02 youtube是什么職業類別分類及行業(人工智能，機器學習與深度學習，到底是什么關系)

當時谷歌關鍵詞規劃大師還是免費的，不開通充值谷歌競價賬號也可以。

這個工具最大優點是：它是所有其他谷歌關鍵詞工具的源頭/數據庫，數據最精準，其他免費/付費關鍵詞工具的關鍵詞大部分是從這里調出來的。

比如說Keywords Everywhere這個關鍵詞工具的搜索量和CPC就是和谷歌關鍵詞規劃師保持一致的，這個工具接下來會分享。

No.3

Keywords Everywhere

Keywords Everywhere是我在2016年發現的第三款谷歌SEO關鍵詞工具。為了安裝它的chrome瀏覽器插件，我倒騰了差不多一個小時。

Keywords Everywhere這個工具最大優點是：它可以在谷歌瀏覽器搜索框顯示你搜索的關鍵詞在全球的月搜索量和CPC廣告費用，不用登陸谷歌關鍵詞規劃師后臺。

你可以直接在瀏覽器端口看到關鍵詞搜索量和CPC，以及衍生的同類關鍵詞。

然后你就可以判斷這個關鍵詞值不值得做谷歌廣告，比如說月搜索量20以下，就不太建議投放廣告了。這種搜索量很小的關鍵詞，適合寫博客，然后把長尾關鍵詞做到谷歌首頁，慢慢帶動網站權重。

如何判斷值不值得做SEO優化？比如說月搜索量50000以上，就不太建議做SEO排名了，因為競爭度太大，沒有幾個月時間，排名根本做不上去。像這種搜索量很大的關鍵詞，建議直接上谷歌廣告。

Keywords Everywhere這個關鍵詞工具2019年10月開始收費，有多種貨幣計算方式。基礎套餐搜索量10W次，可以滿足絕大部分人的搜索需求了。

Jack的暖心小建議：

付款時候建議用10美金支付，最好用雙幣信用卡，這樣子快一些，可以馬上使用付費功能。

也支持用人民幣付款，人民幣是用支付寶付款的。但人民幣付款有兩個缺點：

第一，如果用人民幣付款要75RMB，那么會多出將近5RMB。

第二，人民幣付款那邊不一定收的到，需要聯系客服，比較費時間。有些朋友用人民幣付款，扣款成功，那邊沒收到，最后還是用雙幣信用卡付款的。

只要你的API驗證碼是一致的，那么這個關鍵詞插件可以同時支持谷歌和火狐瀏覽器，也支持跨設備使用。

跨設備使用的好處就是節約成本。比如你購買后，可以在公司電腦安裝谷歌和火狐瀏覽器插件，自己筆記本電腦安裝谷歌火狐瀏覽器插件，這樣使用效率最高。

No.4

Answer the Public

這個谷歌關鍵詞工具是我在2017年開始接觸的，這個工具最大特點就是生成長尾詞的問答，特別適合做B2B的外貿公司去寫博客。

比如說：

How to import LED display from China?

What is led display? The types of LED display?

How to choose a reliable LED display manufacturer?

The difference between indoor and outdoor LED display?

……

這個工具主要是根據5W1H（What/Who/When/Where/Why/How）來衍生很多長尾關鍵詞相關的子話題，是個非常好的話題生成工具(topic generator)。

它提供的長尾關鍵詞子話題可以直接跳轉到谷歌展示頁面去搜索，可以很方便地幫助我們來做話題調研，特別是文案創作的規劃。

有些公司想外包國外寫手幫寫文章，其實主要寫的還是網站博客，只有少部分是專門寫affiliate聯盟文章。

其實國外寫手對你的產品不熟悉，對你的行業也不熟悉，他熟悉的只是寫作本身，只是怎么用地道的英語展示你的產品信息而已。

所以我們管理寫手時，是需要給他們寫作框架的。比如說一個星期寫2篇，5個寫手，一個星期就寫10篇文章，這10篇文章寫好之后，我們再去做SEO優化，植入關鍵詞，優化內鏈，布局Alt標簽等等。

有了這個工具我們就可以提供很多文案創作素材給寫手，去安排他們的分工，根據每個星期文案創作進度，來安排我們的文案寫作。通過不斷寫新的優質文章來提高網站排名，增加流量和曝光，最終達到增加詢盤和訂單這個最終轉化目標。

營銷的三個漏斗：拉新、留存、轉化，轉化才是最終目標。

Answer the Public這個谷歌關鍵詞工具，目前英語關鍵詞生成免費，其他小語種(德語/法語/西班牙語)關鍵詞生成付費，不過對于大部分運營和外貿公司來說，英文的也就足夠了。

原創整理不易，如果覺得有幫助，幫忙留個贊~

（本文刊載于第72期《焦點視界》雜志）

java好還是web前端好？

web前端靈活多變，能夠直觀看到成果，所以成就感更容易體現，學習起來也會相對輕松。Java被稱為最穩定的語言，應用最為廣泛，無論是一線城市還是二三線城市，都容易找工作，但入門相對更難。

如果實在不知道該選哪個，下面跟大家談談web前端和java有哪些具體區別，可供參考。

分別用來做什么？

Java開發

1.用來編寫網站。現在很多大型網站都用jsp寫的，JSP 全名為 Java Server Pages。它是一種動態網頁技術，比如我們熟悉的一些搜索網站、政府網站都是采用JSP編寫的。所以學習Java的同學可以找編寫網站方面的工作，而且現在找這方面的崗位比較多。

3.做游戲。比如說俄羅斯方塊(TETRIS)、超級泡泡龍(SUPER BUBBLE BOBBLE)、超級馬里奧(SUPER MARIO BROS)、貪吃蛇(RETRO SNAKER)。

4.做軟件。一般編程語言都可以做軟件的，Java 也不例外，例如Eclipse，MyEclipse等知名Java開發工具。有關開發軟件組件，可以了解Java Swing編程或者awt 相關知識。

5.做大數據。都說現在是數據時代。各種大數據技術層出不窮。目前處理大數據的技術有python，java，R等。雖然說java沒有絕對的優勢，但是也是一大霸主。

除了上述領域外，Java在人工智能、科學計算等領域也有一定的應用。學完之后可以做研發，產品經理，測試，運維等等。

Web前端

WEB前端工程師在不同的公司有不同的職能，但是稱呼都是類似的，主要分為以下四類：

1.做網站設計、網頁界面開發。

2.做網頁界面開發。

3.做網頁界面開發、前臺數據綁定和前臺邏輯的處理。

4.設計、開發、數據。

前端要解決界面和交互問題，實際上UI層面上的問題一直是軟件工程方面的一個難題，因為UI不停地在變化。瀏覽器各個版本的兼容性、Web標準、移動設備、多終端適配，給了前端工程師很大的挑戰，對前端工程師的能力也有很高的要求。

分別要學什么？

Java開發

1.Web前端技術 （HTML5、CSS、JS、jQuery、Ajax）

2.互聯網架構（Nginx、Redis、MQ）

3.JavaEE三大核心框架（Spring，SpringMVC，MyBatis）

4.Web服務器端編程（Java基礎、Servelt、SSH、SSM）

5.數據庫技術（Orale、MySQL、JDBC、DAO）

Web前端

1. 買粉絲 + css。

2.JavaScript。

3.Photoshop、flash。

4.買粉絲5和css3。

5、瀏覽器兼容。懂web標準,熟練手寫x買粉絲 css3并符合 符合w3c標準。代碼能兼容主流瀏覽器Firfox,Chrome、Safari、IE、Opera。

6、熟悉一門后臺編程語言asp、php、jsp等。

Java開發和web前端現在都屬于熱門的兩個方向，前景都比較不錯。

從薪資角度來說，Java的工資普遍比web前端高；從難易度來說，Java要比web前端難一些；從需求來說，Java的人才需求量要比web前端多。但是相應的Java的人才競爭力比web前端要大。具體哪個好，仁者見仁，智者見智。

人工智能，機器學習與深度學習，到底是什么關系

一、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等。

人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也有可能超過人的智能。

二、數據挖掘

數據挖掘(Data Mining)，顧名思義就是從海量數據中“挖掘”隱藏信息，按照教科書的說法，這里的數據是“大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據”，信息指的是“隱含的、規律性的、人們事先未知的、但又是潛在有用的并且最終可理解的信息和知識”。在商業環境中，企業希望讓存放在數據庫中的數據能“說話”，支持決策。所以，數據挖掘更偏向應用。

數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

三、機器學習

機器學習(Machine Learning)是指用某些算法指導計算機利用已知數據得出適當的模型，并利用此模型對新的情境給出判斷的過程。

機器學習的思想并不復雜，它僅僅是對人類生活中學習過程的一個模擬。而在這整個過程中，最關鍵的是數據。

任何通過數據訓練的學習算法的相關研究都屬于機器學習，包括很多已經發展多年的技術，比如線性回歸(Linear Regression)、K均值(K-means，基于原型的目標函數聚類方法)、決策樹(Decision Trees，運用概率分析的一種圖解法)、隨機森林(Random Forest，運用概率分析的一種圖解法)、PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)、SVM(Support Vector Machine，支持向量機)以及ANN(Artificial Neural Networks，人工神經網絡)。

四、深度學習

深度學習(Deep Learning)的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動

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