耀客传媒厉害吗 (耀客传媒厉害吗知乎)

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• 耀客传媒厉害吗
• 基于搜索引擎的内容整合营销
• 排序模型的黑科技：人工智能大模型如何助力数字化营销业务？三个应用案例让你大开眼界

耀客传媒厉害吗

随着互联网的快速发展，越来越多的企业开始意识到了网络营销的重要性。

而耀客传媒作为国内知名的网络营销公司，备受关注。

那么，耀客传媒到底厉害不厉害呢？接下来，本文将从多个方面进行分析。

耀客传媒的背景

耀客传媒成立于2011年，总部位于北京，是一家专注于互联网营销的公司。

公司拥有一支专业的团队，涵盖了搜索引擎优化、搜索引擎营销、社交媒体营销、内容营销等多个领域。

同时，耀客传媒也是国内最早的SEO公司之一，拥有丰富的经验和技术优势。

耀客传媒的服务

耀客传媒的服务主要包括搜索引擎优化、搜索引擎营销、社交媒体营销、内容营销等。

其中，搜索引擎优化是耀客传媒的核心服务之一。

通过对网站结构、内容、链接等方面进行优化，提高网站在搜索引擎中的排名，从而吸引更多的流量。

此外，耀客传媒还可以根据客户需求，提供全网营销解决方案，包括微信营销、微博营销、视频营销等。

耀客传媒的案例

耀客传媒的客户涵盖了各行各业，包括国内知名企业和创业公司。以下是耀客传媒的几个成功案例：

1.一家知名电商公司：通过耀客传媒的SEO优化，该公司的网站在搜索引擎中的排名从第二页提升到了第一位，网站流量大幅增加。

2.一家互联网金融公司：通过耀客传媒的社交媒体营销，该公司的微信公众号粉丝数量从零增加到了10万，有效提高了品牌知名度。

3.一家在线教育公司：通过耀客传媒的搜索引擎营销，该公司的注册用户数量大幅增加，业绩得到了显著提升。

耀客传媒的优势

1.专业的团队：耀客传媒拥有一支专业的团队，成员涵盖了多个领域的专业人才，能够为客户提供全方位的服务。

2.丰富的经验：耀客传媒成立至今已有10年，积累了丰富的经验和技术优势，能够针对客户的需求提供最佳的解决方案。

3.先进的技术：耀客传媒不断引进先进的技术和工具，保持技术领先地位，能够为客户提供最优质的服务。

结论

综合以上分析，可以得出结论：耀客传媒厉害。

作为一家专注于互联网营销的公司，耀客传媒拥有专业的团队、丰富的经验和先进的技术，能够为客户提供全方位的服务，帮助客户提高品牌知名度、吸引更多的流量、提高业绩。

如果您需要网络营销服务，不妨考虑一下耀客传媒。

基于搜索引擎的内容整合营销

基于搜索引擎的内容整合营销 随着移动互联网的发展，媒体平台和类型越来越多，用户被分散到了多个平台，企业寻找到精准用户变的越来越难，一个品牌从曝光到被识别被记忆被转化需要的时间和精力也越来越多，线上营销也正在从原来的粗放式管理慢慢转变成精细化管理。

时至今日，纵观互联网营销的各种营销方式，那一种营销方式从开始到现在依然是营销的主流，依然可以涵盖多个平台媒体，长期并系统化的转化用户呢？ 今天我们在这里给大家分享的是基于搜索引擎的内容整合营销，我们简称其为ORM。

我们是要把搜索引擎和内容营销乃至内容方面的创意通过技术方式（seo），以文字、图片、视频的方式，布局在用户可能抵达的传统的搜索引擎比如网络、360、网络，还有一些用户经常关注的主流的移动分发网站比如小红书、知乎、今日头条、微信等。

这种基于搜索引擎的内容营销方式是当前一种最为有效的内容整合营销方式。

这种有效的营销是建立在找到用户、触达用户、打动用户、转化用户的完整链条上，它以一种潜移默化的方式长期的持久的影响着用户的一种内容营销方式。

在众多繁杂的互联网信息中，搜索依然是用户的首选。

在我们了解基于搜索的内容整合营销之前，首先让我们了解一下什么是精准目标用户？精准的目标用户指的是用户对搜索的内容有明确的需求想了解，有进一步购买的意向或者需要进一步了解品牌的信息并为下一步的行动做决策的这一类用户，这些用户明确自己想要的目标是什么，并且通过搜索来进一步推进这个目标结果的实现。

这些用户关注的是品牌的信息，产品的信息，价格的信息，沟通的电商渠道、企业的联系方式或者企业的地址。

一般来说一个针对搜索做过内容整合营销的企业，呈现在搜索端的内容是系统化链条化地呈现在搜索的页面上（如下图示）。

用户可以通过搜索找到自己想要的内容。

目前在搜索内容整合营销系统搭建方面，很多企业面临这样的困境，有81%的企业认为他们可以生成内容，仅有11%的企业认为他们可以创建丰富的内容营销体系，90%以上的企业认为他们的内容营销系统是临时创建的并没有为些作为过明确的规划和充足的准备。

如下图示，欧人地板，有内容输出但内容平淡，而集美家居则完全无内容输出，仅呈现官网和地图。

甚至有部分企业在搜索企业品牌或者产品时，有一些侵权不实的信息出现在搜索的页面上，对企业的品牌名誉造成了不良的影响，这里就不一一列举了。

如何通过搜索引擎来搭建完善的内容营销系统呢？首先我们需要在四个方面去完善，1）、明确我们的营销目标2）、根据营销目标制作传播内容3）、搭建适合我们内容的媒体矩阵4）、针对这些内容及媒体利用搜索技术实现内容排名，并利用技术对这些排名进行长期的维护。

这里重点要说的是在确定营销目标的时候要利用各种数据工具分析，比如需要核查目标关键词的网络指数，用户群体分析，用户地域分析，用户关注的渠道分析，同时将过往销售数据，市场分析，调查报告，线上访谈等系列数据通过分析，明确定位我们在各个营销阶段的营销目标。

在制作传播内容的时候我们要注意这些内容能触发用户的痛点，直达用户的需求，能为不同需求不同频道不同平台的用户产出不同的内容，并且这些内容会适时的出现在这些不同的渠道上让用户关注了解并决策。

在制作传播内容的时候还需要考虑到不同阶段不同用户需求的内容是不同的。

了解用户在产品和品牌不同生命周期阶段的痛点。

用户的不同阶段需求直接会影响我们在各个阶段内容的投入占比。

在产出的内容类型里我们要融娱乐型、教育型、说服型、激励型，同时结合用户的感性和理性的需求，使用户的需求从感性到理性，从产生意识转化成实际的购买需求。

一般情况下，教育型的内容我们可以用电子书，新闻稿或者以行业排行榜的方式传达。

说服型的话则可以增加消费者评论，产品特点说明，经典案例研究之类。

至于激励型，可以通过一些大众论坛，用户口碑，行业权威背书，奖项评级类的内容来达到激励的目的。

其他诸如一些小测验，小游戏、小视频之类的内容则寓教于乐，使用户在娱乐的同时了解到我们想要传达的信息。

另外在搭建媒体矩阵时要将搜索、综合、垂直、自媒体、社交全盘考虑在内，同时要利用各平台搭建企业的官方账号矩阵。

官方账号可以帮助企业无论在日常业务还是官方通告帮助企业及时有效将权威信息第一时间传递出去。

最后我们来聊一下如何利用SEO技术实现内容排名。

从下图可以看出除了网络竞价广告以外，其余的位置我们都是可以通过搜索技术实现内容的排名展现。

如何实现内容在搜索端的展现，根据网络首页经常出现的平台和媒体来分析，我们可以看到网络系产品在首页占有很高的权重。

网络给了百科很高的权重，基本上广告之外的前三位，另外，网络知道、网络文库、网络贴吧在首页也有一席之地。

另外经常会出现的就是网络系之外的一些媒体，比如新浪、网易、搜狐等新闻源媒体以及天涯、19楼、豆瓣等传统论坛、社区小组，随着最近几年互联网新兴媒体的兴起，诸如36氪、澎湃、虎嗅等。

还有一些新兴的电商社区平台，诸如小红书、什么值得买等。

我们要做的第一件事就是明确我们需要宣传的目标后选择我们要投放的内容平台，根据用户的习惯、品牌的特性、产品的名称，搜索量的大小及竞品、行业、产品的区别来选择特定的关键词，根据不同的平台撰写不同的内容并根据SEO的原则将这些关键词融入我们的文章，依据平台用户的习惯特性投放内容，并有目的的维护这些内容，从而达到在搜索端排名的目的，从而最终实现在搜索端各平台出现我们想要传达的内容。

同理，网络、360也可以采取同样的方法。

另外，知乎、小红书和微信这些平台 我们垂直搜索社区平台，我们用到的原理也是一样的，这里就不再一一赘述。

排序模型的黑科技：人工智能大模型如何助力数字化营销业务？三个应用案例让你大开眼界

摘要排序模型作为数字化营销业务的核心组件，对电商平台、搜索引擎以及社交媒体的内容呈现顺序和质量具有决定性影响。

优化排序模型是产品经理和运营人员的首要任务，其直接关系到用户的购买转化率、满意度和参与度，进而影响业务的收入与利润。

本文将从产品经理的角度，探讨人工智能大模型在排序模型中的应用，通过三个实际案例深入解析：电商推荐系统、搜索引擎优化与社交媒体内容推荐，旨在为产品经理和运营人员提供理解人工智能大模型概念、优势及应用策略的视角，从而提升数字化营销业绩。

人工智能大模型概述人工智能大模型（AI Large Models）是指具备大量参数和复杂结构的人工神经网络模型，能够处理海量数据、学习复杂任务，展现出超越人类的智能水平。

代表性模型如GPT-3、BERT、DALL-E等在自然语言处理、计算机视觉、自然语言生成等领域取得了显著成果，受到学术界与工业界的广泛关注。

数字化营销业务与排序模型数字化营销业务是利用数字技术和渠道，为用户提供个性化、高效、有价值的产品或服务的业务。

用户需求是数字化营销业务的核心，而排序模型作为关键组件，决定了用户在电商平台、搜索引擎或社交媒体上所见内容的顺序与质量。

通过优化排序模型，可显著提高用户的购买转化率、满意度与参与度，进而促进业务增长。

电商推荐系统电商推荐系统利用机器学习或深度学习技术，基于用户的历史行为（如购买、浏览、评价等），预测用户未来需求，为用户提供最相关、最优质、最有价值的商品或服务。

通过排序模型，系统能够实现对商品的高效展示与推荐。

传统方法如基于规则或协同过滤等虽简单实现，但面临数据稀疏、冷启动、推荐单一性等挑战。

人工智能大模型则能有效解决这些问题，通过学习用户与商品的深层次特征与关系，生成个性化推荐结果。

搜索引擎优化搜索引擎优化是通过机器学习或深度学习方法，提升搜索结果的相关性、质量和价值，满足用户多样化需求。

传统方法如关键词或链接优化存在局限性。

人工智能大模型能深入分析用户搜索行为、意图与场景，生成更精准、个性化的搜索结果，显著提高用户满意度与忠诚度。

社交媒体内容推荐社交媒体内容推荐基于用户行为、关系与场景信息，为用户推荐感兴趣的内容。

传统方法受限于用户与内容特征的单一性。

人工智能大模型通过学习海量数据，理解用户与内容的深层次关联，生成个性化推荐，增强用户参与度与忠诚度。

案例与应用本文通过电商推荐系统、搜索引擎优化与社交媒体内容推荐的案例，具体展示了人工智能大模型在排序模型优化中的应用。

通过深度学习技术，人工智能大模型不仅提升了推荐系统的准确性与效率，还增强了用户体验，推动了数字化营销业务的增长与创新。

结语本文以产品经理的视角，深入探讨了人工智能大模型在排序模型中的应用案例，旨在帮助专业人士理解这一技术的优势与应用策略。

通过人工智能大模型的优化，数字化营销业务能够实现更为精准的用户需求匹配，显著提升业务业绩。

未来，随着技术的不断进步，人工智能大模型在数字化营销中的应用将更加广泛与深入。