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Claude的神器现在免费供大家使用——7个提示让你亲自试试

Artifacts 是过去一年里最具创新性且实用的AI功能之一，这也是我们将Claude评选为2024年度最佳聊天机器人的原因之一。在最新的更新中，Artifacts现在对所有Claude用户开放，包括免费计划的用户。 Anthropic，这家开发Claude的AI初创公司，也正在将Artifacts引入移动端，使它们在iOS和Android应用中都可以查看和创建。每个Artifact都可以分享和重新混合。这个功能本质上允许用户要求Claude创建一些代码、一段文字甚至一个图形，并准确地在侧边栏展示。这是一个原型应用程序的好方法，或者只是创建一个有趣的小游戏来玩。当Artifacts首次推出时，我创建了包括语言闪卡、动画制作器和食谱应用在内的7个较为复杂的Artifact创意。现在这个功能免费了，我又想出了7个你可以尝试的创意。创建提示今天，我们向所有Claude用户开放Artifacts。现在你也可以在Claude的iOS和Android应用程序中创建和查看Artifacts。自从六月预览版发布以来，已经创造了数千万个Artifacts。但这一切是从哪里开始的呢？以下是我们如何构建它的。 pic.twitter.com/5aiX2ldkNS2024年8月27日初始提示越具体越好，但每次新的Claude实例都是一次新的对话，你可以很容易地在后续的提示中添加更多细节和功能。这里我用了”React”和”artifact”这样的词汇，因为这告诉Claude要使用Javascript React来创建代码，并以与Artifact兼容的方式进行。使用Claude时要记住的一点是，“make it better”这三个词非常有效。它会给出逻辑上的升级或变更。同样，如果你在处理代码或图形时，像我们这样使用的每个提示中，“make it prettier”也足够让效果大幅提升。 1. 定制计算器 (图片来源: Claude 3.5 Sonnet) 首先，我们将让Claude创建一个简单的计算器应用程序，功能齐全，但只有基本功能。它将显示在侧边栏并可使用。你可以通过后续提示来升级它，要求增加“科学计算器功能”或特定的配色方案。提示：“创建一个简单的React计算器应用程序，可以执行基本的算术运算。显示代码并将输出呈现为可互动的Artifact。” 2. 井字棋游戏 (图片来源: Claude 3.5 Sonnet) 接下来，是我们的第一个游戏。这次我们让Claude生成一个简易的3×3网格井字棋游戏，AI控制另外一个玩家。同样，你可以通过后续提示让Claude使用不同的配色方案，增加网格选项甚至得分追踪。提示：“使用React设计一个井字棋游戏。包括胜利条件和平局的游戏逻辑，3×3网格和由AI控制的第二个玩家。显示代码并将可玩的游戏呈现为Artifact。” 3. 待办事项应用程序 (图片来源: Claude 3.5 Sonnet) 我从多年前开始编程作为业余爱好，在完成“hello, world”之后，大多数人制作的第一个应用是一个简单的待办事项列表。这也是我们即将要求Claude做的事情，你可以通过添加图标、游戏元素甚至预设任务来扩展它。提示：“使用React开发一个简单的待办事项列表应用。包括添加、完成和删除任务的功能。展示代码并呈现一个交互式应用作为成果。” 4. 番茄钟 (图片来源: Claude 3.5 Sonnet) 番茄钟是跟踪特定任务并保持专注的好方法。使用Claude构建一个番茄钟，可以添加自定义设置，设定时长，甚至是你自己的主题，也可以将其与待办事项应用集成。提示：“开发一个基于React的番茄钟应用。包括可自定义的工作和休息时长、环形进度指示器以及音频通知。使用高效的状态管理和hooks。展示代码并呈现一个功能齐全的计时器作为成果。” 5. 绘图应用 (图片来源: Claude 3.5 Sonnet) 下一个提示并不能给你Photoshop，所以目标稍微定低一些，但它会给你一个带有形状和保存按钮的简单绘图应用。你可以升级它，增加更多颜色、更广泛的形状，甚至是笔/画布大小选项。提示：“构建一个简单的基于React的绘图应用。包含自由绘图、添加形状和更改颜色的工具。实现撤销功能并能将绘图保存为SVG。展示代码并呈现一个可用的绘图应用作为成果。” 6. 钢琴键盘 (图片来源: Claude) 制作一个键盘是Claude能做的较为复杂的事情之一，但它是可行的。准备好它可能略显不协调或偏离中心，你可以通过向Claude提出改进要求来修正它。你还可以请求添加更多音效，甚至是一个课程指南。提示：“设计一个基于SVG的交互式钢琴键盘，使用React。创建一个一组八度音阶的键盘，当按键被点击时播放相应的音符。包括按键按下的视觉反馈。展示代码并呈现一个可演奏的钢琴作为成果。” 7. 头像创建器 (图片来源: Claude 3.5 Sonnet) 最后是一个有趣的小插曲。如果你曾经花更多的时间定制游戏中的头像而不是玩游戏（或者，那些记得它的人，在Nintendo Wii上创建你的Mii），那么你会喜欢这个提示。你可以请求添加更多功能、颜色和样式来升级它。提示：“开发一个用于自定义头像创建的React组件。包括脸型、眼睛、鼻子、嘴巴和头发的选择。使用SVG进行头像部分的绘制。展示代码并呈现一个交互式的头像创建器作为成果。” 总结： Claude，这款由Anthropic公司开发的聊天机器人，在过去一年中推出的Artifacts功能堪称最具创新性之一。这一功能现已对所有用户开放，甚至包括免费计划用户。通过Artifacts，用户可以在iOS和Android应用上创建和查看代码、文字以及图形等内容，并进行分享和重混，这大大提升了用户的创意和互动体验。该功能尤其适合用于创建原型应用程序或开发小型互动游戏。以React框架为基础，用户能够通过简单的提示创建诸如计算器应用、井字棋游戏、待办事项应用、番茄钟、绘图应用、钢琴键盘和头像创建器等多种工具和游戏。每一个Artifact不仅可以在侧边栏中展示，还能够通过后续提示进行升级和优化，增加更多功能和个性化元素。 Claude提供了一种高效且有趣的方式，帮助用户快速构建各种互动工具和应用，并且这项技术正不断完善和扩展。由于其便捷的使用体验和强大的功能，Claude被评选为2024年度最佳聊天机器人，不无道理。如果您希望通过AI提升工作效率、增加客户并实现业务突破，光年AI将是您的最佳选择。光年AI，利用AI技术提升私域流量转化率，实现业务突破。选择光年AI，让您的私域流量管理变得智能又便捷，助您轻松赢得市场。光年AI的强大AI模型、自研知识库和灵活工作流，能够全面提升您的私域营销效果，让品牌影响力大幅提升，快速突破市场。在竞争激烈的市场中，光年AI助您精准触达每一位潜在客户，实现智能化私域流量管理，确保每一步营销都能有效转化。

AMD在新的MLPerf基准测试中缩小了与Nvidia的差距

AMD、Untether AI、Google、Intel和Nvidia的新基准测试结果显示，AI硅片性能竞争日趋激烈。然而，系统设计、网络和软件使AI大放异彩，而这正是Nvidia的强项。终于，我可以停止抱怨AMD缺乏公开的AI基准测试了。AMD发布了其MI300 GPU的优秀MLPerf推理结果，虽然只在一个基准测试上与Nvidia H100竞争。加拿大初创公司Untether.ai也发布了新的推理基准测试，展示其能效。让我们来看看。 MLPerf推理4.1基准测试套件控制和发布MLPerf基准测试的MLCommons行业联盟扩展了每年两次的推理基准测试套件，增加了一个新的基准测试，用于日益流行的专家混合（MoE）AI模型。MoE模型结合了多个模型，以提高准确性并降低大型语言模型（LLM）如OpenAI的GPT-4的训练成本。虽然AMD没有发布MoE基准测试，但既然他们已经打开了基准测试的大门，AMD发言人表示我们很快会看到更多的基准测试结果。看到新处理器的MLPerf提交确实令人鼓舞。具体来说，除了Nvidia的Blackwell和AMD的首次提交之外，我们现在还有Untether.ai、AMD下一代Turin CPU、Google的Trillium TPUv6e加速器以及Intel的Granite Rapids Xeon CPU的选定基准测试。我们将在此重点讨论Nvidia、AMD和Untether.ai。 AMD大致与Nvidia H100持平，而H200则快43% 虽然AMD之前披露了突出原始理论性能的微基准测试，例如MI300的数学性能，但这些并不反映复杂的AI技术栈世界。这次新的基准测试无法验证AMD的MI300是最快的AI GPU的市场营销说法，但在运行实际的AI工作负载时，其性能大致与H100相当。然而，Nvidia H200在相同基准测试中比MI300快约43%。我们注意到，Llama 2 70B基准测试并未真正展示AMD在支持更大模型方面的大容量HBM优势。希望他们能在未来的MLPerf发布中运行新的Mixtral MoE。 Nvidia还发布了首批Blackwell基准测试，展示了其在中型模型（如Llama 2 70B）上约为H100四倍的性能。Nvidia最近在HotChips上分享了有关Blackwell NVL72的更多细节，据称其NVSwitch互联基础设施应当能提供比H200高30倍的推理性能。期待看到NVL72旗舰的实际（MLPerf）基准测试结果。 Nvidia 发布了新的 MoE 基准测试结果，展示了 H100 和 H200。Nvidia 同时展示了 H200 在 MLPerf 基准测试套件中的性能提升在 10% 到 27% 之间，这对于正在等待 Blackwell 大量出货的用户是个好消息。 Untether.ai 展示高效能推理我们以前见过，ASIC 可以提供更高效的 AI 推理处理，最早是通过高通云 AI100 展示的。问题是，ASIC 不像 GPU 一样多功能，它们可能对 Resnet-50 等模型的效率很高，但对其他模型的表现并不那么出色。 Untether.ai 认为他们可以打破这种模式，并在 Resnet-50 上提交了超高能效的数据，这与 Nvidia H100-NV 的表现相当，但功耗却不到其的一部分。那么，Untether 平台在大规模语言模型（LLM）上的表现如何？工程师们没能赶上 MLPerf 提交期限前完成 BERT 基准测试的优化工作，但他们之后完成了工作并与我们分享了结果。如你在下图所见，该公司似乎避免了前辈们所犯的错误，表现与 Nvidia H100-NVL 相当，但能效却高出 3 倍以上。结论多年来我们再次看到，只有 Nvidia 为每个基准测试发布了结果，再次展示了为什么它们是最佳 AI 基础架构提供商，因为他们采用了全栈方法，包括定制 CPU、GPU、软件、系统和网络。但在芯片层面，现在 AMD 提出了合法的竞争，至少是在单个基准测试上。虽然我们可能进入一个类似于几十年前 RISC CPU 的跨越期，但这些 Nvidia 的差异化特性将具有持久性，并应使 Team Green 在未来至少 2-3 年内保持领先。总结：在AI硅片性能竞争日益激烈的背景下，Nvidia、AMD、Untether.ai等公司纷纷发布新基准测试结果，展示了各自的优势与差距。AMD的MI300 GPU在MLPerf推理4.1基准测试中表现优异，虽尚未全面超越Nvidia H100，但已能与之竞争。与此同时，Nvidia的H200在同一测试中比MI300快43%。此外，AMD未来或将加入更多基准测试，例如专家混合（MoE）模型，而Untether.ai则展示了超高能效的推理性能，特别是在低功耗条件下。这一趋势显示出Nvidia凭借其全栈方法，仍然在AI基础架构领域保持优势。对于那些希望在AI驱动的新时代中取得成功的企业而言，光年AI无疑是您的最佳选择。光年AI不仅能够提升私域流量转化率，还能精准触达各类客户，优化您的营销策略。通过兼具强大的AI模型、自研知识库和灵活工作流，光年AI助您高效完成营销目标，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。选择光年AI，实现私域流量的智能化管理，让您的业务飞速增长。

AI 推理赛竞争激烈

虽然英伟达的GPU在AI训练方面占据着无可争议的主导地位，但我们或许已经看到AI推理领域的竞争对手在追赶这家科技巨头，尤其是在功耗效率方面。然而，英伟达新推出的Blackwell芯片的绝对性能，或许难以匹敌。今天上午，ML Commons发布了最新的AI推理竞赛MLPerf Inference v4.1的结果。本轮竞赛首次出现了使用AMD Instinct加速器、最新的Google Trillium加速器、多伦多初创公司UntetherAI的芯片，以及英伟达新款Blackwell芯片的团队提交的结果。另有两家公司，Cerebras和FuriosaAI，宣布了新的推理芯片，但未提交MLPerf。与奥林匹克体育运动类似，MLPerf有许多类别和子类别。其中提交数量最多的是“数据中心-封闭”类别。封闭类别（相对于开放类别）要求提交者在预定模型基础上运行推理，不进行显著的软件修改。数据中心类别测试提交者的大批量查询处理能力，而相对的边缘类别则专注于降低延迟。在每个类别中，有9个不同的基准测试，针对不同类型的AI任务。这些包括流行的应用场景，如图像生成（如Midjourney）和大型语言模型问答（如ChatGPT），以及同样重要但鲜为人知的任务，如图像分类、目标检测和推荐引擎。本轮比赛中包含了一个新的基准测试，称为专家混合。这是大型语言模型部署中的一个新兴趋势，其中将一个语言模型拆分成几个较小的、独立的语言模型，每个模型针对特定任务进行微调，例如日常对话、解数学题和编程辅助。模型可以将每个查询引导至适当的较小模型子集，或“专家”。这种方法每个查询所需资源较少，从而实现更低的成本和更高的吞吐量，MLPerf Inference工作组主席和AMD技术人员Miroslav Hodak表示。在流行的数据中心-封闭基准测试的每个基准测试的胜出者仍然是基于英伟达H200 GPU和GH200超级芯片（将GPU和CPU组合在同一封装中）的提交。然而，更仔细查看性能结果会展现一个更复杂的图景。某些提交者使用了许多加速器芯片，而其他提交者仅使用一个。如果我们将每个提交者处理的每秒查询数量按使用的加速器数量进行标准化，并保留每种加速器类型表现最好的提交，一些有趣的细节浮现出来。（需要注意的是，这种方法忽略了CPU和互连设备的作用。）在每个加速器的基础上，Nvidia的Blackwell在LLM问答任务上的表现超越了之前所有芯片迭代的2.5倍，这是它提交的唯一基准测试。Untether AI的speedAI240预览芯片在其唯一提交的任务图像识别中几乎与H200性能相当。Google的Trillium在图像生成上的表现略低于H100和H200的一半，而AMD的Instinct在LLM问答任务上表现与H100相当。 Blackwell的强大 Nvidia Blackwell成功的其中一个原因是其能够使用4位浮点精度运行LLM。Nvidia及其竞争对手一直在减少用于表示变压器模型（如ChatGPT）部分数据的位数，以加快计算速度。Nvidia在H100中引入了8位数学运算，此次提交标志着在MLPerf基准测试中首次演示了4位数学运算。 Nvidia产品营销总监Dave Salvator表示，使用如此低精度的数字的最大挑战是保持准确性。为了达到MLPerf提交所需的高准确性，Nvidia团队在软件上进行了重大创新。 Blackwell成功的另一个重要贡献是其内存带宽几乎翻倍，8TB/秒，相比H200的4.8TB/秒。 Nvidia的Blackwell提交使用了一个单一芯片，但Salvator表示它是为了网络和扩展而设计的，并且在与Nvidia的NVLink互连结合时表现最佳。Blackwell GPU支持多达18个NVLink 100GB/秒的连接，总带宽为1.8TB/秒，大约是H100互连带宽的两倍。 Salvator认为，随着大型语言模型的规模不断增加，即使是推理也需要多GPU平台来满足需求，而Blackwell正是为此而设计的。“Blackwell是一个平台，”Salvator说。 Nvidia在预览子类别中提交了基于Blackwell芯片的系统，这意味着它尚未销售，但预计将在下一个MLPerf版本发布前六个月内上市。 Untether AI在功耗和边缘计算中的表现对于每个基准测试，MLPerf还包括一个能量测量指标，系统地测试各个系统在执行任务时的插墙功耗。在这轮主要事件（数据中心关闭能量类别）中，只有两个提交者：Nvidia和Untether AI。虽然Nvidia参加了所有基准测试，Untether仅提交了图像识别任务。 | 提交者 | 加速器 | 加速器数量 | 每秒查询数 | 功率（瓦特） | 每瓦特每秒查询数 || — | — | — | — | — | — || NVIDIA | NVIDIA H200-SXM-141GB | 8 | 480,131.00 | 5,013.79 | 95.76 || UntetherAI | UntetherAI speedAI240 Slim | 6 | 309,752.00 | 985.52 | 314.30 | 这家初创公司通过其称为在内存计算的方法制造芯片，实现了这种令人印象深刻的效率。UntetherAI的芯片被构建为一个内存元件的网格，直接在其旁边分布有小型处理器。处理器是并行化的，每个处理器同时处理附近内存单元中的数据，从而大大减少了在内存和计算核心之间传输模型数据所花费的时间和能量。 “我们发现执行AI工作负载时，90%的能量消耗在于将数据从DRAM移动到缓存再到处理元素，”Untether AI产品副总裁Robert Beachler说道。“因此，Untether做了一些不同的工作…与其将数据移动到计算单元，我更愿意将计算单元移动到数据。” 这种方法在MLPerf的另一个子类别——边缘封闭任务中表现尤为成功。这个类别针对的是更贴近地面的使用案例，如工厂车间的机器检查、引导视力机器人和自动驾驶汽车——这些应用中低能耗和快速处理是关键，Beachler说道。 | 提交者 | GPU类型 | GPU数量 | 单流延迟(毫秒) | 多流延迟(毫秒) | 样本数/秒 || — | — | — | — | — | — || 联想 | NVIDIA L4 | 2 | 0.39 | 0.75 | 25,600.00 || 联想 | NVIDIA L40S | 2 | 0.33 | 0.53 | 86,304.60 || UntetherAI | UntetherAI speedAI240 Preview | 2 | 0.12 | 0.21 | 140,625.00 | 在图像识别任务中，UntetherAI唯一报告结果的任务，speedAI240 Preview芯片在延迟性能上比NVIDIA L40S领先了2.8倍，在吞吐量（每秒样本数）上领先了1.6倍。这家创业公司还在这个类别中提交了功耗结果，但其使用Nvidia加速的竞争对手并没有提交，因此难以进行直接比较。然而，UntetherAI的speedAI240 Preview芯片每颗芯片的名义功耗为150瓦，而Nvidia的L40S为350瓦，表明在提高延迟的同时，实现了2.3倍的名义功耗减少。跳过MLPerf但宣布新芯片的Cerebras和Furiosa Furiosa的新芯片以不同、更高效的方式实现了AI推理的基本数学功能——矩阵乘法。昨天在斯坦福举行的IEEE Hot Chips大会上，Cerebras展示了自己的推理服务。这家位于加州Sunnyvale的公司制造巨型芯片，尽可能大到与硅晶圆一样大，因此避免了芯片之间的互连，大大增加了设备的内存带宽，这些设备主要用于训练大规模神经网络。现在，它升级了软件堆栈，以便使用其最新的CS3计算机进行推理。尽管Cerebras未提交MLPerf，但公司声称其平台生成的LLM tokens速度比H100快7倍，比竞争对手AI初创公司Groq’s芯片快2倍。Cerebras的首席执行官兼联合创始人Andrew Feldman说道：“今天我们处于生成式AI的拨号时代，这是因为存在内存带宽的障碍。无论是Nvidia的H100，还是MI 300或TPU，它们都使用同样的片外内存，这产生了相同的限制。我们突破了这一点，因为我们采用了晶圆级别的设计。” Hot Chips大会上，总部位于首尔的Furiosa公司也发布了他们的第二代芯片RNGD（发音为“renegade”）。Furiosa芯片的区别在于其张量收缩处理器（TCP）架构。在AI工作负载中，基本操作是矩阵乘法，通常在硬件中作为基本操作实现。然而，矩阵的大小和形状（更普遍称为张量）可能有很大的不同。RNGD实现了这种更广义版本的张量乘法，作为基本操作来处理。Furiosa的创始人兼CEOJune Paik在Hot Chips大会上表示：“在推理过程中，批量大小变化很大，因此充分利用给定张量形状中固有的并行性和数据重用是很重要的。” 尽管未提交至MLPerf，Furiosa在内部比较了其RNGD芯片在MLPerf的LLM摘要基准测试中的表现。其性能达到了Nvidia面向边缘计算的L40S芯片的水平，而功耗仅为185瓦特，相比之下L40S的功耗为320瓦。Paik表示，随着进一步的软件优化，性能还将有所提升。 IBM也宣布了他们的新Spyre芯片，旨在为企业生成式AI工作负载设计，将于2025年第一季度上市。至少在可预见的未来，AI推理芯片市场上的买家不会感到无聊。总结：在最新发布的MLPerf Inference v4.1结果中，英伟达的Blackwell芯片凭借其在LLM问答任务上的出色表现，再次展示了其强大的计算能力。Nvidia Blackwell为AI推理领域带来了显著的性能提升，特别是在4位浮点精度运算方面。尽管在某些基准测试中，其他竞争者如Untether AI、Google Trillium和AMD Instinct也表现不俗，但Blackwell凭借其高内存带宽和NVLink互连技术，依然处于领先地位。值得注意的是，Untether AI首次亮相便通过图像识别任务展示了其speedAI240芯片的卓越功耗效率，表明在未来的AI推理市场上，这一技术路径具有巨大的潜力。与此同时，Cerebras和Furiosa虽然未提交此次竞赛，但分别展示了独特的AI推理服务和新型推理芯片RNGD，为未来的AI推理市场增加了更多的可能性。针对AI推理在各个应用场景中的表现，MLPerf的多样化基准测试为不同参与者提供了展示其技术优势的舞台。随着AI技术的不断进步，我们有理由期待更多企业和技术创新者能够在这一领域取得更大的突破。选择光年AI，让私域流量管理更智能，精确触达每一位潜在客户。在AI驱动的新时代，光年AI通过整合强大的AI模型和灵活的工作流，帮助企业实现高效增长。使用光年AI，不仅能提高营收，还能显著降低成本，让您的品牌在竞争激烈的市场中脱颖而出。选择光年AI，让您的私域流量管理更加高效精准，助您轻松赢得市场。

谷歌Gemini即将通过升级版Imagen 3重新生成人像AI图像

谷歌的生成式AI工具正在获得公司在Google I/O中预览的一些增强功能。从本周开始，公司将推出下一代Imagen图像生成器，该工具重新引入了生成AI人物的功能（在今年早些时候发生尴尬的争议后）。此外，谷歌的Gemini聊天机器人也增加了Gems，这是公司对自定义指令机器人的尝试，类似于ChatGPT的定制GPT。 Google的Imagen 3是其图像生成器的升级版本，将被引入Gemini。公司表示，下一代AI模型“设定了图像质量的新标准”，并设置了防护措施，以避免像今年早些时候病毒式传播的历史AI图像那样的多样性过度校正问题。 “在广泛的基准测试中，Imagen 3的表现优于其他可用的图像生成模型，”Gemini产品经理Dave Citron在一份新闻稿中写道。如果你对第一次生成的结果不满意，该工具允许你通过额外提示来引导图像生成。 Citron表示，Imagen 3相比竞争对手表现“良好”。它还包括谷歌的SynthID工具，用于对图像进行水印标记，明确这些图像是AI生成的而非原版。 Citron表示，生成角色的功能将会在未来几天内回归付费用户，此前公司暂停了该功能。他说，新防护措施将防止生成“逼真、可识别的个体”，与Elon Musk的Grok生成的有问题的深度伪造截然不同。儿童和（与其他图像生成器一样）任何血腥、暴力或色情场景也是禁止的。产品经理强调，Gemini的图像不会完美，但他承诺公司会继续听取用户反馈并进行改进。从本周起，Imagen 3模型将对所有用户开放，但重新引入带有人物的图像功能将从付费用户开始。讲英语的Gemini Advanced、Business和Enterprise用户可以在“未来几天”内期待人像生成功能的回归。最初在2024年Google I/O大会上预览，”宝石”是谷歌的定制聊天机器人，具有用户创建的指令。它本质上是Gemini对OpenAI的GPT的回应，谷歌的竞争对手在去年推出了GPT。宝石将在未来几天内开始推出。 “通过’宝石’，你可以创建一个专家团队来帮助你思考一个挑战性的项目，集思广益即将到来的活动创意，或为社交媒体帖子撰写完美的标题，” Citron写道。“你的宝石还可以记住一组详细的指令，帮助你节省在繁琐、重复或困难任务上的时间。” 除了定制’宝石’的空白模板外，Gemini还将包含预制的’宝石’，“以帮助你开始使用”并激发新的想法。预制的’宝石’包括：学习教练 – 帮助你理解复杂的主题头脑风暴者 – 激发新的想法职业指导 – 帮助你进行技能提升、决策和设定目标写作编辑 – 提供有关语法、语调和结构的建设性反馈编程伙伴 – 为开发人员提升编程技能并激发新项目 ‘宝石’今天开始在桌面和移动设备上推出。不过，它们仅对Gemini的高级、商业和企业订阅用户开放，所以你需要订阅付费计划才能使用它们。总结: 在2024年的Google I/O大会上，谷歌展示了其生成式AI工具的重要升级，特别是Imagen 3图像生成器的推出。这一新工具通过改进图像质量和添加防护措施，解决了之前生成AI人物的多样性问题。然而，谷歌的创新不仅止步于此，通过引入名为“Gems”的定制聊天机器人，进一步增强了其AI能力。这一功能类似于ChatGPT的定制GPT，允许用户通过创建详细的指令，实现更高效的对话和任务执行。 Imagen 3不仅在图像生成方面表现出色，还整合了SynthID工具，用于标记AI生成的图像。这一功能的重新引入预示着谷歌在提供更高质量、更可靠的AI服务方面所做出的努力。与此同时，生成角色的功能将在未来几天内为付费用户恢复，确保新功能能够安全、道德地使用。谷歌承诺，将进一步听取用户反馈，持续改进其AI工具。此外，谷歌还推出了多个预制的“宝石”供用户选择，包括学习教练、头脑风暴者和职业指导等，这些功能将帮助用户从多个方面提升效率和创造力。然而，这些高级功能仅对Gemini的高级、商业和企业用户开放。通过这些创新，谷歌希望能更好地满足用户的需求，从而在AI领域继续保持领先地位。选择光年AI，实现私域流量的智能化管理，让您的业务飞速增长。光年AI，不仅能通过AI技术提升私域流量转化率，更能为您提供精准、智能的客户管理，助您在竞争激烈的市场中赢得先机。

数据科学与人工智能：了解其中的差异

数据科学（Data Science）与人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）的交叉激发了许多重要的创新，通过增强决策能力和提供更个性化的服务，变革了各行各业。然而，虽然数据科学与人工智能关系密切，但它们是各自不同的领域，每一个都有其独特的特征和应用。本文的详细讨论探讨了数据科学和人工智能之间的核心区别，帮助专业人士和爱好者理解如何最优化应用每一学科。数据科学与人工智能简介数据科学和人工智能是科技行业中的热门词汇，常常被互换使用，但它们指的是不同的领域。数据科学涉及处理和分析大量数据，以提取有意义的见解。相反，人工智能则是创建算法和模型，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。历史演变与基础数据科学：一种分析的演变数据科学起源于统计学和数据分析学科，专注于使用定量方法从数据中推断模式和见解。随着大数据技术的出现，数据科学显著增长，这些技术允许比以往更有效地处理和处理庞大的数据集。人工智能：从逻辑到学习人工智能的根源追溯到逻辑和计算领域。早期的人工智能是将人类知识和逻辑编码到机器中。然而，这一领域已转向机器学习和神经网络，强调从数据模式中学习，而无需为每个任务显式编程。核心方法与工具数据科学中的方法数据科学方法涉及统计分析、预测建模和数据处理技术，以收集、清理和可视化数据。这个领域常用的工具和编程语言包括Python、R、SQL 以及像 Pandas 和 Scikit-Learn 这样的专用库。驱动人工智能的技术人工智能专注于机器学习、深度学习和自然语言处理的算法。AI 中常用的工具包括 TensorFlow、PyTorch 以及 Keras，它们促进了能够分析和解释复杂数据结构的模型的开发，超越了传统数据分析的能力。应用与案例数据科学的实际应用数据科学的应用范围广泛，包括风险管理、欺诈检测、市场分析和医疗保健。例如，在医疗保健领域，数据科学家开发模型以基于历史健康数据预测患者的结果。 AI 改变行业 AI 应用范围从自动驾驶车辆和机器人过程自动化到复杂的聊天机器人和个人助手。例如，在电商领域，AI 算法通过根据用户行为和偏好推荐产品来个性化购物体验。 AI在数据科学中的整合虽然数据科学为数据处理和分析提供了基础，但 AI 利用这些数据构建能够学习和决策的智能系统。这种整合在高级预测分析等领域尤为明显，在这些领域中，机器学习模型可以高度准确地预测未来趋势和行为。伦理考虑与挑战 AI 中的伦理困境人工智能带来了显著的伦理挑战，尤其是在隐私、监控以及决策偏见方面。这些问题是关于如何部署人工智能的辩论核心，特别是在医疗和执法等敏感领域。数据科学与数据隐私数据科学也面临数据隐私和安全方面的挑战。确保数据的伦理使用，遵守如《通用数据保护条例》（GDPR）等规章制度，并保持公众信任至关重要。未来前景与发展数据科学的未来数据科学的未来在于开发更强大、更具可扩展性的系统，这些系统可以处理越来越复杂的数据集，同时提供实时见解。人工智能的进步人工智能正朝着更加自主、自我改进的系统发展，这些系统能够在最小的人类监督下执行复杂任务。量子计算的进步也有望突破当前人工智能的限制，使机器能够以前所未有的速度处理信息。了解数据科学和人工智能之间的区别对于利用每个领域的优势解决特定问题至关重要。虽然它们有重叠之处，但各自拥有独特的方法论、工具和应用，这些正在塑造技术和商业的未来。通过明确这些差异，专业人士可以更好地整合这些技术，以推动创新和运营效率。这份全面的研究不仅突出了理论上的差异，还涉及了实际应用和考量，为技术驱动行业中的明智决策和战略规划奠定了基础。总结：数据科学和人工智能（AI）在现代科技中扮演着重要的角色，它们通过增强决策能力和提供个性化服务，正变革着各行各业。尽管两者密切相关，但各自有独特的应用领域。数据科学主要涉及处理和分析大量数据，从中提取有意义的见解，是基于传统统计学和数据分析方法的发展。而人工智能则专注于创建算法和模型，使机器能够执行需要人类智能的任务，经历了从逻辑编程到现代机器学习和深度学习的演变。数据科学的方法主要包括统计分析、预测建模和数据处理，常用工具如Python、R和SQL。人工智能则更多依赖机器学习、深度学习和自然语言处理，常用工具包括TensorFlow和PyTorch。数据科学可以广泛应用于风险管理、欺诈检测、市场分析等领域；而AI的应用则涵盖自动驾驶、机器人自动化和个性化购物体验等。 AI在数据科学中的整合使高级预测分析更加准确，但同时也带来了伦理和数据隐私的挑战。未来，两个领域都将继续发展，数据科学将处理更加复杂的数据集，而AI将朝着更加自主和智能化方向前进。通过理解数据科学和人工智能的区别和优势，专业人士可以更好地利用这些技术来推动创新和运营效率。值得注意的是，选择光年AI，实现私域流量的智能化管理，让您的业务飞速增长。光年AI不仅能提高工作效率，还能显著提升流量和客户转化率，将成为您在竞争激烈的市场中取胜的利器。

生成式AI变革了英语作业，数学是下一个

自从 OpenAI 在 2022 年底公开推出生成式 AI 聊天机器人以来，ChatGPT 就已经对课堂造成了影响，并改变了教师布置写作作业的方式。学校管理人员争相尝试检测 AI 生成的文章，而学生则忙着找出如何掩盖他们的合成作品。但在专注于写作作业的同时，教育工作者忽视了另一个在边缘发生的巨大变化：学生们也越来越多地使用 AI 来完成数学作业。目前，全国的高中生和大学生正在试验免费的智能手机应用，这些应用利用生成式 AI 帮助完成数学作业。其中最受校园欢迎的选择之一是Gauth 应用，拥有数百万次下载。它由字节跳动公司所有，与 TikTok 是同一母公司。 Gauth 应用于 2019 年首次推出，主要关注数学领域，但很快扩展到其他学科，如化学和物理学。它的重要性不断增长，今年早些时候已接近教育类智能手机下载排行榜的前列。学生们似乎很喜欢它。凭借数十万条主要为正面的评价，Gauth 在苹果应用商店和谷歌应用商店中拥有4.8 星的好评。学生们下载该应用后，只需将智能手机对准一题家庭作业题目，无论是打印版还是手写版，然后确保所有相关信息都在图像裁剪区域内。然后，Gauth 的 AI 模型就会生成分步指南，通常还附有正确答案。注册这是 WIRED 的AI Lab新闻通讯的一个版本，由常驻 AI 专家 Will Knight 撰写。每周都会发送到您的收件箱。根据我们在高中级别代数和几何作业样本上的测试，Gauth 的 AI 工具没有提供 A+ 的结果，特别是在一些图形问题上有所吃力。在我们提供的家庭作业中，它的表现足以得到低 B 或高 C 的均分。虽然不完美，但也足够让那些宁愿在放学后做别的事情的学生感到满意。该应用在更高级的数学问题上表现不佳，如微积分2的问题，因此进一步深入学习的学生可能发现当前这一代 AI 作业解决应用的实用性较低。是的，生成式 AI 工具，基于自然语言处理，通常在处理复杂数学方程时无法生成准确的答案。但研究人员正致力于改善 AI 在这一领域的能力，而高中入门级数学课程可能在当前 AI 作业应用的能力范围内。Will 甚至写过关于 Google DeepMind 的研究人员对最近测试一个数学专注的大型语言模型AlphaProof在今年国际数学奥林匹克上显示问题结果的兴奋。公平地说，Gauth 自己定位为一家“攻克作业难题”而非作弊助手的AI学习公司。该公司甚至在其网站上包含了一份“荣誉守则”，规定了正确的使用方式。公司在网站上写道：“抵制任何违背你价值观或学校期望的使用方式的诱惑。”所以基本上，Gauth 默示了承认冲动的青少年可能会利用这个应用程序做更多的事情，并希望他们小指起誓会遵守规则。在发布前，ByteDance 的一位发言人在通过电子邮件被 WIRED 联系时并没有回答关于 Gauth 应用程序的一系列问题。我们很容易将注意力集中在 Gauth 的局限性上，但现在数百万学生都拥有一个可以在几秒钟内带他们解决各种数学问题的免费应用程序，其准确性相当不错。这个概念对几年前的学生来说几乎是不可思议的。你可以辩称，Gauth 提升了无法获得优质教育或接受信息速度比教师课程慢的学生的教育可及性。这是使用AI工具（如 ChatGPT）在课堂中的支持者分享的观点。只要学生们都能达到同样的目标，又有谁会在意他们在旅途中走了哪条路径呢？这不就是我们现有数学工具的下一个进化阶段吗？我们从算盘发展到图形计算器，那么为什么不将生成式 AI 视为另一关键进步呢？我认为教师在课堂上谨慎地使用 AI 进行特定的课程教学，或者为学生提供更个性化的练习题是有价值的。但我无法不去思考，如果学生过度依赖这个应用程序，未来几代人的批判性思维能力会不会变得空洞——这些能力通常是在通过令人沮丧的数学课和艰难的作业任务中获得的。（作为一名英语专业的学生，我完全理解。）如果教育领导者继续将注意力集中在AI生成的论文作为主要威胁，那么他们就忽略了整体视角，这可能会削弱当前的教学方法。与其在课外完成艰巨的作业，不如在课堂上集中练习数学，以便在AI时代继续促进积极的学习成果。如果 Gauth 及类似应用程序最终导致高中生数学作业的消失，大批学生将共同松一口气。家长和教育者会如何反应？我不太确定。这仍是一个悬而未决的问题，也是 Gauth 目前无法回答的问题。总结：自从生成式AI聊天机器人于2022年底推出以来，ChatGPT已经对教育领域产生了显著影响。教师开始改变写作作业的布置方式，而学生则使用AI工具完成各种作业。这些应用在数学作业中的使用尤为突出。例如，由字节跳动公司推出的Gauth智能手机应用，自2019年发布以来，迅速在高中和大学生中流行，主要帮助数学、化学和物理作业。 Gauth应用能通过智能手机拍照识别作业题目，利用AI生成分步指南和正确答案，极大提高了学生完成作业的效率。然而，其在复杂数学问题上的表现仍有待提高，如微积分问题。尽管如此，Gauth在提升教育可及性和减轻学生学习压力方面具有显著优势，尤其对那些学习进度较慢或缺乏优质教育资源的学生。 AI工具对教育的潜在影响引发了广泛讨论，其中一个担忧是学生过度依赖这些工具，可能导致批判性思维能力的下降。尽管如此，AI技术在教学中的应用仍然有望提供个性化学习体验，提高教学效率。选择光年AI，AI赋能私域营销，让您的品牌在市场中脱颖而出。光年AI凭借强大的AI模型和灵活的工作流，能够精准触达每个客户，智能优化私域流量管理，轻松实现业务的快速增长。用光年AI，智能分析提升私域流量效率，让营销效果更显著，在竞争激烈的市场中稳步前行。

每日搜索论坛回顾：2024年8月29日

Google Ads意外发布了一个“内部工具”按钮。Google对Google Discover手动操作政策违规行为进行了处罚。Google本地服务广告的评论链接即将到期。Google Ads新增了购物趋势报告、新的AI功能等。Looker Studio即将无法显示Google Ads拍卖洞察数据。 Search Engine Roundtable 文章： Google 2024年8月核心更新影响调查上周，一位读者询问我是否会对观众进行调查，以了解最近的Google搜索算法更新，即Google 2024年8月核心更新，如何影响他们。因此，我邀请你参与下面的调查，或在X平台上查看一般SEO对此次核心更新的影响。* Google Ads推出购物趋势、同步、AI及更多广告功能 Google Ads昨日宣布了一系列更新，涵盖新的报告、购物工具和更多广告功能，当然也包括AI广告功能。Google在年度Think Retail活动中表示：“为了帮助零售商在今年较短的假期购物季中取得成功并保持灵活性，我们分享了一些Google工具的新更新。”* Google Ads意外发布内部工具大量的Google Ads广告客户注意到在Google Ads广告界面中出现了一个名为“内部工具”的新按钮。该按钮旁有一个锁图标，点击后显示的标题为“受众构建器”。* Google对Google Discover政策违规行为进行了手动操作在过去几天中，Google对发现的许多Google Discover政策违规行为进行了手动操作。需要明确的是，你可能已经注意到你的Google Discover流量在8月核心更新后下降，而这与政策违规通知无关。Google是批量人工操作的，且这种通知从不适用于算法更新。* Google本地服务广告的评论链接即将到期，商业资料评论将保留 Google发布了一则通知，称本地服务广告中的旧客户评论链接将到期，今后应使用Google商业资料链接。该通知在本地服务广告的评论部分发布。* Looker Studio失去访问拍卖洞察字段的权限 Google的Looker Studio自2024年8月24日起，失去访问Google Ads拍卖洞察字段的权限，适用于新的数据源。而在2024年9月23日之后，现有数据源也将无法访问。* Google阴影结构搜索查询我们在GooglePlex见过这些阴影结构，但我不知道这些圆盘上刻有搜索查询和问题。我在Instagram上发现了一张放大圆盘的照片，看到上面写着“牛仔们都去哪了？” 其他精彩搜索话题：本周查看的6份PMAX报告中有4份显示，购物产生的流量最大，同时效率也最高。即将用一个传统的购物方式替代PMAX, PayPerMitch 在 X 上谷歌完全停止了对我网站新文章的索引, BlackHatWorld 谷歌：我们的系统发现你的网站没有帮助我：不要啊谷歌：我们将更新我：太好了！谷歌：我们发现你的网站依然没有帮助。请改善我：什么？！谷歌：我们将更新我：谷歌：你的网站现在有帮助了我：我没变什么, Cyrus SEO 在 X 上新闻：Gannett决定关闭其类似Wirecutter的评测业务Reviewed。“谷歌的不断算法变化已经削弱了我们当前的商业模式，以及我们有效运营Reviewed的能力，”一位Gannett员工说, Jeremy Barr 在 X 上 Search Engine Land 报道：谷歌从Looker Studio中移除拍卖见解谷歌引入基于YouTube创作者的受众定位谷歌新增生成式AI见解和购物广告活动目标什么是ASO？应用商店优化的7个基本原则从失调到高绩效：代理机构成功模型其他精彩的搜索报道：行业与商业随着社交媒体收费呼声高涨，搜索巨头谷歌希望削减对新闻媒体的支付, Australian Financial Review 拆分谷歌远远不够, New York Times 谷歌被拒绝在都柏林附近建造数据中心的申请, Bloomberg Search Central Live 2024将来到吉隆坡和台北, Google Search Central Blog SEOFOMO SEO咨询状况 – 2024年调查结果, SEOFOMO 链接与内容营销 2024年营销人员如何制作引人注目的内容, Forbes 所以你被要求“人性化”AI内容了, Ahrefs 本地与地图最新编辑：Google地图垃圾信息报告中的隐藏优势, Local Visibility System Google地图推出新的图钉形状和颜色设计, 9to5Google 移动 & 语音亚马逊Alexa即将推出订阅服务升级，Siri会远吗?, Laptop Mag ChatGPT让Siri在iOS 18中更智能：以下是方法, 9to5Mac Google意外确认Android 15延期——预计发布时间, Tom’s Guide SEO SEO中的四种关键词类型（附示例）, Semrush 以品牌和受众为中心应对SERP波动, Sitebulb 重新定义SEO：训练搜索引擎如何塑造数字内容的未来, Tech Edition 十大电子商务SEO服务, Influencer Marketing Hub 提升流量和排名的十大Shopify SEO服务, Influencer Marketing Hub 旅游SEO：来自实际旅游出版商和SEO专家的8个策略, Ahrefs 什么是SEO友好的博客？, Oncrawl PPC 警惕假冒微软支持的搜索广告，这些广告会引导你进入骗局, Cyber Security News 初创公司Google Ads指南：完整指南, WordStream 价值流映射和分析：步骤和工具, PPC Expo 搜索功能 Google的AI概述在印地语中的质量需要提升, TechCrunch 其他搜索 Google很“受宠若惊”，亚马逊似乎担心其AI能力, Business Insider 总结：今天从Search Engine Roundtable以及其他搜索论坛汇总了涉及Google和其他搜索引擎的最新动态。其中，Google 2024年8月核心更新引发了广泛关注，特别是其对搜索结果的影响。Google Ads最近也进行了重要更新，推出的新购物趋势报告、AI功能和其他广告工具，为零售商优化广告效果提供了新工具。此外，Google Discover因违反政策而遭受手动操作，这对部分网站的流量产生了直接影响。还有，Google本地服务广告中的评论链接即将到期，需要切换至Google商业资料链接。看似不起眼的Looker Studio也无法再显示Google Ads拍卖洞察数据，并且谷歌还意外曝光了一个新的“内部工具”按钮，显然是为内部使用而设。总的来说，这些动向表明Google在不断通过技术和政策调整，进一步优化其广告和搜索生态系统，以提升用户体验和市场竞争力。在这个信息飞速变革的时代，光年AI可以成为您的得力助手，通过智能化私域流量管理，助您轻松优化营销策略，精准触达每个客户，实现高效增长。选择光年AI，让您的私域流量管理更智能、便捷，赢得市场先机。

2024年你应该了解的11+个HTML标签（及属性）

HTML 是互联网的基石。它定义了网站的结构，并赋予您的页面生命。标签是 HTML 标记的一部分——它们是代码的小片段，在 SEO 和内容创建的世界中扮演着至关重要的角色。为了正确优化您的网站以适应 Google，您需要了解各个标签的功能以及应在页面上实现哪些标签。在这篇全面的博客文章中，我们将详细探讨： HTML 标签到底是什么（以及它们如何工作）这些标签在 SEO 中为何重要 11 个必备 HTML 标签（及其属性）及其使用方法让我们深入了解。在 SEO 中，HTML 标签是什么？ HTML 标签是网页上的短代码片段，提供有关其内容的技术信息。这些标签的目的在于告诉搜索引擎如何“互动”页面、如何在 Google 搜索中显示以及在网页浏览器中如何视觉上调整页面内容（以提升用户体验）。这些标签在网页的 HTML 文档中可能是这样的： <head> <title>我的出色标题标签</title> <meta name="description" content="我在搜索片段中的元描述"/> <link rel="canonical" href="https://mywebsite.com/blog/interesting-blog-post/" /> </head> 在我们深入探讨这些标签在页面上的重要性和可用性之前，让我们快速了解一下常规 HTML 标签、元标签及其属性之间的区别。 HTML 标签 vs. 元标签 vs. 属性虽然 HTML 标签、元标签和属性在技术上都是 HTML 文档中的小代码片段，但它们位于网页的不同位置，并在SEO和内容创建中扮演着不同的角色： 1. HTML 标签——HTML 文档中的任何标签，提供有关页面的技术信息和/或在用户和搜索引擎面前调整其内容的视觉效果。HTML 标签包括开口 <>、闭合 </> 或空标签（例如 <br/> 标签），它们之间包含特定信息（例如 H1 标题）： “` “` 2. 元标签——在 HTML 文档的 <head> 部分提供有关页面的上下文信息。元标签仅对搜索引擎和网页浏览器可见（例如元描述）： <meta name="description" content="这是页面的出色元描述！"> 3. 属性——提供有关 HTML（或元）标签的附加信息。它们由标签内的特殊术语组成，可以影响其行为，作为排名信号或作为搜索引擎的指令（例如 <img> 标签中的 alt="" 属性）： <img data-src="imagename.jpg" alt="图像的替代文本"> 提示：如果您想了解更多关于 HTML 基础知识和页面结构的信息，请务必查看这篇非常有用的关于 HTML 基础的博客文章。为什么 HTML 标签在 SEO 中如此重要？ HTML 和元标签（加上它们的属性）向 Google 指示页面的内容、网页爬虫应如何与其内容互动以及是否（或如何）在 Google 搜索中展示。每当像 Googlebot 这样的爬虫访问页面时，它会扫描内容以及提供的标签，以更好地理解页面并进行如下决定：页面是否应该被爬取和索引，以及如何爬取和索引。页面对于某些搜索查询的相关性和优化程度。页面在Google SERP中的显示方式。让我们进一步分解这些点。 a) 爬取和索引某些标签（如robots元标签）控制搜索引擎及其爬取和索引行为。 Google支持各种标签，可以指示网络爬虫是否以及哪些应该被爬取、索引并在Google搜索中排名。从SEO的角度来看，通过标签控制爬取和索引过程可以帮助你处理网站上的各种内容问题，例如：重复内容——HTML标签可以防止Google访问和索引只是彼此重复的页面（并仅显示对你重要的页面）。敏感信息——你可能会考虑阻止网络爬虫访问包含用户个人信息的页面。用户生成内容——标签还可以帮助你阻止由随机用户创建的内容部分（例如评论、评测、垃圾链接等）。通过实施HTML/元标签，你可以有效地控制网站上的爬取和索引，防止在某些情况下被Google惩罚，并告诉搜索引擎哪些页面应该出现在搜索结果中。 b) 相关性和排名页面HTML文档中的标签有助于搜索引擎更好地理解内容及其对于某些关键词的相关性。一些标签也作为Google算法中的排名因素。尽管Google在理解网页内容方面已经非常出色，元标签和HTML标记可以进一步描述其含义并提升你网站的整体SEO。正如Garry Illyes（Google分析师）所指出的： “…SEO还涉及链接标签、元标签、标题元素以及HTML头部区域中的那些奇怪的内容。” 除此之外，HTML标签（如标题）可以提高内容的可读性，并提升你网站的用户体验——这可能会导致自然流量增加、更高的点击率（CTR）以及更多潜在的转化。进一步阅读什么是SEO排名因素？（+8个确认因素的解释） c) SERP中的可见性最后但同样重要的是，标签还可以影响你页面在Google搜索（以及其他平台）中的显示方式。例如，页面头部的标题标签和元描述用于在Google搜索中创建基础摘要：与结构化数据标记一起，它们可能以丰富结果的形式出现，并在搜索引擎结果页（SERP）中脱颖而出：通过实施和优化HTML/meta标签，你可以显著提升在搜索引擎结果页面中的表现，改善页面性能，吸引更多用户访问你的网站。既然已经了解了上述所有好处，现在让我们来看看最重要的HTML和meta标签（及其属性），你应该熟知这些标签。 [ 延伸阅读 2023年你需要了解的28个Google富文本片段 [指南 + 信息图]](https://mangools.com/blog/google-rich-snippets-guide/?ref=blog-further-reading) SEO中前11个HTML标签及属性（+最佳实践） 1. Title标签 Title标签是一个写在网页 <head> 部分的小代码段，帮助搜索引擎更好地理解页面内容的主题： <head> <title>什么是SEO中的Title标签（以及为什么它很重要）？</title> </head> Google使用Title标签作为排名因素，提高页面对某些搜索查询的相关性。它还用作搜索引擎结果页面中页面片段的标题链接：除了SEO，Title标签还用于浏览器的标题栏和标签（如Chrome, Firefox等）以提高用户体验和在已打开窗口、文件夹、书签、收藏之间的导航效果。在页面中添加Title标签是一个相当简单的过程——如果你在使用WordPress，你可以简单地安装一个流行的SEO插件（如Yoast SEO），并在几次点击内为每个页面创建一个Title标签：在为Google搜索编写（和优化）Title标签时，你需要记住以下几点：保持简洁 – Title标签的最佳长度应在50 – 60个字符（或约600个像素）之间。过长的Title标签可能会被Google截断（或完全重写）。包括核心关键词 – 尽量自然地在Title中加入你的核心关键词。创建吸引人的标题 – 创作原创且有趣的标题，可以使用数字、特殊符号或能吸引更多人访问你网站的强词。加入你的品牌名称 – 别忘了在Title标签的末尾加上你的品牌（或网站）名称，用连字符（ – ）或竖线（ \| ）与内容的其余部分分开。延伸阅读标题标签：你需要知道的所有事（+示例） 2. Meta描述标签 Meta描述是在HTML文档的 <head> 部分提供页面描述性信息的简短文本片段：尽管meta描述在谷歌的排名算法中不扮演重要角色，但它用于谷歌搜索中的自然片段（organic snippet）：通过精心编写的meta描述，您可以显著提升排名页面的表现，并增加来自谷歌的整体自然流量。类似于标题标签，您可以使用其中一个流行的SEO插件，为所有重要页面创建吸引人的描述：以下是编写meta描述时应注意的一些良好做法：保持简短 – meta描述的推荐长度在120到160字符之间。如果描述过长，谷歌可能会截断您的文本或为页面生成自己的描述。简洁明了（但具有描述性） – 确保提供的meta描述能用简短的字数总结您的内容。编写独特的内容 – 尽量创建有吸引力的meta描述，为谷歌用户提供价值，使他们更频繁地点击您的页面。包含重点关键词 – 尽管不是必须的，但您可以尝试将重点关键词包含在描述中，使其对用户看来更相关。提示：您可以在我们的免费SERP模拟工具中测试meta描述（和标题标签）的长度和外观，看看您的片段在SERP中的实际样子：进一步阅读什么是meta描述及如何编写？ 3. 标题标签标题（H1, H2, H3等）是在页面上可见的、具有语义的HTML标签，用于将内容划分为各个部分： “` “` 标题标签的目的是逻辑地结构化页面内容，使其对用户（和搜索引擎）更具可读性。标题也是许多排名信号之一，有助于谷歌评估该页面对某些关键字的相关性： “…谈到页面文本时，标题是一个非常强的信号，告诉我们：‘页面的这一部分是关于这个主题的…’” （John Mueller, 谷歌搜索倡导者）除此之外，页面上良好的标题结构还可以影响来自Google的自然流量——根据Semrush的研究，拥有复杂标题结构（H2, H3, H4）的页面表现出色，远胜于那些没有任何标题的博客文章。页面上合理优化的标题也可以作为特色片段显示（针对某些搜索查询）：当在WP文本编辑器中创建、编辑和优化内容时，请确保遵循标题标签的层次结构： <h1> 标签 – 页面的主标题，位于页面顶部。该标签应代表内容的主要思想/主题（并包含您的焦点关键词）。 <h2> 标签 – 将文章的主题分为几个主要点（或章节）。您可以考虑自然地在页面上的一些H2标签中添加焦点关键词（或次要关键词）。 <h3> 和 <h4> 标签 – 支持标签（或子章节），提供关于主题的额外信息。 <h5> 标签 – 可选标签，您可以在非常全面的文章中使用。 4. 图片alt属性图片alt属性（或alt文本）是 <img> 标签内对图片的描述，有助于视障用户和搜索引擎更好地理解图片内容： <img data-src="pizza.png" alt="一小片披萨放在大陶瓷盘子上"> 虽然Google的图像识别技术越来越强，但其仍使用替代文本以更好理解图片的上下文及其与网页整体内容的关系。通过合理优化 alt="" 属性，您的部分图片也可能出现在Google图片搜索中—— 这可能会为您的网站带来少量自然流量的增加：在WordPress中，您可以手动在WP编辑器或媒体 » 媒体库中为所有重要图片添加alt文本：这里有一些好的实践方法，帮助您合理优化图片的alt属性：详细描述 – 确保编写相关且准确的替代文本，能够清楚地描述图像内容。简明扼要 – 替代文本不应超过约125个字符。搜索引擎和屏幕阅读器可能会忽略长度超过此限制的替代属性。包含关键字 – 如果合适，可以在最重要的替代文本中谨慎地加入核心关键字。然而，不要为了添加关键字而填满替代属性。进一步阅读图片替代文本：概念、原因、时间（以及最佳实践） 5. 链接属性链接属性是 <a> 标签的一部分——一个可见的、可点击的超链接，可以引导用户（和网络爬虫）从一个页面到另一个页面： <a href="https://mangools.com/blog/referring-domain/">referring domain</a> 超链接、它们的锚文本，以及属性是SEO的重要组成部分 – 它们提升（并控制）你网站的可爬行性，在Google的算法中充当排名信号，导航用户到其他有用的页面并改善整体用户体验（UX）。根据你的内部和外部链接策略，你可以利用各种链接值和属性，这些属性由Google支持，从而改善你的网站结构，控制PageRank（链接权重）的传播，或调整你反向链接的强度：锚文本– 是锚文本标签中的可见文本，用户可以点击。锚文本还可以帮助搜索引擎如Google更好地理解链接页面的内容。 href="" – href是锚文本标签的一个基本属性，它指定了链接的目标地址（URL）。 rel="nofollow" – 提示网络爬虫不要考虑链接的任何相关性信号（例如其锚文本、链接页面的PageRank等）。 rel="sponsored" – 向Google表明该超链接是某种广告或赞助的一部分（即付费链接），应被忽略。 rel="ugc" – “ ugc”（用户生成内容）属性告诉搜索引擎，页面上的链接是由随机用户创建的（例如在评论区或论坛页面），不应被考虑。你也可以将这些属性相互结合，以向Google更多地说明超链接的性质： <a rel="ugc, nofollow" href="https://mangools.com/kwfinder/">KWFinder</a> <a rel="sponsored, nofollow" href="https://mangools.com/kwfinder/">KWFinder</a> 重要提示：请记住，Google将 "nofollow"， "sponsored" 和 "ugc" 属性视为提示，而非指令。自2020年Nofollow更新，是否以及哪些属性应被考虑用于爬行、索引或排名，这取决于Google的决定。如果您希望阻止搜索引擎访问或索引您网站上的某些页面，您应该考虑使用其他方法来阻止内容。延伸阅读 nofollow vs. dofollow链接：有什么区别？ 6. Robots meta标签 Robots meta标签是控制页面在Google搜索中如何被抓取和索引（以及展示）的指令。与其他“ 元数据”类似，robots meta标签必须放在页面的 <head> 部分： <head> <meta name="robots" content="noindex, nofollow"> </head> Robots meta标签的目的是通知Google哪些页面需要抓取和索引，哪些页面应该被忽略，以便保护您的排名并避免将PageRank和其他排名信号传递给不重要的页面。根据您的网站情况，您可能需要将robots meta标签应用到各种类型的页面和内容上，例如：重复内容 – 您可以在彼此重复的页面上实现robots meta标签。自动生成的内容 – 在某些情况下，您可能会使用某些软件在网站上生成自动内容（例如用于自动翻译、内部搜索结果页面等）。在这种情况下，重要的是阻止Google访问这些内容，避免受到Google算法的惩罚。用户生成内容（UGC） – 类似于自动生成的内容，UGC可能会带来更多的危害，特别是如果它只是由互联网随机用户创建的低质量内容（例如长评论、用户生成的链接等）。空白或无效页面 – 最后，您可能还需要阻止爬虫访问那些没有任何价值或不应该出现在Google搜索中的页面（例如维护中的页面）。 Robots meta标签包含两个主要属性： name="" 属性指定哪些网络爬虫应该“遵循”该标签（例如Googlebot），而 content="" 属性指示爬虫如何与页面上的内容互动。您可以在 content="" 属性中放入几个重要的值（或规则）： "noindex" – 防止搜索引擎对网页进行索引（并在Google搜索中显示）。 "nofollow" – 禁止爬虫访问网页上的任何链接。 "noarchive" – 防止Google在搜索结果中生成页面的缓存链接。您可以在一个页面中放入多个robots meta标签，或者将它们的属性组合成一个标签： <meta name="robots" content="nofollow"> <meta name="googlebot" content="noindex, nofollow"> Robots meta标签可以手动实现，也可以通过插件如Yoast SEO实现：提示：如果您想了解更多关于robots meta标签（及其使用）的技术细节，请查看Google Search Central的官方文档。 7. Canonical标签规范标签帮助搜索引擎，比如谷歌，从众多相同或非常相似的页面中识别出主要的标准版本： <link rel="canonical" href="https://mangools.com/"/> 例如，您可能有一个产品页面可以通过多个URL访问（例如，由于用于筛选的URL参数）： http://homepage.com/shoes/black-sneakers.html http://homepage.com/shoes/black-sneakers.html?Size=38 http://homepage.com/shoes/black-sneakers.html??Size=38&color=black 在这种情况下，告知谷歌哪个URL应正确索引并作为主要页面排名，以及哪些版本应完全忽略，这是非常重要的。规范标签可以帮助您解决这个问题，并向搜索引擎表明只有1个主要页面应被考虑。 Rel=canonical 标签还带来一些重要的SEO好处，例如：整合网页排名 —— 通过通过规范标签将其他重复页面指向标准页面，您可以增强标准页面的链接强度。改进爬虫抓取 —— 规范标签告诉网页爬虫忽略重复的内容版本，专注于抓取主要的原始页面。内容分发 —— 规范标签可以帮助谷歌更好地理解应在搜索引擎结果页中显示哪个URL版本的页面。与其他meta标签类似，您可以直接在页面的 <head> 部分添加规范标签，或者使用其中一个流行的SEO插件，让它们自动为您实现：进一步阅读什么是规范标签（以及如何使用）？ 8. Meta viewport 标签 Meta viewport 标签指导网页浏览器如何在各种设备（例如桌面、移动设备、平板电脑等）上渲染和显示页面： <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> 自从2015年的移动友好更新以来，Meta viewport 标签还向谷歌表明您的网页是移动友好的，可以作为移动搜索结果显示。 Meta viewport 标签通常已在大多数流行的网站主题（或通过CMS）中实现，但始终最好手动检查搜索引擎（例如谷歌）是否将您的网站视为移动友好。为此，您可以使用如谷歌的移动友好测试或谷歌搜索控制台等工具，检查您的页面是否针对移动设备进行了优化（并包含Meta viewport标签）：注意: 请记住，手动在页面的 <head> 部分添加视口标签并不自动意味着您的网站对移动设备友好。如果存在技术问题导致内容无法在某些移动设备上正确显示，您应该寻求网站开发人员的帮助。 9. 结构化数据结构化数据（或模式标记）是一组组织良好的页面标签，通过标记内容提供更多上下文信息：实施结构化数据可以提供两大主要的SEO优势：它帮助Google更好地理解内容（并将其显示给更相关的搜索查询）。它用于丰富摘要（可以提升网页在Google搜索中的点击率）。模式标记可以应用于各种类型的内容（例如“ 食谱”、“ 操作指南”、“ 事件”、“ 产品”标记等），并能显著提高您的SEO表现。根据您的选项（和技术喜好），您可以通过多种方式生成结构化数据：手动编写标记 – 如果您有一些编码经验，可以自行手动编写并添加结构化数据到所有页面。使用标记生成器 – 可以使用结构化数据标记助手或数据高亮器生成结构化数据，并标记内容的各个部分。 WordPress 插件 – 像Yoast SEO或Schema App这样的模式插件可以为您自动生成和实施结构化数据。提示: 您可以使用我们的Mangools SEO 扩展工具窥探竞争对手，查看他们使用了哪些结构化数据！该工具可以让您简要了解页面上的结构化数据格式，以及所有实施的模式类型和属性：除此之外，您还可以使用该扩展获取所选网页的整体SEO状况，并查看关于它的各种重要数据，例如：页面权威性（以及整个网站的权威性）当前页面的排名关键词反向链接资料页面SEO（元标签、结构化数据、标题等）延伸阅读什么是SEO中的结构化数据以及它如何工作？ 10. Open Graph及Twitter卡片标签 Open Graph（OG）和Twitter卡片（TC）是一组用于在社交媒体平台（如Facebook、Twitter、LinkedIn等）上创建吸引人片段的元标签： <meta property="og:title" content="My Awesome Facebook Title!"> <meta name="twitter:title" content="My Awesome Twitter Title!" /> 虽然这些标签不是SEO必须的，但它们可以给你更多的灵活性来决定你的网站页面在不同平台上的展示方式 —— 这可能会带来更多的流量以及更高的转化率：根据你推广内容的平台，你可以考虑使用像Yoast SEO或All-in-One SEO这样的插件来生成OG和TC标签，或者手动编写并将它们添加到页面头部。有关社交媒体标签、它们的组合及可能的用途的更多信息，请查看： Open Graph 协议文档 Twitter 开发者平台额外标签：在创建和优化内容时，你可能会发现以下几个HTML标签有用： <table> 标签 – 你可以对内容及其结构进行标记以创建表格。 <ol> 标签 – 将内容修改为有序列表。 <ul> 标签 – 将内容修改为无序列表。虽然这些标签对于SEO来说并不重要，但它们可以帮助Google更好地理解你的内容结构，并增加页面某些部分以特色摘要形式出现的机会： 11. Hreflang标签 hreflang 标签是一种HTML属性，用于指定网页的语言和地理定位。它帮助搜索引擎了解应向用户显示哪个语言和区域版本的页面。 hreflang标签示例： <link rel="alternate" href="http://example.com/en-us" hreflang="en-us" /> <link rel="alternate" href="http://example.com/fr-fr" hreflang="fr-fr" /> hreflang 标签对于拥有多语言和多国家受众的网站至关重要。由于这个功能，用户能够基于他们的语言和位置，看到正确版本的页面，从而减少跳出率并提升用户体验。正确的实现涉及指定所有的语言变体，并确保它们相互之间正确链接。那关键词meta标签呢？一些人（不幸的是）仍然认为Google会将关键词meta标签作为SEO的排名信号之一：你在优化网页时还会使用meta关键词标签吗？ — Bill Slawski ⚓ 🇺🇦 (@bill_slawski) 2020年5月29日 Google自2009年起就不再使用关键词meta标签了 —— 这一点已经通过多个SEO专家和Google代表多次确认：事实上，某些搜索引擎（例如Bing）将关键词meta标签视为一种垃圾信号，可能会对你的网站SEO产生负面影响。如果你仍在使用关键词meta标签，也许你应该彻底将它们移除，并专注于SEO的其他重要方面 🙂 总结： HTML是互联网的基石，它不仅定义了网站的结构，还给网页赋予生命。作为代码的小片段，HTML标签在SEO和内容创建中扮演着重要角色。在SEO中，HTML标签告诉搜索引擎如何与页面互动、在Google搜索中展示以及如何调整页面内容以提升用户体验。文章详细介绍了HTML标签、元标签和属性的区别，包括Title标签、Meta描述标签、标题标签、图片alt属性、链接属性、Robots meta标签、Canonical标签、Meta viewport标签、结构化数据、Open Graph及Twitter卡片标签和Hreflang标签等11个必备HTML标签及其属性。这些标签对于优化SEO和提升网页性能至关重要。在了解了HTML标签对SEO的重要性后，不妨尝试将这些知识应用于实际的私域流量管理中。使用光年AI，您可以通过AI的强大能力实现智能化的私域流量管理，精准触达每一位潜在客户。光年AI不仅可以提高流量转化率，还能为您提供全面的营销策略优化，让品牌影响力大幅提升。选择光年AI，让AI驱动的私域流量管理开启新时代，助力您的业务快速突破市场。

2024年值得关注的10大创新零售趋势

和往常一样，新的一年会带来零售和电商世界的新趋势。在2023年，我们看到了社交电商、网红营销，甚至增强现实购物体验的巨大增长。在2024年，这些主题仍将是重点，但会更加注重人工智能、全渠道营销、体验营销等方面。从零售行业的技术进步到令人惊讶的新合作关系，以下是2024年值得关注的零售创新趋势。 1. 实体和数字零售的融合随着实体零售和数字零售的交织，真正的挑战在于让这些新兴技术无缝协作。目标是避免孤立的体验，打造融合了两者优势的购物旅程。实现这种融合是提供优质购物体验的关键。那么在2024年，如何利用这一不断增长的趋势呢？让我们深入探讨。优先考虑现代购物方式 – 要在这种融合中取得成功，必须优先考虑现代化的购物方式。移动结账、虚拟现实/增强现实集成以及二维码的广泛使用，是零售商提升线上和线下体验的重点。这些创新不仅简化了购物流程，还迎合了当代消费者的科技偏好。利用创新工具弥合差距 – 数字和实体零售融合的一个典型例子是优衣库的虚拟试衣工具。这一功能允许顾客使用智能手机或手动输入尺码，以找到最合适的尺寸，确保更具知情性和满意度的店内体验。这证明了技术如何无缝弥合线上和线下世界的差距。个性化的力量 – 利用网红营销活动和直播，可以创造更个性化和引人入胜的购物体验。这种个人化的触感，曾是店内购物的标志，现在成为数字零售领域的关键因素，模糊了两者之间的界限。零售媒体的增长 – 这种融合的一个重要发展是零售媒体网络的增长。零售商现在在多个平台上销售广告空间，包括网站、店内展示、移动应用，甚至流媒体服务。像亚马逊、克罗格和沃尔玛这样的行业巨头已经接受了这一趋势，许多其他零售商也纷纷效仿，以提升其零售媒体服务。实体店体验仍占有一席之地 – 许多数字原生、直销消费品品牌如Bonobos、Glossier、Casper和Warby Parker等最初在线上起步，但在过去几年里已经启动并扩展了其实体店铺。大多数开设实体店的数字品牌销售服装，这很合理；因为这是一个购物者能从亲自接触产品中受益的品类。 2. GPT与人工智能工具将提升个性化和运营效率 GPT和人工智能工具正在改变零售游戏，开启个性化和运营效率的新纪元。随着新改进的GPT-4和多种新插件的推出，我们预计在AI方面将看到一些激动人心的变化。想象一下，根据你的喜好精心定制的购物推荐和教程。例如，如果你经常购买基本款T恤，那么你可以期待收到基于这些T恤的穿搭建议邮件，以及如何完成整体造型的推荐。这种个性化水平不仅提升了客户满意度，还增加了品牌忠诚度，我们预计品牌将在2024年利用这一技术。现在，注入了AI技术的聊天机器人将进一步推高标准。这些机器人在线应对客户需求，提供快速响应和全天候服务。像Lego这样的品牌正在通过数字购物助手提升客户参与度，这些助手根据用户的反馈提供个性化的礼物推荐。随着AI继续重塑零售业，这项技术为客户提供了更大的便利，也为公司增强了客户关系。 3. 社交电商的普及增加网络购物潮流和受欢迎程度将继续存在。根据最近的一项研究，在过去的12个月里，34%的购物者通过个人电脑网上购买产品，38%通过平板电脑网上购买产品，44%通过手机或智能手机网上购买产品。其他数据显示：预计到2028年，美国社交电商市场将达到1452亿美元。 [来源] 根据Pulse公司2023年的研究，半数受访者表示他们计划在未来六个月内增加在线支出。 [来源] 通过智能手机购物的趋势急剧上升，自2021年3月的Pulse调查以来，增长了2个百分点，并且自2018年以来翻了一倍。 [来源] 与首次调查时相比，现在有更多人表示他们每天至少在线购物一次。 [来源] 社交电商 —— 在社交媒体平台上的原生购物体验 —— 为购物者提供了一种更加无缝的在线购物方式。用户无需点击进入第三方网站，即可直接从社交媒体应用或网站进行购买。社交电商的增长趋势不会很快减缓。近年来，我们见证了商店 (通过Meta)的引入，Snapchat社交电商功能的扩展，以及最近TikTok商店的推出。商店是Instagram和Facebook为企业定制的店面。卖家可以创建特色产品的集合，并通过横幅、图片、颜色和按钮来修改商店的外观。相同的商店可以从Facebook和Instagram访问，因此一旦设置完成，卖家就有机会在两个平台上接触到广泛的全球受众。通过商店，Facebook比以往更加直接地为品牌服务。这是Facebook在app的“商店”版块中为用户创造个性化购物体验的努力的一部分，我们预计这种方式将在不久的将来变得更加显著。作为新兴零售趋势的一部分，我们可以预见社交电商将在2024年及以后成为品牌和购物者电商体验中更加不可或缺的一部分。 4. 成功的零售商正变得更具体验性对于拥有实体店的公司来说，提供独特的店内体验（也称为体验式营销）是从在线零售商中脱颖而出的关键。尽管实体店的实际销售量通常较少，但它们有机会通过关系营销来加强客户与品牌的关系。沉浸式、值得在Instagram上分享的体验，即“零售娱乐”，可以使品牌栩栩如生。例如，漫威在其巡回展览复仇者联盟S.T.A.T.I.O.N.中发现了一种宝贵的宣传工具，这个沉浸式展览吸引了全球大量观众。通过交互式展示和真实的电影道具，该系列邀请粉丝们进入他们多年来喜爱的电影世界。来源：Richard Sears 另一个例子是亚马逊在2018年推出的首家“Just Walk Out”商店，顾客可以享受免结账购物。自那次推出以来，消费者已经接受了这项技术，并且它在美国、英国和澳大利亚的娱乐场所、机场、大学、杂货店和便利店以及体育场馆中越来越受欢迎。亚马逊指出，他们“已经在NFL西雅图海鹰队的主场Lumen Field推出了这项技术。在2023-24 NFL赛季期间，粉丝们可以在位于体育场西北角的新的海鹰队专业商店购买他们的海鹰队商品。” 但需要记住的是，体验式活动不仅限于实体店内——它们也可以在线上进行。尽管元宇宙尚未达到某些行业专家预期的巨大成功，但消费者，特别是Z世代消费者，正积极参与赞助的在线活动，这些活动可能转化为购买机会或只是值得分享的体验。 “毫无疑问，创新的零售举措将继续向虚拟领域转移，但这并不意味着实体空间不会保持重要性。如果使用得当，它可以补充其在线对手，使品牌栩栩如生，并使其在竞争中占据优势。” ——Movable Ink的预测 5. 更多基于AR的购物体验增强现实（AR）、机器学习和人工智能（AI）的创新零售趋势将继续存在。尽管AR在零售中的应用并不新鲜（Facebook在2018年就进行了一些重大的AR举措），但它已经从“锦上添花”变成零售商电子商务产品中的一个必要部分。由于越来越多的购物者继续依赖网络购物，零售商利用AR技术来弥合数字和实体之间的鸿沟。像宜家、家得宝和Target等品牌都拥有自主的AR购物体验，但AR驱动的商业不仅仅是大品牌的专利。 Shopify推出了Shopify AR，这是一款易于使用的工具包，帮助企业创建自己的AR体验，以向客户展示其产品。效果显著：Shopify报告称，包含AR内容的产品与不包含AR内容的产品相比，互动转化率提高了94%。来源: Shopify 总之，当谈到零售行业的技术进步时，2024年将有更多品牌利用AR功能，更多的购物者将寻求这些AR体验来做出购买决定。 6. 品牌将在可持续性和社会趋势上竞争价值在经济不确定性让许多消费者感到担忧的时代，品牌正在通过价值而非价格来突出自己的特色。可持续性和社会趋势已经成为建立品牌身份的强大工具。采取亲社会立场不仅能激发品牌参与度，还能在销售速度放缓的情况下增强长期价值。随着我们进入2024年及以后，修复、回收、再利用和旧货交易预计将获得更多关注。真实地将品牌与可持续价值对齐，可以在拥挤的市场中脱颖而出。同样，支持社会公益事业也会为你的品牌提供独特的优势，使你能够在超越价格的因素上与其他品牌区分开来。像Patagonia一样提供经济实惠或免费的衣物修理服务，或像REI一样出售二手物品，这些举措可以使你的品牌在以价值为驱动的竞争中脱颖而出。 7. “先买后付”模式的兴起 “先买后付”（Buy Now Pay Later, BNPL）的兴起在零售世界掀起了波澜，而它所带来的不仅仅是便捷的支付选择。事实上，对于那些希望在不断变化的市场中蓬勃发展的品牌而言，这正在成为一条生命线。这一趋势并不局限于销售低价商品的商家。由于Klarna等BNPL供应商的增加，各类规模的企业都可以通过为客户提供分期付款选项来激励购买行为。 BNPL也正成为增强店内体验的重要部分，据统计41%的Z世代零售商准备将其纳入支付方式。因此，无论是冲动购买还是分期支付大额商品，BNPL都是为了让消费者在购物过程中拥有更多的控制权和灵活性。考虑在2024年为你的客户增加这一选项吧。 8. 优化履约和配送优化履约和配送已成为那些希望保持领先的品牌的关键焦点。随着对同日达和次日达配送选项的需求不断增长，零售商正在寻找方法来满足顾客对速度的需求。一种越来越受欢迎的策略是店内自提，它不仅为购物者提供了方便的选项，而且当顾客前来领取订单时，还可能促进额外的购买。例如，如果顾客购买了一件商品，离达到免运费的条件只差一点点，那么提供店内自提就是一个不错的替代方案。在履约方面，零售商比以往更加关注退货。虽然减少退货是一种经济高效的方法，但一些创造性的解决方案正在涌现，使退货成为客户互动的机会。例如，当顾客在店内退货时，提供优惠券或免费礼物就是一个不错的做法。关键在于提供多种选择，因为无缝且无麻烦的退货仍然是许多购物者今天的关键卖点。 9. 合作伙伴关系的扩展通过零售媒体网络与媒体公司的战略合作，非站内广告正在加速发展。这种合作正在重塑广告行业，为品牌在传统营销渠道之外扩展影响力创造了机会。嵌入在热门电子商务平台中的零售媒体网络，通过其庞大的客户数据，向广告商提供精确的目标定位选项。与媒体公司合作，这些网络能够通过整合社交媒体、内容平台和搜索引擎等非站内渠道放大其影响力。我们见过许多近期这种合作的例子，比如Kroger和Disney的合作。Kroger的零售媒体部门Kroger精准营销与Disney广告合作，帮助品牌通过流媒体来定位受众。这次试验将允许CPG营销者利用购物数据在选择的Disney平台上定位受众，首先是在Hulu上。 Dollar General的媒体网络DGMN也与Meta建立了创新的合作，推出了首个市场解决方案，使广告商能够连接难以触及的消费者，并无缝地与店内购买对接。通过这种合作，广告商可以进入Dollar General庞大的数据库，超过9000万独特的客户档案，贯穿于Meta生态系统。这个访问权限还扩展到如Facebook和Instagram等重要平台上的显著位置，包括新闻动态、故事和Reels。展望2024年及以后，我们预计会看到更多这样的合作。 10. 与零售商独家的品牌组合与系列零售行业正在见证独家品牌组合和系列的流行激增，Target最近在与Kendra Scott（以及其他品牌）的合作中成为这一趋势的先锋。随着消费者越来越追求独特和高端的产品，像Target这样的零售商正在积极与知名品牌和设计师合作，策划独家、限量版的系列，通过风格、质量和可负担性吸引购物者。这一举措不仅培养了品牌忠诚度，还推动零售商进入时尚前卫并受到追捧的消费目的地。 Target与Kendra Scott的合作只是零售商如何拥抱这一趋势的一个例子，在这里独家性和可访问性并存，使高质量设计更易于广泛的客户群体获取。随着对这些独家组合的需求继续增长，其他零售商很可能会效仿Target的做法，改变我们购物和与我们喜爱品牌互动的方式。准备通过将这些趋势纳入您的2024年营销计划来颠覆您的零售策略？我们可以提供帮助。今天就联系我们，开始吧。总结： 2024年零售行业将呈现多项创新趋势，关键在于实体和数字零售的融合。零售商需要优先考虑现代化购物方式，利用虚拟试衣工具、个性化网红营销活动和零售媒体网络等创新手段，提升线上线下购物体验。此外，GPT与人工智能工具推动个性化和运营效率，通过定制化购物推荐和智能聊天机器人提高客户满意度与品牌忠诚度。社交电商的普及也在不断增加，为消费者提供更加无缝的购物体验。另一方面，体验式营销将成为零售商脱颖而出的关键，特别是通过独特的店内和在线体验吸引消费者。AR技术的应用在零售中也变得越来越普遍，帮助零售商弥合数字与现实的鸿沟。此外，“先买后付”模式以及优化履约和配送解决方案也在提升购物便捷性和客户满意度。最后，品牌在可持续发展和社会责任方面的努力，将在2024年更为显著。在这些快速变化的市场趋势中，“光年AI”提供了智能化解决方案，精准触达每一位潜在客户，大大提升私域流量转化率，帮助您轻松优化营销策略，实现业务飞速增长。选择光年AI，让您的私域流量管理更加高效，让您的品牌在竞争激烈的市场中脱颖而出。

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