2024-07-15 上周有跟知乎的前 SEO 负责人聊一下午，分享下重点。 因为他们主要是做百度，谷歌只是附带着做，但基本逻辑差不多。 这里聊下他们是怎么分析 SERP，然后做针对性内容的。 首先就是数据抓取，就是将每一个关键词的前几页结果都抓取出来，再针对结果分析其中的共性。 比如「图一」就是某个网站在某个关键词下的排名情况，会发现其标题中基本都有「第、强、排行榜」这样的关键词。 那从这个角度出发，搜索引擎算法是青睐这种类型内容的，也就说明后续我们输出内容时，需要往这个方向靠。 「图二」则是他们的数据分析报表了，原理就是对搜索结果进行词条切片，然后分析各个词条的出现频率。 至于具体的分析方法与数据统计逻辑，没好意思问那么细（可能商业敏感）。 不过大体的逻辑基本清晰了，就是调研关键词搜索结果页面，然后数据分析页面关键词共性，再从共性出发创作「概率」大点的内容。 有了数据分析结果，下一步就需要创作相应内容了。 他们现在的方法，主要还是 AI 创作。只不过模型训练上花了不少功夫，可能并不是适合我们。 那我们作为小个体，是不是也可以从这个点出发，将 SERP 的分析结果融入到内容生成的 Prompt 里面呢？

上周有跟知乎的前 SEO 负责人聊一下午，分享下重点。 因为他们主要是做百度，谷歌只是附带着做，但基本逻辑差不多。 这里聊下他们是怎么分析 SERP，然后做针对性内容的。 首先就是数据抓取，就是将每一个关键词的前几页结果都抓取出来，再针对结果分析其中的共性。 比如「图一」就是某个网站在某个关键词下的排名情况，会发现其标题中基本都有「第、强、排行榜」这样的关键词。 那从这个角度出发，搜索引擎算法是青睐这种类型内容的，也就说明后续我们输出内容时，需要往这个方向靠。 「图二」则是他们的数据分析报表了，原理就是对搜索结果进行词条切片，然后分析各个词条的出现频率。 至于具体的分析方法与数据统计逻辑，没好意思问那么细（可能商业敏感）。 不过大体的逻辑基本清晰了，就是调研关键词搜索结果页面，然后数据分析页面关键词共性，再从共性出发创作「概率」大点的内容。 有了数据分析结果，下一步就需要创作相应内容了。 他们现在的方法，主要还是 AI 创作。只不过模型训练上花了不少功夫，可能并不是适合我们。 那我们作为小个体，是不是也可以从这个点出发，将 SERP 的分析结果融入到内容生成的 Prompt 里面呢？