文章分享了作者作为出海SaaS开发者的经验，讲述了如何通过模仿和创新开发AI应用，重点介绍了SEO关键词研究方法和工具使用（SimilarWeb、Google Trends）。作者强调快速搭建网站的重要性，分享了变现策略（Google AdSense、Adsterra等），并指出AI站和游戏站是当前机会点。文章认为，在这个行业中，快速试错和积累经验比单纯优化SEO更为重要，建议平时多练习建站以提高效率和成功率。
性格单纯的人比较多，商业是商业，产品是产品。为什么腾讯喜欢模仿，因为模仿能少走弯路。
此为 腾讯 最新对标的 谷歌 的 notebookLM ，是不是很像？
我是一个做出海 SaaS 的，每天所作的事 60%，和腾讯差不多，都是到处模仿和复制，做别人现成的需求，然后在一些巧合中进行「创新」，最终完成我的产品。
不过我做的应用都比较小，都是 AI Agent 大量辅助生成的（所以维护性存疑，我也不敢做太大，能跑动就行）。
为什么现在AI这么火，真正落地的AI应用少之又少？很简单，因为需求不存在！只要需求存在，很快就会有落地的 AI 应用。
其实，在我们行业，肯定不能完全靠「模仿」这套打法（虽然也是主要打法），起码得有点自行寻找商机的能力，尤其是 SEO。下面我进行一些简单分享。
找词
通常的 SEO 寻找未被大量竞争、容易竞争的高搜索量关键词、有潜力的新词的途径，是到处逛帖子，各种社交平台、github、新闻… 我更喜欢找新词（见效快，碰上好运气，拿到个好词，还能长期拿流量），但其实这种方式效率很低，容易跑神。
比如如果是关注新 AI 模型，下面几个 推特 博主很值得闲着没事干逛逛：
https://x.com/_akhalighttps://x.com/AlWarperhttps://x.com/artificialguybrhttps://x.com/_deepfates https://x.com/DreamStarter_1https://x.com/javilopenhttps://x.com/fofrAihttps://x.com/op7418https://x.com/imxiaohu或者是在 Google trends 上时不时搜索一些大词，比如 ai maker、ai creator、ai generator，然后在下面的相关词汇里就很容易发现竞争力性价比很高的宝贝，发现疑似品，再加双引号进行更详细精准定位。
以前我是那样，不过现在我开摆了，花钱买了 similarweb 套餐（如果你只是想试试这个行业，可以免费使用 7 天，一般足够了，付费套餐都是职业选手才买的，还挺昂贵），然后配合 Google trends ，看着差不多就直接上。
怎么配合 similarweb 呢？只需要打开内部的 【关键词研究】【着陆页】，输入我们倾向于参考的相关论坛、社区网址（比如游戏业，可以试试 CrazyGames），就能一下子找到这个站点内部流量上涨的页面。
然后我们找到最近上线的，自行提取出新词，逐一放到 Google trends 里分析。
像 worldguessr 这种，就属于很优质的新词。 11 月 4 号的日搜索量，能达到 5000 左右！
大家只要好好做这个词（新词嘛，配套页面还比较少）的周边网站，分门罗列，专业一点，那么就能拿到很多关键词搜索量，很多流量，这个是一个基础操作。
（域名只推荐 com 和 ai，虽然谷歌嘴上说不歧视小众域名，但… 实际上多多少少在收录上差距明显巨大）
下面就是上站了，去我之前分享过的很多站点里，选一个漂亮的 next.js 模板，让 claude code 改造一下，就可以上站了。
之后 提交到 Google search console （GSC），然后加上 谷歌统计，在 GSC 后台里重点关注那些【展示量多】但【排名靠后】的词，之后针对其，增加落地页，这种打法非常性价比高。
变现
比较好的广告曝光站，其广告平台，肯定是 Google adsense ，但你知道，大部分情况下，我们都无法在短时间内申请到资质，所以需要过渡期，早期的流量能吃点，就吃点。
下面推荐 2 个平台：
adsterra, 这个只能手动添加广告，但是展示不是很稳定。可以提现到 PayPal 香港账户。
monetag ，这个很容易审核通过，收益也很棒，但是比较影响用户体验。
（谷歌 ads 技巧：有流量后，第一周先挂 adsterra 和 monetag，等 GSC 有一周的稳定流量后再去申请谷歌广告）
我更建议，都搞下来，然后 全部都使用不同的位置和页面，测试一下收益，哪个收益最多就选哪个。
对于新手来讲，由于流程陌生，前 10 个站可能都失败。
我认为平时应该多练习建新站，而不是 SEO 。前者的构建速度和经验是最重要的，看着一个漂漂亮亮的新网站上线，本身就是成就感，后者反而也就那点东西，对于新手老手，也都有赌运气的成分，但是老手不一样的是，他们手里有很多的外链，包括老站。如果你多建站的话，那些老站有时也会祝你一臂之力。（千万不要忘了，github 是性价比最高的外链）
记住，在本行业，新站上线速度其实是非常重要的，你一月试错 4 次，人家一月试错 40 次，你拿什么跟人家比？
AI 站与游戏站
之前两年，我做了 60 多个 AI 站，活下来的有 7 个，真正实现丰厚盈利的有 2 个，性价比非常高。但是大厂的能力很高，现在 AI 站竞争略有激烈。但是现在又有了新机会，就是游戏站。
现在我们行业内做游戏内容站 + 广告曝光收益的很多。我认为这是因为现在世界游戏行业莫名其妙好了起来，而 AI 建站又容易。
像上面那样，当找到关键词后，一定要当前买域名、当天搭建、当天上线，不要犹豫！
为了能让上面这个过程更顺畅，那只有平时多搭建，多积累手感、甚至有自己的「万能模版」。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
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✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
