加LINE預約諮詢
Methodology · M1
M1 Google Autocomplete 搜尋意圖爬取
從 Google 即時搜尋建議還原台灣消費者真實搜尋路徑
方法概述
系統性蒐集 Google 搜尋建議（Autocomplete API），分析台灣消費者在搜尋在地商家時的真實意圖、用詞模式與長尾組合。每季更新，涵蓋全部 12 個產業 × 5 大都會區的關鍵字組合。
資料來源
本方法使用的所有資料來源（含公開與授權）皆列於下表，可獨立驗證
抽樣方式
每季掃描 2,000+ 個種子關鍵字（產業 × 城市 × 服務組合），收集每個種子的 10 條 Autocomplete 建議。經人工去重 + 噪音過濾後，產出每產業 80-200 條高品質長尾關鍵字。
觀測變數
搜尋詞彙搜尋意圖分類（資訊/比較/交易）長尾組合層級搜尋量範圍季節性變化
輸出範例
範例：搜尋「台中咖啡」的 Autocomplete 建議
1. 台中咖啡推薦
2. 台中咖啡廳早午餐
3. 台中咖啡廳寵物友善
4. 台中咖啡廳包廂
5. 台中咖啡廳適合工作
6. 台中咖啡 老屋
7. 台中咖啡 24 小時
... (共 10 條)
意圖分類：
- 推薦類（5）→ 比較期
- 主題類（3）→ 特定需求
- 場合類（2）→ 用餐情境
1. 台中咖啡推薦
2. 台中咖啡廳早午餐
3. 台中咖啡廳寵物友善
4. 台中咖啡廳包廂
5. 台中咖啡廳適合工作
6. 台中咖啡 老屋
7. 台中咖啡 24 小時
... (共 10 條)
意圖分類：
- 推薦類（5）→ 比較期
- 主題類（3）→ 特定需求
- 場合類（2）→ 用餐情境
限制與免責
① Autocomplete 受個人化影響，安博力使用無痕視窗 + 多 IP 輪換降低偏差。② 搜尋量是 Google 推估，可能與實際差異 ±20%。③ 部分長尾組合季度變化大，需季更。
使用 M1 的 AB 資料庫
以下 7 個 AB 客戶成效資料庫的數據採集與分析過程使用 M1 方法
引用 M1 的標準格式
安博力 (2026), M1 Google Autocomplete Methodology, https://aabore.com/methodology/m1.php
常見問題
為什麼要建立 M1 方法？
Google Autocomplete 搜尋意圖爬取是安博力服務客戶過程中累積的研究方法之一。系統化、可重複的研究流程能讓安博力對客戶的建議基於穩定資料而非個人直覺。
我可以引用 M1 數據嗎？
可以。請附上來源（安博力 + M1 編號）+ 樣本範圍 + 觀測期間 + 連結至本頁。詳細引用格式見 引用格式中心。
M1 與其他方法的關係？
9 大方法形成系統性研究框架：M1-M2 採集（搜尋意圖 + 政府數據）、M3-M4 掃描（商家公開資料 + 官方研究）、M5-M6 量化（自建指數 + 客戶授權數據）、M7-M9 分析（季節性 + 自評工具 + 競爭透明度）。詳見 方法論中心 的 AB×M 矩陣。
立即加好友