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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你正在阅读这篇文章，这意味着你正面临谷歌广告预算浪费的问题。别担心；在这篇文章中，我们将向你讲解6个重要的设置，帮助你控制谷歌广告预算的浪费。 谷歌广告有点像赌场游戏，这一点你必须牢记。谷歌的算法或规则被设定成始终对谷歌有利。因此，在使用谷歌广告时，我们必须非常谨慎。 如今，谷歌是一个庞大的平台，无数人根据自己的需求不断进行搜索。作为商人或服务提供者，你也需要进入这个平台。 然而，在投放谷歌广告时你必须格外小心。如果没有合理规划就运行广告，可能会浪费你预算中的很大一部分。所以，让我们来了解一些设置，帮助你减少不必要的开支，并让你的广告活动保持在可控范围内。 建议 谷歌广告账户中有一个“建议（Recommendations）”系统，它会默认开启某些设置。如果你忘记关闭这些设置，谷歌可能会在你不知情的情况下对你的广告活动进行重要更改。 如果开启这些自动设置，可能会出现以下问题： 不必要的关键词定位：广告可能会开始展示在与你目标不相关的关键词上。 展示网络浪费：搜索广告活动的预算可能会在未经你允许的情况下被用于展示广告网络，通常会带来低质量流量。 低质量流量：当流量来自目标受众之外时，转化的可能性会降低，从而浪费你宝贵的预算。
YouTube 是最好的视频分享平台之一。这个平台拥有来自世界各地的十亿用户。正因如此，如果你想分享你的内容，YouTube 可以是你最棒的平台。 YouTube 是一个许多人来消费内容的平台，且它支持不同语言的翻译系统，因此你的频道没有任何语言障碍。 此外，如果你是商人或任何类型的服务提供者，你可以利用 YouTube 提高你的商品知名度。如果你想提高你频道、视频或产品的知名度，YouTube 广告是一个很好的选择。 你可能正在投放
在上一篇文章中，我们讲解了许多关于 Google Tag Manager（GTM） 的内容。在那篇文章里，我们介绍了如何将 GTM 与你的网站连接、为什么要使用 GTM，以及你可以从它的功能中获得哪些好处。 此外，我们还解释了 Data
据 Cloudflare 首席执行官马修·普林斯（Matthew Prince）表示，谷歌与内容创作者之间的价值交换已经崩溃，互联网的商业模式正在出现裂痕。 人工智能（AI）正在颠覆互联网的经济引擎，而谷歌正处于这场动荡的中心。 普林斯的观点。在他最近接受美国外交关系委员会（Council on Foreign Relations）采访时，普林斯表示： ‘人工智能将从根本上改变互联网的商业模式。过去15年来，互联网的商业模式一直是搜索……搜索驱动着线上发生的一切。’ 谷歌的临界点。普林斯表示，谷歌与内容创作者之间的价值交换已经崩溃： ‘十年前……谷歌每抓取网站的两页内容，就会给你带来一名访客……这就是当时的交换方式……而现在，需要抓取六页内容，才能换来一名访客。’ 这种下滑反映了‘零点击搜索’的兴起，即用户在谷歌搜索结果页面上就直接获得答案，而无需点击离开。 ‘如今，75%的搜索查询……在你不离开谷歌的情况下就得到了回答。’ 这一趋势长期以来一直受到出版商和 SEO 从业者的批评，同时也引发了更广泛的担忧：AI 公司正在利用原创内容生成答案，却很少、甚至从不将流量回馈给内容创作者。 AI 让问题更加严重。普林斯表示，大型语言模型（LLMs）正在加速这场危机。与谷歌相比，AI
该功能已在 Search Console Insights 中上线，让你可以快速了解你的网站主要围绕哪些主题。 谷歌在 Search Console Insights 报告中新增了“查询分组”。查询分组会将相似的搜索查询归类在一起，帮助你快速看清受众正在搜索的主要主题。 谷歌怎么说。谷歌表示：“我们很高兴推出查询分组（Query groups），这是 Search Console Insights 中一项强大的新功能，可将相似的搜索查询进行分组。” 谷歌还补充道：“查询分组通过对相似查询进行归类来解决这一问题。你将不再看到冗长、杂乱的单个查询列表，而是看到代表受众主要兴趣主题的查询分组。这些分组由 AI 计算生成，可能会随着时间推移而演变和变化。它们旨在提供更好的高层视角，不会影响排名。” 它长什么样。以下是这个全新查询分组报告的示例截图：
看看如何借助 LLM，将客户、专家和竞争对手的数据转化为可用洞察，从而让内容更具人性化。 在谈到大型语言模型（LLM）时，规模化内容创作往往是最常被提及的话题之一，但它也很容易变成一种依赖。 我们都时间紧张，渴望让工作更轻松——那么，是否可以使用 Claude、ChatGPT 这类工具来重新设计流程，让网站内容工作更加贴近人性、减轻日常负担，而不是削弱创意本身？ 本文将探讨如何： 大规模分析客户反馈与常见问题 自动化获取来自领域专家的详尽且独特的信息 分析竞争对手 这些工作理论上都可以手动完成，而且在某些情况下仍然需要人工参与，但它们本质上是大规模、以数据为核心的任务，非常适合在一定程度上实现自动化。 掌握这些信息，有助于你真正立足于客户或市场视角，而不是陷入自我强化的回音室。 大规模分析客户反馈 LLM 最强大的特性之一在于它们能够： 大规模处理数据 发现模式 揭示那些原本可能需要人工花费数小时、数天甚至数周才能发现的趋势 除非你身处全球性大型企业，否则你大概率不会拥有具备这种能力的数据团队，因此，LLM 就成了次优但非常有效的选择。
图像现在像语言一样被解析。OCR、视觉语境和像素级质量共同影响 AI 系统如何理解并呈现内容。 在过去十年中，图像 SEO 在很大程度上只是技术层面的基础维护： 压缩 JPEG，以应对没有耐心的访客。 为无障碍访问编写替代文本（alt text）。 实现延迟加载（lazy loading），以保持 LCP 指标处于良好水平。 尽管这些做法仍然是健康网站的基础，但像 ChatGPT、Gemini 这样的大型多模态模型的兴起，带来了新的可能性与挑战。 多模态搜索将不同类型的内容嵌入到同一个向量空间中。 我们现在优化的对象是“机器的凝视”。 生成式搜索通过将媒体内容切分为多个片段，并借助光学字符识别（OCR）从视觉信息中提取文本，使大多数内容变得对机器可读。
生成式引擎优化（GEO）建立在 SEO 的基本原则之上。了解为什么良好的 SEO 实践——内容、链接、用户体验（UX）——仍然是 AI 搜索可见性的核心动力。 AI 概览（AI Overviews）和“零点击搜索”正在改变人们获取信息的方式，也在改变品牌被发现的途径。随着搜索从“链接”转向“答案”，一个问题不断被提出：SEO 会发生什么变化？ 生成式引擎优化（GEO）依然基于几十年来指导有效 SEO 的同一套基础。正如 Danny Sullivan 最近所说：“好的 SEO 就是好的 GEO。”清晰、权威、以用户为中心的内容这一核心原则，仍然决定着可见性——无论结果是以排名列表呈现，还是以
要在 AI 搜索中获得展示机会，你需要被提及——而且必须是可信的、高频的，并且出现在合适的渠道。这些策略将帮助你实现这一目标。 品牌提及一直都很重要，但在 AI 时代，它们已经成为获取自然可见性的关键要素。 在自然流量获取方面，品牌建设现在应当优先于以关键词为核心的策略，成为你的首要任务。 为什么？因为根据 Ahrefs 最近的一项研究，来自可信来源的品牌提及是影响 AI 概览（AI Overviews）可见性的最重要因素。 打造品牌提及既有基础、可执行的方法，也有更复杂、更具战略性的方式。 除了建议你立即行动、加快推进之外，我还将拆解那些正在为我们客户带来品牌提及增长的最重要 SEO 举措。 1. 打造你的本地 SEO
