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GA到GA4: 掌握網站數據分析新工具的技術原理與商業思維

為了解決google網域購買的問題，作者張秉祖 這樣論述：

快速上手 GA 4，建立工具操作與商業經營的緊密連結！ 　　GA 4 與通用版 GA 的異與同 　　企業的導入策略與步驟 　　報表結構與數據判讀 　　「事件導向」的數據模型 　　手把手完成 GA 4 事件相關的設定 　　GTM 簡介 　　深入解析 utm 參數的應用 　　以 AI 為基礎的豪華版「探索」分析圖表 　　以數據分析支撐商業決策的實例探討 　　Google 分析 (GA) 雖然已是大部分企業的標準配備，但因為工具的複雜與善變，讓不少有多年經驗的使用者，仍然覺得難以親近。而新版 GA 4 問世，數據模型的跨代改變，複雜度遽增，更加深了大家的焦慮感。 　　但如果使用工具時，除

了操作，還能夠細究其技術邏輯，深入理解工具反映的商業概念，則會發現複雜、善變的背後，其實有一定的脈絡可循。 　　本書的設計，以技術架構為經，透過實作範例，完整執行 GA 4 事件設定與進階分析流程，讓負責操作的朋友，可以與通用版 GA 無縫接軌，快速上手；同時以商業策略為緯，詳細解釋了 GA 4 各種功能與報表，在商業情境中的具體意義與應用策略，讓無需動手的決策人員，也可以透過本書，具體瞭解 GA 4 到底在做什麼。  

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社群媒體時代之商標保護及權利行使——以Hashtag為中心

為了解決google網域購買的問題，作者李瑞涵 這樣論述：

社群媒體之蓬勃發展改變了商業環境，作為內容分類工具的Hashtag也被廣泛使用在商業活動當中，Hashtag標識之商標申請案隨之增加，惟因我國目前尚無相關審查標準，故產生商標保護的不確定性。本文分析美國和我國Hashtag商標之申請註冊情形，認為Hashtag之商標保護有助於商標權利之行使和布局，言論自由則應屬於權利範圍及侵權認定之考量。關於商標之保護要件，本文認為Hashtag標識並無功能性原則之適用；再者，Hashtag標識本身得發揮指示商品或服務來源之功能，或就標識整體取得後天識別性。故Hashtag具有商標保護之適格性。另一方面，Hashtag型態之商標利用行為得否認定為商標侵權，將

真正影響商標權人之權利保護，以及社群媒體使用者之行為準則。我國於2019年出現首則Hashtag侵害商標權之案件，然相較於美國多數實務，不僅判斷之結果及重點不同，判決更涉及先前技術之侵權認定爭議，應證修正後之商標法仍不足以應對新興商標利用行為。本文分析並檢討我國商標權侵害之各要件，並提出應調整之處。首先應擴大商標侵權使用之認定，在行銷目的之判斷融合商業性言論之考量。再者，應以混淆誤認之虞為侵權認定之核心，細緻化傳統混淆誤認之虞因素之審酌，依個案綜合考量社群媒體情境及內容呈現方式。Hashtag之商標侵權亦應考量權利之限制。我國商標法應調整不同合理使用類型的定義以及操作標準，Hashtag之指示

性合理使用則強調精確關係表達之審酌。被告並不得以功能性使用為侵權行為之抗辯。最後，本文綜合申請註冊情形、司法實務及社群媒體平台政策之概況，提供標識申請人以及商標權人於社群媒體中行使權利之方向。分析申請人標識選擇之考量，以及商標權人於社群媒體中之商標管控策略。希冀能夠釐清商標法因應新時代及利用型態之方向，以供標識申請人、商標權人以及社群媒體使用者遵循之標準。

爆賣產品這樣來!前Google創新主管用小投資測試大創意的實用工具書

為了解決google網域購買的問題，作者阿爾伯特‧薩沃亞 這樣論述：

努力把產品做好之前，先確認你做對了產品！ 當一個新點子的失敗率高達90％， 當市場調查與競品分析都成效有限， 當公司無法確認問題是否出在行銷、通路或製造流程， 該如何在著手執行前，驗證這個點子是否行得通？ 導致市場調查與資訊蒐集失敗的四大原因 1. 溝通曲解：你在腦海中想像的概念，可能跟傳達出來的有落差 2. 不擅預測：人類非常不會預測自己是否會使用新產品或服務，因此市調和焦點團體常常失真 3. 不付代價：非合夥人或投資人，不用切身參與，提出的意見常常沒有經過審慎思考 4. 確認偏誤：針對這些受偏見影響得來的意見，會加深我們對點子的錯誤判斷 前Google創新主管阿爾伯特‧薩沃亞（A

lberto Savoia）， 領導過諸多創新專案，深諳如何用最低成本的「前型」（pretotyping）， 在產品開發前用最小風險的方式， 獲得最具參考價值的第一手數據， 打造下一款引爆最大商機的產品！ 案例：假門前型 想書寫專業松鼠書籍的作家，先買下SquirrelWatching.com的網域，接著用免費的網站設計工具建立網站雛形，上面有基本的選單與購買鍵，可以藉此測試有多少人會搜尋、連結、甚至點擊選單，進而知道基本的松鼠愛好者市場。 案例：土耳其機器人前型 創業家為了測試在洗衣店設置摺衣機的成功率，便在投入資源開發機械或功能前，先在洗衣店設置人工摺衣服務，進而得到「有多少比例的人願

意支付多少錢使用摺衣服務」的實用資訊。 在為自己的構想冒險之前，要確定目標客群願意為你付出代價！

以人工智慧透視學術研究商業化對智慧學習影響之研究

為了解決google網域購買的問題，作者李昊餘 這樣論述：

第三次人工智慧 (Artificial intelligence, 革命性地崛起，人類科技躍升 智 慧世代 儼然成為進行式。海量數據主要由 智慧型行動個人裝置 經由聯網活動，以及物聯網感知裝置所接收之訊息組成 透過網際網路雙向傳遞，產生各式 結構化、半結構化 與非結構化數據 ；經由人工智慧系統框架演算法，分析海量數據中所蘊藏富含價值之資訊，將其辨識、擷取、分群、歸納，藉此達到預判以及系統自我學習目的，其結果具有高度精準性以及高可信度。各國相繼提出高科技生 產策略，其建構於人工智慧主體的系統 關鍵技術 。 實證 研究指出， 物聯網 (Internet of things, 技術作為鏈結虛擬與實

體媒介，能有效雙向傳遞接收之數據以及下達決策指令，且具有可靠性、完整性與即時性。導入產業媒合相容 特性之商業模式， 技術框架具 高信度決策輔助， 能實質 提升產業營運績效。近年 來 科技革新產業面臨轉型或 升級 ，系統框架結合管理學理論模型建構 ，以 學術研究商業化模式 作為 技術 導入 切點，勢必 影響 各行 百業 之 商業模式與經營策略 。 學術研究機構具有前端創新性研究能量，整合 實務 技術 以實現 科技 創新、管理創新 以及價值創新三面向 ，並以擴散創新為主要表現手段 。本研究採以雙架構 量化研究 方式 利用層級分析 Analytic h ierarchy p rocess ,AHP

方法， 建構智慧化層級架構評估準則之優先發展權重排序，並 尋求替代方案之可行性 利用 結構方程模式 Structural equation modeling, SEM 方法， 檢驗 學術研究商業化構念對於智慧製造、智慧學習之結構關聯性 並 驗證本研究提出假說 。 AHP 問卷共回收 146 份有效樣本， SEM 問卷共回收 2 30 份有效樣本。兩份問卷皆獨立且於不同時間序進 行調查，樣本歸類以產業及學界且平均分布狀況良好 ，調查結果具代表性 。研究結 果顯示，層級架構替代方案以智慧學習權重最高，其優先發展 排序第一位，其次為學術研究商業化； 學術研究商業化對智慧製造有正顯著影響，學術研究商業

化對智慧學習具正顯著影響，且服務創新於物聯網對學術研究商業化具完全中介影響效果 ，而智慧資本於人工智慧對學術研究商業化不具中介影響效果 。由此可見，研究成果透過學術研究商業化實質影響智慧化應用端。