#SEO

1周前
总结了一些我在做软件出海的一些比较实用的网站资源,在这里一并分享给大家👇 一、ASO, SE0, SEM 1. Google Trend 可以查看某关键词在谷歌的用户搜索热度,指定地区搜索热度及关联关键词。 可用于产品初期,国家调研或广告投放时区域选择的参考; 还可以作为 SEO关键词选择的参考方向。 2. Google keyword Planner Google Ads中的一个功能。 可以输入相关关键词看到相关关键词在指定地区和语言下的谷歌搜索次数,竞价难度及竞价参考。 一般用于投放谷歌广告时进行参考。 3.七麦数据 & 点点数据 比较综合的行业网站。 除了检索一些行业信息以外,最关键的是在做App Store榜单优化时可以查询到目标关键词的热度及变化趋势,关键词在榜数量,竞品数量,Apple Search Ads广告关键词情况及app评论评分,版本迭代情况等。 二、APP信息检索 1. Sensortower 免费的Demo可以查看应用的上月收入情况,上架区域,广告投放平台,支持语言等基础的信息。 付费版也可以查询到 ASO 关键词数据。(Pro版价格约80刀/每月: 个人觉得没有必要,检索基础信息就好) 2. App Annie(现改名Data .ai) 最全的App数据整合平台,没有之一。价格非常昂贵,基础版大概在6位数美金一年(初创就不要想了,不过某橙色软件上有付费代查) 能够抄水表式的查到关于一个App的超级全的信息,包括:基础的收入,日活,用户订阅率,RDP(Revenue download peruser),分国家收入及全球占比,用户设备使用情况数据。 目标App广告投放平台,投放广告素材,关键词热度,广告变现等应有尽有。 三、广告投放 & 广告素材 1. Big Spy 可以查看其他品牌的广告投放素材(甚至可以直接下载)。 2. App Growing 也是个市场洞察网站,相比较App Annie1万2(人民币,这次不是刀)/年的价格性价比高很多。可检索竞品,素材,广告买量趋势,电商选品等。 3. Facebook Audience Insight 我一般会用它去检索一个大概的用户画像。可以设置用户兴趣标签,指定地区看到受众的大致情况。 4. Unsplash/ shutterstock 图片视频素材库,可以用来制作广告素材。某橙色软件上可以找素材代下渠道类似的网站还有很多,不一-列举了。 四、数据分析,归因 1. 归因:Adjust / Appsflyer 众所周知两家最出名的归因商。都是按套餐和归因流量付费,Adjust相对便宜200刀/月。AF差不多500刀/月。 数据和归因方面我个人感觉区别不大,AF的数据可视化做得非常漂亮,Adjust则更多是数据表格式的。 2. 分析:Firebase / Facebook Analytics / Google Analytics / Facebook Pixel 谷歌和Facebook旗下的数据平台,前两个对应App,后两个对应电商。可视实际情况选择接入。 可以看到app内(网站内)用户事件数据,制作用户漏斗等。 五、行业报告 1. 七麦,白鲸出海,APP Annie 类似网站还有可下载出海行业数据报告,很多很多,不一一列举了。 2. Statista 非常全的数据报告平台,能够找到行业报告,消费者习惯调查数据等。 3.出海圈的一些公众号推荐 ✅白鲸出海,扬帆出海 ✅蝉大师应用数据,点点服务号,七麦数据/七麦研究院,ASO优化大师 ✅出海流量玄学研究 ✅九日论道 ✅鲁班跨境通 ✅量江湖 ✅Meta海外营销官方账号,谷歌全球营销
今天本来设置播客节目关于shopping心理 早上看到一个关于AI mode的长帖挺好,做成了播客 插队推送😄 时间轴: 00:00:11 节目开始:洞见无界 00:00:17 Google I/O 2025 专家资料分享:最新AI模式及其运作 00:00:35 AI模式对SEO的潜在巨大变革 00:00:51 SEO社群对AI变革的看法与资料作者的担忧 00:01:15 本集任务:拆解Google AI模式、与传统搜寻差异、及「后SEO时代」的准备 00:01:37 传统资讯检索 (IR) vs. 生成式IR:内容呈现的根本差异 00:02:31 为何认为AI模式「只是SEO」是短视且危险的? 00:03:02 SEO业界尚未普遍实践的AI优化技术 (如段落嵌入、语意相似度计算) 00:03:50 SEO的演变:从关键字到「反应性支架」及其裂痕 00:04:56 AI模式的五大关键断裂点:推理模型、查询扇出、段落级检索、深度个人化、零点击增加 00:06:38 Google目标转变:从导入流量到直接满足使用者需求 00:07:16 AI如何「替你Googling」降低使用者「德尔菲成本」 00:08:18 基础SEO仍是入场券,但AI模式加入更多不可控因素 (推理、记忆、个人背景) 00:09:33 多模态(Multimodal)搜寻的影响:竞争对手不再局限于文本 00:10:40 SEO过时?「代理人体验 (Agent Experience, AX)」时代来临 00:11:41 深入剖析AI模式运作核心流程 (参考Google专利) 00:12:09 核心概念一:状态聊天搜寻 (Search with Stateful Chat) - 持续性使用者脉络 00:13:13 核心概念二:查询扇出 (Query Fan-out) - 合成查询与自订语料库 00:14:26 核心概念三:多阶段LLM处理与合成 - 特制化模型各司其职 00:15:57 核心概念四:密集检索与段落级语意 - 向量嵌入与语意相似度 00:16:57 核心概念五:成对排序提示 (Pairwise Ranking Prompting) - LLM辅助排序 00:17:54 核心概念六:环境记忆与自适性介面 - 长期记忆与动态UI 00:18:39 核心概念七:使用者嵌入个人化 - 模组化深度个人化的核心 00:20:08 详解「查询扇出」:如何透过提示词生成多样化合成查询 00:21:06 合成查询的类型与过滤机制 (包含思维链提示) 00:22:54 AI的「推理能力」:中间推理步骤与推理链 (Reasoning Chain) 00:25:05 应对之道:「关联性工程 (Relevance Engineering, r17g)」概念 00:26:06 r17g策略:影响使用者嵌入、段落级语意优化、预测合成查询、三重清晰度 00:27:05 内容建构的四大策略支柱详解 00:27:21 支柱一:符合推理目标 (独立完整语意、明确论点) 00:28:05 支柱二:兼容查询扇出 (明确命名实体、反映使用者意图) 00:29:01 支柱三:值得引用 (事实性、可验证、量化数据、注明来源) 00:29:40 支柱四:易于组合 (列表、项目符号、答案优先、FAQ、语意化HTML) 00:30:54 Qforia工具介绍:模拟查询扇出与潜在合成查询 00:32:00 现有SEO工具的不足与未来软体的「十大新需求」 00:32:46 需求1-2:GSC AI介面指标、基于人设的排名追踪 00:33:30 需求3-5:网路向量嵌入数据、矩阵式语意编辑器、查询旅程分析 00:34:39 需求6-8:个人化检索模拟、精准查询分类、查询扩展模拟 00:35:35 需求9-11:整合点击流数据、推理链模拟、基于关联性的连结图谱 00:37:07 对企业整体搜寻策略的意义:结构性转变 00:37:32 策略转变一:重新分类搜寻频道,KPI转向AI介面声量与影响力 00:38:18 策略转变二:关联性建设视为组织能力,打造跨部门r17g团队 00:38:46 策略转变三:「后点击时代」将情报运营化,投资新基础设施 00:39:54 结论:催生全新企业功能「关联性策略」 00:40:00 AI模式深度重塑搜寻样貌,对数位行销的根本性挑战 00:40:30 产业人员的转型:从战术性优化到战略性协调,「关联性工程师」的崛起 00:41:00 给听众的思考题:你和你的组织准备好迎接变革了吗? 00:41:27 结语与感谢收听
1个月前
最好的AI出海广告,是最佳实践演示视频 如果你能做出20-30个细分场景的最佳实践演示 那么这些资产将发挥巨大的杠杆效应 这也就是为什么大部分AI产品都要做演示过程回放 1、将最佳实践演示,做成youtube视频进行发布,覆盖用户需求keywords,通过youtube高权重覆盖SEO 2、每做一个最佳实践演示,发布文章和Post 文章可以用于网站内部的Resources article 同时可以发布不同的平台进行投稿建设外链 甚至利用类似Medium,Reddit的平台做SEO引流 Post可以发布到X或Facebook引发二次传播 3、当你有10个以上最佳实践时,将这些最佳实践混合聚合,开始发布例如: - 世界第一个能为你赚钱的AI Agents,以下是关于它的十个演示: - 不得不知的10个使用AI赚钱的技巧 - xxxxxxxx 当然,仍然可以将这些内容重复2 4、当你有这些内容后,可以找到对应的influencer来发布,增加杠杆 5、当你在一个平台寻找到了爆款内容,可以开始多模态分发这个内容,用不同形式演绎这个痛点,来分发不同平台,这个杠杆率将越来越高 所以说,增长的秘密并不是在于你使用了什么渠道,做了什么广告投放,花了多少钱 而是你构建了怎样的内容营销系统,如何低成本快速量产素材,通过分发快速定位爆款选题,识别到用户的痛点,在这个基础上不断加杠杆 当你找到杠杆支点的时候,恭喜你,已经突破了增长的第一课 在这以前,你要历经的过程,就是忍受无法增长