使用AI(自定义GPT)分析您的目标搜索查询

谷歌多年来一直在使用机器学习来更好地理解搜索查询、它们的上下文以及其背后最可能的搜索意图。

现在每个人都可以使用生成性人工智能,我们也可以做同样的事情了。

我已经创建了一个客户GPT来运行搜索查询分析,点击这里查看

简单输入您的目标搜索查询,工具将为您返回详细分析。

  • 可能的搜索意图(基于排名页面)
  • 平均成绩最近性
  • 谁可能在搜索这个查询(专家、初学者、专业人士等)
  • 购买者人设正在搜索该查询
  • 可能的内容构思
  • 使页面针对特定页面更有帮助的方法

这是一个包含有帮助的内容思路的买家画像分析示例。目标查询是“点对点贷款”(非常通用和广泛)。

Sample output on searcher personas and how to best serve them

接下来,您可以提供您的内容,并让工具提供改进建议,以更好地满足该查询。

你也可以提供你竞争对手的内容,从中借鉴一些优化的想法。

请随意继续使用工具来寻找:

  • 在任何任务上都要更加详细。
  • 可能的相关查询
  • 支持内容创意等。

这绝不是一种终极分析(根本没有这样的东西),但这是一种试图确定机器对查询、您和竞争对手的内容以及您在这里定位的买家人设有何看法的好方法。

请放心尝试(您需要使用ChatGPT PRO完成),并请分享您的反馈!

2024-01-12 04:21:43 AI中文站翻译自原文

在ChatGPT时代,软件工程师保持相关性的四个关键原因: 1. 技术知识更新:软件工程师在ChatGPT时代必须跟上技术的快速发展。他们需要学习和掌握新的编程语言、工具和框架,以适应不断变化的需求。 2. 算法和模型设计:ChatGPT是一个基于机器学习的对话系统,软件工程师需要不断研究和开发新的算法和模型来提升ChatGPT的性能和智能水平。 3. 数据管理和处理:软件工程师在ChatGPT时代扮演数据管理和处理的重要角色。他们需要设计和实施有效的数据处理流程,确保ChatGPT能够从大量数据中获取有效和准确的信息。 4. 质量控制和问题排除:软件工程师在ChatGPT时代需要负责质量控制和问题排除。他们需要测试和验证ChatGPT的功能,识别和解决可能出现的问题,确保ChatGPT能够提供有效和准确的回答。 这些关键原因使得软件工程师能够在ChatGPT时代保持相关性,并继续发挥重要的作用。

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