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内容来源：潮汕行网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

seo观察数据

9年MK达人分享：如何为市场部做好准备？虽然市场营销的工作负担不轻，但确实充满了挑战和乐趣。近年来，市场营销的职能更加多样化，从传统的宣传到各个平台的社交媒体，再到数字营销和增长营销，选择非常丰富。因此，很多年轻的营销人对此充满热情。以下是一些建议，希望能帮助你更好地准备进入市场部：夯实市场营销基础知识 𐟓š 尽管你可能不是市场营销专业出身，但一定要对这个领域有深入的了解。可以通过阅读相关书籍或参加培训课程来学习。提高市场洞察力 𐟑€ 保持对市场趋势、宏观经济和用户行为的敏锐观察力。市场营销是一个充满变化的领域，每天都需要更新资讯，对竞品的一举一动要保持敏感。制定明确目标并做阶段性总结 𐟓Š 制定可量化的关键绩效指标（KPIs），有助于评估营销活动的效果。不仅要做campaign的目标和总结，自己的学习也要有目标和总结。MKter非常看重案例，时刻准备自己的portfolio。数据驱动决策 𐟓ˆ 根据数据结果调整策略，有助于优化投入产出比，也更容易成功。预算的制定和管理也需要数据支持。学习数字营销 𐟓𑊥ˆ駔覕𐦍†析工具评估和优化营销活动已成为工作中的重要一环。学习SEO和SEM技能可以明显提高效率和效果，内容上的digital应用也是一样。提升团队协作和社交能力 𐟤 业务是一个闭环，产品、销售和CRM等团队协作环环相扣。从整体营销策略出发，业务目标一致才能放大效果。加强表达和沟通能力 𐟗㯸 PPT是基本功，另外presentation技能非常重要，升职加薪拿预算都跟它有关系。训练自己快速获取听众的注意力，不枯燥有理有据有画面并且简洁。平时可以多学习优秀PPT和邮件SOP，多模仿到自己表达的时候就水到渠成了。注重工作和生活平衡 ⚖️ 市场营销是一个结合了经济适用和创意的职业，生活中可取材的地方太多了。没有输入就不会有输出，旅行途中我都会去观察各地的海报表达，像日本海报画面很纯净，色彩丰富很有层次感，有时候甚至会有禅意。希望这些建议能帮助你更好地准备进入市场部，祝你成功！

如何优化SEO：从零开始到排名提升作为一个谷歌SEO的新手，我花了两个月的时间写博客文章，但排名一直徘徊在28左右。上周，我的主管给了我一些新的建议，我也从网上看了很多教程，按照这些建议重新写了一些文章。观察后发现，排名确实有所上升。那么，接下来我应该如何优化文章呢？首先，我应该从GSC和SEMrush中排名较低的文章开始优化。这些工具可以提供详细的排名数据，帮助我了解哪些文章的排名需要提升。具体来说，我可以关注月排名数据，看看哪些文章的排名较低，然后针对性地进行优化。在优化文章时，有几个关键点需要注意：关键词优化：确保文章中包含目标关键词，并在合适的位置使用这些关键词。内容质量：确保文章内容高质量，有吸引力，能够吸引用户点击和分享。外部链接：尝试获取高质量的外部链接，这有助于提升文章的权威性和排名。社交媒体推广：通过社交媒体平台推广文章，增加文章的曝光度和流量。通过这些优化措施，我希望能够逐步提升文章的排名，最终达到预期的目标。

下拉管家小红书seo 想要在百度上提升你的下拉词效果？这里有三种高效的优化策略可以帮助你： 𐟔 关键词深度分析：首先，深入了解你的目标用户和市场需求。使用专业的数据分析工具，研究关键词的搜索量、趋势和竞争情况。挑选那些搜索量大、竞争适中且与你的内容紧密相关的关键词。同时，别忘了关注竞争对手的下拉词，从中汲取灵感。 𐟎𘋦‹‰词测试与优化：不要害怕尝试新的下拉词，通过实际测试来观察它们对流量和曝光的影响。根据测试结果，不断优化你的下拉词列表，剔除表现不佳的词汇，保留并加强那些带来高流量的词汇。 𐟓 内容优化与监测：确保你的账号信息、笔记内容和话题标签都与你的下拉词紧密相关。创造高质量的内容，提高用户的互动和留存率，这将有助于提升你的下拉词在搜索结果中的排名。同时，定期监测关键词的效果，及时调整策略，以应对市场和用户的变化。通过这些策略，你可以有效提升百度下拉词的优化效果，吸引更多的流量和曝光。

Google广告投放：4步打造高效策略你是不是也遇到过这种情况：谷歌广告关键词选好了，文案写好了，每日预算也设定了，但总觉得心里没底？不知道怎样才能确保广告表现逐渐变好，也不知道竞标策略选得对不对。别担心，我来给你分享一个简单又实用的新谷歌广告投放策略，帮你理清思路！一，选择Max Clicks竞标策略 𐟚€ 刚开始做谷歌广告投放时，尤其是新账户，最重要的是先积累数据。Max Clicks竞标策略可以帮助你在每日预算内获得尽可能多的点击量，从而提高转化机会。二，让谷歌广告收集资料 𐟓Š 接下来，给Google广告一些时间，让它慢慢积累数据。你可以根据表现做一些小调整，比如优化关键词、用户搜索词、广告文案等。三，切换到Max Conversions 𐟒𜊥𝓨𐷦팥𙿥‘Š搜集了足够多的转化数据后（个人建议15-20个高质量转化就足够了），就可以把竞标策略切换到Max Conversions。四，持续优化 𐟔„ 最后一步就是持续观察谷歌广告的表现，并根据实际情况做出优化。具体的优化方法可以参考我之前的一些帖子。小贴士 𐟒ከ🙥ꦘ禍ˆ对新Google搜索广告的一个基本策略。不同行业、产品或服务可能需要不同的策略。不过对于第一次做谷歌广告投放的朋友们，希望这能给你们一些头绪！如果你对谷歌广告投放感兴趣，可以看看我的其他相关服务： 𐟑谟𛢀𐟒𜠨婔€咨询 Digital Marketing Consultation 𐟧‘𐟏𛢀𐟒𛠧𝑧뙨Web Design 𐟛 ️ 搜索引擎优化 SEO 𐟓⠨𐷦팥𙿥‘Š Google Ads 有问题随时联系我哦！拜拜，下期见𐟑‹𐟏𛀀

𐟚€软件工具站谷歌SEO飙升数据𐟓ˆ 𐟎‰这个软件工具站，虽然页面不多，仅15个左右，但流量却一路飙升！𐟚€从0到日均7千多，这背后的秘密就是谷歌SEO的助力。𐟒ꤸ€开始，我们依靠优质内容吸引长尾流量，效果显著。𐟓Š但随着流量增大，我们也开始引入外链，以稳定排名。𐟔—这就是我们如何将一个普通网站打造为热门软件工具站的秘诀！𐟌Ÿ

𐟔 探秘SimilarWeb流量分析神器 𐟎ƒ𓨦深入了解竞品网站的流量情况吗？SimilarWeb是你的不二之选！这个强大的工具提供了网站排名和竞争性数据的深度分析，让你能够窥探竞品流量的奥秘。 𐟓Š 通过谷歌浏览器轻松安装后，无需注册即可直接查看分析数据。网站的流量数据、流量来源结构、SEO与PPC关键字数据以及受众范围等，一应俱全。 𐟓ˆ 在网站页面右侧，你可以看到半年内的访问量曲线图。通过访问时长、访问页数和跳出率，你能洞察网站内容的用户吸引力和粘性。 𐟌 页面下方则展示了网站受众的集中地区，如美国、法国、加拿大等，让你能更精准地定位目标群体。 𐟔 更多数据等你来发掘！点击顶部“MORE INSIGHTS”，你将看到更多关于搜索流量的具体分布，包括自然搜索流量和付费广告流量的占比。 𐟓𑠥ˆ륿˜了查看社交媒体流量的分布，如Facebook、Youtube、Pinterest等。这些数据将帮助你更好地了解受众兴趣，为你的独立站提供策略参考。 𐟒ᠧŽ𐥜襰𑨡Œ动起来，使用SimilarWeb来分析你的竞品流量吧！让数据为你指明方向，助力你的网站流量更上一层楼！

SEO新手必看！实用工具大揭秘𐟔 最近观察到一些新手小白，他们整天埋头苦干，全公司都能听到他们敲键盘的声音，却从不与人交流。看到他们，我不禁感叹，做SEO真的不能闭门造车！其实，我刚进公司时也是这样的。写文章痛苦，关键词优化不到位，工具使用也不熟练。所以，我决定分享一些实用的SEO工具，帮助大家更好地进行优化：谷歌SEO工具： Google Search Console Google Analytics HubSpot Website Grader UpCity Free SEO Report Card KWFinder Ahrefs SEMrush MOZ 百度SEO工具： Dragon Metrics Screaming Frog 百度网站管理员工具 5118 数据分析平台这些工具可以帮助你更好地管理网站，提升关键词排名，增加流量。希望这些工具对大家有所帮助！

如何让你的网站快速被百度收录？𐟔 在互联网时代，搜索引擎优化（SEO）已经成为网站拓展流量和提升排名的重要方法。百度蜘蛛池是百度搜索引擎中处理网页内容、收录网页和更新网页的机器人。如何获取百度蜘蛛池呢？以下有三个具体建议：方案一：申请百度站长账号𐟓‹ 最直接的方法是通过百度站长平台申请。首先，你需要注册一个百度账号，然后申请开通百度站长。在站长平台首页，选择“站点管理”，在页面的右下角点击“添加站点”，根据提示填写站点信息并提交审核。方案二：使用爬虫软件𐟕𘯸 除了通过官方渠道申请，你还可以通过一些爬虫软件自行获取蜘蛛池。市面上有很多优秀的爬虫软件可供选择。方案三：购买第三方数据服务𐟒𜊊如果你觉得以上两种方式不太适合你，还可以考虑购买第三方的数据服务，如蜘蛛池API。这种方式相对来说比较容易实现，只需要通过API调用即可获取到百度蜘蛛池。通过以上三种方式，你就可以顺利获取百度蜘蛛池了。需要注意的是，蜘蛛池只是优化网站的一种手段，在进行SEO优化时还需要注意其他因素。

精通前端！React&Vue要点要成为一名精通前端开发的前端工程师，深入理解React和Vue是必不可少的。以下是你在掌握这两大框架时需要关注的几个关键点： 𐟌 React 技术要点：组件化开发：React的核心是组件，掌握组件的概念、生命周期方法以及如何有效组织和复用组件至关重要。虚拟DOM：了解虚拟DOM的工作原理，以及它如何提升性能和渲染效率。状态管理：学会使用Redux或Mobx等状态管理工具，管理应用的状态和数据流。路由管理：使用React Router或其他路由库来管理应用程序的导航和路由。 Hooks：掌握React Hooks，如useState、useEffect、useContext等，以更好地处理组件状态和副作用。服务端渲染（SSR）：理解服务器端渲染的概念以及如何在React中实现SSR，以提高性能和SEO。性能优化：掌握懒加载、代码拆分、记忆化等技巧，确保应用的快速响应。 𐟌 Vue 技术要点： Vue实例：理解Vue的实例化过程，包括生命周期钩子、数据绑定、事件监听等。组件开发：深入了解Vue组件的开发，包括组件通信、自定义事件、插槽等。 Vue Router：学习如何使用Vue Router来管理前端路由，实现单页面应用。 Vuex：掌握Vuex来管理应用的状态，理解数据流的概念和如何进行状态管理。指令和过滤器：理解Vue的指令（如v-bind、v-if、v-for）和过滤器，以实现视图的动态绑定和数据处理。深入响应式系统：理解Vue的响应式系统如何工作，包括侦听器、计算属性、观察属性等。服务端渲染（SSR）：了解服务器端渲染的概念以及如何在Vue中实现SSR。性能优化：掌握异步组件加载、keep-alive、虚拟滚动等技巧。插件和自定义指令：学会创建Vue插件和自定义指令，以扩展Vue的功能。单元测试：学习如何编写单元测试和集成测试，以确保Vue应用的质量。通过深入理解React和Vue以及相关技术点，你将能够构建高效、可维护和可扩展的前端应用程序。

LLM 缩放的极限在哪里？Dario Amodei 的回答是我听过最有逻辑和层次清晰的，Lex Fridman 最新五个小时的播客，采访了 Anthropic CEO 还有其团队，信息密度极高，强烈推荐𐟑€ Dario 对 LLM Scaling 限制的基本立场是 - 他认为在人类水平以下不存在明显的上限/天花板； - 不同领域可能存在不同的上限：例如他熟悉的生物学领域，可能还有很大提升空间；在物理材料、人际冲突等领域可能接近人类水平就是极限； 1、潜在的限制因素包括 a）数据限制：互联网数据量有限，且存在质量问题，例如重复、SEO 还有接下来 AI 生成的同质化等等 - 可能的解决方案包括合成数据生成； - 自我对弈学习（类似 AlphaGo Zero）； - 思维链（chain of thought）和自我反思的方式合成推理数据，例如 OpenAI o1； b）计算资源限制：当前前沿模型公司投入规模约 10 亿美元量级，但很快就会扩大规模 - 2025年：几十亿美元，例如 xAI 的集群 - 2026年：超过百亿美元 - 2027年：可能达到千亿美元规模，后面再扩大就存在经济效益递减的问题了，Dario 预计 AGI（全面超过人类专家水平的 AI）的时间点就在 2027 年； C）人类社会限制：某些领域的限制可能来自人类社会体系，如药物开发的临床试验系统 2、现在前沿模型都在主攻软件任务，而且发展迅速： - SWE-bench（软件工程任务）从年初的 3-4% 提升到目前的 50%； - 预计一年内可能达到 90%；如果当前趋势延续，几年内可能在某些专业领域超越人类水平； — Dario 提到的我很有感悟的两个方面： "My strong instinct would be that there's no ceiling below the level of humans. We humans are able to understand these various patterns." 我强烈的直觉是，在人类水平以下不存在上限，我们人类能够理解这些各种各样的模式。言下之意，AI 完全能学会这些模式； "If I look at an area like biology... you have whole departments of folks trying to study the immune system or metabolic pathways, and each person understands only a tiny bit, a part of it, specializes. And they're struggling to combine their knowledge with that of other humans." 当我看看生物学领域 ... 你会发现整个系里的人都在研究免疫系统或代谢通路，而每个人只理解其中很小的一部分，都是专门化的，他们还在努力将自己的知识与其他人的知识结合起来。但 AI 具有全局视角，可以同时处理和关联大量信息；能跨领域整合，不受限于单一专业背景；无偏见关联，可以发现人类可能忽视的关系模式。AI 可以同时追踪多个研究路径，并且能够模拟和分析复杂的生物系统。。。这个观察揭示了一个重要趋势：AI 不仅是研究工具，更可能改变科研范式；未来的突破可能来自 AI 对复杂系统的整体性理解；AI 可能帮助打破现有研究中的"专业孤岛”𐟤”indigo的微博视频

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