最近很紅的議題，是因為兩廳院分享了一則貼文，其中發現Google搜尋「女人就＿」時，系統自動推薦了許多對女性不友善的關鍵字，如：女人就該打、女人就該扁⋯⋯等字詞，引起了廣大討論。
實際上，我們很常看到有人拿Google搜尋「推薦的特殊關鍵字」來當作新聞，原因無他，因為這很吸睛。
國家兩廳院分享Google搜尋推薦對女性不友善的關鍵字，引起熱烈討論。圖片來源：截自國家兩廳院臉書貼文
好比在2020年6月，在Google搜尋一串亂碼，會出現「陳菊 善款」，也引起了不少風波。
今天我想跟各位聊聊「預測查詢字串」（search predictions）、「搜尋自動完成功能」（google search autocomplete）是什麼？以及什麼樣的關鍵字才是值得我們特別注意的。
透過這篇文章，你以後看到媒體報導一些特殊的關鍵字時，也會更有警覺心，成為一個明白人。（延伸閱讀｜下個爆發疫情的是哪個城市，為何Google關鍵字最先知道？）
什麼是搜尋自動完成／預測查詢字串？
當你拿起手機，在Google搜尋一個關鍵字的時候，往往完整的字詞還沒打完，Google就會迫不及待推薦一堆關鍵字組給你了。
像是我搜尋「男人就＿」，下面就出現很多的推薦字詞對吧？這些字詞就是所謂的「預測查詢字串」。
在Google搜尋關鍵字時，會自動推薦一串關鍵字組。圖片來源：截自Google
由於Google希望你可以更快速地獲得你想要的資訊，因此會有這些「預測查詢字串」（predictions）。
根據Google官方說法，預測查詢字串的目的為：「您可以藉由預測查詢字串，快速找到所需資訊。」
如果某個「預測查詢字串」（predictions）剛好符合你的需求，讓你還沒打完關鍵字就按下去，就是所謂的「自動完成」（autocomplete）了。
預測查詢字串是如何產生的？
值得注意的是，這個「預測查詢字串」是「預測」（predictions），而非「建議」（suggestions）。
在Google官方部落格《How Google autocomplete works in Search》、以及相關內文提到了：
系統會根據您當下輸入的字詞、他人搜尋過的內容、你以前的搜尋紀錄，提供相關的搜尋建議，這就是所謂的預測查詢字串。
Google也說明：
Autocomplete is designed to help people complete a search they were intending to do, not to suggest new types of searches to be performed.
因此Google認為這個功能是「搜尋預測」，而不是「搜尋建議」。
法蘭克SEO白話文：這些預測字串跟預測關鍵字的來源為：可能是別人搜尋過、或你搜尋過類似字詞、或最近很多人在搜尋的字詞。
並非每個搜尋預測關鍵字都有意義
了解這個觀念後，你可能會認為，所以每個預測字詞應該都是很多人搜尋的習慣吧？某些情況下的確是這樣：預測搜尋字詞就是多數人會搜尋的關鍵字。
然而，假設搜尋的關鍵字主題比較冷門的時候，過往的相關搜尋資料並不多，此時預測的關鍵字就會沒有足夠的代表性，導致一些奇怪的預測字詞跑出來。
所以回到我前面的舉例，「男人就＿」的字首，無痕模式下，Google推薦了這些預測字詞給我，像是：男人就像甘蔗、男人就應該幹男人、男人就該化妝、男人就是內建不負責任。
在Google搜尋「男人就＿」時出現的預測字詞。圖片來源：截自Google
那麼實際上，整個搜尋市場到底有多少人搜尋這些關鍵字呢？
請你猜一下，是每個月平均500？還是1,000？2,000？我等等公布答案。
1、
2、
3、
4、
5！
答案揭曉：
推薦的關鍵字組搜尋量極低。圖片來源：截自Google Ads
幾乎都是0。
當一個關鍵字搜尋量（search volume）很高，代表很多人很在意這件事情，並且會主動進行搜尋。
而每月幾乎都沒有搜尋量，就代表上述這些字詞幾乎沒有人在意，換句話說，很少人會點擊這些預測字詞、推薦字詞。
關於更詳細的Google搜尋量觀念，可以參考《深度解讀「Google搜尋量」：了解人們真實意圖與量化需求的強大武器》。
碰到特殊關鍵字，不要太興奮
所以說，當碰到一些特殊關鍵字，我會建議不要過度興奮。因為會有這個字詞，很有可能只是因為非常久遠以前，一、兩個人有搜尋過這樣的字詞，所以出現在Google預測字詞上。
而這樣的資料，沒有什麼代表性跟意義；好比說，你不能因為我上面的預測搜尋，而武斷認為「男人就該幹男人」吧？實際上根本沒多少人會搜尋這樣的字詞。
當我們判斷一個關鍵字該不該關心，知曉該關鍵字的搜尋量（search volume）非常關鍵。
至於該如何查詢關鍵字跟搜尋量？可以參考我這篇文章《關鍵字策略終極指南（上）：10組工具擊破「關鍵字搜尋」與「關鍵字研究」》。
那麼「女人就是該打」的搜尋量高嗎？
回到本次的爭議主題，我們可以發現，大多數「男人打女人」「女人打男人」相關關鍵字的搜尋量都非常少；某些關鍵字的意思或許有點驚悚，但搜尋量卻很少，所以這意味著多數人不會這麼搜尋。
「男人打女人」、「女人打男人」等相關關鍵字的搜尋量都極低。圖片來源：截自Google Ads
暴力相關字詞與其他生活化的關鍵字相比，搜尋量低了許多。
的確，有少量的關鍵字是「男朋友打我」「女朋友打我」，但這個月搜尋量僅為20而已，說不上多。
相對的，裡面一些有的沒的關鍵字，還比暴力相關字詞的搜尋量多上許多。
假設今天台灣每個月有10,000人搜尋「女人就是該打」，那的確是一件很令人不舒服的事情，社會也應該有所警覺。但以目前搜尋引擎的數據來說，狀況並不是這樣。（延伸閱讀｜Netflix紀錄片《智能社會》｜谷歌、FB前工程師揭：毒品和軟體業有1個共通點）
個案舉例：這些預測關鍵字怎麼產生的？
前面我們提到，這些預測字詞都是過往人們搜尋累積的資料，而產生的預測關鍵字。
如果我們以「老婆打麻將輸了」為例，如果在Google搜尋此字詞，可以發現到這樣的新聞《妻打麻將輸了沒錢還⋯⋯竟趴桌讓3牌友蹂躪，夫撞見氣炸》。
在Google搜尋「老婆打麻將輸了」的結果。圖片來源：截自Google
因此，我們有理由推測，當初可能有一些人覺得這則新聞很有意思，於是去搜尋這個新聞。
此時Google的資料庫中「紀錄了這樣的搜尋行為」，因此在別的使用者搜尋「老婆打＿」的時候，自動預測了「老婆打麻將輸了」。
而我認為，這次兩廳院的很多字詞，很大程度上也是類似的概念；只是因為極其少數人的搜尋行為，導致搜尋引擎有如此的反饋發生——但這件事不能真正代表多數人有這樣的搜尋行為跟意圖。
至於像是「兒童A片」這個關鍵字，每個月有880的搜尋量，這個關鍵字就很值得我們關注了。（延伸閱讀｜150位女藝人受害！日本AI「假A片」嫌犯首度落網 小心你的自拍照被合成）
沒有搜尋量的字詞，只代表該搜尋行為不明顯
寫到這裡，我也想說明一個概念：「沒有搜尋量的字詞，只代表該搜尋行為不明顯。」
這是什麼意思呢？像是「老公打孩子」這個關鍵字，很顯然的，台灣一定有這個問題發生，但可能老婆不會去Google搜尋這個關鍵字，導致該關鍵字搜尋量不高。（她有可能搜尋「家暴」等字詞）
所以，我們不能以一個關鍵字沒有搜尋量，就說明這件事不存在；相對的，在一個關鍵字沒有搜尋量的情況下，也不能說明這件事很普遍跟常見。
想要證明這件事存在，你需要拿出更多數據跟證據才行，而不是拿沒有搜尋量的關鍵字詞大聲吆喝。如何移除跟關閉Google預測字詞？
至於要如何移除Google的預測字詞，可以參考Google的官方說明《自動完成功能的政策規定》的建議。不過，這不代表你一定能移除該預測字詞，只有特定情況可以移除。
而作為使用者，這個關鍵字自動完成功能是選用的，換句話說，如果你不喜歡「被推薦」這些字詞，也可以選擇關掉個人化預測字串跟熱門搜尋結果。（延伸閱讀｜Google,Amazon,Facebook和Apple如何操弄我們的本能慾望？）
衍伸討論：Google預測字詞對於社會的影響
從當初陳菊善款跟兩廳院的事件，我們可以發現：這類預測字詞對於使用者的引導是相當大的。
Google雖然說是這樣的行為是「預測」，但對於使用者而言，更多時候都是「被推薦」。
本來你沒有想關注A關鍵字，但被Google推薦了，導致你開始關注每個關鍵字、議題的狀況——其實你就是被Google引導了。
從下面這張圖我們可以發現，在2020年6月因為Google的bug，「陳菊 善款」有了近8萬的搜尋次數，可以由此發現預測搜尋對我們的影響之大。
因Google的bug，「陳菊 善款」有了近8萬的搜尋次數。圖片來源：截自Google Ads
這也是Google自動完成功能為人詬病的地方。儘管它認為沒有創造新的搜尋推薦字詞，但實際上，這個系統很有可能會吐出來一些對社會無益的預測字詞。
以這次事件來說，就有可能因為這些推薦字詞，而認為台灣男性使用暴力情況很普遍、陳菊善款有爭議等等，但這樣的推論是不充分的。
關於詳細的討論，可以參考這篇《「被建議」的搜尋？關於搜尋引擎自動建議工具的省思》，相當精采。
結語：那些關鍵字很有趣，但請冷靜對待它
總結來說，我十分理解大家看到那些很有趣的關鍵字會感到很興奮，覺得「原來其他人會這樣想、會這樣搜尋呀」，因為我在工作時也是這樣。
但是，很多時候那些預測字詞並非是真實的需求，所以我們不應該用這些關鍵字來推斷整個母體的特性。
而我也相當明白，各位手邊沒有關鍵字研究工具可以調閱關鍵字的搜尋量；但我想說的是：面對那些很有趣、甚至很有爭議性的關鍵字，請冷靜一下，因為那未必是市場的真實狀況。（另外，你可以申請免費版的Google Ads來查閱搜尋量）。
我也邀請你，調閱更多來源的資料，作為你理解世界的支柱。
我作為靠搜尋吃飯的，也想跟你分享：不要用過往少數人的搜尋習慣，來作為你未來理解世界的主要依據。
那我們這次就說到這，我們下次見。
（本文獲作者授權。作者邱韜誠 Frank Chiu，行銷人，喜歡分享好東西跟好觀點，長於 SEO、行銷策略。歡迎來我的部落格 https://frankchiu.io/ 逛逛。）
