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「用心服務每位客戶,滿足客戶所有客製化行銷需求,我們的服務理念。」 業界17年專業數位行銷公司,有別於市面行銷公司,我們不做外包廠商,要做「專屬於您品牌」的兼職行銷團隊! 專營「品牌知名塑造、數位廣告操盤、社群內容經營、數據分析追蹤、Martech科技行銷」
極致數位行銷的沙龍
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與您分享台灣行銷代理商的真實日常&行銷知識 - 「用心服務每位客戶,滿足客戶所有客製化行銷需求,我們的服務理念。」 業界17年專業數位行銷公司,有別於市面行銷公司,我們不做外包廠商,要做「專屬於您品牌」的兼職行銷團隊! 專營「品牌知名塑造、數位廣告操盤、社群內容經營、數據分析追蹤、Martech科技行銷」
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極致數位行銷的沙龍
2025/04/02
在做數據分析時,很多人會犯下一個錯誤,就是 「短期行銷」和「長期行銷」,沒有分開規劃
在做數據分析時,基本的原則是 「將好的流量放大,不好的流量減少」 這個觀念很多人都懂 但操作時,很多人會犯下一個錯誤 就是 「短期行銷」和「長期行銷」,沒有分開規劃 短期行銷,例如「廣告行銷」 長期行銷,例如「內容行銷」 例如,很多人常看到「廣告行銷」的成效比較好
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2025/03/26
新手學習 SEO 優化,一定要均衡發展,「不因某些項目而起,也不會因某些項目更新而落」
新手學習 SEO 優化,一定要均衡發展 因為過去遇過太多新人,學了一些偏方, 發現有效後,就全部文章 All-In 例如: 塞關鍵字、CSS隱藏、購買外鏈、內容抄襲換字、AI生成 機器人點擊操縱、頻繁更新日期、內容拼湊、複製網站 .... 這些偏方,有沒有效? 當然有效,很多我
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2025/03/19
FB廣告知識: 廣泛投放,其實有兩種、(1)「高效速成受眾」下的廣投、(2)「原始受眾選項」下的廣投
FB廣告知識 廣泛投放,其實有兩種 🔰 (1)「高效速成受眾」下的廣投 🔰 (2)「原始受眾選項」下的廣投 所謂的廣投,指的是,完全不設定受眾細節 直接交給演算法,自動尋找受眾 以上兩種,都屬於廣投,差別在哪呢? 差別再於「既有受眾訊號」利用程度不同 如果
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2025/03/14
自 2025 年 4 月起,Google 代碼管理工具容器會自動載入 Google 代碼
最近有下 Google 廣告的人,都有收到這封信 「自 2025 年 4 月起,Google 代碼管理工具容器會自動載入 Google 代碼」 簡單說就是 很多人埋設 Gads 轉換代碼時, Google Tag (基礎代碼) 並未先觸發 代碼埋設有個基本常識, 基礎代碼
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2025/03/13
想提升 SEO 的流量與排名,其中最基礎,屬於打底型的工作就是 「增加文章的關聯性」
想提升 SEO 的流量與排名 要做的工作非常多 其中最基礎,屬於打底型的工作就是 「增加每篇文章,與關鍵字的關聯性」 達成的方式就是做到「主題圍繞」 有以下一些重點: 🔰 (1) title、discription、h1,都置入關鍵字 許多人常說,不要亂塞關鍵字,但最
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2025/03/04
FB廣告,何時該使用「廣投」呢?
FB廣告知識 廣泛投放 ( Broad Targeting ) 「廣投」是 FB 廣告投放中的一種方式, 指的是 幾乎不設定 受眾條件, 有時甚至「性別、年齡」也不設定 讓自統自動去尋找適合的受眾 「廣投」可以說是「不設定」, 也可說,目標就是「全體受眾」 「
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2025/02/26
如何在 Google 購物中,獲得 免費產品曝光? 很多人會誤以為,出現在購物搜尋結果, 就一定要付費
如何在 Google 購物中,獲得 免費產品曝光 ? 很多人會以為,若要出現在「購物」搜尋結果中, 就一定要付廣告費,是這樣沒錯啦 但其實下方區塊的曝光,都是免費的 只要在 Merchant Center 中設定好產品資訊 ( 設定好 product feed ) 然後在
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2025/02/21
為什麼 新聞網站、部落格,要塞一堆廣告? 難道不會引發讀者反感嗎?
為什麼 新聞網站、部落格,要塞一堆廣告? 難道不會引發讀者反感嗎? 這個問題,我從以前就一直在思考 直到我自己申請過了 Google Adsense,賺取廣告收入時, 才發現,原來 「把廣告數量增加 10 倍後,收入就直接增了好幾倍 」 原因是 🔰 (1) 機制是
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2025/02/19
Meta 新政策:「臉書直播影片,將只保留30天後,自動刪除」,要備份的要快
Meta 宣布 「臉書直播影片,將只保留30天後自動刪除」 以前臉書的直播,都會被無限期儲存, 但 2/19 日,Meta 發布新聞稿稱 以後臉書的直播影片,將在播出結束後, 30天一到,就會被系統自動刪除 在刪除前,用戶會收到 電子郵件 與 App 通知 詢問用戶,是
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2025/02/19
「軟體工程師的工作數量,已經雪崩了」, 以後還要學習寫程式嗎?
以後還要學習寫程式嗎? 從這張圖就可以看到 「軟體工程師的工作數量,已經雪崩了」 隨著 AI 越來越發展成熟,軟體工程師的工作數量,變得越來越少 為什麼? 要知道在以前,做翻譯、文法修正、文案撰寫、錯字修正、 關鍵字發想、情緒辨識、資料分析、語意搜尋、聊天問答... 以
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