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搜尋引擎排名2020的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦鈴木將司寫的 第一次學SEO就上手 和權自強的 這樣行銷就對了：老闆主管一定要懂得數位行銷竅門與地雷都 可以從中找到所需的評價。
另外網站2020全球搜索引擎市场份额排行榜 - 知乎专栏也說明：最近松松编辑杰哥从全球知名流量统计平台“Statcounter”挖掘到，全球2020搜索引擎市场份额排行榜正式公布，对比2019全球搜索引擎排名略有变化! 根据杰哥对2020全球搜索 ...
這兩本書分別來自碁峰 和讚點子數位行銷公司所出版 。
國立臺灣科技大學 科技管理所 劉華美所指導 黃山的 中國大陸反壟斷法之研究 - 以人工智慧演算法為核心 （2021），提出搜尋引擎排名2020關鍵因素是什麼，來自於中國大陸、演算法、反壟斷法、百度案、阿里巴巴案。
而第二篇論文國立雲林科技大學 資訊管理系 黃錦法所指導 黃靖媛的 應用情感分析於電子商務網站買家評價之研究-以蝦皮網站為例 （2021），提出因為有 情感分析、買家評價、資料分類、機器學習、深度學習的重點而找出了 搜尋引擎排名2020的解答。
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第一次學SEO就上手
為了解決搜尋引擎排名2020 的問題，作者鈴木將司 這樣論述：
零基礎也能學得會SEO 本書將會帶領讀者了解搜尋引擎對部落格文章的評分機制，之後再學習文章的寫作方式，以提昇Google與Google搜尋用戶對文章的評價。無論是接下來打算開始經營部落格的初學者，或是完全沒有SEO相關知識的SEO初學者，都可以在本書的引導下從零開始學習。 找出增加流量，帶來商機的方法 曾經寫過部落格文章卻達不到預期成效，或是企業為了尋找潛在客戶而嘗試經營部落格，卻沒有獲得相應的商業效益，都可以從本書找到原因與解決方法。 本書可以精彩內容包括： ．瞭解搜尋引擎如何進行評分 ．如何構建你的網站以利於SEO ．學習如何撰寫有利於SEO的主題文章
．如何在社群網站上推廣你的文章 ．透過日誌分析來改進你的文章
中國大陸反壟斷法之研究 - 以人工智慧演算法為核心
為了解決搜尋引擎排名2020 的問題，作者黃山 這樣論述：
演算法的出現給予了電子化交易重大的影響，許多企業採用演算法來維持自己的競爭優勢，以達到利益最大化。然而其中許多行為卻嚴重限制了競爭，這對已經存在許久的競爭法與執法機關而言，變成了一個急需解決的課題。中國大陸在近幾年躍身成為世界科技強國，對於人工智慧的研究更是不遺餘力。從80年代開始，中國大陸致力發展電腦科技。中國大陸作為世界大經濟體之一，相較其他先進國家而言，競爭法的設立慢了許多。經過各方努力，總算有屬於自己的反壟斷執法標準後，卻又面臨到演算法崛起的競爭。本研究透過文獻分析法，分析並整理中國大陸目前的演算法發展程度，再藉由分析中國大陸著名壟斷案件 - 「百度案」以及「阿里巴巴案」，來探討目前
中國大陸對於演算法與反壟斷的困境與改革方向。其後整合各國反壟斷執法機關針對演算法的因應態度，與中國大陸進行對比。結論則是整理了目前演算法的概況與在中國大陸的發展，並總結了演算法與反壟斷之間的影響後，提出建議。
這樣行銷就對了：老闆主管一定要懂得數位行銷竅門與地雷
為了解決搜尋引擎排名2020 的問題，作者權自強 這樣論述：
網路社群行銷實戰攻略．愈早研讀損失愈少 在這個瞬息萬變的時代，找到對的行銷方式是每家企業必要的課題。行銷很重要、品牌很重要、會員經營很重要……作者分享他多年實戰經驗，從行銷定位開始談起，一路寫到實際操作面，以淺顯易懂的方式，讓你輕鬆走進行銷大門。 這本行銷祕笈，每一步都精準打擊到痛點，教你避免行銷地雷，從行銷定位到網站建立、SEO操作、FB粉絲頁、LINE官方帳號，甚至部落格的撰寫、youtube頻道等數位行銷工具的應用及經營，作者手把手的一次講給你聽。很適合想做好行銷卻又不知方向的人來入門，更是從新手到資深行銷人都可以獲得極大收穫的行銷參考書籍。
應用情感分析於電子商務網站買家評價之研究-以蝦皮網站為例
為了解決搜尋引擎排名2020 的問題，作者黃靖媛 這樣論述：
在COVID-19疫情的影響下，讓電子商務網站的銷售量大幅增加。許多買家會透過文字評價和星級評價來分享對商品的看法，這些分享對潛在消費者的購買決定帶來了很大的影響，因此賣家對於買家評價更加的重視，並引起許多賣家利用獎勵的方式吸引買家去評價。過去有研究指出，星級可能無法完全捕捉評價中的極性訊息，因此本研究應用情感分析於蝦皮網站的買家評價，並利用評價內容將評價資料進行情感指數分析，希望能找出星級評價和評價內容不對等的買家評價，並且探討不對等買家評價對情感極性分類是否有影響。 本研究首先爬取蝦皮網站的買家評價作為實驗資料，並且將爬取的資料做前處理，接著進行星級情感極性分類評估及情感指數極性分類評
估，最後再進行情感指數極性分類結果比較。本研究的情感極性分類評估有Word2Vec與Doc2Vec兩種向量轉換方法，並使用SVM、MLP、CNN、LSTM及Bi-LSTM，總共5種分類方法來進行情感極性分類。實驗結果顯示，在星級情感極性分類為分三類和分兩類下，向量轉換不管為w2v或d2v的分類結果差距皆不大；在向量轉換為w2v和d2v的情況下，星級情感極性分類為分兩類皆比分三類好；接著在情感指數極性分析中確實找出了星級評價與情感指數評價分類不對等的評價資料，而在情感指數極性分類評估下，向量轉換w2v與d2v的結果也差距不大；最後星級情感與情感指數極性分類結果比較，不管在向量轉換為w2v或d2v
的情況下，情感指數極性分類(不含不對等評價資料)皆比星級情感極性分類(含不對等評價資料)好，因此不對等買家評價對情感極性分類是有影響的。