聊聊本周的收获
简单梳理下这周在做的一些事情。 首先自然是网站内容的输出，反正这项工作是每周基本上都要去做的，说实话没什么太多好分享的点。 这套工作流之前也分享过很多次，核心的劳动力还是 AI 模型，而我充当的角色仅 […]
升级 SEO 工具栈
我今天看到下面这篇文章觉得还蛮有意思的，也挺符合现在 SEO 运营实际，那专门在今天的文章中简单的分享一下。 在前两年 AI 还没有出现之前，我们传统的 SEO 模式主要还是数据分析工具的运用。 比如
让 AI 进入你的真实工作流程
分享点我在 AI 知识库方面的一些经验。 传统的 AI 知识库的玩法，就是你上传一份文档，然后利用 AI 去消化这份文档，并通过 AI 这个媒介来与文档进行信息的查询或者数据的交互。 这种模式现在已经
写文章应该选什么模型
分享一下我处理文章时一般使用的模型，老是会有朋友问到这个点，这篇文章简单解释下。 一般在做文章处理的时候，我基本上就文案整理这一步会使用 AI 模型，前面的内容基本上都是手动在做。 比如最初的关键词调
用 Notion 来做项目管理还挺方便
我有一个记录网站信息的谷歌表格，最近莫名其妙被官方标记为可疑文件。 说实话，我没有做任何更新操作或者新增操作，突然被这么搞一下还挺让我担心后续的数据稳定。 关键是表格被标记之后，官方也不告诉你具体是因
更新 Fan Out 查询相关内容
上周分享了一篇文章，如何通过 AI 的 Fan Out Query 来做关键词的话题调研。 它的核心逻辑就是 AI 会把用户提出的问题，从各个不同的维度进行拆解，然后细化出具体的点。 那下一步 AI
管理调研时收集的大量数据
我平时在做调研的时候，习惯将调研获取到的信息都统计下来，并放到表格里面进行管理。 比如看到一个不错的竞争对手，习惯将这个竞争对手做的不错的页面，以及每个页面对应的关键词出词信息都统计到表格里面去。 由
聊聊本周的收获
分享两个最近在工作过程中的感受，一是不要太依赖 AI，二是网站搭建尽可能简单点。 使用 AI 这个点，我多少还是有点发言权，像内容营销各个环节，我过去两年都有使用程序进行过自动化批量操作。 过程中基本
注意页面设计细节
简单分享一个我们在平时在做网站页面设计时需要注意的细节。 如上面这个 Tab 组件，很多朋友会喜欢在页面上使用。 首先是因为这种 Tab 组件的动画交互很完善，光标在上面滑动的时候会有很多比较酷炫效果
建立文章问题矩阵
昨天文章中分享了如何利用 AI 拆解用户问题来发现输出话题这个点，今天继续沿着这个方向聊聊文章问题矩阵搭建。 核心逻辑跟昨天的基本类同，就是分析用户查询信息来明确各个维度的决策条件，然后再在这些决策条
AI 如何拆解用户问题
分享下 AI 是怎么拆解用户问题的，我觉得在这个过程中观察 AI 的工作思路，对于我们的话题挖掘与后续内容创作是有一定帮助的。 谈及这个点，就需要牵出“Query Fan-out”这个概念，中文翻译应
消化收藏夹内容
不知道你们有没有这样的经历，就是看到好的文章或者好的资源时会习惯性地点一下收藏。 慢慢积累下来，就会使得整个收藏夹特别臃肿，而且内容这块非常杂乱，后续根本不知道从哪里下嘴。 我今天一直都在管理某个项目
判断内容选题值不值得写
简单分享一下，我是怎么判断一个内容选题值不值得继续投入精力去输出的。 第一，不能只看搜索量这个指标。 因为你得考虑关键词的竞争程度、搜索意图、业务相关性，等等诸多维度。 可能某个关键词的搜索量很高，竞
内容只是营销的开始
今天一天的任务都是在分析行业内几个做的比较好的竞争对手是怎么做起来的，这里简单的分享一下他们的共同点。 第一点是他们的网站都做得非常非常完善，很值得我们这些追赶者参考。 不仅网站内容布局很合理，而且用
聊聊本周的收获
我最近花了比较多时间在学习剪辑视频，想做这件事的目的主要就几点。 一是之前有谈过的，谷歌旗下的油管平台，作为全球第二大搜索引擎，是非常值得花精力投入的。 根据我前期的测试数据看，专门深耕在自己的产品领
AI 协助下监测网站数据
分享下怎么在有 AI 协助的工作环境里做网站数据的监测。 过去有分享过 Data Studio 的数据监测方案，说白了就是利用谷歌官方提供的工具来做数据可视化。 但是这种方案有一个非常大的弊端，就是你
分享几个不错的资源
假期快乐，今天休息随意分享几个我觉得还不错的资源。 注：搜索关键词就能找到这份文档。 上面这份文档是 Claude 官方提供的 Skill 详细说明，里面内容非常全。 从技术原理到最佳实践，都有比较详
B2B 内容需要理解真实业务
继续聊聊最近在运营 B2B 网站内容上的一些经验。 过去我们做网站的内容，其重心都是放在产品的定制页面上面，自然对应的信息就都是围绕着产品定制这个点展开的。 等这部分产品定制页面都做完之后，后续的运营
2C 与 2B 内容融合布局
我过去做 2B 类型的内容时，只会去布局与 2B 相关的关键词，像 manufacturer，factory 之类的。 其实这类关键词的运营难度是很大的（即便从数据分析工具上看有些词的竞争难度不大），
仅仅做好关键词还不够
分享一下最近在工作中、在与朋友交流过程中获得的一点体会。 不一定对，也可能有偏颇。 过去我们做传统 SEO，基本都是围绕着关键词或者话题进行调研，重点分析竞品网站与搜索结果页面上的内容格局。 然后再在
使用 AI 提升学习效率
聊个轻松的话题，如何使用 AI 来提升自己的学习效率。 平时看到一篇文章，我一般都会从头到尾先读一遍，但过程中偶尔会碰到两个问题。 一是有些概念不理解，比如内容中出现的单词没有见过、行文中出现的长难句
聊聊本周的收获
时间过得很快，这一周又没了。 回顾下其实这一周没做什么有意思的事情，基本都是更新内容、更新内容、更新内容。 当然在更新内容的过程中，会有一些工作流优化之类的操作。 但这不是重点，碰到需要优化的点时顺便
使用 AI 做内链优化
快速分享一下使用 AI 做内链优化的一些经验。 内部链接说白了很简单，当某个页面中出现了一个关键词是另一个页面的重点，直接在这个关键词上做一条链接指向另一个页面就可以了。 过去我们做法就是用 Exce
找图片真的很麻烦
最近这几天一直在生产网站上的内容，给我的感觉就是网站内容框架调研与创作并不花费什么时间，反倒是根据内容来配图特别消耗精力。 首先你没办法抄袭，毕竟大家都是在同一个圈子里，你抄了别人的素材，别人可能会投