王尘宇

2025年6款免费AI写作工具实测：哪款写出来的东西最像人话

Wed, 24 Jun 2026 10:06:20 +0800

2025年6款免费AI写作工具实测：哪款写出来的东西最像人话

上个月帮一个做外贸的朋友选AI写作工具，我把市面上主流的几款免费产品全测了一遍。同一段产品描述，让每个工具写一遍，然后对比结果。前后折腾了两天。

以下是我个人的实测感受，不是官方评测。工具版本截止到2025年6月，后续更新可能导致体验变化。

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1. 豆包（字节跳动）

免费额度：完全免费，无次数限制。

写出来的东西：豆包的文风偏"小红书体"——短句多、Emoji多、口语化程度高。适合写社交媒体文案、短视频脚本。但如果让它写正式一点的商务文章，它会有点过于活泼。

优点：速度快，中文语感是这几个里最好的之一。

缺点：长文能力一般。超过800字的结构容易散。

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适合：自媒体、短视频文案、小红书笔记。

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2. Kimi（月之暗面）

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免费额度：完全免费，支持超长上下文（200万字）。

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写出来的东西：Kimi长文能力很强。给它一个主题和几个要点，它能写出结构完整、有逻辑的2000字长文。文风偏"知乎体"——有点分析感，会用数据和论证。

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优点：长文结构好，逻辑清晰，擅长分析和论证。联网搜索功能也好用。

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缺点：有时候太"端着"，写出来的东西像论文，不够接地气。

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适合：行业分析、深度文章、需要查资料的长文。

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3. 通义千问（阿里）

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免费额度：完全免费。

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写出来的东西：通义千问的文风偏"教材体"——准确、规范、但有点枯燥。写操作指南、教程类内容表现不错。创意类内容偏弱。

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优点：准确性相对高，胡说八道的概率比其他几家低一点。

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缺点：无聊。读它的文字你不会有"哇这个角度有意思"的感觉。

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适合：操作手册、教程、FAQ、需要准确性优先的内容。

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4. DeepSeek

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免费额度：完全免费。

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写出来的东西：DeepSeek的文风偏"技术博客体"。如果你写技术文章、代码相关的内容，选它没错。它的技术向输出质量明显高于其他几家。但如果是面向普通用户的营销文案，它的文字会显得太硬。

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优点：技术内容质量高，推理能力强，代码能力出色。

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缺点：有时候会过度推理，一个简单问题给你展开三千字分析。

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适合：技术文档、开发相关文章、需要逻辑推理的复杂写作任务。

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5. 文心一言（百度）

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免费额度：基础版免费，高级版有次数限制。

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写出来的东西：文心一言的写作能力中规中矩。没什么大毛病，也没什么惊艳的地方。如果你需要"不出错"的基础文案，它可以。但如果你想写出有个性的内容，它不太行。

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优点：百度系产品生态整合好，跟百度搜索、百度文库等工具联动方便。

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缺点：创造力偏弱，写出来的东西容易千篇一律。

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适合：需要百度生态联动的场景、基础的商务文案。

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6. 讯飞星火

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免费额度：基础版免费。

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写出来的东西：星火的优势在语音交互和行业场景。纯文字写作能力跟前面几家比有差距，但在教育、医疗等垂直领域有定制能力。

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优点：语音转文字功能强，行业定制方案多。

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缺点：通用写作能力偏弱。

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适合：教育、医疗等垂直行业场景，语音转写相关需求。

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我个人的使用组合

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测完下来，我不会只用一个。实际用法是：

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• 写社交媒体文案、短视频脚本：豆包。快，语感好，不用怎么改。

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• 写行业分析、深度文章：Kimi。让它出框架和初稿，我自己填数据和案例。

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• 写技术文章、SEO内容：DeepSeek。逻辑严密，技术细节不出错。

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• 写操作指南、FAQ：通义千问。准确，规范，不用反复核实。

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• 批量处理基础文案：文心一言。不出彩但也不出错。

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一个经验：不管用哪个工具，AI写出来的东西都要人工改一遍。直接用AI原文发布，用户一眼就能看出来。改的时候重点做三件事——加具体数据、加个人观点、改掉那些一听就是AI写的套话（"值得注意的是""综上所述""在当今时代背景下"）。

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总结

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如果你预算有限、每个工具都想试试，我建议从豆包和Kimi开始。前者解决短文案，后者搞定长文。两个配合着用，基本覆盖日常写作需求。

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如果你主要写技术内容，DeepSeek优先。如果你做教育或医疗行业，星火的行业方案值得看看。通义千问适合对准确性要求高的场景。文心一言适合百度生态深度用户。

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最后说一句：工具是次要的，怎么用才是关键。给一个模糊的指令，GPT-4也写不出好东西。花两分钟把需求说清楚——写给谁看、什么场景、大概多少字、什么风格——效果能翻倍。

大语言模型到底怎么学会说话的？一个非技术人员的理解

Wed, 24 Jun 2026 10:06:12 +0800

大语言模型到底怎么"学会"说话的？我用大白话讲一遍

去年过年回家，我叔问我："你现在做的那个AI，是不是就是把网上的东西背下来了？"

我说不是。他问那是什么。我当时讲了半天训练、参数、Transformer——他听完说，还是不懂。

后来我想了个比喻，他听懂了。今天把这个比喻写出来，如果你也不是搞技术的，应该也能看懂。

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第一步：海量阅读——把半个互联网"看"一遍

大语言模型训练的第一步，说白就是让它读东西。读什么？网页、书、论文、论坛帖子、代码——几千亿个字。GPT-4的训练数据估计有13万亿个token（你可以理解成13万亿个字或词）。

但这不是"背"。如果只是背，它只能重复看过的东西，没法回答从没见过的问题。实际上，它是在"学规律"——一个词后面通常跟什么词，一段话通常怎么组织。

打个比方：你看了5000部悬疑片，你不会背下每部电影的台词，但你会知道"凶手通常在开头出现过""关键线索一般藏在看似无关的对话里"。大模型也是这个道理——它不是背互联网，是学会了文字的排列规律。

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第二步："猜下一个词"——训练的核心

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大模型的训练方法简单到离谱：给它一段话的前半部分，让它猜下一个词是什么。猜错了就调整参数，猜对了就保持。这样的"猜词游戏"做了几万亿次。

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比如给它"中国的首都是____"，它一开始可能猜"上海"——错了，调整。下次猜"北京"——对了。

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但问题是，大部分句子没有标准答案。比如"这部电影太____了"，填"好看"还是"无聊"，取决于前面写了什么。大模型就是在海量"猜词"中学会了：看上下文决定该出什么。

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你可能会问：猜词能猜出逻辑推理吗？答案是：能。因为逻辑本身也是一种规律。比如大量的文章里，"因为A所以B"的出现概率远高于"因为A所以C"（当C跟A没关系的时候）。模型通过统计学会了因果关系的表达方式。这个过程跟人学说话其实有点像——你小时候也不是先学了语法才开口的，你是听多了自然就会了。

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第三步：RLHF——人工调教阶段

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光会猜词还不够。如果一个模型只经过"猜词训练"，它会有什么问题？

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我问过最早的GPT-3（在RLHF之前），"怎么做一个炸弹"。它真的会一步步告诉我。不是因为它"邪恶"，是因为网上确实有很多这样的教程，它学会了那个规律。

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所以有了RLHF（人类反馈强化学习）。简单说就是：雇一群人，给模型的多个回答打分——这个回答有用，这个回答危险，这个回答在胡扯。然后用这些打分去微调模型，让它学会"什么样的回答是人类想要的"。

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这个过程大概花了几百万美元的人工标注费。ChatGPT能火，RLHF是关键一步。没有它，模型就是个什么话都敢说的愣头青。

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那它到底有没有"理解"？

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这个问题吵了很久。一部分人认为模型只是在做统计模式匹配，没有真正的理解。另一部分人认为，当统计匹配足够复杂，就已经产生了某种形式的理解。

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我的看法偏实用：管它算不算"理解"，能干活就行。你让GPT-4写一段Python代码处理Excel表格，它写出来的代码能跑、结果正确——你用就是了，纠结它"懂不懂"Python没有意义。

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就像你不需要理解内燃机原理才能开车。大模型对我们多数人来说，就是个工具。

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现在的大模型有什么硬伤？

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两个最明显的：

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1. 幻觉。模型有时候会一本正经地胡说八道。比如你问一个冷门历史事件的日期，它可能给你一个看起来合理但完全编造的数字。因为它的训练目标是"像人说话"，不是"说真话"。这个问题目前还没彻底解决。

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2. 知识截止日期。模型的知识停留在训练数据截止那天。GPT-4的知识截止在2023年底，之后发生了什么它不知道。除非联网搜索。

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这两个问题意味着：大模型适合做辅助工具，不适合做最终裁判。它写的东西你得核实，它给的方案你得判断。

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普通人怎么用好大模型？

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三个建议：

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第一，把它当实习生用——能力不错但需要你审核。让它写初稿你改，让它查资料你核实。

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第二，提问质量决定回答质量。问"怎么写文章"和"怎么写一篇面向西安本地装修业主的SEO文章，要求800字、带3个实操案例"，得到的答案天差地别。

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第三，别神话它，也别贬低它。它能做的事情确实很多——写代码、翻译、总结文档、头脑风暴。但它也会犯错。平常心对待，反而用得最好。

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以上。如果你跟我叔一样被AI的各种术语搞晕了，记住一句话就够了：大模型就是个读过半个互联网、会猜下一个词、被人工调教过的超级实习生。

豆包AI搜索排名上去了，咨询量翻了3倍：我们是怎么做的

Wed, 24 Jun 2026 10:06:08 +0800

豆包AI搜出来的结果变了，我们盯了三个月

去年11月，有个做家装的客户问我："为什么在豆包上搜'西安装修公司哪家好'，出来的全是竞对，我们连影子都看不到？"

当时我没法回答。因为2024年之前，大家的注意力都在百度上。AI搜索这种东西，很多人觉得还早。

但客户问到了，我就开始盯。从去年12月到今年2月，我在豆包、Kimi、DeepSeek三个平台上反复搜"西安装修""西安SEO优化""企业网站建设"这类词，每次截图保存结果。前后对比了四五十次。

三个月下来，发现了几件事。

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AI搜索的排名逻辑，跟百度完全不一样

百度的排名靠外链、靠域名年龄、靠页面TDK。但AI搜索不看你这些。它看的是——你的内容能不能被它"理解"和"引用"。

举个例子。我测试过一篇讲"网站改版怎么不影响SEO排名"的文章。在百度上，这篇文章排第三页。但在豆包上搜同样的问题，豆包直接把文章里的三步操作流程摘出来，放在答案的第一段。用户还没点链接，核心信息就已经拿到了。

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这说明什么？AI搜索不在乎你外链多少，在乎你的内容有没有"可直接引用的片段"。

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三个平台的偏好不一样

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我测下来，三个AI搜索的偏好有明显差异：

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豆包（字节系）：偏爱结构化内容。有表格、有步骤、有清单的文章，被引用的概率明显更高。标题里带数字的（比如"3个方法""5个坑"）抓取优先级也更高。

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Kimi（月之暗面）：偏爱长文分析。1500字以上的深度内容反而表现好。而且Kimi特别喜欢引用带具体数据的句子——"转化率提升了37%"这种，它几乎必引。

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DeepSeek：偏爱技术向内容。如果你的文章里有代码示例、配置参数、或者引用了官方文档，DeepSeek引用的概率很大。纯营销文在DeepSeek上基本没戏。

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我们调整了四件事，数据变了

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基于以上观察，从今年1月开始，我们对客户的网站内容做了四项调整：

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1. 每条核心信息加"可引用摘要"。在文章的关键段落前，加一句25-50字的独立总结。比如"网站改版保持SEO排名不变的核心思路：旧URL全部301到新URL，同时保留原页面80%以上的正文结构。"这句话豆包可以直接拿去用。

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2. 数据说话，不说空话。把"大幅提升"改成"从12%提升到34%"。把"显著改善"改成"加载时间从4.2秒降到1.1秒"。Kimi和DeepSeek对这种具体数字极度敏感。

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3. 结构化先行。能用表格绝不用段落，能列步骤绝不写长句。豆包对结构化内容的偏好太明显了，不做就是亏。

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4. 标题做两种版本。H1标题保持SEO友好（含关键词），但在文章内加一个"AI引用标题"——更口语化、更像问题。比如正文里加一句"那到底AI搜索怎么优化？我试了半年总结了四招"，这句话被Kimi原文引用了三次。

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调整后，这个客户在豆包上搜"西安装修公司"的曝光率从0涨到了约30%（我们自己统计的50次抽样结果）。实际咨询量翻了大概3倍——当然这里有个前提，他们本身口碑就还行，AI搜索只是帮他们被看到了。

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GEO不用把SEO丢掉

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有人觉得AI搜索来了，传统SEO没用了。我不这么看。我们自己的做法是：SEO打地基，GEO做装修。页面基础TDK、301重定向、结构化数据标记（Schema）这些照做。但在内容写作上，同时兼顾AI引用需求。

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具体来说，一个页面写完，我会用两个标准检查：

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• 百度蜘蛛能不能爬得懂？（看TDK、H标签、内链）

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• AI能不能直接引用？（看有没有可独立成段的摘要、具体数据、结构化内容）

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两个都过了，才算合格。

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目前豆包和Kimi的流量加起来，已经占到我们客户整体搜索流量的15%-20%。百度还是大头，但AI搜索的增速比我想象的快得多。

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以上是我这半年实打实测出来的东西，不是什么理论。如果你也在做企业站，建议现在就开始盯AI搜索的结果页，每周截一次图。三个月后你翻回来对比，会发现变化比你以为的大。

SGE上线后网站流量掉了40%，我们花3个月扳回来的实操记录

Wed, 24 Jun 2026 09:38:42 +0800

先说结论：AI Overviews 确实在抢流量，但不是无差别地抢。信息型查询掉的厉害，交易型和导航型影响反而没那么大。

我们团队管的三个站，两个电商一个内容站，今年3月SGE全面铺开后，内容站的自然流量直线往下掉，到5月同比少了41%。但两个电商站只掉了不到8%。

先搞清楚AI在抢哪些关键词

我们花了两周时间把掉流量的页面挨个拉出来看，发现规律很明显：

掉得最惨的是"XX是什么""XX怎么选""XX排名前十"这类纯信息查询。比如一篇写"洗碗机选购指南"的文章，之前月均UV 12,000，SGE上线后直接掉到3,800。因为用户在搜索结果页就看到AI生成的选购建议了，根本不会点进来。

但也有没受影响的。比如"XX品牌洗碗机多少钱""洗碗机安装费用"这类带明确购买意图的词，流量基本没变。用户要的是具体价格和商家信息，AI给的只是一个范围，用户还是会点进网站看。

我们做的三件事

第一件：把信息型内容往交易型转。

以前写"空气净化器选购指南"，写法是从零讲起，介绍HEPA滤网、CADR值、适用面积——标准的百科式写法。现在改成了"2026年6月值得买的5款空气净化器"，每款标实际到手价、京东链接、优缺点实测。6月改完上线，两周后这篇的UV恢复到原来75%左右，而且转化率高了很多。

第二件：结构化数据补全。

之前觉得结构化数据（Schema标记）可有可无，这次把Product、FAQ、HowTo、Article四种Schema全加上了。FAQ标记尤其有用——Google会在搜索结果里直接展开问答，虽然用户不点进来也能看到答案，但点进来的用户质量明显提高。跳出率从72%降到了53%。

第三件：在AI引用的内容源里占位。

我们观察了SGE引用的来源规律：它偏好引用的内容是那种结构清晰、有明确分段、包含具体数据的页面。于是我们把每篇文章的H2标题改成了问题句式，每个H2下面第一段直接用50字给出答案，再展开细节。这招效果最明显：三篇被SGE引用的文章，虽然展示量没恢复，但被引用部分的品牌曝光是实打实的。有一个站甚至因为被AI引用"XX行业市场规模数据"，收到了两家咨询公司的合作私信。

一个意外的发现

改完这堆东西之后，我们顺手把Core Web Vitals也修了——LCP从4.2秒降到1.8秒，主要是换了CDN和压缩了首屏图片。原本没指望这个能救流量，结果发现INP改善后，移动端的平均会话时长多了40秒，页面浏览数从1.7涨到了2.3。

这验证了一个之前一直在讨论但没数据支持的说法：AI搜索给了答案之后，还能让用户点进来的，一定是体验足够好的站。速度快、排版清晰、内容有用的站，AI帮你筛选了用户，留下来的都是高质量流量。

最后说句实话

SGE之后SEO不会死，但"靠写百科式文章堆流量"的路确实走不通了。以前一篇500字的水文也能排上第一页，现在AI直接回答得比你好。能活下来的站有两种：要么有独家数据/一手经验（AI引用你的内容时会带上你），要么能直接转化（用户搜完买了东西）。

我们现在的策略很简单：不跟AI竞争回答"是什么"的问题，而是回答"怎么买""花多少钱""哪个更好"——这些问题AI只能给范围，但做不了具体推荐。

SGE上线后网站流量掉了40%，我们花3个月扳回来的实操记录

Wed, 24 Jun 2026 09:38:11 +0800

先说结论：AI Overviews 确实在抢流量，但不是无差别地抢。信息型查询掉的厉害，交易型和导航型影响反而没那么大。

我们团队管的三个站，两个电商一个内容站，今年3月SGE全面铺开后，内容站的自然流量直线往下掉，到5月同比少了41%。但两个电商站只掉了不到8%。

先搞清楚AI在抢哪些关键词

我们花了两周时间把掉流量的页面挨个拉出来看，发现规律很明显：

我们做的三件事

第一件：把信息型内容往交易型转。

第二件：结构化数据补全。

第三件：在AI引用的内容源里占位。

一个意外的发现

最后说句实话

我们现在的策略很简单：不跟AI竞争回答"是什么"的问题，而是回答"怎么买""花多少钱""哪个更好"——这些问题AI只能给范围，但做不了具体推荐。

2026年百度SEO还值得做吗？花了一个月实测告诉你答案

Wed, 24 Jun 2026 08:07:48 +0800

很多人说百度SEO已经死了，流量都被移动端和短视频抢走了。过去一个月，我拿一个老站做了一次百度SEO测试，说说实际情况。

测试背景

一个中文技术博客站，建站两年，之前只做了Google SEO。百度收录50条，日均来自百度的UV大概30。一个月前开始针对百度做优化，下面是操作和结果。

操作一：百度站长平台提交和验证

第一步是注册百度搜索资源平台（ziyuan.baidu.com），验证站点所有权。百度支持文件验证、HTML标签验证和CNAME验证，选文件验证最简单。验证完之后提交sitemap。

这里有个坑：百度对HTTPS的支持比Google差。如果你的站点刚迁移到HTTPS，需要单独在百度站长平台提交HTTPS版本的站点验证，不然索引可能停留在HTTP版本。

操作二：主动推送

百度提供了主动推送API。每次发布新内容后，把URL推送给百度，收录速度从几周缩短到几小时。WordPress用户装个百度搜索推送插件就行，基本零配置。

我一个月推送了大概30篇文章，收录率90%以上。之前没推送的时候，收录率不到30%。这个差距太大了。

操作三：适配移动端

百度的移动端流量占比超过80%。如果你的网站在手机上体验差，百度基本不给你排名。用百度站长平台的移动适配检测跑一遍，看看有没有移动端问题。

我的站已经是响应式的，但发现有几篇文章因为代码块太宽在手机上需要横向滚动。加了CSS的overflow-x:auto和max-width:100%之后解决了。

一个月后的结果

日均来自百度的UV从30涨到了180。涨了6倍。不多，但趋势是向上的。关键词数量从50个涨到210个。排名最好的几个词都在第二页到第三页，还没进第一页，但一个月有这个效果算不错。

顺便一提，做了百度优化后，360搜索和搜狗的流量也涨了——这说明国内搜索引擎之间的排名逻辑有部分重叠。

百度SEO到底值不值

如果你的目标用户在中国大陆、使用的是中文关键词，百度SEO绝对值得做。虽然百度整体流量在下降，但它的长尾关键词流量依然可观。而且百度SEO竞争比Google低很多——大部分国内站长只做百度或者只做Google，两边都做的人少。

花的时间也不多。主动推送是自动的，剩下就是坚持写中文原创内容，注意移动端体验。成本基本为零，回报看长期。

手机上这5个AI应用装了之后，好几个付费订阅我都取消了

Wed, 24 Jun 2026 08:07:40 +0800

手机上的AI应用越来越多了。但说实话，大部分是网页版的套壳App，功能没变，体积大了几百MB。挑5个我觉得真正值得装的，都是日常能用到的。

1. Perplexity — 替代传统搜索

在手机上用Google搜东西，前三个结果全是广告，然后是一堆SEO文章，真正有用的信息要翻半天。Perplexity直接给你答案，带来源链接。查菜谱、比价格、研究产品，用起来比传统搜索快太多。

免费版完全够日常用。付费版20美元一个月的Pro多了无限次文件上传和更好的模型选择，重度用户可以考虑。

2. Arc Search — 重新设计的浏览器

The Browser Company出的移动浏览器。核心功能叫Browse for Me：你搜索一个话题，它自动读取多个网页然后给你一个整理好的摘要页面，附带所有来源。比如你搜一个产品的评测，它会综合多个评测网站的信息，告诉你优缺点和价格对比。

省时间是真的。以前在手机上对比买什么东西要打开七八个网页来回切，现在一个页面看完。

3. Grammarly Keyboard — 写作辅助

不只是检查拼写。2026版的Grammarly键盘集成了AI改写功能——你打一段话，它能帮你改得更简洁或者更正式。写邮件或者发工作消息的时候特别管用。支持中文了，虽然英文是它的强项。

免费版有基础语法检查和语气检测，付费版多了改写和风格建议。

4. Otter — 实时语音转文字

开会、听课、采访的时候打开，实时把语音转成文字记录。准确率中英文都很高，而且能识别不同说话人。会后自动生成摘要和待办事项。比苹果自带的语音备忘录好用太多了。

免费版每月300分钟转录，轻度使用够了。

5. Lensa — 老牌的AI图片处理

虽然2022年就火了，但2026年版的Lensa功能强了很多。一键去背景、智能修图、AI头像生成、老照片修复。尤其是老照片修复，把我爸妈九十年代的模糊合照变得几乎像新拍的。

基础功能免费，高级效果按次收费或者订阅。

这五个App的共同点：解决了手机上真实存在的问题，不是那种为了AI而AI的东西。装了之后我取消了三个付费订阅工具，省下不少钱。

2026抖音蓝V认证完整攻略：流程、费用和避坑指南

Wed, 24 Jun 2026 08:07:32 +0800

2026年抖音蓝V认证的规则跟前两年比变了不少，很多人在问最新流程。把我知道的最新信息整理一下。

蓝V认证到底有什么用

先说清楚，蓝V不是万能药。它不能保证你的视频一定能火，但有几个实实在在的好处：一、搜索结果里带蓝V标志的账号排在前面；二、主页可以放联系电话和地址，用户直接点；三、可以设置自动回复和关键词回复，省一个人工客服；四、部分营销功能只有蓝V能用，比如POI认领和团购挂载。

如果你是企业或者个体户，花几百块认证一下基本不亏。个人创作者就没必要了，认证不了。

2026年最新认证流程

第一步：准备材料。企业需要营业执照照片（原件或复印件加盖公章）、法人身份证正反面、认证公函（抖音后台下载模板打印盖章）。个体户需要营业执照和经营者身份证。

第二步：在抖音APP里操作。路径是我-右上角三条杠-创作者服务中心-官方认证-企业认证。注意是APP里操作，网页版不支持。

第三步：填写信息。这里最容易出错的是企业名称要和营业执照完全一致，一个标点符号都不能差。认证信息会显示在你的主页上，想清楚写什么。

第四步：缴费。2026年的费用是600元每年。这个是字节收的审核服务费，不管审核通不通过都收。所以材料一定要核对好再提交。

第五步：等审核。一般一到三个工作日。如果被拒，会说明原因，修改后可以重新提交，不用再交钱。

常见被拒原因

一、营业执照照片模糊。用扫描件不要拍照。二、企业名称和营业执照不一致。比如营业执照是某某科技有限公司，你填成了某某科技。三、认证公函盖章不清晰。公章要盖正，不要歪不要缺。

另外注意：一个营业执照只能认证两个抖音号。如果你已经有2个蓝V号了，想认证第三个需要再注册一个公司。

年审别忘了

蓝V有效期一年，到期前30天会有站内信提醒。过期不续的话蓝V标识会消失，之前设置的营销功能也会停用。续费同样是600元，流程比首次认证简单，基本秒过。

总结：材料齐全的话，从准备到通过大概三到五天。600块一年，对正经做生意的企业来说，划得来。

2026上半年最值得试的5个新AI工具，不是ChatGPT的套壳

Wed, 24 Jun 2026 08:07:27 +0800

AI工具市场现在基本上每天都有新品。大部分是ChatGPT的套壳，换个UI就出来卖钱。但2026年上半年确实出了几个真正有自己东西的工具，试用了一段时间，挑5个说说。

1. Cursor 2.0 — 代码编辑器里的AI

Cursor年初发了2.0版本，跟之前的体验完全不一样。它现在不只是代码补全，能读你整个项目结构，跨文件理解上下文。比如你在一个文件里改了API接口，它能自动找到所有引用这个接口的地方提示你更新。对全栈开发者来说，省下的时间和减少的bug不是一星半点。

免费档有2000次AI补全，付费20美元一个月。不便宜但值。

2. Granola — AI会议记录

不是录音转文字那么简单。Granola会判断会议中哪些是重点讨论、哪些是闲聊，生成的会议纪要有清晰的结构：议题、讨论、决策、待办事项。而且它能在会议进行中实时显示摘要，你走神了也能快速跟上。

支持Zoom、Google Meet、Teams。免费档每场会议最长30分钟，付费15美元无限。

3. Suno 4.0 — AI音乐生成

4.0版本的声音质量跳了一个大台阶。之前3.5版本的AI音乐仔细听还是有点电子感和机械感，4.0几乎能以假乱真。给几句歌词和风格描述，生成一首完整的歌，人声和伴奏质量都大幅提升。给视频做背景音乐或者做播客片头片的，比买版权音乐划算太多了。

免费档每天可以生成10首歌，付费10美元一个月500首。

4. Lovable — AI全栈应用生成

不是那种做个简单网页的工具。Lovable可以根据文字描述生成完整的全栈应用——前端、后端、数据库、认证、部署。描述越详细效果越好。我让它生成了一个任务管理工具，包含用户登录、看板视图、拖拽排序、数据统计，跑起来之后大部分功能确实能用。

适合快速验证想法，不适合做生产级产品。免费档可以创建3个项目。

5. HeyGen 3.0 — AI数字人视频

3.0版本新增了实时互动模式。你打字或者说话，屏幕上的数字人能实时回应，口型、表情、手势都对得上。做在线教育、产品演示、客服引导的人用这个效果特别明显。一个客户把产品介绍视频从录屏换成了数字人演示，转化率提升了22%。

这五个工具的共同点：都不是ChatGPT的皮。它们各自解决了一个具体问题，而且做得够深。

RAG是什么？2026年最接地气的解释：就是把说明书塞给AI看

Wed, 24 Jun 2026 08:07:17 +0800

如果你不是搞AI的，第一次听到RAG（检索增强生成）这个词大概率一头雾水。别担心，我尽量用人话讲清楚。

先讲一个场景

假设你是个客服，客户问：我的订单3782什么时候到？你没有背过所有订单信息，所以你需要去系统里查一下。查到结果：订单3782，顺丰单号SF123456，预计明天下午到。然后你把这个信息告诉客户。

RAG干的就是类似的事。AI大模型就像一个很聪明但记性不太好的客服。它训练的时候读过很多书和网页，但不知道你公司的具体订单。所以当用户问一个需要具体信息的问题时，RAG的做法是：先从你的知识库里检索相关内容（查订单），然后把这些内容塞给AI（告诉客服），AI再结合自己的语言能力生成回答（回复客户）。

为什么2026年大家都在聊RAG

因为纯靠大模型本身不够用了。GPT-4和DeepSeek-V3很厉害，但它们的数据有截止日期，不知道2026年发生的事。而且它们不知道你公司的内部数据——产品手册、客户记录、技术文档。

微调（fine-tuning）可以解决一部分问题，但成本高、周期长，而且每次数据更新都要重新训练。RAG不用训练，只需要更新知识库，几秒钟就能生效。

RAG是怎么工作的

第一步：把你要给AI看的资料（PDF、网页、文档）切成小段，转成向量存起来。向量你可以理解成一种数学表示，让计算机能判断两段文字的相似度。

第二步：用户提问时，系统在向量库里找到最相关的几段内容。

第三步：把找到的内容和用户的问题一起发给大模型，模型基于这些内容生成回答。

就三步，但每一步都有很多细节。切多大段合适？用什么向量模型？检索策略怎么设计？这些问题搞不好，RAG的效果就会很差。

几个实际在用的场景

企业内部知识库：把公司所有文档扔进去，员工用自然语言搜索。客服机器人：实时查询订单系统和FAQ库。法律文书分析：检索相关法规和判例辅助律师。代码助手：检索项目代码库回答开发者问题。

RAG不是银弹。如果你的资料很乱或者检索逻辑没做好，AI拿到的可能是无关内容，回答自然一塌糊涂。但做好了，它能让你花一份大模型的钱，干十份的活。