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2024-07-25内容创建之文章框架梳理。 上一步分析完 SERP 结构后，紧接着我会做优秀内容的文章框架梳理，也就是将文章目录整理出来。 这一步的目的就是看各个对手，文章中的核心埋词是哪些，文章涉及了哪些方向，以及文章的大体结构是什么。 比如图一，便是我选择的 3 个优秀对手的案例，使用 MD 语法整理出来的文章结构信息。 等这部分内容做完后，下一步我想知道这 3 个对手的内容方向有没有什么异同，于是便使用 AI 将这 3 份文章框架融合了一下。 具体结果见图二。 过程中使用到的 Prompt 如下。 Take the [number of outlines] headline structures in brackets below and create a headline structure that covers all the concepts they cover but deduplicate similar topics. Add a star at the end of each headline to indicate how many times it was used in the provided headline structures(e.g., *3). Output in markdown format please. [Paste List] 当然，如果你觉得话题方向不够，还可以使用 AI 工具进一步发散下，比如图三。 过程中使用到的 Prompt 如下。 Are these all the topics I should be covering on [topic]? 所有的环节做完之后，我就会根据 SERP 的分析与关键词的意图来决定大体的文章结构了。 这个部分没什么定式，基本都是依据自己的喜好或者经验来进行整理的。

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2023-11-16东南亚各国市场概况 【菲律宾】 菲律宾总人口约1.1亿，是东南亚第二大人口大国，菲律宾拥有 7391 万活跃的互联网用户，在东南亚排名第二。2021年菲律宾电商市场规模达120亿美元，同比增长132%，电商渗透率上，菲律宾（1.5%）均位列末位，电商市场仍存在8-10倍的提升空间，潜力巨大。 菲律宾也算是最年轻的国家之一，年轻人对移动互联网的使用率偏高。菲律宾人是喜爱社交媒体的用户。几乎所有这些互联网用户都在使用社交媒体，国民的英语普及率达到92.3% 菲律宾热销趋势 （1）时尚女装 菲律宾的潮流风格之一，便是不经意间透露的精致，更加适合通勤和工作的需求。四分之一拉链款式的越来越常见，取代了传统的商务套装成为路面上较为常见的“时尚工作服” （2）消费电子 【泰国】 泰国消费者习惯： 16岁-64岁的互联网用户每周网购活动类型，68.3%在线直接购买产品，其中45.8%订购家居杂货，16.8%购买了二手商品，27.2% 使用了比价服务；26.4% 使用了COD 服务。 泰国热销品趋势 （1）数码家电行业 中国制造的耳机产品是泰国消费者最常在平台购买的电子配件。对于电子配件，泰国消费者更注重颜值。榜单中的蓝牙音箱，因为造型以及颜色更加贴合泰国审美，且在大促期间有较为划算的优惠力度，会是人们自用或者相互送礼的不二选择。旅游火热也带动了运动相机的热销 【马来西亚】 马来消费习惯： 马来西亚电商消费者主要人群为 25-34岁，此群体拥有一定的经济能力；根据平台数据表明，男性进行电商购物的比例高于女性，因此马来电子科技类产品消费力较高 马来热销趋势 （1）生活百货类产品 水瓶依旧是马来消费者最爱跨境商品之一，相关关键词持续霸榜热搜队列。在马来部分地区有较高的城市化发展，餐食费用较高，许多上班族开始自带午餐，一款好看的好用的饭盒是驱使下单的关键。 【新加坡】 消费习惯 新加坡人民消费水平高，热衷于购买国外的商品，品牌意识强,他们主要热衷网购的产品为：消费类电子产品，时尚和美容产品，玩具和DIY产品以及个人护理产品 新加坡热销品趋势：生活百货类产品 【越南】 消费习惯： 越南消费群体男女比例总体差异不大，消费意愿上以女性消费居多，平均购买频次更多，且支付意愿更强；而从年龄结构上分析，21-39岁的用户群体是越南消费的主力军。 越南热销趋势: 快消品行业 美妆和护肤品，在越南冬天关键词是保湿。保湿面膜面霜、润唇膏、身体乳等都是越南女生们会在大促前准备采购的商品。此外，大促的囤货消费心智也十分贴合越南消费者，像面膜、美白乳、去角质等全年都会用到的商品，在大促期间推出量贩式的优惠活动也是不错的销售选择。

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2023-09-09我们现在调研网站流量情况，使用的比较频繁的一个软件便是 Similarweb。比如可以使用这个网站来调研对方网站的月访问量、平均访问时长、跳出率、流量渠道，等等等。 有没有好奇 Similarweb 的数据是从哪里来的？ 其实像这样的数据分析软件，使用的统计方式基本都是抽样分析，外加算法预测，只不过 Similarweb 的抽样量级比较恐怖。 Similarweb 每天会从全网各个渠道收集数以亿计的数据，然后进行算法建模。从而推导出各个网站的各类数据指标，及其数据变化趋势。 同时，Similarweb 也会接入数以万计的 GA 站长数据。而这个部分的数据则可以作为算法推导数据的对照组，用于矫正分析结果，对算法模型的数据进行补充。 所以从这个角度出发，Similarweb 的数据可以参考，但是不能迷信。

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