《SEO是电子商务网站的立足之本》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
使用搜索引擎的用户，想要寻找的多半是信息，提供信息的那些网站，它们会极大幅度的依赖搜索引擎，典型的如电商网站...
废话不多说，看数据...
比价购物网站相对电商类型网站，是最具文章一开始提到的信息提供特征的，所以它们整个网站的表现情况受SEO流量影响最大...
因为一个人通过搜索引擎找到电商网站后，可能会成为那个网站的忠实用户，所以SEO流量长期占比，对于多数网站而言，要远高于即时流量的占比...
看那些流量数据的话，会发现，一个电商网站的SEO流量如果大跳水，网站整体流量会很快的跟着小跳水...
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雷军在小米投资者大会上透露，自己过去三年的确特别忙，按工作时间长度来算，大概在车上花了一半精力。造车是我人生创业的最后一战，绝对不能输。卢伟冰原本的Redmi品牌总经理由王腾接任。
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在城市的街头巷尾，我们常常能见到那种小巧玲珑的“老头乐”代步车，它们通常只能容纳一两人，最多不过四人。随着制造商的创意不断膨胀，老头乐家族迎来了新的成员——不仅有了超大号版本，甚至还推出了商务版的老头乐。从目前的情况来看，这一设想在短时间内难以实现。
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苹果公司向开发者推送了iOS17.5RC版本，这是iOS17.5正式版之前的最后一个版本。该版本最大变化是支持网页侧载应用，和上一版iOS17.4一样，网页侧载应用仅限于iPhone，并且只能在欧盟使用。用户观点不一，一方面，有人欢呼自由下载的到来；另一方面，也有人担忧这会破坏iPhone的安全标签，毕竟没有苹果审核的应用，安全性如何保证？
在科技浪潮的推动下，电子产品更新换代的速度愈发迅猛，MP3、DVD等昔日的热门产品已逐渐淡出人们的视线。下一个可能面临淘汰的电子产品又会是谁呢？电视是否真的会被淘汰需要我们进一步观察和思考。
·2022年全球人口每天发送3，300亿封电子邮件，根据Statista的预测，到2026年这一数字将增长17.8%。·CheckPoint软件技术公司的研究表明，过去30天内，62%的恶意文件通过电子邮件进行传播，其中PDF是最常见的格式，占比59%。这是所有企业都不可忽视的必修课。
怡宝矿泉水推出的全新透明包装成为了网友们热议的焦点。这一新颖的设计在社交媒体上迅速传播，引发了广泛关注。相信在不久的将来，我们会在更多地方看到这款新包装的怡宝矿泉水，为消费者带来更多惊喜。
B站官方发起了一项名为“AI故事创作大赛”的挑战赛，鼓励广大网友利用AI技术辅助生成具有大型纪录片风格的短视频。这一活动迅速吸引了大量网友的参与和关注。我们有理由相信，AI技术将在未来的创意产业中扮演越来越重要的角色，为人类带来更多惊喜和创新。
MarkLLM是一个开源工具包，旨在促进大型语言模型(Large Language Models, LLM)中水印技术的研究和应用。随着LLM的广泛使用，确保机器生成文本的真实性和来源变得至关重要。MarkLLM通过提供一个统一的、可扩展的平台，简化了水印技术的访问、理解和评估。它支持多种水印算法，包括KGW家族和EXP家族的算法，并提供了可视化工具和评估模块，帮助研究人员和开发者评估水印技术的可检测性、稳健性和对文本质量的影响。
Explore Careers是一个开源的职业探索平台，它利用人工智能技术帮助用户在几秒钟内基于他们的技能和兴趣来探索合适的职业。这个平台完全免费，并且鼓励用户探索替代职业，以找到最适合自己的职业道路。
Falcon 2 是一款具有创新功能的生成式 AI 模型，为我们创造了一种充满可能性的未来路径，只有想象力才是限制。Falcon 2 采用开源许可证，具备多语言和多模态的能力，其中独特的图像到文本转换功能标志着 AI 创新的重大进展。
混阅是一个利用先进的LLM技术，将中文网页文章转换为中英混合文章的阅读工具。它强调在真实语境中理解和运用单词，帮助用户在阅读中文的同时，提升英语词汇量，实现渐进式和可持续的词汇增长。混阅的设计灵感来源于大语言模型的工作原理，保留了充足的中文上下文，使用户能够在阅读时轻松预测和理解英文单词的含义。
ElevenLabs Audio Native 是一款自动化的嵌入式语音播放器，它可以为任何文章、博客或新闻简报自动生成类人声旁白。它具有可定制性、易于设置，并有助于提高读者参与度，同时使内容对全球的读者和听众更加易于访问。
Grounding DINO 1.5是由IDEA Research开发，旨在推进开放世界目标检测技术边界的高级模型系列。该系列包含两个模型：Grounding DINO 1.5 Pro和Grounding DINO 1.5 Edge，分别针对广泛的应用场景和边缘计算场景进行了优化。
Model Explorer 是 Google 开发的一个用于机器学习模型的图可视化工具，它专注于以直观的层次格式可视化大型图，同时也适用于小型模型。该工具特别有助于简化大型模型在设备端平台的部署过程，通过可视化转换、量化和优化数据。Model Explorer 结合了3D游戏和动画制作中使用的图形技术，如实例化渲染和多通道有符号距离场（MSDF），并将其适应于机器学习图渲染。它支持多种图格式，包括 JAX、PyTorch、TensorFlow 和 TensorFlow Lite 使用的格式。Model Explorer 通过层次化视图和导航复杂结构的能力，使得大型模型更易于理解。
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