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最近突然感觉压力大起来了……AI 带来的变化，公司自己的资金、人才、技术的积累，以及可能得到的支持，这些都很好，但做不出好东西，就很不好了——充分体现了自己的能力上限……
做内容久了，发现发布时间根本没太大影响，最终都会均值回归，几个月后回头看，什么时间发的内容数据都差不多。最大的影响变量是内容本身。所以现在很少花时间揣摩发布时间，想发就发，大大减少决策压力。
❤1
看到一个很寒心的数据，月流量8w的网站，一分钱没挣着
图片中这个ai图片站，生图完全免费，没有进行任何商业化，流量90%来自印尼 剩下9%来自印度
然后站长在网站上挂了一个ko-fi的链接，结果一个请他喝咖啡☕️的人都没
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流量是钱，但是流量的来源国家很重要
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https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/links-crawlable?hl=zh-cn
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一年以前问@秋风_irwin 为什么链接跳转的方式中SEO友好最推荐Example
2. window.open("url", "_blank")
3. window.location.href = "new_url"
总感觉部分客户网站页面的Crawling非常费劲，新页面总是很久才被爬虫发现；因为没代码背景，所以始终搞不清问题在哪儿，毕竟从用户行为上，点击链接也能顺利跳转
前两天看AITDK的Links总算发现了，页面内能跳转的链接数和显示的链接数对不上，后者小很多，一问技术栈是location.href
好嘛，原来如此，都对上了；翻了谷歌的技术文档（见链接）确实不推荐JS based动态注入的跳转，因为可能无法抓取，就等于这条链接在谷歌眼里是不存在的
印象最深刻的是临末秋风还说了句，第三种是前端最喜欢写的
嗯，确实如此（看了一眼其他客户很多也用的这个）
除了传递页面权重外其他
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印象最深刻的是临末秋风还说了句，第三种是前端最喜欢写的
嗯，确实如此（看了一眼其他客户很多也用的这个）
除了传递页面权重外其他
前段时间发现谷歌开源了一个挺厉害的Python库LangExtract，简单说就是专门用来从各种杂乱无章的信息里，把你想要的结构化数据给"挖"出来。
说起这个，想起之前做项目时的一段血泪史。
那会儿我们要处理几百份用户上传的合同，听起来很简单吧？
就是把合同里的关键信息，比如谁和谁签的、地址在哪、联系方式、金额多少，这些东西提取出来，然后录入系统。
看似简单，实际做起来真的让人头大。
那些PDF、Word文档、图片里的内容完全没有规律可言，要把这些乱七八糟的文本转换成数据库里整整齐齐的数据，真的太难了。
当时我们试了各种办法：找外包公司人工录入（成本太高）、写正则表达式做匹配（稍微格式一变就完蛋）、考察第三方的合同识别服务（价格贵得离谱）。
整个过程简直是在各种坑里反复跳，因为合同格式千变万化，一个小小的表述差异就能让精心设计的规则彻底失效。
现在看到LangExtract，我的第一反应就是：这不就是我们当年做梦都想要的神器吗？
它最牛的地方在于解决了两个让人特别头疼的问题：
第一个是"找得准"
LangExtract提取出来的每个信息，都能准确告诉你它在原文的确切位置。比如它说合同甲方是"某某公司"，同时会标出这四个字在原文档第几页第几段的具体位置。这对需要人工复核的场景简直太友好了——审核员不用再像大海捞针一样翻找，直接就能验证信息的准确性。
第二个是"不瞎编"
用过大模型的朋友应该都知道，有时候让它总结内容，它会自己"脑补"一些原文没有的东西。写小说的时候这叫创意，但做数据提取的时候这就是灾难。
LangExtract通过让你自定义提取模板和提供示例，给AI套上了"紧箍咒"，确保它严格按照你的要求输出，不会随意发挥。
对于我们这些要解决实际业务问题的人来说，这意味着什么？
意味着你可以用很低的成本，快速搭建一套"文档数字化处理系统"。以前需要一个团队折腾好几个月的活儿，现在可能一个开发者花几天时间，调用LangExtract就能做出一个可用的版本。
这种效率提升，真的是质的飞跃。
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用过大模型的朋友应该都知道，有时候让它总结内容，它会自己"脑补"一些原文没有的东西。写小说的时候这叫创意，但做数据提取的时候这就是灾难。
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意味着你可以用很低的成本，快速搭建一套"文档数字化处理系统"。以前需要一个团队折腾好几个月的活儿，现在可能一个开发者花几天时间，调用LangExtract就能做出一个可用的版本。
这种效率提升，真的是质的飞跃。
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