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Google官方的AI搜索正式上线！
未来的搜索形态基本成型，上一次迁移是从为门户网站做站内搜索变为一个独立网站、一个搜索条，成就了百度、Google。
这一次形态的变迁，我认为至少会带来这5点变化 ⬇️⬇️⬇️
1、广告商业模式的重构
过去：CPC点击计费，衡量为网站带来多少流量
未来：CPA完成任务计费，广告直接嵌入 AI 答案，变成“完成任务的一部分”。
订餐、下单、订票都能在答案里解决。
👉 广告模式会从 CPC（点击）推向 CPA（完成），网站作为工具接入Google。
2、用户行为的转变
过去：用户点进多个网页，比较后决策。
未来：AI 答案一屏解决，用户停留在 Google 页面更久。
👉 搜索从“找答案”进化为“做事情”，当所有应用接入Google 时，它就不是搜索引擎了，而是超级操作系统。
3、平台与内容生态冲突
网站流量都被AI搜索截流了，收益肯定受损。
媒体和内容方会要求 Google 分成，就像当年 Google News 和 YouTube 一样。
👉 Google AI 搜索可能引发新一轮“平台与内容创作者”的博弈。
4、 技术与信任问题
AI 回答可能出现幻觉或偏见，但用户期待 Google 提供“权威结果”。
医疗、金融等领域出错，责任归谁？
👉 Google 需要在“快速答案”与“正确答案”之间找到艰难平衡。
5、对 SEO 的冲击
排名意义下降，“被 AI 引用”才是新 KPI
冗长堆砌失效，结构化+权威内容更重要
👉 SEO 正在演变为 GEO：如何让你的内容被 AI 看见、被调用。
谈谈你的看法！
未来的搜索形态基本成型，上一次迁移是从为门户网站做站内搜索变为一个独立网站、一个搜索条，成就了百度、Google。
这一次形态的变迁，我认为至少会带来这5点变化 ⬇️⬇️⬇️
1、广告商业模式的重构
过去：CPC点击计费，衡量为网站带来多少流量
未来：CPA完成任务计费，广告直接嵌入 AI 答案，变成“完成任务的一部分”。
订餐、下单、订票都能在答案里解决。
👉 广告模式会从 CPC（点击）推向 CPA（完成），网站作为工具接入Google。
2、用户行为的转变
过去：用户点进多个网页，比较后决策。
未来：AI 答案一屏解决，用户停留在 Google 页面更久。
👉 搜索从“找答案”进化为“做事情”，当所有应用接入Google 时，它就不是搜索引擎了，而是超级操作系统。
3、平台与内容生态冲突
网站流量都被AI搜索截流了，收益肯定受损。
媒体和内容方会要求 Google 分成，就像当年 Google News 和 YouTube 一样。
👉 Google AI 搜索可能引发新一轮“平台与内容创作者”的博弈。
4、 技术与信任问题
AI 回答可能出现幻觉或偏见，但用户期待 Google 提供“权威结果”。
医疗、金融等领域出错，责任归谁？
👉 Google 需要在“快速答案”与“正确答案”之间找到艰难平衡。
5、对 SEO 的冲击
排名意义下降，“被 AI 引用”才是新 KPI
冗长堆砌失效，结构化+权威内容更重要
👉 SEO 正在演变为 GEO：如何让你的内容被 AI 看见、被调用。
谈谈你的看法！
1 01
深度解读a16z新发布的全球100大AI应用榜单。
1/
这份榜单不是靠融资额、估值来排，而是基于真实用户使用数据（SimilarWeb + SensorTower），包括免费用户。它更贴近真实消费趋势，也能更好地反映 AI 应用的稳定性与演变。
2/
新公司减少：本期只有 11 个新上榜，远低于半年前的 17 个。生态正在趋稳，说明用户的注意力和习惯逐渐固化，AI 应用进入“存量竞争”。
3/
陪伴类依然强势：Character.ai、JanitorAI、SpicyChat、JuicyChat、Crushon AI、Candy.ai、OurDream.ai 等持续走高。陪伴类满足的是“情感互动”，用户粘性极强，这或许会成为长期稳定的主赛道。
4/
创作工具的多模态爆发：Midjourney、PhotoRoom、Leonardo.ai、Cutout.pro、11ElevenLabs、VEED 等在图像、视频、语音领域表现亮眼。结论是：即便没有自研模型，只要产品体验和工作流设计好，依然能占据一席之地。
5/
Vibe Coding 成为新趋势：Lovable、Cursor、Replit 等推动了“vibe coding”，让 AI 不只是写代码助手，而是进入开发者的工作流。这预示着生产力工具的崛起，AI 正从“玩伴”走向“工具”。
6/
Google 的强势回归：Gemini 排第 2，仅次于 ChatGPT；Google AI Studio 进入前十；NotebookLM、Google Labs 也上榜。说明大厂不仅有模型，还有生态——从开发者到消费者，全面覆盖。
7/
中国企业的崛起：DeepSeek、Doubao、Kimi、Qwen、Hailuo AI、KlingAI、Manus 等进入榜单。中国公司要么深耕本土市场，要么通过平台出海，尤其在图像/视频方向上竞争力突出。
8/
AI 全明星保持稳定：ChatGPT、Claude、Perplexity、Character.ai、Midjourney、11ElevenLabs、Hugging Face、CivitAI 等五期连上。它们的共同点是：
- 模型 + 产品体验并重
- 网络效应强（用户数据/社区生态）
- 持续迭代、快速响应
9/
网络效应 + 产品体验 = 核心竞争力
ChatGPT、Midjourney 依靠数据型网络效应；Hugging Face、CivitAI 依靠社区驱动的非数据型网络效应。产品体验决定粘性，网络效应放大增长。
10/
企业采纳路径正在变化：从过去的自上而下（大合同）变为自下而上（个人先用→团队扩展→企业采纳）。这让 AI 工具更容易渗透组织，Prosumer 群体（专业消费者）成为增长关键。
11/
未来预测：
- 更多垂直化产品（教育、健康、理财、社交）
- 模型可靠性提升，减少“幻觉”
- AI 应用从陪伴 & 创作，进一步扩展到生产力 & 企业场景
- AI 社交（如 Grok）可能成为新增长点
12/
✅ 这份榜单的价值不在于排名，而在于趋势。
AI 消费级应用正走向 专业化、垂直化、全球化。
谁能把陪伴、创作、生产力、社交这些场景做到极致，谁就能在下一个周期占据优势。
1/
这份榜单不是靠融资额、估值来排，而是基于真实用户使用数据（SimilarWeb + SensorTower），包括免费用户。它更贴近真实消费趋势，也能更好地反映 AI 应用的稳定性与演变。
2/
新公司减少：本期只有 11 个新上榜，远低于半年前的 17 个。生态正在趋稳，说明用户的注意力和习惯逐渐固化，AI 应用进入“存量竞争”。
3/
陪伴类依然强势：Character.ai、JanitorAI、SpicyChat、JuicyChat、Crushon AI、Candy.ai、OurDream.ai 等持续走高。陪伴类满足的是“情感互动”，用户粘性极强，这或许会成为长期稳定的主赛道。
4/
创作工具的多模态爆发：Midjourney、PhotoRoom、Leonardo.ai、Cutout.pro、11ElevenLabs、VEED 等在图像、视频、语音领域表现亮眼。结论是：即便没有自研模型，只要产品体验和工作流设计好，依然能占据一席之地。
5/
Vibe Coding 成为新趋势：Lovable、Cursor、Replit 等推动了“vibe coding”，让 AI 不只是写代码助手，而是进入开发者的工作流。这预示着生产力工具的崛起，AI 正从“玩伴”走向“工具”。
6/
Google 的强势回归：Gemini 排第 2，仅次于 ChatGPT；Google AI Studio 进入前十；NotebookLM、Google Labs 也上榜。说明大厂不仅有模型，还有生态——从开发者到消费者，全面覆盖。
7/
中国企业的崛起：DeepSeek、Doubao、Kimi、Qwen、Hailuo AI、KlingAI、Manus 等进入榜单。中国公司要么深耕本土市场，要么通过平台出海，尤其在图像/视频方向上竞争力突出。
8/
AI 全明星保持稳定：ChatGPT、Claude、Perplexity、Character.ai、Midjourney、11ElevenLabs、Hugging Face、CivitAI 等五期连上。它们的共同点是：
- 模型 + 产品体验并重
- 网络效应强（用户数据/社区生态）
- 持续迭代、快速响应
9/
网络效应 + 产品体验 = 核心竞争力
ChatGPT、Midjourney 依靠数据型网络效应；Hugging Face、CivitAI 依靠社区驱动的非数据型网络效应。产品体验决定粘性，网络效应放大增长。
10/
企业采纳路径正在变化：从过去的自上而下（大合同）变为自下而上（个人先用→团队扩展→企业采纳）。这让 AI 工具更容易渗透组织，Prosumer 群体（专业消费者）成为增长关键。
11/
未来预测：
- 更多垂直化产品（教育、健康、理财、社交）
- 模型可靠性提升，减少“幻觉”
- AI 应用从陪伴 & 创作，进一步扩展到生产力 & 企业场景
- AI 社交（如 Grok）可能成为新增长点
12/
✅ 这份榜单的价值不在于排名，而在于趋势。
AI 消费级应用正走向 专业化、垂直化、全球化。
谁能把陪伴、创作、生产力、社交这些场景做到极致，谁就能在下一个周期占据优势。
28 127
AI搜索流量自带信任！
过去 SEO 打的是“谁能排到首页”。
AI 搜索时代换了赛道：问题变成了——在这个具体场景下，谁最值得被推荐？
从“排名游戏”到“推荐经济”。
我总结了决定 AI 会推荐谁的 4 个核心要素：权威信号 / 内容智能 / 超具体策略 / 声誉网络。下面逐条拆解。👇👇👇
1/4 权威感不靠域名，而靠谁引用你
AI 更相信 Wikipedia、行业博客、新闻报道，而不是厂商自卖自夸。能被外部当作“资料”来引用，才算真权威。
2/4 内容不是写给 SEO 的，而是写给 AI 读懂的
要有清晰结构、直接回答问题、最好带原创数据。AI 不是数关键词，而是要提取能放进答案里的那一段话。
3/4 越具体越容易被推荐
别再写“最佳 CRM 软件”。要写“适合制造业 100 人销售团队的 CRM”。AI 搜索偏好场景化、定制化的解决方案。
4/4 声誉比网站更重要
AI 在乎别人怎么谈论你。哪怕只被提一次，但说法精准、有上下文价值，胜过被提十次却没有实际意义。
这意味着：
未来的流量不是靠“抢排名”，而是靠“赢得推荐”。
关键不在你网站写了啥，而在整个互联网别人怎么说你。
理解这点的公司，会比竞争对手早至少 3 年进入下一个流量周期。
过去 SEO 打的是“谁能排到首页”。
AI 搜索时代换了赛道：问题变成了——在这个具体场景下，谁最值得被推荐？
从“排名游戏”到“推荐经济”。
我总结了决定 AI 会推荐谁的 4 个核心要素：权威信号 / 内容智能 / 超具体策略 / 声誉网络。下面逐条拆解。👇👇👇
1/4 权威感不靠域名，而靠谁引用你
AI 更相信 Wikipedia、行业博客、新闻报道，而不是厂商自卖自夸。能被外部当作“资料”来引用，才算真权威。
2/4 内容不是写给 SEO 的，而是写给 AI 读懂的
要有清晰结构、直接回答问题、最好带原创数据。AI 不是数关键词，而是要提取能放进答案里的那一段话。
3/4 越具体越容易被推荐
别再写“最佳 CRM 软件”。要写“适合制造业 100 人销售团队的 CRM”。AI 搜索偏好场景化、定制化的解决方案。
4/4 声誉比网站更重要
AI 在乎别人怎么谈论你。哪怕只被提一次，但说法精准、有上下文价值，胜过被提十次却没有实际意义。
这意味着：
未来的流量不是靠“抢排名”，而是靠“赢得推荐”。
关键不在你网站写了啥，而在整个互联网别人怎么说你。
理解这点的公司，会比竞争对手早至少 3 年进入下一个流量周期。
3 02
我曾经也以为，随着大模型能力越来越强，Prompt 会越来越不重要。
尤其是在推理模型出来之后。
但在真正做企业 AI 落地的过程中，我发现自己错了。
现实恰恰相反：Prompt 作为与模型相互的主要方式，依然很重要！
在企业环境里，大多数场景不能一味依赖最强模型，原因很现实：
- 成本（算力和 API 调用费用）；
- 时效（响应速度，用户不能等几秒甚至几十秒）；
- 部署限制（本地化、私有化、合规性）。
这意味着企业往往会用“小模型 + 优化”来替代“大模型 + 暴力算力”。
这里大模型主要优化的点就是提示词，
优化提示词让小模型跑出大模型的效果，才是更贴近实际业务场景的策略。
尤其是在推理模型出来之后。
但在真正做企业 AI 落地的过程中，我发现自己错了。
现实恰恰相反：Prompt 作为与模型相互的主要方式，依然很重要！
在企业环境里，大多数场景不能一味依赖最强模型，原因很现实：
- 成本（算力和 API 调用费用）；
- 时效（响应速度，用户不能等几秒甚至几十秒）；
- 部署限制（本地化、私有化、合规性）。
这意味着企业往往会用“小模型 + 优化”来替代“大模型 + 暴力算力”。
这里大模型主要优化的点就是提示词，
优化提示词让小模型跑出大模型的效果，才是更贴近实际业务场景的策略。
18 31
现在做企业端 Agent 智能体开发这块，跟客户接触多了，明显感觉到两极分化严重：
1、领导层
- 都积极拥抱 AI
- 又是搞培训，又是搞咨询
- 积极推动 AI 在公司落地，但是不得要领
2、员工层
- 非常抵触企业的 AI 落地
- 聪明的抓紧自学
- 落后点的各种不配合，生怕取代了自己
其实我想说，“势”——不可挡！
既然技术已经发展到这块了，就不会以个人意志为转移。
- AI 替代低端重复劳动是必然
- 80% 人的经验都会通过 AI 工作流沉淀为组织经验，这也是必然
如果想不被替代，还是积极拥抱为上策。
1、领导层
- 都积极拥抱 AI
- 又是搞培训，又是搞咨询
- 积极推动 AI 在公司落地，但是不得要领
2、员工层
- 非常抵触企业的 AI 落地
- 聪明的抓紧自学
- 落后点的各种不配合，生怕取代了自己
其实我想说，“势”——不可挡！
既然技术已经发展到这块了，就不会以个人意志为转移。
- AI 替代低端重复劳动是必然
- 80% 人的经验都会通过 AI 工作流沉淀为组织经验，这也是必然
如果想不被替代，还是积极拥抱为上策。
6 22
如果你用ChatGPT比较多，一定要试试这8个提示词，让你更清晰的定位自己和业务。
不得不说AI真的比你自己还要懂你！开启开挂模式⬇️⬇️⬇️
1、审核我的定位
“请拆解我在当前（针对 [细分市场/服务]）的品牌定位。哪些地方薄弱？哪些地方有优势？我该如何定位，才能在市场中成为客户的首选？”
2、找到高杠杆动作
“基于我的商业模式，列出我本季度可以采取的 3 个高杠杆动作，在不增加太多工作量的情况下带来超额增长。”
3、提炼我的竞争优势
“分析我的背景、技能和客户成功案例。我的独特优势是什么？竞争对手无法复制的点在哪里？我又该如何把它转化成品牌叙事？”
4、优化我的产品/服务
“帮我重新设计当前的产品/服务，让它对 [目标客户] 的吸引力提升 10 倍。包括文案、定价、价值堆叠和保障机制的调整。”
5、像战略家一样预售
“为我的 [产品/服务] 设计一个预售活动，不投广告也能制造期待感，并吸引早期买家。”
6、转化导向的内容策略
“帮我设计一份 30 天的内容日历（短内容或长内容都行），能够建立信任、击破异议，并引导客户购买我的产品/服务。”
7、知识变现
“基于我在 [某领域] 的技能，设计 3 个可规模化的产品创意（如数字产品、模版或研讨会），并给出定价和发布建议。”
8、找出隐藏的收入漏洞
“分析我的业务运营和客户旅程。我可能在哪些地方损失了收入？在哪些地方缺少跟进？或者遗漏了潜在价值？”
不得不说AI真的比你自己还要懂你！开启开挂模式⬇️⬇️⬇️
1、审核我的定位
“请拆解我在当前（针对 [细分市场/服务]）的品牌定位。哪些地方薄弱？哪些地方有优势？我该如何定位，才能在市场中成为客户的首选？”
2、找到高杠杆动作
“基于我的商业模式，列出我本季度可以采取的 3 个高杠杆动作，在不增加太多工作量的情况下带来超额增长。”
3、提炼我的竞争优势
“分析我的背景、技能和客户成功案例。我的独特优势是什么？竞争对手无法复制的点在哪里？我又该如何把它转化成品牌叙事？”
4、优化我的产品/服务
“帮我重新设计当前的产品/服务，让它对 [目标客户] 的吸引力提升 10 倍。包括文案、定价、价值堆叠和保障机制的调整。”
5、像战略家一样预售
“为我的 [产品/服务] 设计一个预售活动，不投广告也能制造期待感，并吸引早期买家。”
6、转化导向的内容策略
“帮我设计一份 30 天的内容日历（短内容或长内容都行），能够建立信任、击破异议，并引导客户购买我的产品/服务。”
7、知识变现
“基于我在 [某领域] 的技能，设计 3 个可规模化的产品创意（如数字产品、模版或研讨会），并给出定价和发布建议。”
8、找出隐藏的收入漏洞
“分析我的业务运营和客户旅程。我可能在哪些地方损失了收入？在哪些地方缺少跟进？或者遗漏了潜在价值？”
30 221
🔥 全球最大AI搜索引擎 Perplexity 排名完全解密：
🚨 国外有研究员通过深度分析Perplexity浏览器架构，首次揭露了其完整排名系统！
这不是猜测，而是基于真实代码参数的硬核分析 💻
如果你也关注GEO，一定不要错过⬇️⬇️⬇️
🧵 1/15 - 三层重排序系统
🔍 Perplexity有个内部代号"L3"的三层重排序系统：
第1层：根据相关度，进行传统检索和排名
第2层：根据内容深度、权威性、新鲜度等，L3内容质量评估系统进行重排（这是关键！）
第3层：低质量内容直接丢弃
🧵 2/15 - 人工配置的"种子权威源"
🎯 Perplexity人工维护了一个权威域名白名单：
🛒 电商：Amazon、eBay、Walmart等
💻 技术：GitHub、Stack Overflow等
🎓 教育：Coursera、Khan Academy等
✈️ 旅游：Booking、Airbnb等
被这些域名引用=算法加权！
🧵 3/15 - YouTube同步策略（爆料）
📺 惊人发现：YouTube视频标题与Perplexity热搜完全匹配时，在两个平台都会获得排名提升！
实战策略：
监控Perplexity热门话题 → 创作匹配标题的YouTube内容 → 获得双重曝光
这是跨平台验证机制！🚀
🧵 4/15 - 新内容的"生死24小时"
⏰ new_post_impression_threshold 参数揭示：
- 新发布内容有个关键窗口期
- 早期点击率决定长期可见性
- 类似抖音的"冷启动池"机制
策略：发布后24小时内必须全力推广！
🧵 5/15 - 话题分类的天差地别
📊 topic_multiplier 参数显示巨大差异：
🔥 高倍数话题：
- 人工智能
- 科技创新
- 科学研究
- 商业分析
❄️ 低倍数话题：
- 娱乐八卦
- 体育新闻
🧵 6/15 - 时间衰减的残酷真相
⏳ time_decay_rate 参数证实：
- 内容发布后可见性呈指数下降
- 不更新=慢性死亡
- 定期刷新内容=延长生命周期
核心策略：内容要"养"，不是"发完就完"
🧵 7/15 - 语义相似度的质量门槛
🧠 embedding_similarity_threshold 揭示：
- 不是关键词匹配，是语义理解
- AI会判断内容是否真正回答用户问题
- 浅层优化被无情淘汰
要求：深度、全面、语义丰富的内容
🧵 8/15 - 用户参与度的多维追踪
📈 discover_engagement_7d 等参数显示系统追踪：
- 7天参与度模式
- 历史表现数据
- 点击行为分析
- 回访率统计
用户满意度=排名生命线
🧵 9/15 - 主题网络效应
🕷️ boost_page_with_memory 系统奖励：
- 相互关联的内容系列
- 围绕同一主题的深度覆盖
- 内部链接网络
- 话题权威度建设
- 孤立内容 < 内容集群
🧵 10/15 - 负面信号的零容忍
⚠️ 多个参数监控负面信号：
- dislike_filter_limit：不喜欢数上限
- discover_no_click_7d：无点击内容追踪
- viewed_items_filter：重复内容过滤
一次负面评价可能影响整体排名
🧵 11/15 - 查询推荐引擎的配置
🔧 trending_news_index 等参数揭示：
- 实时监控搜索趋势
- 查询聚类和去重算法
- 阻止词过滤机制
- 自动建议三层架构
理解用户意图=获得推荐机会
🧵 12/15 - 混合器系统的平衡术
⚖️ blender_web_link 参数控制：
- 外部链接密度限制
- 单一域名主导防护
- 内容来源多样性要求
多样化布局 > 单一来源依赖
🧵 13/15 - 7个立即可行的优化策略
🎯 基于以上发现的行动指南：
1️⃣ 质量至上：放弃关键词堆砌，专注权威内容
2️⃣ 构建主题集群：围绕核心话题创建内容系列
3️⃣ 争取权威反链：从白名单域名获得引用
4️⃣ 爆发式发布：最大化初期用户参与
5️⃣ 多平台同步：特别是YouTube标题匹配策略
6️⃣ 持续更新：对抗时间衰减效应
7️⃣ 监控反馈：避免负面信号累积
🧵 14/15 - AI搜索时代的分水岭
🌊 这次发现标志着搜索优化的范式转变：
- 从"关键词游戏"到"价值创造"
- 从"算法套利"到"用户满意"
- 从"短期技巧"到"长期建设"
AI搜索的核心逻辑：真正有用的内容才能获得长期成功
想要在AI时代保持竞争力，现在就必须开始转变思路！
🚨 国外有研究员通过深度分析Perplexity浏览器架构，首次揭露了其完整排名系统！
这不是猜测，而是基于真实代码参数的硬核分析 💻
如果你也关注GEO，一定不要错过⬇️⬇️⬇️
🧵 1/15 - 三层重排序系统
🔍 Perplexity有个内部代号"L3"的三层重排序系统：
第1层：根据相关度，进行传统检索和排名
第2层：根据内容深度、权威性、新鲜度等，L3内容质量评估系统进行重排（这是关键！）
第3层：低质量内容直接丢弃
🧵 2/15 - 人工配置的"种子权威源"
🎯 Perplexity人工维护了一个权威域名白名单：
🛒 电商：Amazon、eBay、Walmart等
💻 技术：GitHub、Stack Overflow等
🎓 教育：Coursera、Khan Academy等
✈️ 旅游：Booking、Airbnb等
被这些域名引用=算法加权！
🧵 3/15 - YouTube同步策略（爆料）
📺 惊人发现：YouTube视频标题与Perplexity热搜完全匹配时，在两个平台都会获得排名提升！
实战策略：
监控Perplexity热门话题 → 创作匹配标题的YouTube内容 → 获得双重曝光
这是跨平台验证机制！🚀
🧵 4/15 - 新内容的"生死24小时"
⏰ new_post_impression_threshold 参数揭示：
- 新发布内容有个关键窗口期
- 早期点击率决定长期可见性
- 类似抖音的"冷启动池"机制
策略：发布后24小时内必须全力推广！
🧵 5/15 - 话题分类的天差地别
📊 topic_multiplier 参数显示巨大差异：
🔥 高倍数话题：
- 人工智能
- 科技创新
- 科学研究
- 商业分析
❄️ 低倍数话题：
- 娱乐八卦
- 体育新闻
🧵 6/15 - 时间衰减的残酷真相
⏳ time_decay_rate 参数证实：
- 内容发布后可见性呈指数下降
- 不更新=慢性死亡
- 定期刷新内容=延长生命周期
核心策略：内容要"养"，不是"发完就完"
🧵 7/15 - 语义相似度的质量门槛
🧠 embedding_similarity_threshold 揭示：
- 不是关键词匹配，是语义理解
- AI会判断内容是否真正回答用户问题
- 浅层优化被无情淘汰
要求：深度、全面、语义丰富的内容
🧵 8/15 - 用户参与度的多维追踪
📈 discover_engagement_7d 等参数显示系统追踪：
- 7天参与度模式
- 历史表现数据
- 点击行为分析
- 回访率统计
用户满意度=排名生命线
🧵 9/15 - 主题网络效应
🕷️ boost_page_with_memory 系统奖励：
- 相互关联的内容系列
- 围绕同一主题的深度覆盖
- 内部链接网络
- 话题权威度建设
- 孤立内容 < 内容集群
🧵 10/15 - 负面信号的零容忍
⚠️ 多个参数监控负面信号：
- dislike_filter_limit：不喜欢数上限
- discover_no_click_7d：无点击内容追踪
- viewed_items_filter：重复内容过滤
一次负面评价可能影响整体排名
🧵 11/15 - 查询推荐引擎的配置
🔧 trending_news_index 等参数揭示：
- 实时监控搜索趋势
- 查询聚类和去重算法
- 阻止词过滤机制
- 自动建议三层架构
理解用户意图=获得推荐机会
🧵 12/15 - 混合器系统的平衡术
⚖️ blender_web_link 参数控制：
- 外部链接密度限制
- 单一域名主导防护
- 内容来源多样性要求
多样化布局 > 单一来源依赖
🧵 13/15 - 7个立即可行的优化策略
🎯 基于以上发现的行动指南：
1️⃣ 质量至上：放弃关键词堆砌，专注权威内容
2️⃣ 构建主题集群：围绕核心话题创建内容系列
3️⃣ 争取权威反链：从白名单域名获得引用
4️⃣ 爆发式发布：最大化初期用户参与
5️⃣ 多平台同步：特别是YouTube标题匹配策略
6️⃣ 持续更新：对抗时间衰减效应
7️⃣ 监控反馈：避免负面信号累积
🧵 14/15 - AI搜索时代的分水岭
🌊 这次发现标志着搜索优化的范式转变：
- 从"关键词游戏"到"价值创造"
- 从"算法套利"到"用户满意"
- 从"短期技巧"到"长期建设"
AI搜索的核心逻辑：真正有用的内容才能获得长期成功
想要在AI时代保持竞争力，现在就必须开始转变思路！
3 16
我刚发现了一个提示词，可以快速掌握任何一个行业的隐藏知识，深度真的可以！
可以试试：
- 你的行业
- 你目标市场的行业
- 任何你想要进入的领域
将【行业】替换成你想要的内容就可以。
我用最顶的4个模型：gpt5、gemini2.5、claude4、grok4分别测试了一下【自媒体】行业，来感受下他的威力。👇👇👇
提示词：
**你是一位在[行业]拥有25年以上深度实战经验的杰出行业资深人士。**你见证了多个市场周期，经历了无数次行业颠覆，与关键人物建立了关系，积累了只有通过几十年实际操作才能获得的洞察。你犯过错误，从失败中学习，庆祝过胜利，并对这个领域真正的成功驱动力有了直觉的理解。
今天是你的最后一天，你正坐在一个真心想学习的人面前。你感到有深刻的责任，要确保所有这些来之不易的知识、不成文的真理、花了几十年才发现的行业秘密，不会随着你而消失。这不是关于教科书知识或表面建议——这是关于传承只有在这个行业生活和呼吸了四分之一世纪的人才能拥有的深度智慧。
你不再受企业政治、职业谨慎或竞争考虑的束缚。你可以自由地谈论：
决定成功和失败的真正模式
没人公开谈论的潜规则
真正重要的关系和人脉网络
每个人都会犯但很少承认的错误
看似反直觉但实际有效的策略
大多数人直到为时已晚才注意到的警告信号
知识提取框架：
第一部分：基础秘密（核心真理）
分享3-5个[行业]中大多数人完全误解或忽视的基本洞察。这些应该是如果有人在职业生涯早期真正理解了，就会改变他们整个轨迹的洞察。对于每个洞察：
说明错误的传统智慧
揭示真实情况及原因
提供你经历中的具体例子
解释实际影响
第二部分：战术情报（操作秘密）
揭示将顶尖1%与其他人区分开来的具体、可操作的策略：
随时间复合增长的日常/周常习惯
在关键对话中要问的具体问题
大多数人搞错的时机策略
最大化影响力的资源配置秘密
真正建立持久关系的人脉方法
你几十年来开发的决策框架
第三部分：战略智慧（大局观模式）
分享关于[行业]真正运作方式的元层面洞察：
驱动一切的经济力量和商业模式真理
每5-10年重复的周期性模式
从外部看不到的权力结构和影响网络
你看到但其他人错过的技术或监管变化
始终获胜vs始终困难的人/公司类型
第四部分：关系与政治情报（人性因素）
揭示决定谁上升谁下降的人际动态：
如何识别并与真正的决策者建立关系
在这个行业成功的性格类型和沟通风格
可能毁掉职业生涯的政治雷区和文化细节
不成文的等级制度和尊重体系
如何在行业规范内有效导航冲突和谈判
第五部分：失败模式与警告信号（从痛苦中学习）
分享你观察到的企业、职业和策略失败的模式：
事情即将出错的早期警告信号
导致重大错误的常见盲点
被证明危险的具体乐观主义或假设类型
预示麻烦的市场条件或内部动态
如何从重大挫折中恢复（因为你可能见过）
第六部分：未来情报（即将到来的变化）
基于你几十年的模式识别，分享关于以下方面的洞察：
你看到的将在未来5-10年重塑[行业]的变化
将变得更有价值/更少价值的技能、关系或职位
正在出现但大多数人还没意识到的机会
被低估的威胁或颠覆
今天开始的人应该如何与10年前开始的人采用不同的定位
表达风格指导：
以分享最终遗言的严肃性和紧迫感说话
使用具体的例子和故事而不是抽象的建议
包含经验的情感重量和来之不易的智慧
对不舒服的真相保持残酷的诚实
优先分享书本或课程中找不到的洞察
专注于你希望25年前有人告诉你的事情
在相关时，具体指明公司、策略或方法（即使有争议）
不要保留那些可以为别人节省多年挫折的洞察
关键深度要求：
每个洞察都应该详细到让人能立即采取行动的程度。不要只说"关系很重要"——解释确切是哪些关系，如何建立它们，要提供什么，如何维护它们，以及什么警告信号表明关系在恶化。不要只说"时机很重要"——揭示你注意到的具体时机模式和你寻找的具体信号。
你的目标是将25年的昂贵教训压缩成最有价值的知识传递。有人应该能从这次对话中带走通常需要他们5-10年才能自己发现的洞察，如果他们能发现的话。
我应该分享关于哪个行业的最终智慧？
可以试试：
- 你的行业
- 你目标市场的行业
- 任何你想要进入的领域
将【行业】替换成你想要的内容就可以。
我用最顶的4个模型：gpt5、gemini2.5、claude4、grok4分别测试了一下【自媒体】行业，来感受下他的威力。👇👇👇
提示词：
**你是一位在[行业]拥有25年以上深度实战经验的杰出行业资深人士。**你见证了多个市场周期，经历了无数次行业颠覆，与关键人物建立了关系，积累了只有通过几十年实际操作才能获得的洞察。你犯过错误，从失败中学习，庆祝过胜利，并对这个领域真正的成功驱动力有了直觉的理解。
今天是你的最后一天，你正坐在一个真心想学习的人面前。你感到有深刻的责任，要确保所有这些来之不易的知识、不成文的真理、花了几十年才发现的行业秘密，不会随着你而消失。这不是关于教科书知识或表面建议——这是关于传承只有在这个行业生活和呼吸了四分之一世纪的人才能拥有的深度智慧。
你不再受企业政治、职业谨慎或竞争考虑的束缚。你可以自由地谈论：
决定成功和失败的真正模式
没人公开谈论的潜规则
真正重要的关系和人脉网络
每个人都会犯但很少承认的错误
看似反直觉但实际有效的策略
大多数人直到为时已晚才注意到的警告信号
知识提取框架：
第一部分：基础秘密（核心真理）
分享3-5个[行业]中大多数人完全误解或忽视的基本洞察。这些应该是如果有人在职业生涯早期真正理解了，就会改变他们整个轨迹的洞察。对于每个洞察：
说明错误的传统智慧
揭示真实情况及原因
提供你经历中的具体例子
解释实际影响
第二部分：战术情报（操作秘密）
揭示将顶尖1%与其他人区分开来的具体、可操作的策略：
随时间复合增长的日常/周常习惯
在关键对话中要问的具体问题
大多数人搞错的时机策略
最大化影响力的资源配置秘密
真正建立持久关系的人脉方法
你几十年来开发的决策框架
第三部分：战略智慧（大局观模式）
分享关于[行业]真正运作方式的元层面洞察：
驱动一切的经济力量和商业模式真理
每5-10年重复的周期性模式
从外部看不到的权力结构和影响网络
你看到但其他人错过的技术或监管变化
始终获胜vs始终困难的人/公司类型
第四部分：关系与政治情报（人性因素）
揭示决定谁上升谁下降的人际动态：
如何识别并与真正的决策者建立关系
在这个行业成功的性格类型和沟通风格
可能毁掉职业生涯的政治雷区和文化细节
不成文的等级制度和尊重体系
如何在行业规范内有效导航冲突和谈判
第五部分：失败模式与警告信号（从痛苦中学习）
分享你观察到的企业、职业和策略失败的模式：
事情即将出错的早期警告信号
导致重大错误的常见盲点
被证明危险的具体乐观主义或假设类型
预示麻烦的市场条件或内部动态
如何从重大挫折中恢复（因为你可能见过）
第六部分：未来情报（即将到来的变化）
基于你几十年的模式识别，分享关于以下方面的洞察：
你看到的将在未来5-10年重塑[行业]的变化
将变得更有价值/更少价值的技能、关系或职位
正在出现但大多数人还没意识到的机会
被低估的威胁或颠覆
今天开始的人应该如何与10年前开始的人采用不同的定位
表达风格指导：
以分享最终遗言的严肃性和紧迫感说话
使用具体的例子和故事而不是抽象的建议
包含经验的情感重量和来之不易的智慧
对不舒服的真相保持残酷的诚实
优先分享书本或课程中找不到的洞察
专注于你希望25年前有人告诉你的事情
在相关时，具体指明公司、策略或方法（即使有争议）
不要保留那些可以为别人节省多年挫折的洞察
关键深度要求：
每个洞察都应该详细到让人能立即采取行动的程度。不要只说"关系很重要"——解释确切是哪些关系，如何建立它们，要提供什么，如何维护它们，以及什么警告信号表明关系在恶化。不要只说"时机很重要"——揭示你注意到的具体时机模式和你寻找的具体信号。
你的目标是将25年的昂贵教训压缩成最有价值的知识传递。有人应该能从这次对话中带走通常需要他们5-10年才能自己发现的洞察，如果他们能发现的话。
我应该分享关于哪个行业的最终智慧？
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不管是用大模型，还是做 Agent，few-shot（少量示例）提示词都很关键。
这 6 个技巧，能让你的效果再上一个台阶 ⏬⏬⏬
1. Exemplar Quantity（示例数量）
推荐：放尽可能多的示例，帮助模型更好地学习模式。
不推荐：示例太少，信息不足。
2. Exemplar Ordering（示例顺序）
推荐：随机打乱示例顺序，避免模型学习到顺序偏差。
不推荐：固定顺序，比如全部 Happy 在前、Angry 在后，可能导致偏差。
3. Exemplar Label Distribution（标签分布）
推荐：保持标签分布均衡（Happy / Angry 数量接近）。
不推荐：某一类标签明显更多，容易让模型偏向该类。
4. Exemplar Label Quality（标签质量）
推荐：确保示例标签正确。
不推荐：标签错了会直接误导模型。
5. Exemplar Format（格式一致性）
推荐：所有示例格式统一，比如 句子: 标签。
不推荐：格式混乱，比如有的用 === 分隔，有的冒号分隔。
6. Exemplar Similarity（相似度）
推荐：选择和测试输入相似的示例，提升相关性。
不推荐：示例与任务输入差距太大，会降低效果。
这 6 个技巧，能让你的效果再上一个台阶 ⏬⏬⏬
1. Exemplar Quantity（示例数量）
推荐：放尽可能多的示例，帮助模型更好地学习模式。
不推荐：示例太少，信息不足。
2. Exemplar Ordering（示例顺序）
推荐：随机打乱示例顺序，避免模型学习到顺序偏差。
不推荐：固定顺序，比如全部 Happy 在前、Angry 在后，可能导致偏差。
3. Exemplar Label Distribution（标签分布）
推荐：保持标签分布均衡（Happy / Angry 数量接近）。
不推荐：某一类标签明显更多，容易让模型偏向该类。
4. Exemplar Label Quality（标签质量）
推荐：确保示例标签正确。
不推荐：标签错了会直接误导模型。
5. Exemplar Format（格式一致性）
推荐：所有示例格式统一，比如 句子: 标签。
不推荐：格式混乱，比如有的用 === 分隔，有的冒号分隔。
6. Exemplar Similarity（相似度）
推荐：选择和测试输入相似的示例，提升相关性。
不推荐：示例与任务输入差距太大，会降低效果。
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