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博客（及落地页）SEO部署：子域名 vs 子目录指南，包含：
• SEO影响对比
• 决策框架（6种场景）
• 技术实现（Next.js/WordPress/反向代理）
• 代码示例和最佳实践
结论：大多数情况选子目录，除非有特殊原因。
• SEO影响对比
• 决策框架（6种场景）
• 技术实现（Next.js/WordPress/反向代理）
• 代码示例和最佳实践
结论：大多数情况选子目录，除非有特殊原因。
子域名 vs 子目录：SEO 影响对比与技术实现指南 | Alignify
4 00
后续：跑通了，已经把本来部署在Wordpress上的内容整体迁移到Github+Vercel上了，没接CMS；域名还是之前的alignify.co，整体设计和排版更新之后比以前漂亮多了
Kostja: 我的Blog用的Wordpress，一部分文章又在Lovable上，页面设计我也更喜欢后者，但Lovable不能连CMS+SEO不友好 目标：框架用React+Next.js（Lovable和Cursor一起编辑，这两个都有GitHub的Integration），CMS用Sanity/Strapi/Contentful（倾向Sanity，因为有插件可以把现有内容从Wordpress迁移过去），部署用Vercel/Netlify（倾向Vercel，因为Next.js官方） 这套流程能跑通吗
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Google Search Console在灰度一个新功能Branded queries filter
自然流量大 ≠ SEO做得好
如果你的流量87%都来自品牌词，那说明SEO还有很大优化空间
📌 文章包含：
• 品牌查询的三种类型
• 如何使用过滤器（步骤+截图）
• Google AI识别机制
• Similarweb、Semrush功能对比
📊 真实案例：
TemPolor（非品牌68%）vs Kling AI（品牌87%）
💡 关键洞察：能区分品牌流量和自然流量，才能真正评估SEO效果。
完整攻略👇
自然流量大 ≠ SEO做得好
如果你的流量87%都来自品牌词，那说明SEO还有很大优化空间
📌 文章包含：
• 品牌查询的三种类型
• 如何使用过滤器（步骤+截图）
• Google AI识别机制
• Similarweb、Semrush功能对比
📊 真实案例：
TemPolor（非品牌68%）vs Kling AI（品牌87%）
💡 关键洞察：能区分品牌流量和自然流量，才能真正评估SEO效果。
完整攻略👇
Google Search Console 品牌查询过滤器：如何区分品牌流量与自然流量 | Alignify
2 01
之前说用Lovable做小工具（m.okjike.com），这两天甲方合作伙伴陆续收到了产品专属增长小工具
又做了一个大家都需要的，输入网址可以生成完整的网站结构和对应URL（供大家查漏补缺），是最通用的标准版本，因为本人强迫症，/blogs这种多了一个s都会浑身难受
做这类工具的原因是每次都要和不同甲方反复进行这个流程，充满了倦怠感；现在制作解决问题的工具成本和时间比解决问题本身还低（做生成一百个页面工具比做两个页面快）
内置了AI生成SEO友好的Meta信息功能（虽然也没那么友好，但肯定比很多网站用站点级别的好很多），点击页面名称可以知道这个页面是干嘛的，判断一下自己的网站需不需要；导出格式支持CSV，思维导图和ASCII Tree；不确定工具能开放多久，credits有限，也不支持高并发，大家省着点用；之后有空会陆续再做一些增长小工具
又做了一个大家都需要的，输入网址可以生成完整的网站结构和对应URL（供大家查漏补缺），是最通用的标准版本，因为本人强迫症，/blogs这种多了一个s都会浑身难受
做这类工具的原因是每次都要和不同甲方反复进行这个流程，充满了倦怠感；现在制作解决问题的工具成本和时间比解决问题本身还低（做生成一百个页面工具比做两个页面快）
内置了AI生成SEO友好的Meta信息功能（虽然也没那么友好，但肯定比很多网站用站点级别的好很多），点击页面名称可以知道这个页面是干嘛的，判断一下自己的网站需不需要；导出格式支持CSV，思维导图和ASCII Tree；不确定工具能开放多久，credits有限，也不支持高并发，大家省着点用；之后有空会陆续再做一些增长小工具
SEO Toolkit - Website Structure Visualizer & AI SaaS Journey Map
4 03
有个@生姜iris 介绍过来的新朋友想做一个Agent Leaderboard产品，找我咨询SEO
听了下产品定位就有数知道怎么做了，一块类似导航站，所有Agent的Intro页面（“Manus Review”），有点像Openrouter+mcp.so，但重点放在Pros and Cons，方便跳转到第二块Comparison页面，类似G2（“Manus vs Genspark”），第三块就是Leaderboard/Arema/Benchmark页面，LMArena和Artificial Analysis还没做，比较多还是GAIA，BrowseComp，AgentBench这种，Steel.dev出了一个AI Browser Agent Leaderboard leaderboard.steel.dev
Monica多模型回复对比，这个平台多Agent执行对比；之前给CLI做过类似的增长页面，但没想到还有人做这种产品
听了下产品定位就有数知道怎么做了，一块类似导航站，所有Agent的Intro页面（“Manus Review”），有点像Openrouter+mcp.so，但重点放在Pros and Cons，方便跳转到第二块Comparison页面，类似G2（“Manus vs Genspark”），第三块就是Leaderboard/Arema/Benchmark页面，LMArena和Artificial Analysis还没做，比较多还是GAIA，BrowseComp，AgentBench这种，Steel.dev出了一个AI Browser Agent Leaderboard leaderboard.steel.dev
Monica多模型回复对比，这个平台多Agent执行对比；之前给CLI做过类似的增长页面，但没想到还有人做这种产品
20 33
工作里比起PM不知所云我更喜欢读AI写的东西（土象人机实锤）；还发现ASCII Tree比思维导图顺眼
给客户做Use Cases页面，Lovable生成的文案里有一个是Reconnecting（关系重连），搜了下谷歌这个需求还真存在，尤其是Reconnect with old friends和Ex（不是说好的前任应该跟死了一样吗）
”If timing and healing allow，explore a respectful new start“，”Focus on building a fresh，low-pressure connection“
（不是你真懂啊
给客户做Use Cases页面，Lovable生成的文案里有一个是Reconnecting（关系重连），搜了下谷歌这个需求还真存在，尤其是Reconnect with old friends和Ex（不是说好的前任应该跟死了一样吗）
”If timing and healing allow，explore a respectful new start“，”Focus on building a fresh，low-pressure connection“
（不是你真懂啊
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