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
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在上一篇文章中，我们解释了如何完成电子商务网站的常见或所有重要事件。那么今天，在这篇文章中，我们将解释如果您想为您的网站创建自定义事件，您应该遵循的其余过程。 此外，GA4的自定义事件和标准事件的自定义参数流程是什么？ 让我们开始解释吧，但如果您还没有阅读我们之前的文章，可以先阅读它。完整的 GA4 电子商务事件设置指南 自定义事件及其需求 术语“自定义事件”表示该事件的概念是用户独有的，而不是标准的Google Analytics 4事件。当这种类型的事件触发时，应该附带哪些参数？GA4没有提供相关信息。 我们所做的一切都是根据我们的需求量身定制的，这就是为什么我们称其为自定义事件。此外，我们将所有从GA4知道的事件称为标准事件。这是因为我们有一套严格的准则来规定何时以及如何完成每个事件。
这是关于 GA4 系列的新文章。在我们上一篇文章中，我们已经解释了很多关于 GA4 的内容，包括它是什么，它如何工作，以及我们有哪些方式将它添加到我们的网站。 我们还讨论了在上一篇文章中必须要了解的基本或常见事件，以及需要与这些事件一起使用的关键参数。在这篇文章中，我们将展示如何通过 GTM 和我们的网站设置所有这些事件。 所以，如果你对电子商务跟踪的重要事件及其参数不是很了解，那么你应该一定要阅读我们的第一篇文章。今天，我们将解释如何跟踪事件并发送其参数；我们不会详细讨论任何特定事件或它们的参数。GA4 电商事件与参数实现前说明
Google Ads成功的基础是其广告文案。在当前的AI或ChatGPT时代，有效的广告文案在竞争中扮演着至关重要的角色，它帮助您的广告从众多广告中脱颖而出。 如今，我们在许多Google Ads账户中遇到的一个主要问题是，营销人员没有花足够的时间在广告文案上。他们依赖特定的关键词，指望Google自动为他们创建更好的广告文案。 但这个想法并不完全正确。广告文案是与目标受众联系的第一种方式。从本质上讲，它是让您的流量点击广告并查看您的优惠的第一步。 因此，我们应该花足够的时间写广告文案。通过这些广告文案，我们吸引客户关注广告，并告知他们我们的优惠。尤其是在Google搜索广告的情况下，广告文案创造了第一印象。 当客户进入您的网站后，您有机会通过各种方式说服他，但在Google搜索结果中，唯一能够说服客户将流量带到您网站的，就是广告文案。 因此，在今天的文章中，我们将向您展示一些特别的方法，帮助您克服这些问题，并学习如何创建有效的广告文案技巧。在写广告文案时，遵循这些方法非常重要。让我们开始吧，如何创建与当今时代相关的有效广告文案？ 重要的是拥有 我们应该做的第一件事是，在每个Google广告文案中保持一些重要的要点或基本原则。
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.
