闫宝龙

我最早带账户那一年，做过一份二十多列的日报。数据很全，客户不看，我自己也不太看。后来砍到六个数，反而每天都能发现问题。报表的作用是让人做决定，不是让人安心。这篇讲我怎么分工：日报负责预警，周报负责定方向。先分清两件事：发现异常和判断方向日报的时间颗粒度是一天，样本太小，看不出趋势，它只能回答“今天有没有出问题”。周报的样本量够，能看出一周内动作带来的变化。它回答的是“我们该往哪走”。混在一起的后果用日报做趋势判断，容易被单日波动带偏，今天降价明天加价，账户一直在抖。用周报做异常预警，问题会拖一周才被发现，预算早就烧完了。两种报表的字段设计，出发点完全不同。日报：只看五六个核心数我现在的日报固定六栏，多一栏都不加。看的人三分钟能看完。这六个数分别看什么消费：跟昨日和昨日同期比，看是否偏离计划点

做SEM这些年，我见过太多把预算浪费在落地页上的账户。不是工具不好，是页面本身没想清楚。工具能帮你十分钟上线一个页面，但帮不了你回答“客户为什么要在这一页留下电话”。要素比工具重要，顺序是先想清要素，再挑工具。高转化页面到底靠什么我判断一个落地页行不行，一般先看三件事：首屏说没说清做什么、信任证据够不够、行动指令清不清楚。首屏只干一件事首屏要让访客三秒内知道你是干什么的、能解决什么问题。标题、一句说明、一个按钮就够。信息堆满首屏的页面，转化通常都不好。信任证据要具体客户名、真实案例、服务过的数量、资质证书，这些比一句“行业领先”有用得多。能写数字就别写形容词。具体的证据才叫证据。自己写代码搭页面用HTML加一点脚本自己写，或者用轻量的静态页面托管。灵活度最高。适合谁适合有技术、页面逻

关键词调研这件事，工具不是关键，顺序才是。顺序对了，三个免费工具就能跑出一条完整链路。我带的实习生入职头一周就要练这套流程，练完基本能自己出一份选题表。先提醒一句：工具给的是线索，判断还得自己做。先搞清楚调研要回答什么问题很多人一打开工具就开始拉词，拉了几百个，最后不知道用哪个。我一般先问三个问题：客户在搜什么、他们在哪个阶段搜、这些词能不能对应到一个页面。调研的产出应该是什么一份分层的关键词表，带意图标注一份落地页选题清单，带优先级一份疑问词清单，用来做内容储备有了这三样，调研才算做完。百度指数看需求和人群百度指数我用来做初筛判断，主要看趋势、地域和人群。免费账号能看基础数据，够做趋势判断。输入什么输入你的行业核心词，一到三个就够。词太大就把范围收窄，比如加地域或场景。看什么先看趋势曲线。

经常有企业问我，做SEO是不是得先买一堆工具。我的答案一直是：先把免费的那几个用透。免费的局限很明显，但对大多数中小企业来说，免费版的深度足够支撑前一年的工作。下面这十个我按使用频率大概排了个序，每个都说清楚边界。看站点健康：搜索资源平台和站长工具这两类是我每天都会打开的东西，主要看收录和抓取有没有异常。百度搜索资源平台用来提交站点、看索引量、查抓取异常、看移动适配情况。免费版对百度系是最权威的。局限是数据更新有延迟，索引量波动别一惊一乍。趋势比单日数字重要。站长工具类平台常见的是站长之家和爱站，用来快速看权重、收录、外链概况。做个初筛很方便。但它们的数字是估算，不同平台之间能差出一大截。别拿它做汇报里的硬指标。看搜索表现：GoogleSearchConsole做外贸或者有多语言站的

做GEO这段时间，被问得最多的问题是：有没有像排名工具那样，能盯住AI搜索表现的东西。我的回答通常是：有，但没有你想的那么准。AI搜索的监测天生是抽样，不是普查。先把这件事想明白，再去选工具，能少走很多弯路。AI搜索监测为什么比传统排名难传统SEO你查一个词，排名位置是相对固定的，同一时间不同人查，结果大差不差。AI搜索不一样。同一个问题，不同账号、不同地点、不同时间问，答案可能都不一样。三个绕不开的难点答案个性化：模型会结合历史对话和上下文组织语言没有后台：没有哪个平台会给品牌方开放“谁被引用了几次”答案会变：同一个问题隔一周再问，引用来源可能换了一批所以我一直跟客户讲，监测的目标不是拿到精确排名，而是掌握趋势和概率。批量提问与结果留存这类工具做的事很直接：把一批问题定时

我这十几年做SEM，工具换过好几轮，但留在手里的其实不多。原因很朴素：大多数工具只能帮你省时间，帮不了你做判断。这篇我按自己真实的工作流来讲，从选词一直讲到数据分析。每一组我会说清它解决什么问题，也会说它的边界在哪。先给个前提：工具是放大镜，不是脑子。用得好能多留出时间想策略，用不好就是每天在后台里刷数字。选词与拓词：先把需求摸清楚再谈出价选词是整个账户的地基。我一般不会一上来就打开关键词规划类工具拉一堆词出来，而是先手写。我会拿一张纸，把客户的产品、客户常问的问题、同行在卖的卖点全列一遍。这一步不靠工具，靠对行业的理解。关键词规划类工具怎么用手写完再进工具验证，主要看三件事：搜索量量级、商业意图强弱、同义变体多少。百度推广后台自带的关键词规划功能对百度系最直接，但它的量级是区间值，别拿小

上个月有位老板跟我算账，说今年投了四个渠道，每个都试了，感觉哪个都不太行。我看了他的后台数据，问题不在渠道，在分配方式。每个渠道的钱都太少，少到根本判断不出好坏。这是我做代运营十几年见得最多的一种浪费，而且它藏得很深，因为账面看起来“很全面”。先算一笔最朴素的账假设一家企业月预算三万，平均分给四个渠道，每个渠道七千五。按制造业常见的单次点击成本，假设一次点击八到十五元，一个渠道一个月大约五百到九百次点击。这还是点击，不是有效咨询。假设咨询转化率两个点，一个渠道一个月可能只有十几条询盘。样本量不够，结论就不成立十几条询盘里，成交可能是一条，也可能是零条。零条不代表渠道差，只代表样本太少。我常说一句话：用三十条数据下结论是赌博，用三百条数据下结论才叫判断。分散投入最要命的地

我每年都会碰到几位制造业老板，问法几乎一样：现在到底是投百度还是做抖音？这个问题我没法一句话回答，因为它问错了。该问的是：你的客户在决定买你之前，会走哪几步。渠道不是先选的，是跟着客户的采购路径倒推出来的。路径清楚，答案自己会浮出来。制造业采购最容易被忽略的四个特点消费品是一分钟冲动，工业品是三个月纠结。这两种生意放在同一套渠道逻辑里讨论，必然错位。我把制造业采购拆成四个特征，每个特征对应一种渠道偏好。决策链长，参与人多一台设备从提出需求到签合同，通常要经过使用者、工艺、采购、财务、老板。五个人里只要有一个不同意，单子就停。这意味着你需要影响的不只是搜索的人，还有他背后那几个没在搜索的人。参数比选，越比越细工业品买家会对着型号、精度、产能、能耗一项项对。这类人几乎一定会

这两年每次开会，都有人问我同一句：百度是不是不行了。我的回答一直是：份额在变，但你的客户有没有走，是另一回事。把这两件事混在一起，很容易做出错误决定。所以我想把结构拆开讲。份额下跌，跌的是什么先承认事实。百度在整体搜索市场里的占比，这些年确实在下降，这是公开可查的趋势。但要看跌的那部分是什么。很大一块是被短视频、社交平台、垂直App分流出去的泛需求。比如想看菜谱、找附近店、刷资讯，这些行为本来就越来越少走网页搜索。这在哪个搜索平台都一样。而带明确商业意图的查询，比如“XX设备多少钱”“XX认证怎么办”，我看到的流失要小得多。还有一个被忽略的分流站内搜索也在分流。客户直接去电商平台、去行业垂直站、去内容社区里搜，这些流量本来就不计入网页搜索。所以单看一个平台的份额，容易高

前几年客户跟我说的最多的一句是：帮我把量做起来。今年开始，问法变了，变成“怎么把老客户做深”。这个变化不是偶然。当获客成本一年比一年高，靠不断买量的模式就走到了尽头。我把它叫从流量思维转向留量思维。这不是新概念，但在B2B里，它落地的方式和C端很不一样。两种思维的根本差别流量思维的逻辑是：花钱买来注意力，转化一次，结束。下一次再花钱。留量思维的逻辑是：一次接触留下的东西，下次还能用，能用很多次。前者是消费，后者是投资。这个比喻我用了很多年，客户一听就懂。注意，留量不是不买流量，而是买来的流量要留下点什么。什么都不留，钱就真的只是一次性支出。流量思维在B2B里为什么撑不住B2B和B2C有个关键差别：决策链长。一个采购决定，常常要经过使用部门、技术、采购、财务、老板。

“80%的企业网络营销都是白花钱”，这话我在饭局上听过好几次。说实话，这个数字没有出处。但我不急着反驳它。因为这个夸张说法背后，确实对应着一批真实的白花钱。我做了十几年，见过的账户没有一千也有几百。白花钱的情况，几乎都能归到几个结构性问题。先说清：80%是个情绪数字没有哪家机构真做过这样的全面统计。就算做过，怎么算“白花”也说不清。投了没成交算白花吗？那获客本来就有转化率。投了没人看算白花吗？那品牌曝光怎么算。我认为更准确的说法是：大部分企业的营销投入，没有形成可追踪的闭环。没有闭环，你就不知道哪笔钱有效。不知道，就只能凭感觉判断，感觉往往会误伤有效的那部分。问题一：没有目标定义这是最常见的。老板说要做网络营销，问他要什么，回答是“多点客户”。多点是多少，什么算客户

上个月一个客户问我，现在客户都在AI里找答案，官网是不是可以不做了。我的回答很直接：不但要做，而且比以前更要紧，只是它的角色变了。过去官网是展示厅，摆几张图、写几段企业文化。现在它得是一个能被引用、能被验证、能被承接的事实库。官网的角色为什么变了以前客户看官网，是看这家公司像不像样。现在客户看官网，是核对AI给的答案对不对。AI的答案常常是概括性的，客户心里会打鼓。他会回到官网找具体的东西：参数在哪、案例是谁、流程几步。官网现在是那个“能拿证据说话”的地方。没有它，客户就没法完成最后一步确认。换句话说，官网从门面变成了底稿。门面可以糊弄，底稿糊弄不了。AI时代官网的四个作用我把官网的作用重新排了一下序，跟十年前完全不同。第一，做被引用的信源AI回答问题时会挑那些表