聊聊本周的收获

这周的状态并不是很好，主要还是想要做的事情有点多，一时完成不了就会莫名焦虑。那今天重点复盘下本周正在做的两件事吧，其一是程序化 SEO，其二便是流程的自动化了。

在说程序化 SEO 之前，还是先看一张图片。

上面这个网站里的内容，其格式都是固定的，且全部采用程序自动生成。其实具体的操作逻辑很简单，先找到一个数据源，然后设计一套内容展示模板，再将数据源里面的所有数据全部生成成相应内容，最后请求搜索引擎收录。

当然这种程序化 SEO 的难点就在于找到那些低竞争的数据源，一旦这个点解决了，其余的部分就都很简单了。比如根据数据源生成内容以便快速抢占长尾关键词的流量，又比如让搜索引擎一下子收录那么多同质化比较严重的页面，等等等。

光说不练假把式，所以这周干脆动手搭建了一个这样的站点，来实践下之前学习的理论知识。至于数据从哪里来，这里暂时先卖个关子吧，后面等有一点数据反馈了再来分享。

但是在我实操的过程中，你会发现整个程序化 SEO 的过程，重复且繁琐的工作内容太多了。比如数据的清洗就很繁琐，根据模板生成内容也比较繁琐，这就不可避免的要面临一个问题，如何提升效率？

假如你把目标定的比较低，一个这样的网站每月赚 10 美金广告费吧，那想每个月稳定 10000 美金的被动收入，就得需要运营 100 个这样的站点。

如果还是采用人工运营的方式，那整个人真的得崩溃。所以这便牵涉到本周在做的第二件事了，半自动化的流程设计（毕竟全自动不现实）。主要涉及到的点就是爬虫爬取数据，Pandas 进行数据清洗与整理，Python 生成模板化内容，以及最后的上传自动化。

既然是程序化 SEO，也就一定程度表明这个过程中的所有步骤，都是可以做出完善的 SOP。然后可以再根据 SOP 中的流程细节设计出相应的自动化操作流程，以降低对运营的要求，真正做到降本增效。

打个很简单的比方，今天有小伙伴跟我聊如何批量将亚马逊的商品信息批量上传到独立站，问我有没有什么高效的方案。

其实这种需求真的不难，而且实现起来可以说是零成本。比如可以使用相关爬虫将亚马逊的商品信息爬下来，注意只收集那些我们需要的信息。将相关信息抓取下来之后，就涉及到数据清洗了。清洗数据这个部分，如果你能熟练掌握 Excel 的话，完全可以使用这款软件来辅助我们进行数据清洗。

稍微难一点的就是图片的处理了，如果你只想原图不做任何修改直接上传，那很简单。难点在于如果想要对图片进行尺寸处理，或者是内容的优化，那就需要使用 AI 工具进行一定处理了。

等这些原始素材处理完后，便可以拼装信息上传产品了。比如像 WooCommerce 这样的软件就提供了商品的批量上传，那我需要做的就是将上传信息整理好便可以了。即便不提供批量上传的功能，使用一些自动化技术（比如 RPA，Selenium）也能很快解决这部分需求。

所以简单总结一下，爬虫抓取数据，经过清洗后按照我们想要的格式输出，并使用自动化技术帮我们节省人力，过程中贯穿 AI 工具的使用。

这便是我在做的，且效果还不错。