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网站进行seo的成本大吗(septic 中文翻译)2025年12月精选新闻

网站进行seo的成本大吗(septic 中文翻译)

2. 投入产出比不合理：前面提及招募#百度SEO优化#人员，此时就要计算一下成本，更要合计一下企业网站成本是多少？玩得站群营销还是1-3个网站就了事，招募百度SEO优化高手成本更高。这里还有一个比较尴尬的问题，那就是你招募过来的百度SEO优化人员能够优化哪个等级的关键词？#服装吊牌##衣服吊牌##女装吊牌#吊牌厂家、吊牌印刷等等核心关键词，能否上位，更不要提及吊牌这个行业关键词了。当我们投入大量人力、物力后，获得的流量、客户、订单增长有限或不理想时，投资回报率较低，因此逐渐失去信心。“百度无用论”就此出现，心中还在思考用百度SEM营销推广来达成目标比较好！就此推翻了你的百度SEO优化计划。

#Google日本#人工智能#Zero-Click#【谷歌杀死谷歌】过去的 9 月份，全日本在 Google 上进行了61.8 亿次搜索，但是，最后有多少次点击流向了网站？只有22.6 亿次。这意味着有39.2 亿次搜索、63.5%的流量，直接“消失”在了搜索结果页里，用户看一眼 AI 给出的摘要，懂了，然后关掉窗口。这就是传说中的「零点击」（Zero-Click）。如果不看后半段，这简直是内容行业的「讣告」。因为我们过去十年的商业逻辑，做 SEO、抢排名、骗点击、卖广告，在「零点击」面前，彻底碎了。平台不再想做「过路人」，它想做「终点站」。但更有意思的，是报告后半段。虽然 Google 的搜索流量在跌，但 Note 平台发现了一个诡异的现象：从 ChatGPT、Perplexity 这些 AI 对话框里流进来的流量，在过去 8 个月里，整整翻了 3 倍。看懂了吗？流量并没有凭空消失，它换了一种方式存在；我们正在经历一场“分发权的交接”：点击死了，但「被引用」活了。很多人还在担心 AI 会不会抢走创作者的饭碗，但看到这个数据我突然明白了一件事：AI 确实是平庸流量的终结者，但它可能是深度内容的「放大器」。为什么这么说呢？要理解这个变化，我们得先把你我都经历过的一个场景扒得底裤都不剩。想想一下，以前我们用Google搜：如何写年终总结？点击搜索按钮的那一刻，心态在赌博，赌十条链接里，哪条是干货？哪条是广告？哪条又是两年前过时的文章？点击，本身是一种高成本行为，要加载、关弹窗、筛选信息。但现在呢？搜索框输入问题，AI 直接把「年终总结的三个核心结构+五个金句」吐出来了。这一刻，原本属于“SEO 网站”的流量，被 AI “截胡”了。你可能会怪用户懒，但站在商业角度看，这不叫懒，

主要负责处理政府文书，要求极其繁琐和细致，2023年开始AI兜售者闯了进来，说着「你们不必养那么多人了，大模型可以承担一切」之类的措辞，然后那些原本就对成本节省来者不拒的小型企业立刻就接受了，开掉了包括我在内的一批劳动力。事情随后开始变得诡异起来。文书材料看似简单，实则需要大量的时间去做精校，而且质量对完成订单非常重要，那些采用AI干活的企业——通常是case by case的商业模式——逐渐失去了获得新订单的能力，然后开始批量倒闭，于是剩下的企业又开始重新招聘人类……- 幸运的是这只是我的副业，虽然收入不错。我曾经兼职去做线下的会议记录，后来AI转录产品遍地开花，虽然错漏也多——你们知道吗，在收音效果不佳的房间，「可以」和「不可以」的语音听起来非常相似，很容易搞混——但是，既然有完全免费的东西能够达到70%的质量，我也就不指望人们还愿意支付我的收费标准，而我又不想去和AI竞争性价比（怎么可能竞争得过吗），于是这个副业就这么没了。- 我也是被自动化取代的——而且是我自己写的软件。有人曾对我说过：「如果你是程序员，而且你的工作重复性很高，那就说明你编程水平不行」，所以我把这些重复性的工作用AI做了一套自动化系统，起初它表现非常出色，办公室里人见人夸，直到我犯了一个致命性的错误——我为自动化流程写了一份操作文档。一个月内，我就被优化了。操。- 虽然不是被直接取代，但确实是因为AI而丢了工作。我负责一家网站的内容编辑，网站高度依赖SEO获取流量，然后凭借页面上的广告点击赚取收入。自从搜索引擎的AI摘要功能导致流量暴跌之后，公司就垮了。后来收购方想以外包形式重新雇佣我，

文书材料看似简单，实则需要大量的时间去做精校，而且质量对完成订单非常重要，那些采用AI干活的企业——通常是case by case的商业模式——逐渐失去了获得新订单的能力，然后开始批量倒闭，于是剩下的企业又开始重新招聘人类……

我用微博智搜分析了这篇博文，一起来看看吧~ 分析：Reddit问答版：被AI抢走工作的人，说出你们的故事？- 13年经验的数据科学家，老板让我解决一个

本DS评论第一条：K-Means建模很快，但少用于地理信息聚类。K-Means前提之一是“各向同性”，而地理信息不容易满足。打个比方，男厕所往南走两步出门了，往东走两步(如果能走)就穿墙进了女厕所，完全没有各向同性。地理信息基于密度的DBSCAN聚类更合适

#AI经济学#

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