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Web3 Degen | 山寨币分析与交易见解 | #表情币交易者
**你的网站可以随意描述你。AI 正在越来越多地关注其他人对你的评价。** 这是搜索领域正在发生的最大转变之一,而营销人员仍然低估了它。多年来,SEO 很大程度上都在于控制关于你的各种信号】【。
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AI 越来越擅长替我们完成一切。但我们生成的 AI 内容越多,人类的声音就越有价值。AI 应该放大你的声音,而不是取代它。
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**你的网站可以随意描述你自己。
但 AI 越来越多地在关注其他人如何评价你。**
这是搜索领域正在发生的最大变化之一,而营销人员仍然低估了它的重要性。
多年来,SEO 很大程度上都在于控制那些你能够控制的信号:
你的网站。
你的内容。
你的标题标签。
你的内部链接。
你的 schema。
你的关键词。
但一直有一个信号是你无法完全伪造的:
其他网站如何评价你。
这也是反向链接在传统搜索中变得如此重要的原因之一。
如果有 100 个独立网站链接到你的公司,这会比你自己的网站宣称:
“我们是世界上最好的公司。”
更有说服力。
第三方验证更难伪造。
而 AI 搜索也面临类似的问题。
LLM 或 AI 搜索引擎不仅需要理解你的公司如何描述自己。
它还需要判断:
“我真的应该相信这些吗?”
这正是第三方信号变得非常有趣的地方。
NP Digital 的最新数据显示,营销人员认为某些第三方信号对 AI 可见性的影响明显高于其他信号:
客户评价:98%
社区推荐:88%
研究引用:85%
编辑媒体报道:82%
网红/专家背书:74%
分析师认可:50%
行业奖项:42%
看看这个列表的顶部。
评价。
社区。
研究。
编辑媒体报道。
它们都有一个共同点:
它们存在于你的控制范围之外。
你可以在 30 分钟内重写首页。
但你无法重写 500 条独立客户评价。
你可以发布一篇博客文章,宣称你的产品在
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AI 越来越擅长替我们完成一切。
但我们创作的 AI 生成内容越多,人类的声音就越有价值。
AI 应该放大你的声音。
而不是取代它。
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每个人都告诉你要“持续发帖”。
我认为这是个糟糕的建议。
因为如果你每周发布 3 次,而你的竞争对手每周出现 30 次,那么“持续”几乎毫无意义。
这张来自 NP Digital 的图表非常直观地说明了其中的差异。
他们调查了 1,000 名营销人员,并对比了发布频率、平均粉丝数,以及每月来自搜索该品牌用户的搜索流量。
这些数字很有意思:
每周 5 条帖子:
平均粉丝数 5,194
每月品牌搜索次数 302
每周 10 条帖子:
粉丝数 8,042
每月品牌搜索次数 634
每周 15 条帖子:
粉丝数 11,587
每月品牌搜索次数 591
每周 25 条帖子:
粉丝数 19,531
每月品牌搜索次数 2,833
每周 26+ 条帖子:
粉丝数 53,002
每月品牌搜索次数 6,037
再读一遍最后那个数字。
从每周大约 5 条帖子增加到每周 26+ 条帖子,与以下结果相关:
粉丝数增加约 10 倍
品牌搜索流量增加约 20 倍
而这正是大多数人忽略的部分。
发布内容不只是为了让今天的帖子被看到。
每一条内容都会创造另一个机会,让某个人:
发现你。
记住你。
关注你。
谈论你。
之后搜索你的名字。
回到你的主页。
把你的内容分享给其他人。
最终成为客户。
内容就是这样变成分发渠道的。
你积累的不只是曝光量。
你是在建立记忆。
想想那些你无需思考就知道的品牌和创作者。
你可能并不
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我真正信奉的7条 LinkedIn 原则:重复利用内容。保持原创。建立关系。了解你的受众。展示品牌背后的那个人。保持一致。在有效的方法上加倍投入。AI 可以帮助你做好这一切。只是别让它抹去你的声音。
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我真正信奉的7条领英原则:
重新利用内容。保持原创。建立关系。了解你的受众。展现品牌背后的人。保持一致。加倍投入于有效的方法。
AI可以帮助你做到这一切。只是不要让它抹去你的声音。
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Claude的写作存在一个问题。
它可以在几秒钟内让你的 LinkedIn 帖子变得 polished,但也会让你听起来像其他所有使用 Claude 的人。
AI 应该放大你的声音。
而不是取代它。
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破折号并不是糟糕的写作。只是 AI 用得太多,以至于它变成了 AI 的特征。这才是 AI 内容更大的问题:当所有人都使用相同的模式时,优秀的写作也会被识别为 AI 生成的。你的个人风格仍然是护城河。
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破折号并不是糟糕的写作。
只是 AI 用得太频繁了,以至于它变成了 AI 痕迹。
而这才是 AI 内容更大的问题:
当所有人都使用相同的模式时,优秀的写作也会变得容易被识别为 AI 生成。
你的个人风格仍然是护城河。
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“这不是X。这是Y。”
LinkedIn上最常被滥用的写作公式之一。
问题不在于这个公式。
而在于AI让所有人都使用同一个公式。
别痴迷于让自己的表达“没那么像AI”。
要有原创的观点。
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AI并没有让LinkedIn内容变得更糟。
它只是让平庸的思考更容易被发布。
用AI提升速度和结构。
但要让你的经历、观点和表达保持人性。
目标不是隐藏AI。
而是让内容毫无疑问地属于你。
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LinkedIn 曾在发帖编辑器中内置了 AI 写作工具,但今年夏天又将其删除了。不是因为 AI 不好,而是因为信息流变成了千篇一律的声音,LinkedIn 开始压低这类内容的曝光。我保存了证据:发生了什么变化,以及为什么低质内容仍然没有停止。
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LinkedIn 将 AI 写作工具集成进了内容发布器,后来又在今年夏天将其删除。
不是因为 AI 不好,而是因为信息流变成了一种千篇一律的声音,LinkedIn 开始降低这类内容的曝光。
我保存了相关证据:究竟发生了什么变化,以及为什么低质内容仍然没有停止。
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问题不在于使用 AI 来撰写内容。
而在于听起来和其他使用 AI 的人一模一样。
用 AI 提升结构、清晰度和效率。
让你的观点、经历和表达保持人性。
不要把让人想读你内容的那部分外包出去。
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她以大胆断言开篇的帖子(占帖子总数的 48%)表现反而不如开场更轻松、更有人情味的帖子。平均表现为 17 对 21。套用固定公式并没有带来优势。
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Mita 每周大约在 LinkedIn 上发帖 5 次,受众规模不大。我用 audenAI 分析了她最近的 25 条帖子。数字虽小,启示却很大。
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触达是一场游戏。共鸣是小账户能够赢下的那一场:用你自己的声音讲述一个真实的故事。这就是 audenAI。
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