2024-08-16 聊聊怎么从 Rugged Road 赚点钱。 图一、图二是这个网站的 SEO 情况,可以看到网站的整体权重不高,但是搜索流量做得挺不错的。 看关键词的基本情况,会发现有相当多的低竞争关键词,且关键词的搜索量不低。 那分享两个重要的变现模型。 其一,也做一个 C 端电商站,直接参与这款产品的搜索竞争。 至于货源从哪里来,采用 DropShipping 模式去做吧,投入会小很多。 其二,直接做这个站点的联盟营销。 通过图三可以看到,这个网站的产品算是高定价的产品了。假如佣金有 20% 的话,成功推荐一个产品,基本就有 60-80 美金了。 那怎么找这个产品的联盟,直接用谷歌命令搜索吧(见图四)。 后续就是邮件联系对方,看看什么要求,以及看看什么收益,再决定要不要去做。 等一切都敲定了,后续就是输出内容,推广网站了。 按照我自己的经验,这种高定价产品的转化率一般在千二到千四,那网站做到每月一万流量时,基本就有 20-40 个转化了,收益在 1200-3200 刀左右。

2024-08-30很多人认为 Programmatic SEO 仅仅是利用程序做很多很多结构一样的页面,但这真的只是表象。 重点还是你的数据与关键词,是你的数据展现形式,是你页面的整体布局水平。 看图一、图二这两个案例,其实数据源整理都很简单,重点是将数据整合并展现出来,这就要求一定的功底了。 再看图三,Nomad List 这个站点将全球适合数字游民旅居的城市列举出来,可以发现这些页面大体样式都是相同的,区别仅仅在于数据。 这自然就涉及到 Programmatic SEO 的工作流了(图四),主要分为 3 个部分。 其一,关键词的调研与数据的获取,后面单独介绍这部分内容。 其二,页面模板与页面结构的设计,这部分内容因产品的不同肯定会存在差异。 其三,页面自动化生成的程序软件,不要被自动化程序这样的字眼吓到,其实现在市面上已经有很多这种类型的 No Code 工具,动动手指便能满足这部分需求。

2024-09-10 【1/N】打算用几天的时间解剖下 GiftLab(https://giftlab.co/) 这个网站,因为我觉得这个站点完全可以作为程序化 SEO 的入门级案例,人人都能上手。 今天分析这个网站的内容布局与网站的结构。 先看网站首页的结构: 图一是顶部的菜单栏,可以发现布局非常简单,无非就是将相应的文章类目,分门别类整理了出来。 图二是底部的菜单栏,也是同样的操作,将文章类目再次部署一遍,并挂了几个必备页面链接(比如关于我们、联系我们)。 此外,还在底部放置了社交媒体的链接,以及一段「联盟营销」的声明。 至于页面的中间部分,便是所有文章的链接了(这部分内容非常好实现)。 且这些文章的 Banner 图风格都很统一,应该是采集的某个开源 SVG 库,然后统一生成的。 再看文章页面的结构: 一、所有的文章都是列表式文章,区别就是标题中的“数量”、“关键词”不同。 二、文章布局上,开头一个文章大概总结,然后中间列表输出产品信息,最后在文章底部挂点 FAQ,并附上文章总结。 三、所有推荐的商品,都是一张图配一段文字说明,并附有一个颜色鲜明的 CTA 联盟购买按钮。 四、大部分文章中都有几条内部链接。 五、文章有右侧侧边栏,显示的文章不多,且做了悬浮固定。 OK,看完了这两大页面布局,整个网站便基本看完了,一点新意都没有。

2024-09-11 【2/N】继续聊聊 GiftLab 这个网站,看看用了哪些技术栈,以及自动化方案是怎样的。 先看速度,图一与图二分别是移动端与桌面端的测速情况,很可以的水平了。 其实要实现这样的效果,我目前实操过的主要有三种方案。 其一,是使用 Hostinger 这款主机产品,他们家的移动端速度很不错,比 SG 强多了。 其二,是自己买云主机部署网站,我接触的 Linode、AWS 这些都可以。 其三,是给网站套上一层 CDN,比如群里 徐总「Frank」推荐的 Bunny CDN 就挺不错的。 速度这块解决了,接下来就是 CMS 方案了。 这个网站基本看一眼就知道是 WordPress 做的,我也建议那些没有代码编程基础的小伙伴,尽可能使用这种方案,因为省心省时间;毕竟我们要聚焦精力,将时间放在核心的事情上。 如果有开发经验,直接用 HTML 代码去撸都可以。 至于网站使用了哪些插件,我用 BuiltWith 查了一下,基本都是些常规操作(见图三)。 安全插件、缓存插件(WP Rocket)、SEO 插件(Yoast SEO)。 此外,联盟营销这块使用了 Lasso 插件,高版本的编辑器好像没有使用。 基本情况就这些,总体上看技术栈非常简单,多实操几下基本都会了。 对了,页面的自动化生成这块,这个站点好像并没有使用,所有文章应该都是手动去做的。 Lasso 插件:https://getlasso.co/

2024-09-12【3/N】继续聊聊 GiftLab 这个网站,看看他们的图片是从哪里来的。 这个网站使用到的图片主要有两种:其一是文章缩略图全部使用动漫形象图片,其二是文章内容中使用了推荐商品的图片。 推荐商品的图片很好解决,直接从亚马逊官网上下载下来便可以。 重点是文章缩略图上使用的动漫图片(图一),从哪里找呢? 通过使用 Google Lens 简单搜索了一下(图二),发现很多网站都在使用这种类型的图片。 所以我猜网上肯定有不少素材库,可供使用。 简单搜索一下,便发现了不少免费素材库(图三)。 比如我随便进了一个网站(图四),可以发现这上面便提供非常多不同场景的 illustration image。 那后续我只需要确认下这些图片的使用协议,便可以批量引进到自己的项目中了。

2024-09-14 【4/N】继续聊聊 GiftLab 这个网站,看看他们的关键词策略。 先研究下这个网站的关键词案例,看明白便能知道下一步怎么做了。 案例一:30 Spooktacular Halloween Gifts For Kids 节日(Halloween) + 送礼对象(Kids)进行组合。 案例二:35 Baby Boy Gifts That Make First Memories Magical 送礼对象(Baby Boy) + 预期(Make First Memories Magical)进行组合。 案例三:34 Baby Shower Gifts That Will Wow Any Mom-to-Be 送礼对象(Baby) + 场景(Shower)进行组合。 。。。 基本上网站的关键词组合就这么几个大类,无外乎节日、送礼对象、场景、预期功效、爱好,这 5 个发散点的排列组合。 那剩下的事情就很好做了,利用 AI 将这 5 个发散点的全部细节穷尽出来。 这里拿节日举个例子(图一)。 我让 AI 帮我梳理出适合送礼的节日信息,很快 18 个节日信息便列举出来了。 但这里 AI 列举得不够全,我之前统计过,美国适合送礼的节日有 40 多个,我们再借助谷歌搜索去发掘更多信息(图二)。 于是「节日」这个发散点的关键词就应该是穷尽完了,当然后续在调研过程中也可以慢慢补充。 至于剩下的 4 个发散点,完全可以参照此逻辑执行(AI + Google Search)。 最后再提一下,所有发散点的关键词都穷尽完后,下一步该怎么处理。 直接参照 GiftLab 样例,两两之间进行排列组合。 比如: Christmas Gifts for Kids Christmas Gifts for Mom Christmas Gifts That Make Our Life Better 。。。 这部分工作完全可以交给 AI 帮我们做,处理起来非常快。 保守估计,经过这么一操作,小几万个长尾关键词肯定是有了。

2024-09-19【5/N】继续聊聊 GiftLab 这个网站,分享下我的运营思路。 本来今天打算输出 GiftLab 的内容生成方式的,但是昨天微信群里看到大家对这个网站的运营策略讨论比较多,干脆我分享下我的方法。 其实我的思路有两个: 其一是做一个小语种版本的礼物推荐网站(德语或者法语),毕竟除了英语市场,紧接着就是这两个市场。 其二是做一个工具版的礼物推荐网站(之前见过这样的案例),用户输出相应的需求,然后工具便会给出相应的礼物推荐,过程中再结合 AI 能力给出相应的推荐理由。 OK,说下我的具体运营逻辑。 第一步,关键词的梳理,具体方法上一篇有讲到,基本上这个步骤的工作,一天时间便能完成了,梳理出小几万个关键词肯定是可以的。 第二步,在亚马逊平台搜索对应关键词,然后采集出自己要推荐的产品,并获取到相应的产品信息。 这个步骤好像没什么特别好的自动化方案,我现在能想到的便是使用 Python 写相应的信息抓取爬虫,将第一页的信息(基本有 48 个商品信息)抓取下来。 抓取完成后,将所有信息交给 AI,让其帮我做出相应推荐。 当然,里面的具体细节还有很多变数,假如要去做的话,肯定有不少困难,但我认为这是可以解决的。 第三步,AI 协助组装列表式文章的信息,这个部分打算明天专开一个帖子介绍下。 第四步,文章的上传。 对于这类排版比较精美的页面,我一般都是使用 RPA 去做,而非 API 方式。 一般一个页面全部操作完,3-4 分钟左右;每天上传 20-30 个页面,预计需要 2-3 小时。 第五步,文章的收录。 之前一直用 API 方式在做,但是现在谷歌收紧了 API 提交,所有我会考虑手动方式操作(RPA 可以协助)。 第六步,内链建设。 其实这个点之前介绍过,参考之前「怎么做内链、以及怎么管理内链」的帖子。 内链文章:一个帖子讲明白,怎么做内链、以及怎么管理内链。 以上便是我的一些操作逻辑,后续时间空了点,我肯定会去实操下这个案例。

2024-09-23 【6/N】继续聊聊 GiftLab 这个网站,内容布局是怎么做的。 认真看了几篇这个网站的内容,发现在内容的创作上,这个网站也有一定的原则。 第一部分(图一),文章的开头,都是结合关键词写的一份概述,基本目的是阐述清楚为什么写这篇文章。 第二部分(图二),问题区域,主要是回答些在这个场景下送礼物的问题。 其实这也是为了 SEO 优化考虑,将一些 FAQ 嵌入到这个区域。 第三部分(图三),礼品推荐,也就是一个一个写明白为什么推荐这些礼品。 你去读这些文案,会发现作者不仅写了这些产品的优点,而且将产品与场景、送礼对象结合起来,使得内容更信服。 第四部分,文章的总结。 这些内容有的文章有,有的文章没有,总体的思路是强调文章主题。

2024-10-08 今天群里小伙伴提到 AI 数字人(AI KOL)做联盟营销的事情,我来分享下其基本逻辑。 记得之前收藏过一篇这样的帖子,但是翻了好几次都没找到。 那篇帖子主要就是分享他们做 AI KOL 的经验,把亚马逊的热销产品全部整理下来,然后利用 AI 去做相应的推荐视频,再挂上联盟营销链接后发布到 YouTube 上。 那用户看到这样的信息后,便会点击相应的链接去购买。 一旦成交转化达成,作者便可以获得 3% 左右的佣金。 这套逻辑非常简单,流量来自于社媒平台,直接推荐亚马逊联盟产品来变现。 主要就是看能不能实现 AI 数字人制作的标准化,以及整个工作流的高度自动化。 去年也有群友分享过他们的成绩,总体上就是看执行吧。 继续从这个角度拓展下,看图。 可以看到亚马逊 Listing 页面上有非常多的网红开箱视频,这些网红从哪里来的? 其实这是 Amazon Influencer 计划,只需要你的社媒账号有一定的粉丝量,便可以申请相应的账号。 等账号申请下来后,便可以不停拍相应的开箱视频,从而达到引荐成交目的。