平时我自己对几个站长工具的使用都比较浅，通常就是看看网站的出词排名数据，看看每天的具体搜索表现。
之前也尝试使用过 Looker Studio 这样的可视化数据分析工具，来持续跟进网站的数据表现。
但最后也是没有坚持下来，一是因为我觉得这套工具流的使用比较麻烦，二是因为自己还没有意识到站长工具里面这类数据对运营的价值。
所以我更期望的是，有个工具能每天定时给我生成各个网站的具体数据报表，并持续跟踪网站的数据表现，可以的话在工具中嵌入 AI 能力来对网站的各部分数据进行针对分析。
比如相似意图关键词竞争检测（Cannibalization）这个功能。
我们传统的做法是在站长工具后台里导出报表，并人工对关键词进行意图区分，再通过对比数据变化来决定具体的优化方案。
那如果有了 AI 能力的加持后，这部分内容的分析就相对而言比较简单了。
AI 去识别我的网站内容，并分析站长工具里面的关键词出词信息，然后再来判断内容之间的搜索意图冲突，并识别出那些页面内容是在“内耗”网站的搜索表现。
等模型分析完数据之后，直接在我们的表格报表里给出优化建议，哪个部分的内容该留哪个部分的内容该合并便一目了然了。
再比如页面搜索数据的异常检测这个功能，这也是我平时看后台数据的重点。
一般我们能从后台获取到的数据，是曝光点击排名之类的客观数据，但如果没有相关经验的话很难从这些数据趋势中获得优化建议。
而 AI 去做这部分工作就比较简单了，毕竟模型可以根据网站的过往搜索数据进行建模，从而帮我们预测未来的自然流量走势。
如果哪天检测到点击率、排名或展现量之类的数据有比较大的波动，那我们肯定能第一时间知道是哪里出了问题，而且 AI 也能很明确告诉我们为什么会出这样的问题。
其实类似这样的数据分析场景还有好多，而且 AI 都能在这些分析场景中发挥很大的作用，但我之前对这种的反应迟钝了，一直没有去做这类事情。
那后面我就会抽时间去做部分工作了，我自己是觉得这部分工作还挺重要的。
其实技术方案都很简单，直接去谷歌云里面申请站长工具的 API 数据获取权限，然后将这部分 API 放在谷歌脚本里面，便可以与谷歌表格一起建立基础的分析架构了。
等基础的架构搭建完成之后，便可以在其中加入 AI 分析功能了，这部分更多的则是 Prompt 的设计了。
恰巧之前我有在开源社区看到一些优秀分享，后面实际去做时再来慢慢消化这部分内容了。
