学习seo难不难(seo好学吗入门怎么学)2026年03月精选导读
学习seo难不难(seo好学吗入门怎么学)
学习seo难不难网友观点1:
程老师本身就是国内前10的seo高手,这2年一直在实践geo,而且得到了seo是geo的延伸,这个结论至关重要。与我在上手操作后的感觉是一样的,更加坚定、确认了我们对现有geo落地操作的手法与认知。想学geo和seo,元宵节后,在深圳有2天的线下课,联系方式,看微博正文。
学习seo难不难网友观点2:
GEO已经成了不得不谈论的话题,也是不得不做的网络推广工作,尤其是2026年春节AI被推至风口浪尖,流量的入口又悄然发生改变,也许这次改变是对搜索引擎致命的一击。 其实我关注geo已经2年多了,也在悄悄的测试,与seo有异曲同工之妙,很多人想把GEO和SEO分开,甚至想把它们撇清关系,那是不对的,因为GEO是SEO优化的延伸,我认为这两个推广渠道是完全可以同步进行且互补。 市场上都在讲geo都在想用AI工具做geo优化,把动作搞的很复杂,昨天以前的客户来咨询我。 问:程总你对AI有研究吗? 我说:有研究,您有什么需求? 他说:最近身边人都在讲ai还有geo优化,我也刷到很多讲这方面的短视频,都是基础概念,到底怎么做?好像懂了又不知道怎么入手,你做互联网行业这么多年,很有经验,想看看你这边有没有更深层的与AI、geo相关的内容学习,或者是有没有这方面的课程。 我推荐他报名:2026年元宵过后,@张有为 老师在深圳的2天大有课堂线下课,课程中有一个重要主题,关系到未来已来的营销,与AI和geo有关,收费2K/人,报名咨询:zyw426399790(微信号) 这位老板是我多年前的seo优化外包客户,当时我帮他们做seo优化,效果非常好,他很满意,也给他带来了不菲的收益,所以他信任我才咨询我AIgeo优化相关事宜。 其实做geo优化并不难,只要做好这三步,你的品牌也会被AI工具引用和推荐,和seo优化差不多,但发布的主战场不在官网,这三步有些细节与seo优化思维有所不同。 第一步:关键词筛选;是的任何推广方法的第一步都是选关键词。 第二步:整理内容;不要用AI写,但可以用AI润色,对内容的要求比seo优化更高。 第三步:信息发布;不只是发布到官网,
学习seo难不难网友观点3:
当“投喂AI”成为一门生意郝小亮 2025-09-19 恐怕连AI自己都想不到,对AI的投喂竟然也成了一门生意——GEO,即生成式引擎优化。其核心商业模式是,通过掌握AI的学习和抓取信息的规则、偏好,为客户定制化生产植入品牌信息的内容,并让这些内容出现在AI问答的结果当中。不难看出,GEO本质上与传统SEO(搜索引擎优化)并无二致。只不过后者是通过爬虫抓取互联网内容,并将结果呈现在搜索栏的下方(准确地说是竞价广告内容的下方)。而GEO则是依靠AI抓取互联网内容,并将结果融合到AI给出的答案当中。SEO的操作模式并不难理解,其核心是投放大量包含某个关键词的网络内容,当用户的搜索信息中包含该关键词时,这些内容就会出现在搜索结果当中。而包含广告信息的内容能否出现在排名较前的位置,则取决于多重因素,比如承载这些内容的平台本身的网络权重。在互联网时代,许多广告营销公司通过帮助客户做SEO优化赚得盆满钵满,这是一种十分成熟的商业模式,一方面商家愿意为SEO买单,另一方面,只要投放的内容不涉及虚假宣传等违规行为,对公众的利益也没有实质性的损害。然而与SEO一脉相承的GEO,其商业模式却容易引发一些伦理争议。原因在于:1、鉴于AI强大的深度思考和生成式能力,公众普遍倾向于相信AI提供的答案有着足够的客观性、权威性和准确性。而广告营销公司通过“投喂AI”来影响AI的答案,当用户意识到这背后存在商业操控后,难免会产生“被欺骗”的感觉;2、基于用户对AI生成结果的信任,以及当前内容创作者对AI生成功能的滥用,AI的答案可能会在互联网上产生二次传播。这其中既包括商家投喂的信息,也包括AI本身的“幻觉”产生的不实信息,
学习seo难不难网友观点4:
稳定统一的品牌故事能够增强影响力。2)工程师的参与度: 不要只是发布内容,还要有意义地参与到为 LLM 训练数据提供信息的生态系统中。3)认真进行模型检验: 审核人工智能系统和数字社区如何描述你。利用这些洞察来指导你的战略并塑造你的长期形象。4)着眼长远: 每一篇内容、每一次品牌提及和每一次用户互动都会累积成记录。随着时间的推移,这些记录将构成你在数据和舆论中的声誉。11、SEO将回归基本原理SEO 将回归营销的核心基本要素:深入了解你的受众,强化你的品牌,并带来可衡量的业务成果。重要性:在急于适应生成式搜索的过程中,搜索引擎优化(SEO)偏离了真正驱动增长的因素。流量下降,排名更难衡量,人工智能的输出也不稳定。这些变化揭示了一个残酷的现实:短期策略远远不够。在日益复杂的环境中,SEO 要想保持相关性,关键在于重新聚焦于受众洞察、品牌一致性和可衡量的业务影响。如何实施:1)采取全栈式思维:停止孤立地实施 SEO。相反,要采用整合策略,将用户体验、转化率优化、内容和付费媒体纳入其中,从而塑造完整的用户体验旅程。2)优先考虑有意义的衡量指标:超越表面指标,设定与业务成果直接相关的关键绩效指标 (KPI)。追踪用户行为、痛点和微转化。坦诚地说明衡量指标的局限性,并将洞察与领导层可以采取的决策联系起来。3)培养机器学习素养:了解大型语言模型的工作原理及其价值所在。人工智能的可见性尚不稳定,但人工智能搜索引擎优化 (AI SEO) 工具可以帮助我们发现人类行为、品牌情感和信息传递效果方面的模式。如需深入学习,我推荐 Lazarina Stoy 的 《机器学习入门》 和 Britney Muller 的 《人工智能营销》 。
学习seo难不难网友观点5:
三级火箭,一飞冲天。这条路在互联网时代走得通,是因为工具本身不够强。工具不够,人来补。但 AI 时代,工具本身就足够强了。当 AI 能直接给你一个完美的结果,你不需要社区来补充任何东西。你不需要看别人怎么用 Claude Code 写代码,你只需要 Claude Code 帮你把代码写好。社区的本质是人帮人。当 AI 比人更能帮人的时候,社区的价值基础就坍塌了。已经和 Opus 深度交流之后的你,还会想去社区里聊天吗?那谁能做平台?只有成功的大模型公司,只有算力基座的拥有者。因为它本身就是那颗星型拓扑的中心节点,它是 Agent 的大脑,当然可以定义生态、制定标准。第三刀:SaaS 没死,但主人已经换了过去二十年,SaaS 公司的商业模式建立在一个前提之上:人类是软件的用户。SaaS 的一整套产品方法论围绕着"人怎么用软件"展开,用户研究、交互设计、增长黑客、客户成功。但人口不再增长了,移动互联网的渗透已经饱和,人类用户没有增量了,你很难再做出一个 Adoption 很快的产品。与此同时,AI Agent 的数量正在爆发式增长,AI Agent 对 API 的调用量也在呈指数式增长。新世界的前提是:Agent 才是软件的用户。软件公司不会消失,但它会从面向人类的产品变成面向 Agent 的基础设施。过去 SaaS 的客户是企业或消费者,2B 或 2C,未来最大的客户是 Agent,2A。人类的需求从来就是结果,而不是软件。只是过去没有别的选择,只能自己操作软件来获得结果。而现在有了 Agent,它可以自己看文档学习操作软件,它可以百倍速地操作软件。Agent 才是软件的新主人。第四刀:"AI 应用"这个词就是错的"应用"这个词天然暗示了使用者是人。Application,应用程序,从这个词被发明的那天起,
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三级火箭,一飞冲天。 这条路在互联网时代走得通,是因为工具本身不够强。工具不够,人来补。但 AI 时代,工具本身就足够强了。 当 AI 能直接给你一个完美的结果,你不需要社区来补充任何东西。你不需要看别人怎么用 Claude Code 写代码,你只需要 Claude Code 帮你把代码写好。 社区的本质是人帮人。当 AI 比人更能帮人的时候,社区的价值基础就坍塌了。已经和 Opus 深度交流之后的你,还会想去社区里聊天吗? 那谁能做平台?只有成功的大模型公司,只有算力基座的拥有者。因为它本身就是那颗星型拓扑的中心节点,它是 Agent 的大脑,当然可以定义生态、制定标准。 第三刀:SaaS 没死,但主人已经换了 过去二十年,SaaS 公司的商业模式建立在一个前提之上:人类是软件的用户。 SaaS 的一整套产品方法论围绕着"人怎么用软件"展开,用户研究、交互设计、增长黑客、客户成功。 但人口不再增长了,移动互联网的渗透已经饱和,人类用户没有增量了,你很难再做出一个 Adoption 很快的产品。与此同时,AI Agent 的数量正在爆发式增长,AI Agent 对 API 的调用量也在呈指数式增长。 新世界的前提是:Agent 才是软件的用户。 软件公司不会消失,但它会从面向人类的产品变成面向 Agent 的基础设施。过去 SaaS 的客户是企业或消费者, 2B 或 2C,未来最大的客户是 Agent,2A。 人类的需求从来就是结果,而不是软件。只是过去没有别的选择,只能自己操作软件来获得结果。 而现在有了 Agent,它可以自己看文档学习操作软件,它可以百倍速地操作软件。 Agent 才是软件的新主人。 第四刀:"AI 应用"这个词就是错的 "应用"这个词天然暗示了使用者是人。Application,应用程序,
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“Vibe Coding会让用户自己造软件,SaaS公司没人买了” - 这让我想起最近看到的一句评论, 人人都能烧一两个菜并不意味着就没有餐厅行业和厨师职位了。
学习seo难不难网友观点8:
然后,他提到自己每天要听五六个小时的播客、博客和视频,说"现在必须疯狂地学习"。一、SaaS行业的五个"末日剧本":哪些是真威胁,哪些是噪音Eran在节目中主动梳理了他所听到的五种SaaS末日论,并逐一给出了判断。这个框架本身就值得拿来给所有SaaS从业者对照使用。1、Vibe Coding会让用户自己造软件,SaaS公司没人买了这是传播最广的一个故事。起因是CNBC一位记者在直播中用vibe coding几小时内复刻了一个Monday.com的界面。Eran对这件事的反应挺有意思:他说自己本来要睡了,突然手机响个不停,发现全世界的软件里,那位记者偏偏挑了Monday来演示,"我觉得这是个compliment,因为Monday的产品确实漂亮。"但他随即指出了一个关键区别:vibe coding能快速搭出一个界面,和真正构建一个跨组织运行、具备完整深度功能的软件产品之间,差距极大。维护成本更是被严重低估了。"做出第一个版本很容易,随时间推移去修改、适配、维护它,需要巨大的持续投入。"他还提了一个反证:如果vibe coding真能替代软件公司,那RAMP以300亿估值融资、Harvey和Legora这些法律AI公司的存在就毫无意义了。但最聪明的投资人仍在往这些公司里投钱。在Eran看来,这是所有末日论中他最不担心的一个,影响充其量是边际性的。2、OpenAI、Anthropic、Google会吃掉整个应用层这个论点的逻辑是:既然大模型公司掌握了AI能力的底层,它们直接做应用不是顺理成章吗?Anthropic已经做了Co-work和法律产品,OpenAI在企业端签单速度惊人。Eran用了一个历史类比来回应。AWS刚出来的时候,所有人都说亚马逊会吞掉整个企业软件市场,因为之前构建软件最难的部分就是搞定服务器、存储和运维。结果恰恰相反,
学习seo难不难网友观点9:
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