看了下最新 Ethan Smith 与 Lenny 对谈的 Podcast,Ethan 拥有 18 年 SEO 经验。分享了很多关于 AEO/GEO 有价值的思考和观察。 视频有一个小时,简单总结了一下: 从SEO到AEO:AI时代的流量范式转移 实践数据:通过ChatGPT引流的用户转化率是Google搜索的6倍。 这个数据来自Webflow的实践案例。目前,其8%的新用户注册已经来自 LLM 渠道。这标志着一个根本性转变:答案引擎优化(AEO)正在成为继SEO之后的新增长引擎。 一、游戏规则的根本性改变 传统SEO遵循"排名即胜利"的逻辑——在Google搜索结果中排名第一,就能获得最大流量。 AEO的逻辑截然不同:被引用的频率决定了你在AI答案中的位置。 大语言模型通过RAG(检索增强生成)机制,综合多个信息源生成答案。即使你的官网在引用来源中排名第一,如果竞争对手在Reddit、YouTube、行业评测网站等多个渠道的提及频率更高,他们可能成为AI推荐的首选。 二、三个结构性变化 1. 长尾市场的崛起 数据对比揭示了查询行为的深刻变化: Google搜索查询:平均6个词 AI对话查询:平均25个词 这种4倍的查询长度增长,意味着大量极其具体、此前从未被检索过的问题正在产生流量价值。用户不再局限于简单关键词,而是提出完整、复杂的问题。 2. 早期企业的机会窗口 传统SEO需要长期积累域名权重,通常要到A轮、B轮融资阶段才能见效。AEO打破了这个限制——一个刚成立的初创公司,可以通过高质量的Reddit讨论、YouTube视频或专业博客文章,在24小时内出现在AI推荐答案中。 3. 流量质量的本质提升 6倍转化率差异的背后,是用户决策路径的改变。通过多轮对话,用户的需求已经被充分挖掘和明确。当他们最终点击进入网站时,已经是经过AI"预筛选"的高意向客户。 三、AEO的核心策略框架 站内优化:从关键词覆盖到问题矩阵 传统SEO优化关键词,AEO优化的是整个问题域。 企业需要: 分析销售电话、客户支持工单,识别用户真实问题 将帮助中心从子域名迁移到子目录,强化内部链接结构 为每个可能的追问创建内容,构建完整的知识图谱 站外优化:构建多维度提及网络 关键渠道包括: Reddit:通过真实账号提供专业回答,明确身份但避免硬推销 YouTube:针对B2B细分领域制作深度内容,目前仍是蓝海 行业媒体:与大型媒体集团建立内容合作 四、两个关键认知 认知一:信息增益是核心竞争力,纯AI生成死路一条 研究显示,90%的高排名内容仍是人类创作。纯AI生成内容策略面临"模型坍塌"风险——当AI开始总结自己的衍生品时,内容多样性将急剧下降,最终导致答案同质化。 真正的竞争力来自"信息增益":提供他人未涉及的原创研究、独特见解或专业经验。 认知二:实验验证胜过经验主义 AEO领域充斥着未经验证的"最佳实践"。有效的方法是建立严格的A/B测试框架:将目标问题分为测试组和对照组,通过数据追踪验证每项策略的实际效果。 五、战略建议 对于成熟企业:将AEO作为SEO的补充渠道,重点优化高价值问题的答案覆盖率。 对于早期企业:直接聚焦AEO,避开传统SEO的漫长积累期。专注于: 在多个信息源建立品牌提及 回答细分领域的长尾问题 结论: AEO不是对SEO的替代,而是一个新兴的、高转化率的流量渠道。数据表明,这个渠道正在快速成长,并展现出超越传统搜索的用户价值。 企业没有选择,只有加入 AEO 的挑战,否则竞争对手将会获得胜利。在AI重新定义信息获取方式的时代,掌握AEO将成为数字营销的新护城河。 视频原链接:
ginobefun
3个月前
#BestBlogs 前端工程化演进之路:从手工作坊到 AI 驱动的智能化开发 | 阿里云开发者 文章全面梳理了前端工程化与性能优化从手工作坊到现代化构建的演进历程,并展望了 AI 技术对未来前端开发范式的颠覆性影响。 摘要: 本文深度剖析了前端开发在过去二十年间的巨大变革,从早期手工作坊式的开发模式,如记事本编写 HTML、FTP 上传文件,到 jQuery 带来的第一次革命。 随后,文章详细阐述了 Node.js、Grunt/Gulp 等工具的兴起如何开启了前端工程化时代,解决了任务自动化和模块化问题。接着,重点介绍了 Webpack 如何统一构建江湖,以及 React、Vue 等框架和 TypeScript 的普及如何推动了现代化组件化开发。文章还提及了 Vite、微前端等新一代构建工具和架构的成熟。在性能优化方面,文章从经验驱动的早期技巧(如 Yahoo 军规)和缓存策略,过渡到数据驱动的工具化测量(如 Performance API、Service Worker)。 整体而言,文章通过丰富的代码示例和时间脉络,展现了前端技术从混沌走向秩序,并展望了 AI 驱动的智能化开发作为下一个重要里程碑。 主要内容: 1. 前端开发复杂度指数级增长,工程化与性能优化成为必然 -- 从静态页面到复杂 SPA,技术栈的爆炸式增长使得传统开发方式无法满足需求,工程化提供了标准化流程,性能优化则直接影响用户体验和业务转化。 2. 前端工程化经历了从手工作坊到现代化构建的多次革命 -- 从 jQuery 统一浏览器 API,到 Node.js 开启工具化时代,再到 Webpack、框架和 TypeScript 推动的现代化构建,每一步都提升了开发效率和代码质量。 3. AI 技术正颠覆前端开发范式,成为开发流程不可或缺的部分 -- GitHub Copilot、ChatGPT 等 AI 工具改变了代码编写和解决方案设计,预示着 AI 将重塑前端开发的各个层面,创造全新的用户体验模式。 文章链接:
ginobefun
3个月前
#BestBlogs 一篇文,让你的 Cursor、CodeBuddy 们变更强! | 腾讯云开发者 文章分享了一套通用的、结构化的 AI 编程协作方法论,帮助开发者从“使用者”转变为能系统性引导 AI 的“架构师”,提升开发效率与质量。 摘要: 本文深入探讨了在 AI 编程时代,开发者如何从依赖单一工具转向建立高效协作模式。作者指出,AI 最被低估的能力是“读代码”,通过结构化的四要素 Prompt,能将理解陌生代码库的时间从数天缩短至数小时。 接着,文章提出了“勘探-规划-建造-验收”四阶段工作流,强调将经典软件工程原则应用于 AI 协作,避免“感觉式编程”。在效率层面,作者重新定义了“效率”为交付健壮解决方案的总时长,而非代码行数,指出高质量的前期设计能显著减少后期调试成本。 最后,文章基于任务的“重要性”和“紧急性”提出了四象限决策框架,指导开发者在不同场景下选择合适的 AI 协作模式,并强调工程师的核心竞争力将从“解决问题”转向“定义问题”和“设计解决方案”。 主要内容: 1. AI 作为代码导航员,能高效理解陌生代码库 -- 通过结构化的四要素 Prompt(角色、任务、背景、约束),AI 能快速分析代码并生成技术文档和流程图,大幅提升代码阅读和项目理解效率。 2. 采用“勘探-规划-建造-验收”四阶段工作流 -- 将软件工程的经典原则应用于 AI 协作,避免盲目“感觉式编程”,确保与 AI 的协作过程有序、可靠,从而提升代码质量和项目稳定性。 3. 重新定义效率,注重交付健壮解决方案的总时长 -- 真正的效率在于项目全生命周期,结构化 AI 协作通过高质量的前期规划和设计,有效减少后期调试和返工时间,实现整体效率提升。 4. 基于“重要性”和“紧急性”选择 AI 协作模式 -- 引入四象限决策框架(外科医生、总建筑师、项目甲方、探索家),指导开发者根据任务属性灵活调整与 AI 的协作深度和放权程度。 5. 工程师核心竞争力将转向“定义问题”和“设计方案” -- 面对 AI 的快速发展,掌握方法论和系统思维比特定工具更重要,工程师的价值在于更高层面的问题定义、架构设计和决策能力。 文章链接: