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我也要當 YouTuber(第二版)：百萬粉絲網紅不能說的秘密 - 拍片、剪輯、直播與宣傳實戰大揭密

為了解決google快訊設定的問題，作者unknow 這樣論述：

　　直播主也推薦，YouTuber實戰第一指名！    　　102個打造爆紅頻道的經營攻略，  　　百萬粉絲不是夢！    　　‧會搞笑也要會動腦，隨時收集創意，拍片發想主題更容易！  　　‧建立頻道還要會優化，才能聰明管理影片，做好自己的品牌！  　　‧影片拍好不只要剪輯，還要懂得做效果，這樣才有渲染力！  　　‧不用專業剪輯軟體，也可以玩出YouTuber級影音！  　　‧讓直播提升粉絲熱度，製造亮點，直接圈粉變鐵粉！  　　‧不是網美、不用化妝也能秒變身，直播即時美顏最上鏡！  　　‧搶鮮首播，提高黏著度，炒熱活動話題！  　　‧不需傻傻打字，一招自動轉字幕省時又省力！  　　‧宣傳

行銷一定要懂，頻道與影片曝光秘技，增加訂閱率！  　　‧看懂數據分析，抓住粉絲的心，投其所好，才能把流量變現金！  　　‧想當網紅，就要知道業配、如何獲利、如何處理負面留言…這些Q&A    　　第一本YouTuber全面實戰攻略，火力全開最新版！  　　從素人到YouTuber，這些秘技用起來！    　　新世代的夢想行業YouTuber、直播主、業配到底是什麼？如何開始與維持？當正職容易嗎？拍拍影片就可以嗎？本書讓你一次了解YouTuber全貌，從心法到實戰全面解秘。不管是才想入行或是入行了還在摸索的你，不用跌跌撞撞自己來，輕鬆當YouTuber，朝夢想出擊！    　　■YouT

uber網紅熱情要有  　　高曝光度背後有著不為人知的秘辛，隨時想哏找話題，定時上傳影片與互動，才能擄獲粉絲的心！    　　■拍片後製頻道優化站穩排行  　　要人氣還是要從影片與頻道開始，用免費軟體快速剪輯，做出炫麗轉場效果、亮點縮圖設計、自動轉字幕，輔以品牌浮水印、資訊卡加強品牌印象，以及頻道播放清單、建立頻道形象、社群媒體互相分享串連、提升影片在YouTube搜尋的排名，快速吸引觀眾目光，提升訂閱量。    　　■實況直播發布首播炒熱話題  　　讓直播完美呈現，錄製直播影片、管控畫面、套用濾鏡…等技巧，搭配美顏軟體讓氣色加分、置換背景一次滿足，還有直播同時可看畫面、聊天訊息與自拍的網紅串

流大招不可少。    　　■掌握數據分析流量賺取收益  　　善用數據分析了解觀眾喜歡看哪些影片？什麼時間點上傳最有效益？哪個主題才接地氣？了解觀眾組成結構並投其所好，藉此提升曝光次數，創造流量拼現金。    　　■疑難雜症省去摸索即時解決  　　遇到不理性留言要怎麼辦？什麼時候公開影片？要怎麼賺取收益？有哪些收益方法？要不要找經紀人？稅要怎麼算？...搞懂這些問題，找到最適合自己的YouTuber之路。    　　【超值附加學習資源】範例檔、更多剪輯軟體介紹、免費中文字型與音訊素材取得教學

google快訊設定進入發燒排行的影片

數位音頻學習行動應用程式介面使用性評估―以 Apple Podcast 為例

為了解決google快訊設定的問題，作者鄭宇真 這樣論述：

受益於資訊科技高速發展與新技術簇擁下，帶來無所不在的數位學習環境。其中，以聽覺為主，提供多元性內容的數位媒體Podcast （播客）平台可適用於通勤、運動者等零碎時間進行學習更接近使用者聽覺體驗，因此，Podcast的操作介面設計與使用性更顯得重要。本研究依據文獻蒐集與分析針對市占率最高的蘋果智慧型手機iOS系統內建Apple Podcast App為研究主題，以不同學科分類（人文、社會、科技）的在學學生為對象，探究使用Apple Podcast App於介面操作所產生之績效差異。本研究藉由焦點團體法探究Apple Podcast App於娛樂性、知識內容功能上之需求，並據以設定典型工作項目

及步驟。再者，運用績效量測法進行使用性測試，依據實驗分析結果顯示：（1）不同性別受測者對Apple Podcast App介面使用之操作時間與錯誤次數績效沒有顯著差異；（2）不同學科分類背景受測者對Apple Podcast App介面使用之操作時間績效具統計顯著性，且人文類與社會類的受測者在操作「調整節目播放速度」功能之績效分析具顯著差異；（3）受測者完成各項典型工作任務之績效比較，「給予評分與評論」功能比其他任務步驟花費更長的時間且具顯著差異性。此外，為探討用戶對於Apple Podcast App介面操作感受與想法，透過系統使用性量表、使用者互動滿意度量表與功能問卷調查進行介面使用性評估

。研究結果顯示：（1）受測者對於系統使用性的整體感受未達優使性，量表分數等級為D；（2） 不同性別受測者對於使用者互動滿意度量表（QUIS）其滿意度分數顯示，「介面的功能呈現」、「畫面的資訊位置」介面操作表現有顯著差異；（3） 不同性別與不同學科分類背景受測者對於功能問卷有顯著差異，顯示Apple Podcast App使用介面仍有改善空間。最後藉由回溯性測試及半結構式訪談，蒐集受測者操作App過程之遇到的問題與使用感受，希冀藉由操作績效、使用性及滿意度等量表評估之研究成果，提供相關軟體開發者與使用者介面設計師作為設計介面與功能之參考方針，同時也提供教學設計者在設計線上課程或混成式教學及相關研

究之價值參考。

Google Analytics網站資料分析：網路行銷與商務決策的利器

為了解決google快訊設定的問題，作者吳燦銘 這樣論述：

　　網站分析的主要工作包括：資料收集、報表製作、分析解讀、進行決策、執行落實、優化改進等。Google Analytics四大類型的報表提供不同的數據洞察力，包括：受眾分析、流量來源、使用者行為、使用者轉換數據等四個維度的數據，可依使用者需求獲得各式的資訊。 　　本書係以入門者的角度撰寫，跟著書中所編排的架構學習，將可學會許多Google Analytics相當實用的功能，書中重要的觀念都有「示意圖」互相對照，並可藉由範例製作得到Google Analytics精要知識與解讀資訊能力。 　　【本書重點】 　　✔快速了解網站分析與Google Analytics的基礎知識

　　✔專為電商經營者打造的零基礎Google Analytics入門課程 　　✔完整剖析Google Analytics四大報表的重要知識點 　　✔羅列GA網站資料分析過程中的重要觀念 　　✔報表製作的利器Google Data Studio實作 　　【精彩內容】 　　數位行銷的定義與特性、網站經營與數據分析 　　了解Google Analytics網站分析的作法、運作的原理、申請Google Analytics帳戶 　　完整剖析Google Analytics四大報表：目標對象、客戶開發、行為、轉換 　　打造量身訂做的報表：資訊主頁、自訂報表、自訂快訊、已儲存報表 　　提升數據分析的品質

：資料層級、取樣數據、規則運算式、實用分析工具 　　「帳戶」設定、「資源」設定、「資料檢視」設定 　　內容分組、進階區隔、篩選器、管道分組 　　Google Data Studio(數據分析)報表綜合實作、分享報表

運用人工智慧辨識IC及異常數據分析預測

為了解決google快訊設定的問題，作者傅雙玉 這樣論述：

本研究的目的係運用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)中的三種工具，(1)卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)中Yolov3即時物件偵測系統、(2)Microsoft Azure Custom Vision自訂視覺，以及(3)懷卡托智能分析系統 (Waikato Environment for Knowledge Analysis, WEKA)，對IC的瑕疵進行訓練及測試，進而尋找及預測出IC發生異常的原因。前2項軟體用於IC的瑕疵辨識，而Weka則是利用各種演算法，對IC異常的數據資料進行訓練、建立模型，然後運用及

測試該模型，以預測出IC發生異常的原因。Yolov3即時物件偵測系統，使用LabelImage工具做圖片標示，然後在Google Colaboratory (簡稱Colab) 的環境進行模型訓練和測試。在Yolov3的訓練模式中，總共上傳608張IC圖片，做了4個階段的迭代次數比較；最後一次迭代次數為16,440，總損失函數為0.0413，平均損失函數則為0.0488；在每階段做完訓練後，各抽樣好與壞的圖片，計算其辨識成功率，在最終辨識結果方面，總平均辨識率已從71% 提高到98%。Microsoft Azure Custom Vision自訂視覺，係使用智慧型Labeler做標示，優點是單一

分類的物品可以整包上傳後只要標示一次，即可訓練及測試這些圖片。本研究的自訂視覺模型的訓練及測試，總共分了6個階段，從張數30張增加到943張的圖片進行階段性比較，其最終辨識結果，AP(average precision)平均精度已自83%提高到98%。在Weka模型訓練及測試中，選取Logistic、Multilayer Perceptron及J48這3種演算法對所收集的IC異常數據進行模型訓練及測試，從而分析及預測IC發生異常的原因和實際數據結果是否相符。本研究分別使用了第1階段32筆、第2階段42筆數據做訓練，建立起訓練模型，Logistic和Multilayer Perceptron演算

法的訓練模型，其分類正確性都是100% 精確，而J48演算法的訓練模型，其正確分類的結果從87.5%提高為90.48%。後繼於建立起的訓練模型，再分2階段投入10筆和5筆的測試資料集進行測試及預測。由取得的預測結果可知，以Logistic 演算法的訓練模型其精確度最高最適合作為本研究的預測。