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Репурпозинг запросов: как «Матрешка» 2003 года обманывает AI-поиск — illustration 1
15% new queriesai query length

重新利用查询：2003年的“套娃”如何欺骗AI搜索

在一个AI系统以光速生成新查询的世界里，旧的关联性黑客技巧获得了第二次生命。SEO资深人士格雷格·贾博（Greg Jarboe）讲述了早在2003年，他如何手动实现了现在被称为“扇形查询”的方法，利用“俄罗斯套娃”原理。这种方法让您的内容能够被尚未存在的查询找到，并且是现代AI搜索中查询重定向的关键。 套娃SEO：AI出现之前它是如何运作的 早在“扇形查询”或“GEO”等术语普及之前，贾博就通过将短语嵌入更长的短语中来优化新闻稿。例如，如果目标短语是“飞往费城的机票”，他会寻找一个四词版本，例如“廉价飞往费城的机票”，并围绕它构建新闻稿。 这使得内容能够覆盖短查询和长查询，从而使内容对广泛的受众可见。这种方法确保了最大的覆盖范围，即使在搜索引擎不那么发达的时候也是如此。 15%的未知查询：谷歌的常数 “我曾认为，在某个时候，大多数查询都已经被提出；人们只是反复问同样的事情。但当我们重新计算这些指标时，它总是大约15%，”——约翰·穆勒，Search Central Live NYC，2025年3月。 谷歌在2019年推出BERT时首次提到，每天有15%的查询是新的。尽管大型语言模型不断发展，这个数字仍然保持稳定。将15%乘以谷歌数十亿的查询，您每天将获得数亿个独特的查询。 这是大多数SEO专家低估的巨大流量。理解这种现象对于有效进行查询重定向至关重要。 新闻作为查询生成器 这些新查询中的大多数并非偶然。它们源于突发新闻、新产品、政策变化或记者创造的短语。在事件发生当天发布的新闻稿非常适合拦截这种流量。 如果新闻稿中的措辞与用户在谷歌中输入的查询完全匹配，那么内容就可以针对在撰写时不存在的查询进行排名。这表明了及时内容在捕获“新”搜索需求方面的力量。 AI与反向套娃：从宽泛到具体 M.J. Cachon的研究表明，ChatGPT会生成子查询，这些子查询也不是随机的。最初，模型使用通用、口语化的语言，然后使用site:运算符缩小搜索范围，并开始检查精确的引用。 引用在第一次搜索和最后一次搜索之间增加了25倍。这是“套娃”原则，但方向相反：AI从广泛开始，然后缩小到精确的短语进行验证。这种AI搜索方法为查询重定向开辟了新的可能性。 查询长度：AI搜索的新现实 根据Google 2026年5月的数据，美国AI查询的平均长度是传统搜索查询的三倍。Kachon的数据显示，一个品牌化的ChatGPT查询会分支成平均由七个单词组成的子查询。 长度不是AI搜索的副作用，而是行业多年来一直追求的新常态。这意味着内容必须针对更长、更详细的查询进行优化，以适应AI的行为。 实践步骤：如何欺骗算法并扩展内容 为了有效利用这些知识进行查询重定向，需要养成三个关键习惯： 寻找嵌套短语，而不仅仅是关键词。对于每个三词关键词短语，找到两到三个自然包含它的四词和五词短语。围绕更长的版本构建您的介绍段落或H2标题。 以新闻速度发布。15%的新查询与近期事件相关。如果您的组织有当天发布的渠道（新闻稿、博客、快速响应页面），这是您在竞争对手知道该短语存在之前占据搜索结果的最佳机会。 将逐字答案写成可引用的句子。Kachon的数据显示，AI系统越来越频繁地通过在您的内容中寻找精确引用来验证声明。重写回答问题的句子，使其可以被完整引用，同时保持意义。 这些方法不能取代SEO的基本原则，而是对其进行补充，侧重于以前被低估的长尾查询。它们可以有效地适应不断变化的AI搜索算法。 常见问题 在AI语境中，“扇出查询”是什么？ “扇出查询”（query fan-out）是指一个原始用户短语或查询分支成AI系统生成的许多更具体的子查询的过程。这使得AI能够更深入地研究主题并找到更相关的信息，将搜索从一般缩小到具体。 “俄罗斯套娃”原则与SEO有何关联？ SEO 中的“俄罗斯套娃”原则是指将简短、高频的关键词短语嵌入到更长、低频的查询中。例如，“机票”短语可以嵌套在“费城廉价机票”中。这使得内容可以通过不同长度的查询被找到，从而提高其可见性和受众覆盖面。 为什么 15% 的 Google…

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Уникализация контента: как 80+ нейросетей собрать на одном балансе — illustration 1
ai content generationai models

内容独特性：如何将80多个神经网络整合到一个平衡中

厌倦了在各种标签页和订阅之间切换？我花了半年时间在“AI动物园”模式中摸索，直到我将整个过程“重新打包”成一个统一的流程。现在，内容独创性和创意规模化变得更加简单。在这篇文章中，我将分享如何“欺骗”订阅系统，并创建一个高效的内容生成“矩阵”，无需VPN即可在中国大陆使用。 为什么订阅“动物园”已是过去式 当您像使用“视频DNA”一样持续使用一个模型，并将所有提示词都放在一个地方时，订阅模式是很好的。但在现实生活中，任务是分散的。内容团队和自由职业者面临着生成各种内容的需求：从电商平台的产品卡片到故事的B-roll。 任务多样性问题 一个模型很少能同样出色地完成所有任务。 擅长绘制角色的模型可能会在横幅上“破坏”西里尔字母。 用于故事的模型通常不适合白色背景上的商品。 最终，您不得不创建多个账户，这导致了各种账单、限制和“月份”的混乱，这些都与您的工作高峰不符。这不是内容规模化，而是内容碎片化。 按使用付费（Pay-as-you-go）的优势 按使用付费系统计算实际生成量，而不是日历月。这使得： 在“安静”的几周内节省开支，此时余额只是闲置。 在发布前的高峰期，只花费所需的金额，而无需购买年度订阅。 为个体经营者和小型团队预测现金流缺口，因为不规律的波动是常态。 我是如何将80多个AI模型“粘合”到一个工作流程中的 当数十个模型共享一个余额时，比较就成了常规工作步骤，而不是一项任务。这使得有效地生成A/B测试变体成为可能。 模型选择的工作流程 确定技术规范：一个简洁的句子。例如，“白色背景上的商品，包装上的西里尔字母清晰可辨，四分之三视角”。避免“做得漂亮”之类的说法。 收集参考资料和提示词模板：模板是公平比较的控制点。 评估尝试次数：通常需要多少次生成才能得到可接受的图像？对于新任务，请预留一些余量。 针对一个简报运行2-3个模型：这可以快速比较模型并选择最佳模型。 筛选和完善：选择最佳图像，如有必要，使用另一个模型进行完善，无需更换工作区或丢失历史记录。 “这个流程比任何‘秘密提示词’都能节省更多时间。提示词很重要。但是，如果您在不同的标签页和不同的账单中比较模型，您比较的不是模型，而是您的疲劳。” 管道示例：商品批次 要为单个类别创建一批卡片： 定义类别和平台限制：背景、边距、文本可读性、无多余噪音。 寻找参考：竞争对手的成功镜头或自己过去的爆款。 创建带有变量的提示模板：名称、颜色、角度。 为单个 SKU 运行 2-3 个模型：评估的不是“谁在真空中更美”，而是谁更接近技术规范：它是否能保持物体，是否会破坏标签，是否会产生细节幻觉。 完善最佳镜头：所有费用都集中在一个地方，没有多张账单。 同样的框架也适用于封面、头像和短视频，只是技术规范和模型集有所不同。逻辑是相同的：任务 → 尝试 → 比较 → 完善——所有这些都在一个界面中完成。这是将网络研讨会转换为…

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Монтаж YouTube: Агентство или фрилансер – что выбрать хакеру контента? — illustration 1
youtube内容黑客youtube剪辑

YouTube剪辑：机构还是自由职业者——内容黑客如何选择？

各位内容创作者同行们，大家好！你们有没有想过，对于你们的 YouTube 频道来说，是与视频编辑机构合作更好，还是聘请自由职业者更好？这个关于 YouTube 编辑的选择不仅仅是价格问题，它关乎策略、规模，当然还有如何规避风险。例如，我们 Vidpros 每周都会因为独立编辑而失去客户。但是，让我们来探讨一下，在什么情况下，每种选择都能成为赢家。 本文不是宣传手册，而是一份关于选择最佳合作伙伴进行内容再利用和独特化的指南。我们将探讨独立编辑是您最好朋友的场景，以及何时强大的机构是不可或缺的。这对于考虑扩展的机构所有者也将有所帮助。 YouTube 编辑选择：机构还是自由职业者？ 在决定谁来编辑您的 YouTube 内容时，权衡与机构或自由职业者合作的所有利弊非常重要。每种选择都有其独特的优点和缺点，这可能会极大地影响您的工作流程和最终结果。 数量与稳定性：当数量转化为质量时 如果您每月计划发布四个视频，那么您对编辑的需求会急剧变化。一个 12 分钟的口播视频，包含 B 卷、字幕、动态图形和自定义封面，需要 8 到 14 小时的编辑时间。四个这样的视频，每月就是 32-56 小时的后期制作。这还不包括突发事件。 与单一编辑合作的风险 不稳定：生病、休假、涨价、项目进行中离职——所有这些都可能导致您的内容生产线中断。 缺乏备份：一个人就是一个故障点。 经验有限：自由职业者可能擅长自己的风格，但机构见过成千上万的视频，知道什么能“抓住”算法。 机构在数量方面的优势 机构是一个团队。如果一个编辑退出，另一个会接手项目。这确保了内容的无缝发布。专注于 YouTube 的机构了解动态、吸引观众的视觉钩子以及提供全方位服务的重要性：从长视频到短视频（TikTok、Shorts、Reels）。 成本问题：自由职业者与机构 让我们看看数字。根据 Clipmaster 的数据，经验丰富的自由职业者为每个完成的视频收取 300-500 美元。每月四个视频就是 1200-2000…

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Репурпозинг контента: как из одного видео сделать 100 уникальных креативов — illustration 1
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内容再利用：如何从一个视频中制作 100 个独特的创意

停止制造新内容！是时候学习如何有效利用已有的内容了。看看你团队的共享文件夹：里面可能堆满了品牌视频，这些视频的制作花费了六周时间和五位数的预算，或者观看次数寥寥无几的网络研讨会录像。也许还有从未被销售部门附在邮件中的产品单页，或者只被阅读过一次的客户访谈记录。所有这些工作本身并不差，但它们在发布后就停止了。在本文中，我们将探讨内容再利用如何帮助你将一个视频转化为 100 个独特的创意。 与此同时，你的季度计划要求更多：更多的材料，更多的渠道，更快的速度。你继续创作，文件夹不断膨胀，而团队真正的绩效指标不是产出量，而是其中有多少真正起作用。这个差距会造成实际的资金损失，而且很容易被忽视。 视频 DNA：如何将内容分解为“分子” 产品营销副总裁 Blythe Morrow 直接阐述了渠道的数学原理：你的买家可能活跃在二十个渠道上，但“你只能为其中五个渠道提供资金和支持内容、沟通和社交方面”。你为其余十五个渠道创建的所有内容都必须传播得比仅仅点击“发布”按钮更远。 这个问题在最近 Supercharge Marketing 播客的三次对话中浮出水面，专家们从不同角度探讨了这个问题： Caroline Crawford，Cultiveight Communications 的首席执行官兼创始人，为 B2B 团队重塑内容策略。 Francisco Chamorro，BBSI 的营销和传播总监，将内容分发视为一项运营任务。 Blythe Morrow，拥有十七年产品营销经验的专家。 在创建之前规划“分解” “人们总是谈论‘什么’，但很少谈论‘为什么’以及‘它将如何传播’，”Caroline 描述典型的内容会议时说。 团队讨论是制作品牌视频、广告还是博客。但没有人考虑第二天会发生什么。她不止一次看到这个故事的结局：公司花费一万五千美元制作品牌视频，将其发布到社交媒体上，据她所说，“数万美元付诸东流”。 失败不在于视频本身，而在于所有预算和精力都花在了完成它上。“所有的精力都集中在制作视频上，他们认为这本身就会带来成功，”卡罗琳说，“但事实并非如此。重要的是你如何应用它，以及如何最大化你的投资。” 解决方案是一个不花钱但几乎总是被跳过的规划阶段：在开始制作之前，考虑如何将成品“拆解”。一篇长文章可以成为一个潜在客户磁铁、一系列邮件、一套社交媒体帖子和一个视频的来源。一次录制的对话可以为数周提供素材。卡罗琳将其描述为将内容“重新打包”成“以不同方式讲述你故事的小片段”。提前规划可以让你从一开始就塑造你拍摄、撰写和组织的内容。 首先扩展，然后克隆 弗朗西斯科从运营角度得出了同样的结论。他给过去的自己的建议是：“如果你要建造什么，就把它建成可重复的，然后再进行扩展。”如果你过于努力地进行一次大规模发布，你只会得到一次发布。如果你创建了一个团队可以再次使用的格式，那么第二次的成本将大大降低。 重复矩阵：没有人第一次就看到它 大多数内容在发布一次后就“退休”了，基于一个不成文的假设，即受众已经看到并继续前进。弗朗西斯科认为这个假设是错误的。“如果你投入了时间和精力并重视这些材料，要知道它不会在第一次就被100%看到，”他说，“所以重复分享很重要。” “你的工作是为内容提供尽可能长的生命支持，”——弗朗西斯科·查莫罗。 这意味着节奏（发布频率）是资产的一部分，而不仅仅是一个不错的补充。弗朗西斯科在公司内部和外部都应用了相同的概念，基于两个原则：一致性和相关性。“人们喜欢重复。”沟通在可预测的日子发布，因此受众会形成期望。日历是根据数据而不是意见进行编辑的：“当我们创建一个效果良好的主题时，我们会做更多这样的主题。当一个主题不起作用时，我们就会放弃它。” 卡罗琳补充说，如果内容是带着意图创建的，就不会变成垃圾邮件。许多B2B团队如此害怕成为“噪音”，以至于他们每两个月发布一次，耗尽了他们的漏斗。她认为噪音是单一性的函数，而不是频率的函数。以相同的格式重复相同的信息，人们就会关闭。重复相同的信息，但“重新打包”，它就会被视为新的。这就是为什么前面提到的规划阶段如此重要。一个提前规划了六种格式的团队有六种合法的方式来重复相同的事情。 专家方法：创建“原始”材料与客户共处一室：拍摄真实的视频DNA布莱斯对“接下来做什么”的回答是——停止猜测。她表示，产品营销人员“陷入自己的回音室”，然后“与销售玩起了传话游戏”，销售人员将反馈传达给客户，营销人员将其传达给产品，而原始的话语在第二阶段就已经失真了。她的秘诀是：走出办公室，与销售部门交流，参与客户电话会议。她将网络研讨会描述为“一对多的讲座”，取而代之的是举办小型研讨会。大约十二人。摄像头打开。就他们行业中发生的事情进行坦诚的对话，而不是产品演示。产品经理和客户成功部门在场倾听。定期举办此类会议会带来快速的结果：每年有150-160人与您进行真正的对话，他们随后会加入您的LinkedIn和Slack社区，并公开放大您的信息。每位销售经理都会被分配到一个圆桌会议，随后的电话会变得“热络”，因为正如布莱斯所说：“他们更有可能接听电话并与您交谈，因为您已经表明您重视他们。”内容问题也随之迎刃而解。她表示，每次研讨会“都会产生令人难以置信的内容，然后您可以将其交给需求生成团队，以100种不同的方式进行剪辑，并用于我们试图同时进行的许多营销活动中。”以真实客户语言创建的原始材料将被使用，因为它听起来就像市场。内部审计：如果销售不使用，那不是内容，而是仓库弗朗西斯科直言不讳地谈到了优先顺序：“我不在乎你的视频或营销活动有多酷，你的内部用户必须首先相信它。如果不是，它就不会成功。”制作精美但没有内部认可的材料受众为零，因此“花时间和精力确保你所做的事情能帮助你的销售团队至关重要”。 布莱斯表示同意并阐明：产品营销是“信息的守护者，是我们用来描述我们所销售产品的词语”。而使之成为现实的产物是一份详细的、值得打开的信息指南。她的指南涵盖了长篇和短篇的定位、行业顺风和逆风、每个角色（他们住在哪里，他们面临的挑战）以及对竞争对手的同样深入的分析。然后是大多数团队都会跳过的一部分：“保持更新，经常分享，不断引用，并持续充实这个库。”…

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Как сделать 100 уникальных из одного: анализ источников ИИ-ответов — illustration 1
ai content generationai content strategy

如何从一个来源中生成100个独特的内容：分析AI回复的来源

在一个广告规避禁令和内容再利用成为关键策略的世界里，了解人工智能从何处获取信息至关重要。我们分析了1.07亿个人工智能回答，以揭示不同行业的主要引用来源，并了解这如何影响ChatGPT、Perplexity、Gemini和Google AI Overviews中的推荐。 视频DNA：人工智能如何“拼接”答案 每一个AI回答都是一种“视频DNA”，由少量来源组合而成。这些来源并非一成不变；它们会根据行业而变化。要让AI推荐您的品牌，您需要知道它在您的市场中从何处获取信息。 我们将来源分为三大类：社区和用户生成内容（UGC）、品牌和零售，以及独立编辑和参考资料。这清晰地表明了您的努力将在何处获得回报。 社区和UGC：由人们在公共空间（Reddit、YouTube、论坛）创建的内容。 品牌、零售和自有来源：由公司或销售商控制的商业平台（网站、市场列表、亚马逊）。 独立编辑和参考来源：没有销售利益的第三方资源（媒体、维基百科、B2B目录）。 在所有三个行业中，几乎一半的主要引用都来自社区和用户生成内容。这意味着如果您的品牌没有出现在这些讨论中，您将失去人工智能所引用的潜在来源的一半。 来源矩阵：IT与消费品的区别 最有趣的部分在于不同行业之间的差异。这正是内容规模化和视频独特性的关键所在。 IT和解决方案：独立意见的力量 在IT和服务领域，您的主页不会起到决定性作用。这里重视的是第三方验证。品牌自有来源仅占引用的2%，而独立编辑和参考资料则高达47%。 “当AI推荐软件供应商时，它不会轻信其言。它会寻求外部验证，”Trendos专家指出。 其中大部分是B2B目录，如Clutch、G2、GoodFirms、Gartner、SourceForge和Slashdot。重要的是在这些平台上声明并填写您的资料，尤其是在G2、Clutch和Gartner上。这些目录中的最新评论会被人工智能直接引用。您还应该争取在行业媒体（PCMag、TechRadar）上发表文章。 通信服务：公众和百科全书的声音 通信服务领域高度面向公众。UGC占51%，独立编辑来源占40%，品牌和零售仅占10%。Reddit是四个引擎中三个的主要来源，而维基百科在一个引擎中领先。 对于电信或媒体品牌来说，几乎所有重要的都是赢得的声誉、媒体报道和可靠的百科全书存在，而不是在其自有资源上发布的内容。正确维护维基百科页面在这里至关重要。 消费品：您的商店——您的引用 消费品是一个例外。在这里，品牌、零售和自有来源占据了除UGC之外的几乎所有剩余空间（46%），而独立编辑材料几乎消失了（4%）。 人工智能引擎意见不一：Gemini侧重于亚马逊和专业供应商网站，而Google AI Overviews则将YouTube和Reddit放在首位。如果您销售实物商品，主要工作集中在您自己的平台上。对市场列表进行审计，包括标题、描述、特性和评论，是关键。它们作为人工智能的引用。 需要填补评论空白：您产品页面和亚马逊上的结构化、最新评论比任何博客文章都更有价值。同时，发展在YouTube和Reddit上的存在也很重要，人工智能也从这些地方获取信息。 Reddit：人工智能答案的万能钥匙 平均值掩盖了每个引擎行为的差异，但Reddit仍然是不可动摇的领导者。它在三个行业中都是引用来源的前三名，并且在超过一半的情况下是引用最多的来源。 如果您在阅读本文后只想改变一件事，那就让它成为Reddit。研究您的品牌在相关子版块中的表现。在这里，垃圾邮件适得其反；目标是了解人们在人工智能引用的主题中已经对您说了些什么。这将帮助您创建创意变体并调整内容以规避封禁。 结论：不要猜测，要观察 在AI搜索中获胜的品牌不会猜测引擎在阅读什么。他们会观察每个引擎、每个查询，并在答案撰写之前处理来源。对于生成A/B测试变体和适应TikTok、Shorts、Reels，这种方法是不可或缺的。请记住，通过独特性规避封禁需要深入理解内容的“视频DNA”。 问问自己：是应该订购或拍摄新的，还是可以有效地重新包装现有内容？答案在于出现在AI正在寻找你的地方。现在就开始审计你所在行业的引用来源。 常见问题 什么是“内容再利用”的简单解释？ 内容再利用是将现有内容转换为新格式或用于新平台的过程。例如，将网络研讨会转换为50个用于社交媒体（TikTok、Shorts、Reels）的短视频片段。 如何从一个视频制作100个独特的视频？ 要从一个视频创建多个独特的视频，可以使用改变背景和音色、叠加各种效果、添加文本、字幕以及改变结构和剪辑。这可以欺骗反抄袭算法并获得独特性包。 为了规避广告封禁，是应该订购还是拍摄新视频？ 通常，重新制作广告视频并使其独特化比从头创建新视频更便宜、更快。如果原始材料质量高，那么通过内容再利用进行内容倍增可能是规避广告封禁更有效的策略。 什么是社区和用户生成内容（UGC）？ UGC是用户而非品牌创建的任何内容。示例包括Reddit上的帖子、YouTube上的视频、论坛上的评论和产品页面上的评论。AI积极利用这些来源来形成答案。…

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Репурпозинг для ИИ-поиска: как креаторы обходят алгоритмы брендов — illustration 1
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AI搜索的再利用：创作者如何规避品牌算法

在一个人工智能聊天机器人成为消费者新入口的世界里，品牌正在改变其可见性策略。现在，创作者的简报中出现了一个新项目：人工智能可见性。营销人员已经意识到，当大型语言模型（LLM）积极扫描社交媒体、博客和新闻门户以寻找用户查询的答案时，传统的SEO和付费广告方法已不足够。关键在于人工智能能够解读的“视频DNA”和内容“矩阵”。 人工智能可见性：内容的新现实 以前，品牌自己决定在互联网上发布什么信息。如今，人工智能搜索正在掌握主动权，它依赖于外部的、更真实的信息来源。 “机器会寻找最容易获取的公共信息和最真实的信息，以接近答案。这并非来自品牌本身，”Viral Nation首席执行官乔·加列塞（Joe Gagliese）指出。 创作者是人工智能信任的关键 真实性：人工智能偏爱由真实人物而非企业营销部门创建的内容。 可访问性：社交网络和创作者博客是LLM的开放数据源。 信任：创作者的积极评价和评论在人工智能眼中塑造了品牌的声誉。 Zoom的例子展示了这一趋势：该公司与记者兼创作者Naima Raza合作，通过讲故事来提升权威性。这是规避广告禁令的一种方式，即当直接的广告信息不起作用时。 衡量和优化人工智能可见性 尽管创作者活动与人工智能可见性之间的直接联系仍在发展中，但相关性已显而易见。Trevant高级副总裁兼总经理克里斯蒂娜·卡夫林（Christina Coughlin）指出，几乎每个新提案都要求跟踪创作者内容在人工智能搜索结果中的表现。 这促使代理机构重新利用内容并调整策略。 代理机构的人工智能可见性策略 审计现有内容：Trevant分析哪些创作者和内容类型在LLM中产生了最多的引用。 持续监控：在活动期间跟踪引用，以优化和规划未来的合作。 与SEO整合：例如，Crispin的团队与SEO专家合作，逆向工程GEO流程，以增强创作者的影响力。 这种方法使那些以前对网红营销持怀疑态度的品牌看到了视频独特性和内容在人工智能搜索中的价值。 AEO 和内容的技В术方面 创作者正在积极学习 AEO（答案引擎优化），创建专门的网站并进行审计。重要的是，社交媒体帖子的标题必须是机器可读的，并包含足够的信息供 LLM 扫描。 “除了简单的信息共享和您对标题的所有常规期望之外，我们现在突然说：‘好吧，这是在线搜索的新长尾，我们需要确保这个标题尽可能有效地工作’，”Sway Group 首席执行官丹尼尔·怀利强调说。 创作者需要考虑什么： 信息“粘合”：创建完整、信息丰富的内容，易于为 AI “重新打包”。 内容“拆分”：将一个网络研讨会转换为 50 个短片，用于不同的平台。 元数据：尽可能详细和相关的描述、标签。 然而，专家警告不要过度。Later 首席执行官斯科特·萨顿指出，关于新肥皂的…

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Binance: Как обуздать ИИ-агентов в криптотрейдинге и избежать бана — illustration 1
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币安：如何在加密货币交易中驾驭AI代理并避免封禁

全球最大的加密货币交易所 Binance 正在推出 Agent OS 平台，该平台允许 AI 代理分析市场并代表用户进行交易。这是将自主 AI 整合到真实货币管理中的一个新里程碑。然而，控制这些“数字黑客”的主要责任落在用户自己身上。如何避免不必要的行动并保护您的资产？ Agent OS：智能机器人的基础设施 Agent OS 平台是开发人员的“矩阵”，允许将AI 应用程序连接到币安的金融基础设施。它整合了现有工具，例如币安 API、用于钱包的 Agentic Hub、币安 x402 交易验证系统、支付 API 和币安技能中心。 与领先的AI 模型集成 支持新的 Model Context Protocol (MCP)。 与 OpenAI (ChatGPT, Codex)、Anthropic (Claude Code) 和 Cursor 集成。 代理可以访问市场数据、账户信息并进行交易。…

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VibeCraft от Яндекса: тест, 52 минуты генерации и загадка с моделью — illustration 1
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Yandex VibeCraft：测试、52分钟生成和模型之谜

Yandex VibeCraft：测试、52分钟生成和模型之谜我测试了Yandex Cloud的新型VibeCoding服务VibeCraft。任务是创建一个带在线预约功能的汽车维修站网站。结果：一个可用的项目，但生成时间长达52分钟，而且当被问及模型时，AI代理承认它是Claude。我正在研究这意味着什么。VibeCraft是俄罗斯AI和自动化开发领域的新解决方案。该服务被定位为根据文本描述创建Web应用程序的工具。我的测试表明：它有潜力，但速度和透明度方面存在严重问题。VibeCraft测试过程启动后，代理立即提出了一个关于在线预约的澄清问题，尽管它在技术规范中已明确指出。这让我有点困惑，但我还是启动了生成并开始等待。10分钟后，图标仍在旋转，所以我转而处理其他事情。当我一小时后回来时，任务已经完成。事实证明，VibeCraft创建网站用了52分钟。相比之下，在我的VibePilot平台上，类似的项目只需13-15分钟即可完成。结果和初步印象生成的网站看起来不错：标准的Tailwind颜色，所有功能都正常。花费了530个神经积分。仓库卡片中的语言比例（TSX 53.86%，TypeScript 37.40%）证实这是一个真正的Next.js项目，而不是一个块构建器。缺点是没有图像：没有一张图片，甚至没有SVG。虽然我没有直接要求，但对于汽车维修站网站来说，这显然是一个缺陷。一个没有答案的问题：VibeCraft使用的是什么模型？我直接问了一个问题：“你使用的是哪种LLM模型？”先是在Code Assistant中，然后是在vibe-app环境中。两次模型都回答说它是Anthropic的Claude。这很奇怪，因为Yandex正在积极推广自己的LLM。我检查了DeepSeek或Qwen是否在Claude上进行了再训练，但Yandex AI Studio中没有一个模型承认自己是Claude。甚至Alisa AI LLM也含糊其辞地回答：没有称自己为Alisa，但也没有否认与Yandex GPT的联系。试图在代码中找到Claude的痕迹我查看了VibeCraft的主要环境。第一个页面（vibe-app）对新手很友好，但主要环境需要git知识、SSH密钥和devops技能。左侧面板类似于驾驶舱——只有开发人员才能理解。在代码中我发现：MIT许可下的OpenCode代理框架、AGENTS.md约定、SKILL.md格式的技能、通过Yandex Cloud Document API的数据库。AGENTS.md结构良好：请求分类、命令表、仓库地图、陷阱部分。shadcn技能有一个包含评估的文件夹——这意味着代理的质量得到了认真对待。Yandex AI Studio中的模型调查我决定检查一下，开放权重上是否有模型认为自己是Claude。我询问了DeepSeek 4 Flash、GPT OSS 120b、Qwen3 235B A22B Instruct 2507 FP8——没有人承认。这加剧了谜团。 有趣的是，Alisa AI LLM本身回答含糊其辞：没有承认自己是Alisa，但也没有否认与Yandex GPT的联系。对于一个主权LLM来说，这种行为很奇怪。结果和经济效益VibeCraft是俄罗斯AI朝着正确方向迈出的一步。但仍有优化空间：代理周期和模型选择。网站生成52分钟太长了，而使用Claude引发了对进口替代的质疑。尽管如此，我很高兴Yandex正在开发VibeCoding。这使得开发人员能够在俄罗斯基础设施上构建产品。我将关注VibeCraft的更新，并希望Yandex能使其更快、更透明。常见问题什么是内容再利用？内容再利用是将现有内容（视频、文章、网络研讨会）重新加工成新格式，以适应不同平台。例如，一个网络研讨会可以制作成50个短视频片段，用于TikTok、Shorts和Reels。是应该订购内容再利用还是制作新内容？如果预算有限，内容再利用更划算：它节省时间和金钱。但如果需要全新的内容，最好制作新视频。比较一下：制作新视频的成本从10,000卢布起，而内容再利用的成本从1,000卢布/包起。如何通过独特性规避广告禁令？视频独特性是指改变背景、音色、添加新元素。这有助于规避反抄袭和广告账户禁令。关键是要高质量地完成，以免失去意义。什么是视频套娃？视频套娃是一种技术，即从一个原始视频创建多个相互嵌套的变体。这允许扩展内容并创建用于A/B测试的变体。结论VibeCraft是一个有前景的服务，但仍有待完善。如果您想快速创建网站，可以尝试一下，但要做好长时间等待的准备。而对于视频独特性和规避禁令，请使用经过验证的方法——内容再利用和内容倍增。这将节省预算和时间。亲自尝试VibeCraft并在评论中分享您的经验。如果您需要内容自动化方面的帮助，请订阅博客更新，未来将有许多有用的材料。

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