一辈子只做好两件事，就可以变得很富有，投资长期有价值的事情，规避无效之事——查理芒格
一辈子只做好两件事，就可以变得很富有，投资长期有价值的事情，规避无效之事——查理芒格
要成功运营任何企业或服务，深入了解客户的偏好与行为至关重要。在当今数字化营销时代，Google Analytics 4 (GA4) 正是追踪用户行为的首选工具之一。然而，在进行精细化数据分析时，我们往往会面临一个巨大的痛点。 为了满足网站或业务的发展需求，我们必须不断进行各类技术更新或启动全新的营销活动。受到这些调整的影响，网站上的用户活跃度可能会瞬间暴增；有时甚至会因为某些技术故障，导致数据直接跌零。 当我们着手制作年度分析或长期报告时，问题就彻底暴露了。我们几乎不可能精准记住几个月前数据发生异常波动的真正原因（例如：当时是上线了特定活动、进行了网站维护，还是推出了限时优惠？）。结果就是，我们很难对数据做出准确的合理解释。 几乎所有与数据打交道的人都遭遇过这个难题。特别是在需要做长期报告或深度复盘时，想要凭记忆精确对齐半年前某次营销活动的上线时间，或是某次重大技术迭代的具体节点，简直是一项不可能的任务。 这就导致我们在回顾过去半年甚至一年前的数据时，面对那些异常的波峰或波谷往往一头雾水——这到底是因为我们的活动大获成功，还是由某次技术故障引起的？ 你是否曾经想过：如果能直接在报告的图表折线里随手写下一些小笔记，那该有多好？
在使用 Google Analytics 4 (GA4) 时，“User ID” 和 “Client ID”
如今，管理 Google 广告正变得越来越具有挑战性。尤其是在当下这个人工智能（AI）时代，如果我们无法正确规划我们的广告策略（ads strategy），就几乎不可能获得理想的效果。在这个竞争激烈的市场中，想要生存下去，仅仅投放广告是远远不够的，我们必须带着正确的规划向前迈进。 为什么竞争对手分析如此重要？ 制定高效广告策略的首要条件，就是对你的竞争对手有清晰的了解。他们提供什么样的优惠活动？他们的广告语言或文案信息是什么？以及他们是如何向客户展示自己的？如果你理解了这些，你的工作就会变得轻松得多。通过分析竞争对手广告中的这些信息，你可以轻松找到市场中的空白点（gap）。利用这些情报，你就能创造出极具吸引力且威力强大的广告文案与策略，从而让你在竞争中脱颖而出。 Google 广告透明度中心 为了简化这一分析过程，Google 为我们提供了一个非常绝妙的工具，叫做‘Google
AI 在大规模和数据密集型的 SEO 任务中表现出色。但如果没有清晰的品牌语气，自动化会让内容听起来千篇一律。 在 SEO 和内容营销领域，一个越来越严重却很少被讨论的问题正在出现：所有内容开始变得越来越相似。相同的措辞和结构、相同的平淡语气、相同的安全表达方式，以及相同的机械节奏。 互联网正在被完美优化但没人真正喜欢阅读的内容所填满。而这才是真正的风险。并不是 AI 会取代 SEO 从业者，也不是 Google 会惩罚 AI 内容，更不是自动化会毁掉搜索。 真正的危险在于：品牌为了效率而逐渐失去自己的声音、个性和身份。 AI 应该让你的 SEO
购物者在 ChatGPT 中浏览商品，但会在其他地方完成订单，这促使 OpenAI 重新思考 AI 如何推动零售销售。据 The Information 报道，OpenAI 正在放弃将结账功能直接放入 ChatGPT 的计划。相反，购买流程将转移到与 ChatGPT 连接的零售商应用中完成。 为什么这很重要ChatGPT 的目标不仅仅是一个商品发现引擎。不过目前来看，在 ChatGPT 中进行商品发现的增长速度远快于实际购买。这表明由 AI
一项针对 AI 联盟网站的实验表明，Google 的垃圾信息系统如何处理低信任度的程序化 SEO，以及为什么这种方式无法单独发挥作用。 还记得曾经只需使用部分匹配域名和标题，就能轻松在具有商业意图的搜索查询中获得排名的时代吗？ 当结合正确的方法论和以转化为导向的组件时，你几乎可以在无需大量维护的情况下，每月悄然获得数万美元的联盟收入。 例如，只需通过更新文章以保持相关性和新鲜度信号，就足以维持效果。 对 Google 垃圾信息更新进行压力测试 在这次实验之前，我已经花了几个月时间，以更加合规、正当的方式，在一个长期运营、属于 YMYL（影响用户金钱或生活）类别的网站上扩展联盟业务。 我们通过聘请领域专家（SMEs）撰写真正有帮助、具有教育意义、能够切实为读者提供信息的内容，取得了成功。 虽然这些新内容主要针对具有商业意图的关键词，但这并不是网站存在的唯一目的。网站上还有数千页用户生成内容（UGC），这些内容为新文章提供了灵感，访客也会从这些页面跳转，从而实现转化。 我们拥有品牌信任度、原创研究、专家见解，以及你对一家信誉良好的出版商所期待的一切要素。 这是一种完美的组合：垂直细分的传统 UGC，拥有数千条自然获得的反向链接，再加上一个在遵循行业最佳实践的前提下、满足既有市场需求的商业杠杆。这为用户提供了真正有价值的体验。 这项实验：在缺乏信任的情况下规模化 AI
美国用户已发现 ChatGPT 出现广告——而且这些广告出现在用户的第一次提问中，而不是像一些人预测的那样在长时间对话之后才出现。 OpenAI 正在 ChatGPT 内投放广告，最新发现表明，其实际呈现方式与公司最初设想的样子有相当大的不同。 发生了什么：AI 广告情报公司 Adthena 的研究确认，在美国已登录的桌面端用户中，首次出现了 ChatGPT 广告。 最大的意外：早期猜测认为广告只会在长时间来回对话之后才会出现。但事实并非如此。当用户询问“预订一个周末度假的最佳方式是什么？”时，赞助内容立即出现——就在第一次回复中。 它们的样子：这些广告带有醒目的品牌网站图标（favicon）以及清晰的“Sponsored（赞助）”标识，其设计与 OpenAI 之前公开分享的概念略有不同。 为何值得关注：ChatGPT 是全球访问量最高的网站之一。广告出现在其回复内容中，标志着 AI
ChatGPT 广告预示着一场转变，迫使 SEO 与付费媒体围绕提示词智能（prompt intelligence）、扇出关键词（fanout keywords）以及 LLM 可见性进行协同。 长期以来，数字营销团队一直在争论 SEO 与 PPC 之间的平衡。关键词归谁？预算归谁？谁最能有效证明投资回报率（ROI）？ 多年来，这种分工似乎界限分明。SEO 专注于优化自然排名，而付费媒体专注于竞价机制。双方都在同一结果页上争夺可见性，但其底层机制与激励逻辑却截然不同。 ChatGPT 广告正开始抹去这条界线。自然与付费之间的区隔不仅在模糊，更正在对话式 AI 中被打破。 新的战场不再是
最新研究发现，ChatGPT 在选择引用时更倾向于内容的前半部分，偏好直接的定义、平衡的语气以及高密度的实体信息。 根据增长顾问 Kevin Indig 对 120 万条 AI 回答和 18,012 条已验证引用的分析，ChatGPT 在选择引用时明显偏向内容的开头部分。 为什么这很重要传统搜索更看重内容的深度和延后呈现的价值。而 AI 更偏好即时分类——在开头就提供清晰的实体和直接的答案。如果你的核心内容没有在前面突出呈现，它出现在 AI 回答中的可能性就会降低。 数据说明Indig 的团队发现了一种一致的“滑雪坡道”式引用模式，并且在随机验证批次中都得到了相同结果。他表示这些结果在统计学上无可争议：
一份泄露的 ChatGPT 广告设置预览展示了广告商如何在对话式 AI 中利用个性化和隐私来塑造广告形式。 一个新近发现的设置面板首次详细揭示了广告可能如何在 ChatGPT 内部运作，包括个性化机制以及隐私控制的设计方式。 新闻要点。 企业家 Juozas Kaziukėnas 发现了一种方法，可以触发 ChatGPT 即将上线的广告设置界面。该面板反复强调，广告商将无法查看用户的聊天内容、历史记录、记忆、个人详细信息或 IP 地址。 这些设置透露了什么。 该界面展示了一个结构化的广告系统，并配有专门的控制选项： 一个“历史记录”标签页，用于记录用户在
ChatGPT 中的广告标志着从关键词意图转向行为理解的转变，这正在改变相关性、创意和衡量方式的运作逻辑。 目前，ChatGPT 已在美国开始测试广告，部分用户在不同类型的账户中可以看到这些广告。广告首次进入 AI 回答环境——而这将彻底改变营销人员所熟悉的规则。 多年来，我们一直在 Google、LinkedIn 以及各类付费社交平台中，将 AI 用于广告创意或规划。但将广告直接放入一个人们信任、用来思考、决策和行动的 AI 系统中，本质上是完全不同的事情。这并不是又一个可以简单接入现有媒介计划的新渠道。 最大的问题不在于定向，而在于心理学。如果广告主只是照搬搜索或社交平台中有效的做法，效果很可能令人失望，甚至损害用户信任。 要取得成功，品牌必须真正理解人们为什么以及如何使用 ChatGPT，以及这对用户注意力、相关性和客户旅程意味着什么。 ChatGPT 是一个任务型环境，而不是信息流 人们打开 ChatGPT
提示（Prompt）用于描述任务，评分标准（Rubric）用于定义规则。本文将介绍基于评分标准的提示方式，如何在搜索和内容工作流中减少“幻觉”问题。 生成式 AI 已成为搜索、内容创作和分析型工作流中的实用工具。 但随着采用率的提高，一个熟悉且代价高昂的问题也随之而来：看似自信却完全错误的输出。 这种现象通常被称为“幻觉（Hallucinations）”，这个词暗示 AI 模型出现了故障。 但事实是：这种行为往往是可预测的，其根源在于指令不清晰——更准确地说，是提示不够明确。 举个例子，只让 AI 生成一个“饼干食谱”，而不提供更多信息，比如过敏原、口味偏好或限制条件。 结果可能是：七月却给你一份圣诞饼干配方、富含花生的方案，或者一份平淡到配不上“甜点”之名的基础食谱。这种信息缺失很容易导致输出结果与预期不符。 因此，更合理的做法是预期模型可能会“失控”，并提前设置明确的约束条件（护栏）。 而实现这一点的有效方法，就是使用评分标准（Rubrics）。 接下来，我们将探讨基于评分标准的提示方式是如何运作的、为什么它能提升事实可靠性，以及你如何将其应用到 AI 中，以产出更加可信的结果。 流畅性 vs.
