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 […]
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 […]
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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),
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
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
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
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
最近在看一些行业垂直资料的时候,看到 Testing Pages 这个比较有意思的观点,简单分享一下。 它的逻辑其实很简单,就是在网站上搭建测试页面来验证各个 SEO 因素的影响,通过变量控制手段来测
我昨天在用工具调研一个制作类关键词的时候,过程中打开了几条视频链接。 当时这几个视频我也没怎么仔细看,基本上打开完就关闭了,毕竟这种视频平台上的链接不是我的主要目标。 但今天再去视频平台浏览信息时,发
分享下我创建 Skill 并在后期优化这些 Skill 的经验。 平时工作中用到的 Skill,除了从开源市场获取之外,还有一个主要方式便是自己去创建。 而且我觉得很多场景下,开源的 Skill 并不
这段时间使用了很多 SEO 相关的 Skill,一般体验下来给我的感觉就是 AI 版本的 RankMath。 即便这样,我觉得有几个项目还是值得学习的。 一是能从这些项目中学习对应的工程开发技巧,二是
上个月一直在抽空实操怎么用 AI 改造邮件营销流程,简单分享一下。 我们询盘邮件的回复率其实并不高,尽管都是通过关键词主动搜索进来的,也在表单里提交了他们的产品定制需求。 但业务小伙伴把相应的回复邮件