作为 Google 的重度用户,这是我在过去几年每天的使用体验中发现和总结的,在英文网络世界中最常见,也最有效的 3 种通过特定的信息收集模式进行创收的方式。
首先需要明确的是,这里讨论的,并不是那些浪费用户时间的,堆积无效信息垃圾的邪恶手段。而是通过选题和技术手段,确确实实把一类本来无序的信息变得更加有序,从而产生更大的价值。Google 的搜索引擎本身就是这样的一种模式。
大部分成熟的、大型的、生产消费品的欧美公司,都会在每年的固定时间发布一款新产品。比如 Apple 的 macOS 和 iPhone,Activision 的 Call of Duty 新作,TaylorMade 的新高尔夫球杆,BMW 的新车等等。
这类会在未来的某个时间点发布的新产品,会有数百万乃至数千万的人报以强烈的期待。因此产生的搜索流量也就相当可观。
于是就有这样的一类文章,做法是把关于某个未正式上市产品的所有信息收集到一起,然后用“ Things we know so far about ”这样的标题。比如这里有两个关于 Surface Book 3 的例子,也是目前( 2018 年 5 月 1 日)当你在 Google 里搜索 Surface Book 3 时会出现在最前面的结果:
https://www.t3.com/features/surface-book-3
https://www.techradar.com/news/surface-book-3
文章中会出现一些特定的词组,比如:
这类词组都会在产品正式上线之前捕获大量的搜索流量。
这是一种在网站和 YouTube 里都特别常见但也很有效的方式。比如:
为什么人们会爱看这类的文章或者视频呢?这是我推测的几个原因:
当你决定要买一件东西时,你心中可能还有另外一个备选选项,于是你就会在搜索引擎中使用“ A vs B ”这样的方式来试图比较两个产品之间的差异。
因为这样的需求是如此普遍,除了大量的网站在做这样的内容之外,甚至 Google 自己就会提供这样的快速结果。比如这是当你在 Google 里输入“ iPhone X vs iPhone 8 ”时会看到的:
上面的这个表格会直接显示在 Google 的搜索结果最顶端。而不需要跳转到任何其他网站。如果不是因为搜索量太过于巨大,想必 Google 也不至于专门去做这样的优化。
而另外一类,就是任意两个关键词之间的排列组合,比如这里的一个例子:
http://gpu.userbenchmark.com/Compare/Nvidia-GTX-1060-6GB-vs-AMD-RX-580/3639vs3923
这个页面比较了 GeForce GTX 1060 和 AMD RX 580 这两个在性能和价格上都非常接近的产品。而越是接近的产品,用户在购买的时候也就越纠结,从而也就会产生越多的搜索流量。而这个网站支持让你比较任意两种 GPU 或者其他硬件之间的差异。
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