如果你刚开始学习 SEO,那么恭喜你,你来对了时间。2025 年的 SEO 变化比过去 10 年加起来还要多,这不仅不是坏事,反而给了新手前所未有的机会。

今天的搜索流量,早已不再只依赖 Google。越来越多的人直接在 ChatGPT、Reddit、YouTube 甚至 TikTok 上寻找答案(我自己也慢慢的开始越来越多用chatgpt来进行搜索了)。

与此同时,Google 正在通过 AI Overview 重写搜索体验,而各种 AI 工具的出现,能帮你完成 80% 的 SEO 工作,节省时间和精力。


SEO 不再是“只为 Google 优化”

15 年前,Google 是唯一的有机搜索流量入口。那时没有 YouTube、没有 Instagram,社交媒体的影响微乎其微。

如今,SEO 已经变成了 多平台优化(Search Everywhere Optimization) 的游戏:

  ● YouTube:全球第二大搜索引擎

  ● Amazon:购物型搜索的核心战场

  ● Reddit:社区型搜索的流量源泉

  ● 甚至 TikTok、Instagram Reels、LinkedIn 也开始承载搜索功能

如果你只盯着 Google,你已经错过了一半的流量机会。


一,虽然 SEO 的战场在变,但它依然建立在三大核心基石之上:


  1. 内容(Content)
    高质量、有价值、能满足用户需求的内容,是一切优化的起点。


  2. 外链与引用(Citations / Links)

    外链仍是 SEO 的“货币”,是衡量权威性的重要指标。本地 SEO 中,评论和引用同样是加分项。


  3. 搜索意图(Search Intent)
    理解并满足用户在搜索背后的真实目的,是提升排名与转化的关键。



二,E-E-A-T 原则(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)


a.      分享真实经历(Experience)

b.      体现专业知识(Expertise)

c.      建立权威形象(Authoritativeness)

d.      让用户信任(Trustworthiness)

这三点不仅适用于 Google,也适用于 YouTube、Amazon 等所有算法驱动的平台。

三,长尾关键词(Long-tail Keywords) 是新手快速突破的最佳途径。

●  与其去竞争“Salesforce”这样的高热度关键词,不如瞄准:“如何将 NetSuite 与 Salesforce 集成”


● “2025 年最佳红色鞋款设计”

特点:
● 搜索量低,但竞争小

● 用户意图明确,转化率高

● 适合快速切入并见效

现在的搜索环境中,由于 Google AI Overview 的出现,网站的展示量(Impressions)在上升,但点击量(Clicks)却在下降。因此,找到高意图、低竞争的关键词,就显得尤为重要。

在 2025 年,AI 工具已经渗透到我们的日常工作与生活中。但令人惊讶的是,90% 的人依然无法从 AI 得到理想结果,即便他们用的是和微软、谷歌一样的工具。问题不在 AI,而在于——他们忽略了一个至关重要的步骤。


微软最近公布的一项研究显示:使用正确提示方法(Prompting Method)的团队,AI 使用效率是其他团队的 3 倍。同样的 AI,同样的功能,不同的只是沟通方式,结果却天差地别。谷歌、亚马逊等巨头早已掌握了这种方法,而它正成为 AI 时代的核心竞争力之一。

这套方法叫做 Crisp E 提示法,它为 AI 提供了一个清晰、完整的执行地图,让你从“碰运气”变成“定向打击”。下面我们来详细拆解。

Crisp E 提示法:6 个关键步骤

1. Context(背景)

 在开始之前,明确告诉 AI 你的业务或场景背景、目标、受众,以及任何可能影响结果的关键信息。

例:我运营一家月访问量 10 万的在线教育平台,近期在流量稳定的情况下,销售额下滑了 20%。

2. Role(角色)

 让 AI 扮演一个具体且专业的身份,而不是笼统的“写手”或“顾问”。

例:充当一名拥有 15 年电商分析经验的高级数据分析师,专注于用户行为与转化优化。

3. Instruction(指令)

 清晰说明要完成的任务、原因、目标以及具体要求。

例:分析我们的网站数据,找出销售下滑的原因,并制定提升转化率的行动计划。

4. Specification(规格)

 明确交付的形式、篇幅、结构、语气等细节。

例:报告分为三部分:① 关键发现(项目符号形式)② 详细分析(分段说明)③ 优先级排序的可执行建议(含技术与非技术方案)。

5. Performance(表现标准)

 设定成功的衡量标准和需要避免的内容。

例:建议需在 30 天内可落地实施,并标注预期影响和所需资源。

6. Example(示例)

 提供参考案例或范本,让 AI 有清晰的对照目标。

例:参考麦肯锡报告的格式,但更注重短期可执行性。


案例演示:Crisp E 的实际威力

假设我们要让 AI 分析电商平台的转化下滑问题,可以这样组织提示:


Context: 我运营一家月访问量 10 万的在线教育平台,近期在流量稳定的情况下,销售额下滑了 20%。  

Role: 充当一名拥有 15 年电商分析经验的高级数据分析师。  

Instruction: 分析网站数据,找出销售下滑的原因,并制定提升转化率的行动计划。  

Specification: 报告分为三部分——关键发现(项目符号)、详细分析(分段)、可执行建议(优先级排序)。  

Performance: 建议需在 30 天内可实施,并注明预期效果和所需资源。  

Example: 格式参考麦肯锡报告,但更注重短期落地方案。


结果会比“帮我分析一下网站”这种模糊请求精准得多。

为什么这套方法有效?

AI 与人类不同,它并不会“自动理解”你的需求,而是依赖模式识别。当你用 Crisp E 这种结构化方式输入时,相当于为它画了一张详细的执行蓝图,让它更容易精准生成符合你预期的结果。

谷歌测试发现,这类结构化提示在 Gmail 中能提升 40% 的产出质量;亚马逊的客户服务 AI 系统几乎完全依赖类似原理运作。

行动建议

1.      将 Crisp E 提示法应用到你所有的 AI 任务中——不管是写作、数据分析、还是策略制定。

2.      让 AI 主动向你提问,补充缺失信息。信息越充分,结果越精准。

3.      现在开始练习。AI 技能的价值只会越来越高,掌握的人将领先大多数竞争者。

AI 不是魔法,而是工具。真正的差距,不在你用什么 AI,而在你如何用它。

从今天起,别再让模糊的提问浪费你的时间,把 Crisp E 用起来,让 AI 成为你真正的生产力加速器。


最后,最近一段时间一直在测试一些自动化工具,我微信朋友圈也有透露,2025年了,再不用一些ai工具,真的会被淘汰的。


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