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原文地址：https://moz.com/blog/resolve-duplicate-content 大家好，Moz的粉丝们！欢迎来到新一期的《白板星期五》。我是梅根，Moz学习团队的一员。今天我们来聊聊重复内容。 为什么要讨论重复内容呢？ 因为这确实是个常见问题，而且常常令人困惑。它到底是什么？如何判断？为什么我网站上的某些页面会被标记为彼此重复？最重要的是，如果我发现自己网站存在这个问题并想解决，该怎么做？ 什么是重复内容？首先，重复内容究竟是什么？ 简单来说，重复内容是指在互联网上多个不同位置出现的内容。但事情并非表面那么简单——即使内容不完全相同，只要过于相似，也可能被视为彼此重复。 考虑重复内容时，重要的一点是：这不仅关乎人类访问者浏览网站时对两个页面的观感，更关乎搜索引擎爬虫抓取这些页面时的识别方式。由于爬虫无法像人类那样看到渲染后的页面，它们通常依据页面源代码进行判断。如果两段代码过于相似，爬虫就可能认为这是同一页面的两个版本。 想象一下：你走进一家烘焙店，面前有两个几乎一模一样的纸杯蛋糕，且没有任何标识。你该如何选择？当搜索引擎遇到两个过于相似的页面时，面临的正是这种困境。 这种内容间的混淆可能导致排名问题——搜索引擎可能无法判断该优先展示哪个页面，甚至错误地展示不合适的页面。在Moz的工具中，我们设定了90%的重复内容阈值：任何源代码相似度达到90%及以上的页面，都会被标记为彼此重复。 如何解决重复内容问题？了解重复内容的基本概念后，我们该如何应对呢？其实有几种不同的解决方法。 重定向陈旧或过时的内容（白板特写部分展示301重定向）301重定向第一种方法是实施301重定向。这好比您有一部电影的VHS录像带，它可能已经不再适用了。因此，您需要确保为大家提供在线播放的数字版本。在您的网站上，您可以将旧版页面重定向到新的更新版本。这同样适用于解决子域名变更、协议变更（如HTTP到HTTPS）以及内容更新后不希望用户再访问旧版内容的情况。 设置规范标签（白板特写部分展示规范标签）Rel=canonical第二种方法是在页面上实施rel=canonical（规范标签）。想象您在烘焙义卖会上，有两种饼干：糖霜饼干和巧克力豆饼干。您认为自己的糖霜饼干是一流的。因此，当人们问该尝试哪一种时，您会指向糖霜饼干，尽管他们仍然可以选择品尝巧克力豆饼干。在您的网站上，这类似于销售两种不同颜色的商品。您希望访客能看到并访问这两种颜色，但您会使用规范标签来告诉爬虫哪个页面更相关、更值得被收录排名。 识别缺失规范标签的页面（可在Moz Pro网站抓取工具中操作） 对仍需保留但不想被抓取的页面使用Noindex（白板特写部分展示noindex选项）Meta noindex您还可以选择将页面标记为meta noindex。例如，您可能拥有最喜欢书籍的两个版本。您会阅读并参考第二版，因为它最新、最相关。但您仍希望在需要时能够阅读和访问第一版。Meta noindex标签告诉爬虫：它们仍然可以抓取这个重复页面，但不应将其收录到索引中。这有助于解决因分页等问题导致的重复内容问题。 为页面添加更多内容（白板特写部分展示添加内容选项）添加内容但如果您的两个页面实际上并非彼此重复呢？它们涉及不同主题，本应被视为独立的内容。那么，在这种情况下，您可以选择为每个页面添加更多内容，以减少爬虫的困惑。这能让它们彼此区分开来，就像给一个纸杯蛋糕加上糖粒和樱桃，而给另一个涂上不同颜色的糖霜。 使用Moz…

原文地址:https://www.searchenginejournal.com/ahrefs-tested-ai-misinformation-but-proved-something-else/564124/ Ahrefs测试了当向AI系统输入相互矛盾且虚构的品牌信息时，它们会如何反应。该公司为一个虚构的企业创建了网站，在网络上散布关于该企业的矛盾文章，然后观察不同AI平台在回答有关这个虚构品牌的问题时的表现。结果显示，虚假但详尽的叙述比发布在官方网站上的事实传播得更快。但这里存在一个问题：这项测试与“人工智能是否被愚弄”关系不大，更多是为了解何种内容在生成式AI平台上排名最佳。 1. 不存在官方品牌网站Ahrefs的研究将Xarumei设定为一个品牌，并将Medium.com、Reddit和Weighty Thoughts博客视为第三方网站。 但由于Xarumei并非真实品牌，没有历史记录、没有引用、没有链接、也没有知识图谱条目，因此它无法作为代表基础“事实”内容的品牌的替身进行测试。 在现实世界中，实体（如“Levi’s”或一家本地披萨店）拥有知识图谱足迹以及多年一致的引用、评论，甚至可能有社交信号。而Xarumei存在于真空中，它没有历史、没有共识、也没有外部验证。 这个问题导致了四个影响Ahrefs测试结果的后果。 后果一：无所谓谎言与真相其后果是，发布在另外三个网站上的内容，不能被表述为与Xarumei网站上的内容相对立。Xarumei网站上的内容并非基准事实，其他网站上的内容也构不成谎言，测试中的全部四个网站是等效的。 后果二：不存在真正的品牌另一个后果是，既然Xarumei存在于真空中，并且本质上与其他三个网站等效，那么就无法获得关于AI如何对待一个品牌的任何洞见，因为这里根本就没有品牌。 后果三：“怀疑态度”的评分值得商榷在第一项测试中，八个AI平台均被询问了56个问题，Claude因对Xarumei品牌可能不存在持怀疑态度而获得了100%的评分。但这一评分是因为Claude拒绝或无法访问Xarumei网站。对Xarumei品牌持100%怀疑态度的评分，可被视为一个负面而非正面的结果，因为Claude未能或拒绝抓取该网站。 后果四：Perplexity的回应或许反而是成功的Ahrefs对Perplexity在第一项测试中的表现做出了如下论断： “Perplexity在大约40%的问题上失败了，它将假品牌Xarumei与小米混淆，并坚称它生产智能手机。” 实际情况很可能是：Perplexity正确地理解了Xarumei不是一个真实品牌，因为它缺乏知识图谱信号或任何品牌常见的其他信号。它正确地检测到Xarumei并非一个品牌，因此Perplexity很可能假设用户错误地拼写了发音与Xarumei非常相似的“Xiaomi”（小米）。 鉴于Xarumei缺乏任何品牌信号，Perplexity假设用户在询问Xarumei时误拼了Xiaomi是正确的。我认为，完全有理由推翻Ahrefs关于“Perplexity在40%的问题上失败”的结论，反而应该判定Perplexity是正确的，因为它正确地假设了用户在询问一个名为Xarumei的不存在品牌时犯了错误。 2. 内容类型影响了结果Weighty Thoughts博客、Medium.com上的帖子以及Reddit AMA（问我任何事）为许多类别的信息提供了肯定、具体的答案：名称、地点、数字、时间线、解释和故事脉络。而Xarumei的“官方”网站则没有提供具体信息；它恰恰反其道而行之。 例如： 这些回答创造了一种不对称的响应模式（即缺乏对等性）： 生成式AI平台会更倾向于使用那些肯定且具体的答案，因为生成式AI的设计初衷就是提供答案。在生成答案时，生成式AI并不在“真相”和“谎言”之间进行选择。…

原文地址：https://www.dealeron.com/blog/aio-and-geo-arent-replacing-seo/ 当AI工具推荐您的经销门店时，顾客最终会访问哪些页面？ 正如我们在前文《AI搜索流量：炒作与现实》中所探讨的，AI搜索正在影响购车旅程的最初阶段。本文将进一步深入：了解当AI工具将顾客指向您的经销门店后，他们实际会访问哪些页面。 但令人意外的是：AI重点推荐的页面并非随机选择——它们植根于与强大汽车SEO相同的基本原理。 核心真相那些让您的网站在传统SEO中表现出色的基本原则，同样能让您被AI助手看见。我们发现，AI工具青睐清晰、有用的内容——因此，您原本依赖的、用于搜索排名的页面，通常也正是AI会重点推荐的页面。 如今行业充斥着各种新术语，如AIO（人工智能优化）、GEO（生成引擎优化）和LLM优化。面对这些新缩写，许多经销商都在疑惑：是否为了保持可见性，就需要一套完全不同的策略？ 好消息是：不，您无需为AI搜索制定一个全新的策略。 DealerOn的最新研究表明，提升AI搜索可见性的最佳途径，正是遵循那些驱动高性能汽车SEO的相同原则。 AIO vs. GEO vs. SEO：经销商真正需要关注什么 关键结论：AIO和GEO并非替代品——它们是您本应进行的SEO工作的延伸。 我们的观察发现 结语AI搜索正在改变顾客发现经销门店的方式，但根本原则未变：清晰、有用、及时更新的内容才是制胜关键

原文地址：https://www.practicalecommerce.com/3-seo-predictions-for-2026 我自2005年以来一直是一名专业的搜索引擎优化师。从未经历过当前网络变化的速度和规模。生成式人工智能正通过AI概览和AI模式加速并逐渐主导搜索结果页面。许多传统的优化策略已经失效。 以下是我对2026年的搜索引擎预测。 零点击发现消费者将越来越多地无需点击自然搜索结果列表，就能发现和研究产品。商业网站的流量下降已持续多年。这一趋势将在2026年加速，因为生成式AI平台将根据购物者的提示来研究和推荐产品。 例如，我向ChatGPT提出了提示“冬季最佳徒步靴”。该平台自行进行了搜索，确定了最佳选项，然后根据多个标准（如雪地性能、隔热、保暖性和价格）比较了产品。 （此处描述原图：ChatGPT购物界面显示了三种徒步靴选项，附有产品图片和指向特定功能的对比线条）对于“冬季最佳徒步靴”这个提示，ChatGPT自行进行了搜索，确定了最佳选项，然后比较了产品。 若是我自己操作，这个过程可能需要一个小时或更长时间来搜索、点击，然后逐一发现每个选项。我还需要阅读评论和产品对比。而ChatGPT用了不到一分钟，且无需额外点击。 下一代生成式AI的演进将使用户能够在聊天对话中直接购买产品，即无需离开平台。ChatGPT通过“即时结账”功能实现这一点；谷歌的版本则是“智能代理结账”。 所有这些都颠覆了商家的自然搜索可见性，他们面临着双重打击：流量减少，以及对于现有流量几乎没有（即使有也极少）可靠的归因指标。 事实上，针对大型语言模型进行优化的一个主要障碍是缺乏数据。我们依赖第三方工具，但根据我的经验，这些工具并不可靠。谷歌在搜索控制台中没有提供AI模式的可见性数据，而ChatGPT仅向合作伙伴提供分析数据。 生成式AI货币化目前，没有任何一个生成式AI平台接近盈利。预计ChatGPT、Perplexity、Claude等平台将涌现大量创收附加功能。甚至连谷歌也在其AI模式答案中测试按点击付费广告。 这可能有助于SEO。一旦它们开始销售赞助位和广告，大型语言模型平台很可能会提供效果指标，其中可能包括自然搜索可见性数据。 届时，优化策略将变得更有依据且更易于规划。 AI聊天替代搜索迄今为止，尽管消费者涌向ChatGPT和类似平台，但并未放弃传统搜索。 但趋势依然存在：越来越多的人正在使用生成式AI，特别是用于信息收集和获取操作指南。根据OpenAI 2025年9月的一份报告（PDF），仅技术帮助和写作协助的使用量呈下降趋势。 谷歌也通过在其搜索中全面集成AI模式来推动这一趋势。AI概览现在会邀请搜索者转用AI模式进行对话，而不是继续传统查询。搜索者也可以直接从谷歌主页访问AI模式。 （此处描述原图：谷歌针对“冬季最佳徒步靴”的AI概览搜索结果，显示推荐产品如Merrell Moab 3…

这些过滤策略有助于优化您的定位设置，减少低质点击的消耗，并挖掘新的关键词机会。 尽管谷歌隐藏查询数据令人沮丧，但如果您懂得如何过滤，搜索词报告仍能提供宝贵的洞察。 通过正确的方法，您可以减少无效消耗、提升广告效果，甚至发现新的营收机遇。 本文详细介绍了我所在广告代理机构为高效管理客户账户而常用的七种过滤器。大部分案例来自应用行为分析（ABA）治疗领域的账户，在该领域谷歌倾向于过度宽泛地扩展搜索词，因此强有力的过滤至关重要。 随着搜索词和否定关键词功能逐步推广至最大化效果广告系列，这些策略对于充分挖掘广告系列潜力变得愈发重要。 1. 屏蔽不相关的单关键词我们经常使用一个过滤器来调取不包含空格的搜索词，即所有单字词。大多数情况下，这些词过于宽泛，您会希望直接屏蔽。这个过滤器可以避免您手动筛选数千条记录。 通常，您不会希望针对那些商品化、意图不明且过于宽泛的关键词展示广告。在此案例中，可能是”kids”或”aba”。如果您销售相机等标准化产品，这类词可能是”nikon”或”canon”这样的品牌名。 我们不希望针对那些可能属于漏斗顶层的宽泛词展示广告，而更希望触达那些能表明用户已进入购买旅程更具体阶段的搜索词。 因此，我会将这些词作为完全匹配的否定关键词添加到广告系列层级，或将其放入整个广告系列的否定关键词列表中。 2. 确保非品牌广告系列不包含品牌词我们努力确保的另一件事是（取决于广告系列类型）：非品牌广告系列中不出现品牌搜索词。 我们会过滤掉企业名称及任何专有术语，无论其表现数据如何，因为屏蔽的原因在于其不相关性。 经验法则是使用完全匹配否定，而非词组匹配，这样当有人仅搜索品牌名时，我们就不会展示广告。 然后，品牌搜索可以放在其专属的广告系列中。 3. 筛选具有统计显著性的词如果基于表现数据决定是否屏蔽，您需要确保数据具有统计显著性。很多时候，我会结合点击次数和投资回报率进行过滤——例如，设置点击次数至少100次且投资回报率大于2。 对于流量较低的账户，您需要应用更广的日期范围以达到所需的量级。 这并非完美方案，但至少能引导您关注具有统计相关性的词（前提是您在整个时间段内并非只有零星几个转化）。 对于那些只有一个、两个甚至零转化的词，您需要做出决策。有时您可能仅仅因为希望将广告预算用于其他地方而屏蔽这些词。另一些时候，您可能拥有谷歌广告未显示的内部信息，例如您的客户正在经历定价或产品问题。有时，您需要依靠自己的判断和过往经验，寻找那些表明情况有异的模式和异常值。…

原文地址：https://searchengineland.com/write-high-performing-google-ads-copy-generative-ai-459821 如何借助生成式AI加速广告创作并保持信息精准，打造具有关联性与个性化的广告文案。 创作有效的广告文案仍然是PPC广告面临的最大挑战之一。它成本高昂、耗时费力，且常常像一场猜谜游戏——尤其是在针对不同受众和广告格式规模化扩展广告系列时。 生成式AI提供了一个新的解决方案，并且已经在重塑品牌如何为文本、视频和展示广告创建和优化谷歌广告。 然而，尽管其前景诱人——更快的生产速度、更智能的个性化、更好的表现——但结果并非仅靠自动化就能得来。要获得真正的价值，营销人员需要采取战略性、亲力亲为的方法。 本文将探讨如何利用生成式AI打造高性能的谷歌广告文案——包括关键的提示词撰写、人工监督和工作流程。 生成式AI如何提升谷歌广告文案撰写核心在于，生成式AI能够根据精心设计的提示词生成类人文本。对于谷歌广告而言，这转化为以下几项令人兴奋的能力： 深入阅读：如何组合出吸引人的谷歌广告文案 最佳实践：利用生成式AI最大化广告效果生成式AI现已直接集成到谷歌广告创建的工作流程中。只需提供一个URL和一些突出您产品或服务的独特文案，您就可以提示系统生成标题、描述和其他创意素材。这种方法同样适用于展示广告。 虽然这个过程快速且易于操作，但要获得真实的效果，远不止输入几个关键词然后让AI接管那么简单。为了真正最大化绩效，营销人员需要有意识、有结构地使用生成式AI。以下是如何有效使用它来提升您的谷歌广告文案。 1. 优质输入，优质输出：提示词工程的必要性AI生成文案的效果在很大程度上取决于您的提示词质量。想象自己是一位乐队指挥。AI是乐队，而您的提示词就是乐谱。 2. 人工监督不可或缺：编辑的把关作用生成式AI是一个强大的助手，而非人类创造力和判断力的替代品。每一段AI生成的广告文案都必须经过彻底的人工审核。 3. 战略整合：将AI融入您的工作流程生成式AI应该无缝添加到您现有的谷歌广告工作流程中，而不是一个独立的工具。 4. 持续学习与调整：迭代循环AI世界在不断发展，您的方法也应如此。 深入阅读：使用生成式AI进行广告文案撰写的4个实用方法 伦理考量：负责任地驾驭AI前沿随着生成式AI日益融入我们的方法，解决其在广告中应用的伦理影响至关重要。…

原文：https://searchengineland.com/end-seo-ppc-silos-unified-search-strategy-ai-era-463006 人工智能驱动搜索正在模糊自然流量与付费广告的界限。洞察如何整合SEO与PPC策略，以提升品牌可见度、精准触达用户意图并增强品牌权威。 多年来，SEO（搜索引擎优化）与PPC（按点击付费广告）定义了搜索营销的两大阵营——前者专注于建立自然搜索权威，后者则追求付费广告效果。 两者虽都旨在获取流量，却常各自为政，朝着不同目标进行优化。 如今，这种分野正在终结。 生成式人工智能的兴起重新绘制了版图，将曾经截然不同的两个领域融合为一个统一且流动的生态系统。 谷歌和必应等搜索引擎已演变为对话式人工智能平台，能够提供即时且往往是唯一的答案，同时无缝整合广告。 这一转变——以零点击结果、对话式界面和预制信息为标志——意味着，没有任何单一策略能再确保品牌的可见度。 在AI优先的世界里，SEO与PPC必须融合生成式人工智能模糊了自然可见度与付费可见度之间的界限，使得过去孤立的模式已然过时。 如今，SEO与PPC正作为一个单一策略中两个相互依存的组成部分共同作用——彼此成就对方的成功。 一个品牌通过强大的SEO建立的有机权威，直接影响其在AI答案中的自然和付费表现。高质量内容可以提升质量得分和广告相关性，从而降低成本和获得更优的广告位。 与此同时，AI答案和摘要正在挤占传统搜索结果列表的空间，导致可见机会更少——但也更有价值。要抓住这些机会，需要SEO与PPC的紧密协作。一个整体的策略能确保品牌在AI引导的搜索者可能遇到的任何地方出现——无论是在自然摘要、富媒体结果还是整合广告中。 其结果催生了一套新的成功指标，关注重点从单纯的点击和展示，转向综合可见度与品牌权威。 搜索中AI的兴起及其对用户行为的影响在深入探讨策略之前，了解生成式人工智能如何重塑用户行为至关重要。AI与搜索的整合正在根本上改变人们与搜索引擎的互动方式。 最直接的变化是零点击答案的兴起。AI驱动的结果现在直接将在结果页面上呈现相关信息，通常消除了访问网站的需求。这在信息类查询中尤为常见，AI会将来自多个来源的数据综合成快速、易于消化的摘要。 这种行为正在推动所谓的“漏斗压缩”。随着AI答案变得更加强大，它们缩短了用户旅程，在流程的早期阶段就提供解决方案或产品推荐。 因此，用户的期望也发生了演变。人们不再滚动浏览一列蓝色链接，而是寻找一个单一、全面的答案或一套精选的顶级选项。他们期望以对话式、易于消化的形式获得相关且清晰的信息。关键词排名第一仍然重要，但不再能保证相同的流量。虽然总体搜索量可能保持稳定，但流量分布正在发生变化。营销人员现在必须同时在传统搜索结果和AI生成内容中竞争可见度。 深入阅读：AI对付费媒体、用户行为和品牌可见度意味着什么 AI驱动搜索世界中SEO的角色：构建有机基础如今，SEO的主要角色是构建人工智能系统所依赖的基础可信度。在综合信息时，AI模型会寻找谷歌所称的“相关性信号”——这正是SEO长期以来所培养的要素：高质量内容、品牌权威性、以用户为中心的答案。 在这个新时代，一个成功的SEO策略应围绕五个关键领域展开：…

原文地址：https://searchengineland.com/google-ads-tactics-to-drop-464123 部分付费点击实践已不适应如今自动化的谷歌广告环境。以下是需要淘汰的策略——以及明年应优先考虑的方向。过去一年，谷歌广告日益拥抱自动化，改变了账户管理员的实际操作与策略角色。我们曾经习以为常的精细化控制与透明度正在迅速消失。随着2026年临近，是时候面对现实——在自动化新时代，五种付费点击策略正逐渐失宠。 1. 依赖词组匹配关键词 词组匹配曾是广告主在未准备好广泛匹配策略、又希望拓展搜索量时的首选，但近来已不再受青睐。谷歌持续重新定义匹配类型的工作方式。由于智能出价与广泛匹配依赖多种意图信号，这些信号现在能比以往在同一策略下的词组匹配更准确地捕捉用户意图。针对特定搜索查询时，完全匹配往往能提供更强的控制力，而词组匹配常会因不相关搜索触发广告。因此，词组匹配既因限制过多而难以扩展账户规模，又因精度不足而无法满足广告主对关键词匹配类型的控制需求。 2. 跳过标准购物广告系列 尽管Performance Max（最大化效果）已成为谷歌一段时间以来的重点，广告主通过测试标准购物广告系列仍能获得显著效果。2024年底的广告排名更新后，这一点更为明显——该更新取消了Performance Max相对于标准购物广告的内置优先级。此后，标准购物广告系列在许多案例中表现优于Performance Max。标准购物还能提供更清晰的渠道控制与归因路径，因为转化通常直接来自谷歌购物网络内的点击。虽然Performance Max现在提供广告系列层级的搜索词报告，但标准购物长期以来始终提供产品组层级的数据及展示份额洞察，这对评估基准和了解竞争表现极具价值。若关注品牌安全，标准购物是更稳妥的选择，能避免广告展示在展示广告网络或YouTube上的无关或不恰当位置。 3. 将GA4设为主要转化操作 还记得通用分析（Universal Analytics）时代吗？当时谷歌总建议广告主将UA转化追踪作为主要指标。此后相关指引似乎反复变化。理想情况下，谷歌广告中的主要转化指标应与账户转化数据一致，以便为智能出价提供实时信号。但GA4的追踪代码无法保证这种实时性——导入的GA4事件存在处理延迟。此外，GA4将转化归因于转化发生日期，而谷歌广告原生代码则归因于广告点击日期。像Elevar或Analyzify这类第三方工具通常能提供更可靠的精准转化追踪方案。若无法采用第三方方案，谷歌越来越多地推荐使用Google & YouTube应用作为替代。其配置相对简单，但设置过程中需避免同步产品或运费信息，以防商品中心出现重复商品或运费信息被覆盖。GA4仍应关联用于受众构建与辅助报告，但最好不要将其作为主要转化指标——它确实无法提供智能出价优化所需的实时数据精度。 4. 放任Performance…

原文地址：https://www.searchenginejournal.com/top-10-digital-marketing-trends/558503/ 随着新年的到来，实验时代正让位于执行时代。过去几年的主题是“我们能否做到？”——生成式人工智能、Cookie的衰落、零售媒体网络、可购物视频、沉浸式体验。而现在，问题是：“我们是否正在做，并且做得好吗？” 接下来，我将逐一解析我认为每一位具有前瞻性的营销人员都必须在2026年掌握的十大数字营销趋势。这些不仅仅是流行语；它们反映了消费者行为、平台运作方式以及营销人员如何跨数据、媒体和创意整合战略的深刻转变。 您将看到：对话式搜索改写SEO；视频彻底转向商务；隐私和数据所有权成为竞争优势；零售媒体网络从小众走向主流；创作者和社群驱动共同创造；AI成为营销的操作系统；随着归因崩溃，测量方式发生蜕变；沉浸式游戏化兴起；以及最重要的，人的优势——决定胜负的人才与文化。 让我们逐一深入探讨。 1. 对话式搜索重新定义SEO搜索的演进正在加速：从基于关键词的查询转向对话式查询，从追求点击转向引擎内直接获取答案，从“搜索框”扩展到“人们提出问题的任何地方”。谷歌（通过AI概览）、必应Copilot以及其他生成式搜索界面等平台正在重新定义“可见性”的含义。 2. 视频商务的蓬勃发展短视频、直播、互动视频——视频与商务的融合现已全面展开。社交平台过去将视频视为互动工具；现在则将其视为交易工具。 3. 隐私至上的数据革命第三方Cookie的消亡、监管的加强以及消费者数据敏感度的提高，意味着你必须向内看：你的第一方数据、基于同意的用户画像和数据架构将成为你的竞争核心。 4. 零售媒体网络走向主流曾是大电商玩家专属的零售媒体网络，如今正成为品牌媒体规划的核心。由于它们将丰富的第一方购买或交易数据与优质广告位相结合，提供了为数不多的能将曝光、考虑和转化直接与真实的SKU层级结果联系起来的“全漏斗”渠道之一。 5. 创作者经济演变为共同创造影响者营销已经成熟。在2026年，转变在于从付费让创作者发布内容，转向与创作者共同创造——产品、活动、社群。创作者正在成为战略合作伙伴，而不仅仅是触及渠道。 6. 社群 + 真实性 =…

原文地址：https://www.searchenginejournal.com/ask-an-seo-optimize-keywords-with-high-search-volume-or-competition/543214/ 在本周的SEO问答环节，钱德里卡提问： “使用谷歌关键词规划师进行SEO关键词研究时，需要考虑哪些要点？我们应该关注月搜索量为500的关键词吗？还是应该优先考虑竞争度低或高的关键词？” 这是一个很好的问题，这里有一个简单的答案：不要只关注关键词本身，而应基于关键词的搜索意图，专注于为用户提供解决方案。 谷歌关键词规划师会提供关键词的估算搜索量，但这并不意味着全部搜索量都代表你的目标受众。其中一部分人可能只是在寻找信息而非购物，只有其中一部分人有可能转化为你的收入。 例如，“bark”这个词，可能指树皮，也可能指狗叫声。 搜索树皮，可能是想了解它的外观或触感，是否代表树木健康，或者询问如何用它来确定树的年龄或属种。 搜索狗的“bark”，可能指特定品种的叫声，可能表示狗生病了，或者用户正在寻找让狗停止吠叫或训练狗听指令吠叫的方法。 如果有500次搜索，也许300次是关于狗叫声，其中200次是为了判断狗是否健康，50次是为了训练狗吠叫。 如果你销售的是狗训练书籍，那么这可能不是一个最佳的目标短语，但它是一个你可能想涵盖的话题。这时就需要对话题进行优化。 优化的话题将涵盖“SEO关键词”，并根据其排名的实体和提供的解决方案，增加潜在的流量池。 优化解决方案和话题与其通过将关键词堆砌到文案、标题和页面标题中来优化某个关键词，不如优化其相关的话题。 问问自己，搜索这个关键词的人想要什么，然后构建一系列满足这些需求的页面。 通过创建针对该话题的指南，你的网站对于特定短语的竞争力会变得更强。 机器学习和人工智能在理解内容解决什么问题方面正变得越来越好，它们利用内容的可信度及其措辞来确定页面应该为什么关键词排名。 如果内容清晰地展示了知识和专业性，并且其主张或解决方案有可靠事实支持，你即使没有针对谷歌关键词规划师中的短语进行优化，也可能为这些关键词获得排名。 完成内容和搜索意图后一旦你完成了内容创作并明确了用户意图（如购物或学习），接下来就添加结构化数据。 对于信息类内容，根据你的网站类型（例如新闻网站），使用文章或博客文章的结构化数据。对于购物类意图，使用产品、集合或服务等购物类结构化数据，并结合服务区域和其他类型，以强化页面的意图。 关于高搜索量关键词高搜索量的关键词很诱人，让人想去优化。然而，与其纠结于关键词本身，不如关注其他类似的、构成解决方案一部分的关键词。 将它们组合成一个群组，然后思考它们如何相互作用来教育访问者，使其获得做出明智购买决策所需的信息，无论这是针对一个产品页面还是一个集合/分类页面。…