AI 时代的 SEO 新打法：程序化不是内容农场，垂直模型才是机会

今天参加了子木的“Web工具站出海是如何做SEO的”线下分享（由生财有术主办），作为一个正在摸索 SEO 的独立产品开发，这次分享给我带来了很多增量的知识。

子木（常称呼二哥）是我在 SEO 领域非常佩服的实战派，他的分享不是那种理论堆砌，而是真刀真枪打出来的经验。

这次分享最大的收获，是彻底颠覆了我对程序化 SEO 的理解——它不是 AI 内容农场，而是规模化的信息增量。另外，子木提到的垂直模型机会，让我看到了 AI 时代 SEO 的新方向。

文章最后有核心笔记内容的思维导图，加上更多的学习资料链接。

SEO 的本质：交付，而不是流量

很多人做 SEO，盯着的是流量数字，但子木开场就强调了一个核心观点：SEO 的本质是交付，而不是流量。

一个词可以总结这个过程——“Last Click”：用户搜索→点击你的页面→解决问题，不再返回搜索结果页，这才是完整的交付闭环。

子木用了一个很形象的比喻：用户带着搜索意图来到你的页面，如果你没解决他的问题，他会返回搜索结果页（这就是 Pogo-sticking），继续点第三、第四个结果；Google 会精准追踪到这个行为，然后判定——你的页面没用😞。

Google 拥有极高的浏览器和搜索市占率，能看到用户的完整行为路径。 如果用户在第四个结果停留了、不再返回，那第四名就是真正完成了“交付”，排名自然会上升。

这对工具类 SEO 尤其重要，很多人做工具站，写一堆文字介绍，但工具本身做得不好用，用户点进来试了一下发现不行，立刻跳出——这种页面即使短期有排名，长期也会掉下来。

核心原则就一句话：围绕搜索意图，让页面把事做完。

信息增量 > 字数：内容的真正竞争力

另一个被反复强调的点是：内容排名的关键不在于字数，而在于信息增量。

子木的策略很简单：打开 SERP（搜索结果页）前几名，分析它们的内容，然后：

• 策略 A：别人有的我有（基础分）

• 策略 B：别人没有的我也有（加分项）

这个“加分项”可以是：

• 更详细的数据对比

• 更清晰的可视化图表

• 更好用的工具

• 独家的案例或观点

同时，内容形式必须匹配搜索意图：

• 信息意图（Informational）：用户在学知识、找信息做判断，给教程或详细文章

• 导航意图（Navigational）：用户想找特定的网站或品牌（如“YouTube login”、“Canva”），应提供品牌官网或登录页面

• 交易意图（Transactional）：用户想用工具或买东西，直接给工具或购买链接

• 商业意图（Commercial）：用户在做购买决策，给测评列表或对比

判断方法很直接：在 Google 搜索关键词，看 SERP 展现的是什么形式，你就做什么形式。

这点在我之前的实践中也深有体会，很多时候不是内容不够好，而是形式不对——用户想要工具你给文章，用户想要教程你给工具，怎么可能排上去？

关键词挖掘：找软柿子捏

关键词挖掘，子木分享了一个非常实用的循环策略：

1. 找到一个种子关键词（Seed Keyword）

2. 找到排名前列但权重（DR）较低的“种子站”（Seed Site）

3. 分析该站点的所有关键词，挖出更多低竞争机会

4. 通过新词再找新站，无限循环

核心逻辑：重点寻找那些 DR 低但流量不错的站点。 这证明相关关键词竞争不激烈，你可以轻松复制并超越。

竞争度判断也有一套清晰的方法：

看 SERP 前几名的 DR 值，如果全是 DR 80+的大站（如 Adobe、Canva），直接放弃。如果有 DR 30-50 的小站也能排前面，那就是机会。

同时要判断需求的稳定性——是一次性热点还是长期需求？这决定了你的投入策略（比如你可以把关键词里的 ai 去掉，看看最近 20 个月的搜索情况）。

子木提到一个有趣的观点：回想去年 wan、nano 这些模型刚出来的时候，如果你做了，现在还能赚钱吗？答案是能。所以不要总想着找“永久性机会”，有逻辑、有时间窗口的项目，该上就上。

外链建设：精准流量 > 权威性

外链这块，子木的策略和传统思路有很大不同。

核心公式：精准 Referral 流量 > 权威度（DR） ≈ 相关性

一个 DR 只有 30 但有真实用户访问和点击的网站，比一个 DR 80 但毫无流量的“僵尸站”给的外链更有价值。

实操策略（Best of 列表）：

1. 寻找所在行业的博客或垂直媒体

2. 撰写客座文章（Guest Post），主题如“Best AI Tools for 2026”

3. 关键操作：将自己的产品排在第一位，后面列出知名竞对（如 Adobe）

4. 这样文章本身能获得关键词排名，带来的流量既精准又有转化，同时也是高质量外链

这个策略的妙处在于：你不只是买了一个链接，而是买了一个“入口”，文章排上名了，会持续带来精准流量。

P.S. 这些高质量的文章购买渠道，可以在 Absy 网站找到。

程序化 SEO：不是内容农场，是规模化信息增量

很多人一听程序化 SEO，就想到 AI 批量生成内容、内容农场。但子木明确指出：这不是程序化 SEO！

子木先展示了一个失败案例——流量不增反降，原因是什么？因为只是用 AI 批量生成了大量低质量内容，Google 直接识别并惩罚了。

真正的 pSEO 是什么？

其本质是规模化信息增量，而不是 AI 内容农场。

看一个成功案例：

一年增长 2080 万美元的流量价值，怎么做到的？

这个网站的案例就值得深入研究，去看看那些分类页面、子页面，就能看到他们提供的都是真正有增量价值的信息，这才是真正的 pSEO。

程序化 SEO 就是围绕 {topic} 关键词簇，通过模板化页面结构，批量生成高质量、有独特信息增量的页面。

核心是找到可以“规模化”的主题关键词簇：

比如“场景 + 工具类型”的组合，或者“地点 + 服务”的组合。这些蓝海长尾词，搜索量不大但竞争低，批量做起来就是规模化流量。

然后是内容分段和自动化 H1 设计：

确定页面模板，哪些部分是变量（如场景、工具类型），哪些部分是固定结构，然后通过 CMS 工程化实现批量生成。同时也要判断，有些网站本身就是不适合 pSEO 的，行业里就没有那么多子页面内容可以去做。

关键是把这个流程工程化，变成一条流水线。 技术实现批量生成，但每个页面的内容都是有独特价值的，而不是简单的 AI 填充。

技术上无头 CMS 很好用，子木现在主要用 Payload 代替了之前的 Strapi，而我自己近期也在用 Strapi 帮客户做产品，后面有机会尝试做到自己的网站上做 pSEO 试试。

更多 pSEO 案例：

• pollo.ai：功能模板 × 场景组合

• 其他案例展示了不同的组合策略

最后总结：

pSEO = 模板设计 × 结构化内容创作规划 × 自动化

不是程序化 AI 内容农场，不是“伪原创”，而是真正的规模化信息增量。

垂直模型：AI 时代的新机会

子木特别强调的一个点，是垂直领域模型带来的新机会。

现在泛娱乐的 AI 工具（如各种 AI 绘画）已经很卷了。真正的机会在哪里？

法律、医疗、出版等垂直行业的 AI 模型应用。

为什么？因为这些领域的模型能力在快速提升，会衍生出新的用户搜索场景，比如 AI 法律文书生成，虽然门槛高，但属于深耕业务，不是简单的“套壳”。

这个观点让我想起之前《英文 SEO 年终分享学习笔记②》中提到的：“在 AI 时代，90% 的技能会归零，但剩下 10% 的技能会放大千倍。” 垂直领域的专业能力，就是那 10%。

时间窗口判断也很重要：

• 一次性热点（如某位名人的 AI 换脸）：爆发快，死得快，适合做短平快项目

• 长期需求（如 PDF 转换、法律咨询）：生命周期长，值得重投入

监控新机会的方法：关注 Product Hunt 的日榜/月榜，以及“最近 24 小时发布”的 AI 产品。寻找那些并未被大厂垄断的“蓝海”需求。

不要只盯着泛娱乐，要通过模型能力的提升去预判新的用户搜索场景。