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via https://digiday.com/media/geo-hype-busted-experts-call-it-more-seo-than-new-discipline/ “GEO”这个缩写正大量涌入许多媒体高层的收件箱，供应商们争先恐后地想要搭上这波关注热潮。GEO是”生成引擎优化”（generative engine optimization）的简称，越来越多的供应商正在推销他们的GEO服务，旨在为聊天机器人和AI搜索引擎优化内容，声称可以帮助品牌和媒体公司在AI生成的答案中提高曝光度。 然而，SEO老手表示，围绕这些AI曝光度服务所兴起的新产业，可能并不像表面上看来那么具有革命性。他们指出，许多GEO策略与传统的搜索优化并没有太大不同，尽管自然存在一些关键差异。 以下是关于GEO的一些误解： 迷思：GEO并非另起炉灶，重新发明SEO多数GEO策略依赖的基础与SEO相同。大语言模型（LLM）通常会从搜索结果中排名高、具权威性的网络内容摄取信息。GEO应被视为SEO的延伸，而非一套完全独立的策略。 SEO机构uSERP的联合创始人兼首席执行官Jeremy Moser表示，GEO有80%是良好、基础的SEO。他最近告诉Digiday：”如果一个GEO服务没有坦诚告知你，在AI搜索曝光度的成功中有80%来自良好的基础SEO，那他们就是在卖蛇油。” SEO专家们正在警告出版商和品牌，要当心围绕GEO的炒作循环。他们表示，许多AI曝光度策略的运作方式，与过去的趋势相似。一个恰当的例子是：先前围绕Google的”加速移动页面”（AMP）和”精选摘要”的优化策略，曾被当作需要特定投资和专业知识的截然不同的新领域来推销。当时出现了专门的供应商、新的职位头衔，也划分了预算。实际上，这两者都是同一套底层搜索优化逻辑的演进——以让Google算法偏好的方式来组织你的内容。 GEO正遵循着相同的模式。效果营销机构Amsive的SEO策略与研究副总裁Lily Ray表示：”我们都经历过这种事无数次了，这就是为什么这对我们来说很令人沮丧。” 当然，也存在一些差异。例如，”查询扇出”（query fan-out）是一种在查询时，LLM检索和处理信息所使用的特定技术方法。这与SEO所基于的”爬行-索引-排名”模型是完全不同的检索架构。 最终目标大致相同：SEO旨在帮助网页在搜索结果中获得更高排名，而GEO则专注于让内容在AI生成的答案中被引用或摘要，后者更重视可提取的信息而非可点击的链接。 然而，价值交换有所不同：内容营销与SEO机构iPullRank的创始人兼首席执行官Michael King表示，传统搜索主要是一个导流（推荐流量）渠道，而AI搜索则扮演着品牌曝光渠道的角色，因为它能导向其他网站的流量非常有限。 迷思：如果你精通SEO，就等于精通GEO 尽管有些被当作GEO优化的东西，确实是重新包装的SEO（例如内容清晰度、权威性、信号、引用建立），但GEO中更具技术性的部分——特别是任何涉及LLM查询的”检索增强生成”（RAG）架构——确实是全新的领域，需要SEO团队具备专业知识和额外资源。…

via https://moz.com/blog/how-to-write-with-ai 在文案写作方面，AI 既被利用不足，又被过度使用。忽视 AI 会让你落后，但过度依赖则会加剧网络内容的低质化泛滥。 如果运用得当，AI 可以帮助你更快地研究、更高效地写作、并提升输出质量，同时不会稀释你内容中的人性化特质。 在本文中，我将通过自己经过实战检验的 AI 内容写作流程，向你展示如何取得这种平衡。 但首先，有一点需要注意使用 AI 写作时，关键在于让它服务于边缘环节，而保护中间的核心步骤——即实际的写作过程——确保写作环节完全由人完成，并保持其原本自然、有棱角的形态。 AI辅助写作流程图整个流程概览如下： 进行研究，在需要时借助 AI 加速学习使用 AI 创建大纲和内容简报在无辅助的情况下自由书写利用…

你的SEO策略准备好应对LLM接地了吗？探索训练数据与实时网络检索之间的区别，并了解如何优化你的品牌在AI搜索结果中的可见度。 解释模型响应内外之分的白板数字化版本。点击上方白板图像，即可打开高分辨率版本！ 周五愉快，Moz粉丝们。今天我想讨论一个我认为对SEO从业者未来至关重要的概念。这个概念就是模型响应（in-model responses）与非模型响应（out-of-model responses）之间的区别。 这关乎大语言模型的回复，但同样也适用于我们目前在谷歌搜索中看到的各类混合体验，例如AI模式、AI概览、网络指南。如果你不了解什么是网络指南，我将在下方附上相关资源链接。我认为这个概念未来也会非常重要。 继续我们的话题，来深入探讨模型响应与非模型响应。 简单来说（虽然有些过度简化），当你向大语言模型发出提示时，基本上可能发生两种情况。模型要做的首要决定之一，就是判断是否需要进行任何接地搜索。 这意味着，它需要判断是否需要执行外部查询（目前通常指谷歌搜索，即使是ChatGPT也经常如此），以获取最新信息，或核实其不确定的内容。 什么是模型响应？白板上突出显示”模型响应”部分的放大图 如果模型认为不需要进行外部搜索，那么，举个例子，我们可能会提出一个请求，比如”给我写一首诗”。这个请求不涉及任何特别的事实、最新信息或时事。因此，你很可能会直接从LLM得到一个回复，而无需它进行任何这些外部接地搜索，然后你就得到了答案。 所以，如果你想影响这种响应，唯一能做的就是影响模型的底层训练数据。 给你一些背景信息：GPT-4.0大概在2022年底完成训练，而GPT-4.5大约在2024年8月完成训练。模型更新之间的时间跨度相当长，许多人仍在使用的模型，其训练数据如今可能已有近四年甚至更久的历史。 因此，你几乎无法在短期内迅速影响它。从长远来看，你基本上是在试图影响那些最终被纳入这些模型训练数据的所有内容。而目前，这基本上意味着任何被计算机读取的文字内容。 这个范围极其广泛。显然，这不仅包括你自己的网站，也可能包括外部网站。而且，到了现在，它甚至可能包括书籍等材料。随着底层训练数据的不断扩展，其范围已经变得极其、极其广泛。 什么是非模型响应？白板上突出显示”非模型响应”部分的放大图。 我认为对SEO从业者来说，更有趣的是非模型响应。这是指大语言模型或你使用的工具决定进行一些外部搜索的情况。 举个例子，一个查询可以是：”2025年12月的核心更新发生了什么？” 我在几个不同的工具里试过这个查询。下面我会分享一个相关链接，但值得一提的是，目前在ChatGPT中，你实际上可以通过浏览器的开发者工具看到它进行了哪些接地搜索。 什么是非模型响应？（续）…

via https://peec.ai/blog/the-real-risk-of-ai-generated-content?utm_campaign=202603-moztop10&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz–6NYj-cKLf80E37wnziR79fh5xFEFH0TeUBarI_9S5qE5aHZjXvzXQG8IGQvDl5vN683qaURVY9wBad5E-IvIfM2smiw&_hsmi=406731043&utm_source=202603-moztop10 我观察到一些公司因急于发布AI生成的内容而对企业造成了负面影响。它们追逐在ChatGPT和其他AI搜索引擎中获得提及，但实际上却在以未曾意识到的方式伤害自己。 我们分析了几家提供AI内容生成服务的公司组合，不出所料，它们在Google的可见度普遍大幅下滑。 证据表明，低质量的AI内容会严重损害你的在线可见度。谷歌和必应拥有先进的检测算法，能够手动调整排名，甚至将网站完全从搜索结果中移除。由于大型语言模型（LLM）在研究过程中会使用这些搜索引擎（这也被称为“接地”过程），这最终会对你在LLM中的可见度产生负面影响。 将AI作为写作辅助工具通常没问题。但如果大规模发布未经加工的原始AI输出内容，作为公司博客文章，且未增添任何实际价值，则可能适得其反。我分享这一点，是因为我不断看到有工具在推广AI内容生成，却对相关风险毫无警示。 这篇文章将探讨数据实际揭示的情况——以及如何让你的内容对用户、搜索引擎优化（SEO）以及大型语言模型（LLM）都真正有用。 AI内容网站是如何失去可见度的质量低劣的AI内容网站通常遵循一个可预见的轨迹：它们会短暂获得排名，然后便会下降——有时降幅巨大。 以Grokipedia为例，这是一个由Grok驱动的、AI生成的维基百科版本。它起初获得了一些关注，但随后在2025年1月底至2月初期间，其在谷歌的可见度开始下滑。包括Lily Ray和Glenn Gabe在内的多位SEO专家都记录了这一下降趋势。 此外，Peec AI的首席营销官Malte Landwehr在LinkedIn上指出了一个关键现象：几乎就在Grokipedia在谷歌上失去可见度的同一时间，各种答案引擎也开始减少对Grokipedia的推荐。 他在ChatGPT、AI模式（AI Mode）和AI概览（AI Overviews）中追踪到了这一关联。在下方的截图中，你可以看到，这三款答案引擎在1月底至2月初都减少了引用Grokipedia，而这恰好是其在谷歌排名下降的同一时刻。 另一个凸显低质量AI内容风险的例子是：2024年，谷歌发布了新的反垃圾邮件政策，导致多家网站被完全从搜索引擎中移除。Originality.AI在分析后续影响时发现，受影响的页面100%都包含AI生成的帖子，其中一半的网站，其80%至90%的内容均由AI生成。 一个接一个的案例，都在讲述着同样的故事。 使用AI内容生成工具的风险我们深入分析了一款流行的AI内容生成工具，该工具承诺能帮助品牌在ChatGPT、Perplexity和Claude等AI驱动的搜索引擎中“获胜”。…

原文地址：https://www.womenintechseo.com/knowledge/generative-information-retrieval-seo-misinformation 长期以来，SEO行业一直背负着制造谣言或对搜索引擎运作机制进行主观解读的名声，其部分原因在于我们这个领域恰好处在市场营销与计算机科学的尴尬交汇点。与付费搜索或纯粹的计算机科学及工程学不同，大量SEO知识具有主观性，建立在程度不一的非完美实验和有根据的推测之上，争论者之间的经验和视角也相去甚远。 我们这个行业缺乏确定的答案，再加上主要由利益相关者驱动的、寻求能“扭转局面”的简单杠杆的渴望，加剧了这种状况。 毕竟，“看情况”是我们行业的标志性口号，细微差别和不确定性在此占据主导。 毫不意外的是，随着大型语言模型及其作为生成工具在搜索环境中的应用日益广泛，错误信息的传播潜力被进一步放大。这为更多SEO谣言的涌入打开了闸门，使它们得以加入那些长期循环争论的话题行列，例如“子域名与子文件夹之争”、“301与302重定向之辨”以及“点击量是否影响排名”等。 我们正处于一个激动人心的技术搜索交汇点，但变革的速度也造成了暂时的知识真空。来自信息检索、自然语言处理、机器学习和计算机科学等领域的新概念正不断涌入我们的领域。 因此，我们面临着一条“错误信息高速公路”，它因围绕生成式AI和生成式信息检索的新谣言，以及其他所有谣言和周期性讨论而不断膨胀。对领域外术语的曲解和滥用，让我们在本就最具挑战性的时期，面临着更大的困惑。 SEO神话的根源虽然SEO神话滋生繁衍的原因有很多，但对专利的误读和夸大宣传无疑是其中重要的因素。 搜索专利法非常复杂，因为解读它不仅需要法律知识，还需要对搜索和信息检索有深刻的理解——这是一种罕见且独特的能力组合，备受爱戴的已故专家比尔·斯劳斯基将其掌握得淋漓尽致。凭借其数十年的搜索经验以及早前作为律师的职业生涯和正式资质，比尔为我们提供了几乎明确无误且广泛的专利解读。 人们普遍认为“专利就意味着投入生产”，这更加剧了混淆，因为在大多数情况下，专利从未投入实际应用。申请专利的原因多种多样，其中包括战略资产防御。这些“防御性专利”的注册是为了阻止竞争对手实施替代解决方案，或在竞争激烈的行业中用作法律筹码。此外，不仅专利本身需要正确解读，其附带的参考文献部分也常常引用了大量学术论文。 当脱离上下文时，搜索、信息检索和自然语言处理研究人员发表的学术论文就极易被误解。这些论文不仅语言晦涩难懂、枯燥乏味，且穿插着数学公式；它们还会参考和引用大量其他学术论文，为了完全理解每篇论文试图建立在前人研究基础上的来龙去脉，这些被引用的文献也必须阅读。 我怀疑，一丝谄媚式的回声室效应和盲从心理也在AI SEO相关错误信息的传播中扮演了角色。随着GEO、AEO等概念的兴起，相应地也有越来越多的人试图最大化利用这一新机遇，并重新将自己定位为引领潮流的先锋。 我们都很清楚，SEO正在发展（机遇也在增加），但其中一些缺乏严谨性的信息分享方式，却搅浑了水，并有风险在我们进入AI时代搜索的下一阶段时，进一步将SEO行业的声音推向“江湖郎中”的既定印象。 我们都在尽可能快地学习行业的新变化，但这海量涌现的新发展，也可能带来一种倾向，即当我们被问及许多问题而不知道答案时，我们不愿意承认。 于是，我们抓住学术论文中断章取义的原话、无法复现的实验（公平地说，大多数研究都无法复现）、随机抽取的用于执行单一任务或策略的Colab脚本以及其他SEO神话，来概率性地填补知识空白——这颇有些类似于我们都抱怨其输出内容荒谬的大语言模型的那种幻觉特性。 那么，让我们来看看一些造成不确定性的、跨领域或新术语解读的例子吧。 分块、”信息增益”与LLMs.txt：SEO领域的解读 最近涌现的SEO术语试图寻找新的”调控杠杆”，但它们很可能犯下了范畴错误，混淆了生成式AI、生成式信息检索和经典信息检索系统的内部工程原理，与搜索引擎对外进行内容排名和呈现的方式。其中两个可能的例子便是”分块”和”信息增益”。 分块…

原文地址：https://searchengineland.com/ai-search-audit-findings-470888 对10个行业的审计数据显示，访问失败、证据薄弱和实用性低下使得一些网站容易被AI系统绕过。 20年来，网络运行着一个简单的交易：发布满足用户需求的内容，在搜索中获得排名，赚取流量，然后通过产品、服务、联盟推荐或广告将这些流量变现。 零点击答案和AI搜索正在改写这种关系。现在的新问题是，AI是否会把你列为来源——以及这种可见度是否能转化为收入。 为了了解谁会被包含在内，谁会被绕过，我对10个行业进行了超过200次AI可见度审计。 结果模式是一致的：大多数网站易于解析，但难以证明其值得引用。而那些最依赖发现流量的行业，往往正是那些让自己最难被访问的行业。 审计是如何进行的 我使用相同的评估标准进行了201次审计，并捕获了一个整体的AI可见度得分，以及四个子得分： 该数据集包括对以下10个行业的201次审计： 需要注意的是，存在页面类型偏差——样本中主页占比较大（131个主页，13篇文章，其余为混合页面）。这很重要，因为主页往往营销内容多，证据内容少。 我还跟踪了访问失败的情况，因为”错误”结果也是故事的一部分。201次审计中有38次（18.9%）返回错误，意味着AI智能体可能被阻止或无法可靠地访问内容。 另有八次审计在技术上已处理，但由于缺少子得分而得分为0，这与部分提取或应用式渲染导致可访问内容很少的情况一致。 当我总结得分分布时，我专注于成功处理的审计（163个网站），所以”无法访问”不会与”低质量”混为一谈。我按行业将错误率视为一个独立的信号，因为它表明了AI系统是否可以将某个网站可靠地用作来源。 （广告文案略） 各行业在AI可见度中的位置 下表显示了数据集中各行业在审计中的表现。 排名 行业 错误率 中位数总分…

原文地址：https://searchengineland.com/chunk-content-470751 清晰的结构有助于读者扫描内容，也能帮助AI系统识别答案。以下是关于如何将想法组织成清晰、独立成块的部分。 文章或博客帖子中的内容结构似乎不该有什么争议。但显然，谷歌并不希望你仅仅为了取悦大语言模型而创建小块内容。这种被称为”分块”的技术，有助于让你的内容被AI模型注意到，同时也反映了读者实际参与在线内容的方式。 分块可能会让内容在AI搜索中更易被检索或引用，但归根结底，它改善了内容的流畅性，让人们更容易理解概念。我们来谈谈分块是如何工作的，以及何时使用它。 什么是分块？ 分块是将文本组织成不同的、独立的意义单元的做法。当内容被分块时，信息被分段，这样每个段落都聚焦于一个单一的想法，并包含读者简单快速理解该想法基础所需的一切。 人们应该能够阅读一个单独的段落就掌握概念，而无需在周围的文字中寻找上下文。 分块对AI还是对人类更有帮助？ 谷歌最近的批评表明，分块的做法过度优化了内容，特别是为了让内容出现在AI答案中。这种认为人们专门为AI写作的观点，其假设是对AI好的东西在某种程度上对人类读者就是不好的。 但实际上，分块有助于向读者和搜索检索系统传达想法。当内容被分块时，它并没有降低信息密度或人为地割裂想法。它组织信息的方式匹配了人们实际在线阅读内容的方式，使文章更易于浏览。 分块也帮助了AI系统，因为它们在段落层面而非页面层面运作。例如，当一个系统需要找出”如何衡量关键词蚕食”的答案时，一个完全匹配的标题，后面跟着一个聚焦的段落，就能创建一个清晰的匹配。 相比之下，当同一个问题的答案被埋在一个涵盖其他三个主题的密集段落中时，信息就被稀释了。AI可能会看到相关的关键词，但如果文本在不同想法之间游移不定，它对该段落是否明确回答了查询的信心就会降低。 清晰的结构产生清晰的含义。 分块既帮助读者浏览内容，也帮助AI系统准确识别你的内容说了什么。 深入阅读：分块、引用、澄清、构建：面向AI搜索的内容框架 （广告文案略） 何时对内容进行分块 当你从头开始写作时，从一开始就将分块融入到你的流程中。 然而，可能不值得你花时间仅仅为了分块而编辑现有内容。你可能会发现有些文章即使没有明确计划，也自然遵循了分块原则。其他的可能已经过时或结构不佳，需要更实质性的重写。 如果你想对现有内容进行分块，请优先考虑以下类型的文章：…

via https://searchengineland.com/how-to-use-ai-for-seo-without-losing-your-brand-voice-470789 AI擅长规模化执行和数据密集型的SEO任务。但若没有清晰的品牌声音，自动化会让内容听起来千篇一律。 在SEO和内容营销领域，有一个日益严重但鲜少被充分讨论的问题：所有内容开始变得雷同。相同的措辞和结构，相同的平淡语调，相同的安全语言，相同的机械节奏。 网络正充斥着优化完美却无人真正爱读的内容。这才是真正的风险。不是AI会取代SEO人员，不是谷歌会惩罚AI内容，也不是自动化会摧毁搜索。 真正的危险在于，品牌以效率为名，失去了自己的声音、个性和身份。 AI应该让你的SEO变得更好，而不是更平淡。更快，而不是更扁平。可规模化，而不是失去灵魂。 以下是如何在不把你的品牌变成米色墙纸——且不失去其值得排名的根本——的前提下使用AI的方法。 当AI支持战略时，它表现最佳 AI不能取代营销计划、定位模式或清晰的品牌方向。它支持它们。就像Google Analytics、Semrush和Screaming Frog这类工具帮助你了解正在发生的事情一样，AI帮助你更高效地工作并支持思考。 如果你的SEO战略仅仅是”我们用AI”，那你就没有战略。你只是有了一个软件订阅。如果不清楚你的受众是谁、他们关心什么、他们试图解决什么问题、他们如何说话、他们对什么语气有反应、以及你的品牌代表什么，AI只会规模化生产泛泛的内容。 （广告文案略） AI能真正增加SEO价值的地方 AI确实擅长SEO的某些部分，特别是那些依赖规模化、结构和数据处理的领域。这些包括： 这才是AI的用武之地。它处理重复性的手动工作，加快研究速度，减少基本的人为错误，并帮助团队在规模化运作中保持一致性。这些都不具威胁性，纯粹是实用性的。 如果使用得当，AI能消除SEO工作中的摩擦，为团队腾出更多空间专注于战略和决策。当人们期望AI执行它不适合做的SEO工作，将其视为捷径而非支持系统时，问题就开始了。这样使用，产出物必然达不到预期。 深入阅读：如何针对你的品牌声音训练内部大语言模型 AI在哪里会失效…

via https://ahrefs.com/blog/reddit-keyword-research/ 在谷歌上搜索几乎任何产品或建议类问题，搜索结果中都会出现Reddit的讨论帖。谷歌如今非常重视Reddit，将其排在靠前位置，而像ChatGPT和Perplexity这类AI工具也频繁将其作为信息来源进行引用。 （事实上，如果你在谷歌搜索“reddit关键词研究”，会发现排名前10的结果中有6个是Reddit上的实际帖子。） 这使得Reddit独特且重要。在这里，你品牌的声誉是由真实用户的对话塑造的。 它也是关键词创意的金矿：Reddit向你展示了真实人们使用的确切语言、提出的问题和面临的痛点。用对方法，你可以找出哪些Reddit讨论已经排在谷歌前列，并从中反向挖掘出关键词机会。 下面我将分享4个我从Reddit提取关键词创意的方法——从快速手动浏览，到使用Site Explorer分析整个子版块能为哪些关键词排名的技巧。 是什么让Reddit在关键词研究中如此独特关键词工具能提供具体的搜索数据：搜索量、难度、点击成本、搜索意图。但Reddit提供的是人文背景。 以“关键词研究工具”这个关键词为例——每月搜索量4900，信息型意图。这很有用。但浏览Reddit的讨论串，你会看到全貌：人们抱怨他们当前使用的工具，寻求免费替代品，试图说服老板批准购买。 这种细微差别能让你的内容更出色。Reddit增添了真实用户使用的视角、困惑和精确语言——正是这些能把一个关键词变成一个内容选题。 看这个例子：在/r/SEO子版块中，一个标题为“大家是怎么做关键词研究的？”的帖子获得了42个点赞，并针对我们的目标关键词排名第一。整个讨论串里，从业者们分享着他们实际的工作流程、最喜欢的工具，以及对现有选项的不满。 这对内容策划来说简直是宝藏。 你会了解到人们表述问题的方式是“我老板想让我做SEO，但我完全不知从何入手”，而不是“SEO新手入门指南”。你能看到哪些解决方案真正引起共鸣（那些获赞的），哪些无人问津（那些被忽略或点踩的）。你能发现讨论中自然浮现的反对意见和痛点。 更有用的是：Reddit上的高互动率是一个验证信号。如果一个话题获得42个赞、1.5万个赞，或产生200条评论，那就证明了它的关注度。这不是对人们可能搜索什么的估计，而是他们实际关心什么的证据。 方法1：使用Google指令查找已经获得排名的Reddit讨论 首先，在谷歌中搜索 site:reddit.com [你的关键词]，找到已经在你的目标话题下获得排名的Reddit讨论（和子版块）： 以下是可用的搜索指令： 例如，搜索 site:reddit.com…

via https://moz.com/blog/top-seo-tips-2026-whiteboard-friday 2026年你应该优先关注哪些SEO策略？奇玛·姆梅杰分享了在2026年保持SEO领先地位的六大技巧，包括如何针对代理型AI进行优化、构建实体集群以及追踪大语言模型指标以保持领先优势。 白板内容的数字化版本，概述了2026年SEO的六大技巧。点击上方白板图片可打开高清版本！ 嗨，我是奇玛。想必大家都认识我，所以自我介绍就到这里。 关于人工智能搜索、通用商务协议、商业智能体等等等等，大家已经听得太多了。但要分辨哪些可信，确实让人困惑。我在这里就是为了给大家带来真相。 这就是2026年你需要关注的重点，没有任何混淆视听的内容。我们开始吧。 嗨，我是奇玛。想必大家都认识我，所以自我介绍就到这里。 关于人工智能搜索、通用商务协议、商业智能体等等等等，大家已经听得太多了。但要分辨哪些可信，确实让人困惑。我在这里就是为了给大家带来真相。 这就是2026年你需要关注的重点，没有任何混淆视听的内容。我们开始吧。 1. 构建覆盖完整查询扇出的实体集群数字白板中 outlining “构建实体集群” 部分的放大图。第一，构建能够覆盖完整查询扇出的实体集群。链接仍然重要，但我们正逐渐向基于语言的模型演进。 这意味着，实体和语义关系比基于链接的关系更重要。所以，我们需要开始优先为实体进行优化，而非其他任何东西。这就是为什么你需要开始更多地考虑主题集群，而非关键词集群。 如果我说实话，这有点像SEO 101的基础课。但我的重点是，SEO仍然非常重要，我们正在回归基础。 主题聚类，就是你选择一个实体，为每个实体下的集群映射不同的用户意图，你主要关注的是认知类内容、比较类内容、评估类内容和决策类内容。 为目标受众旅程的每个阶段提供恰当的内容使用关键词探索工具…