上的排名!

假如你的網站搶佔到精選摘要版位,並藉此獲得許多流量的話,這樣的狀況可能會影響到你的網站流量。現在就檢查一下你那曾經得到精選摘要版位的網頁,是否還出現在搜尋結果中吧!倘若沒有出現、而那網頁仍在搜尋結果中居首位的話,則可能還不需做任何變動;但假如名次是下降的話,則代表你可能需要添合適且相關的結構化資料(Structured Data),讓 Google 能更快速了解你的網站內容,進而在搜尋結果頁上提供更豐富的資訊,提高使用者點擊的意願! 那精選摘要的顯示頻率,還會持續下降嗎?根據 SEO 權威媒體 Search Engine Land 所述,這有可能是 Google 暫時性的 bug——未來可能會再次顯示這些精選摘要;或者,這也可能是 Google 的刻意更改。


 

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