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Acuity + Google Ads 转化追踪：让预约数据真正被计入广告归因

Acuity Scheduling 的预约流程在独立子域名下完成，默认情况下 Google Ads 和 GA4 都追踪不到这个 conversion。这篇文章记录如何用 GTM 的自定义触发器打通这条链路，让每一个真实预约都被正确归因到对应的广告。

CF7 双发件人 mu-plugin：让表单同时给用户和内部发不同的邮件

Contact Form 7 原生只支持一个发件逻辑。我需要让同一个表单提交后，给用户发一封确认邮件、给内部团队发一封格式完全不同的通知邮件。这篇文章记录实现方案，以及那个差点让网站表单全线中断的 bug。

CF7 表单健康检查器：用 WP-Cron 做自动化监控

表单是网站 lead 的入口，但它的状态从来没有人主动去监控。我写了一个 mu-plugin，每天用 WP-Cron 扫描所有 CF7 表单，有问题就推送通知。这篇文章记录思路和实现。

中文名生成器：一个工具型 lead capture 的产品逻辑

GoEast 在 2026 年 4 月上线了中文名生成器。用户可以免费使用，但在第二次使用或保存名片时需要留下邮箱。这篇文章拆解这个工具的产品设计逻辑，以及「先给价值」的 lead capture 机制为什么比直接要联系方式有效。

中文词汇测试：三天 1,500+ 封邮箱，没花一分钱广告

GoEast 有一套中文词汇测试系统，帮学员判断自己的中文水平。我们在 Reddit 上发布了这个工具，前三天收到超过 1,500 封邮箱——没广告投放，没 landing page 优化，只是一个真正有用的工具放在了对的地方。这篇文章复盘整个过程。

GA4 + Looker Studio 仪表盘：让数据从「有」变成「可用」

GoEast 有三条完全不同的业务线——在线成人课程、上海线下校区、儿童中文课。把它们的数据混在一起看，等于什么都没看。这篇文章记录我如何用 GA4 + Looker Studio 搭建一套真正能支撑决策的 analytics 体系。

GEO AI 引用追踪：我如何衡量内容在 AI 搜索里的可见度

当 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 成为真实的流量来源，传统 SEO 的评估体系就不够用了。这篇文章记录我为 GoEast 建立的 GEO 内容架构，以及一套能实际追踪 AI 引用的方法论。

在 Adsy 上做外链建设：筛选逻辑和 outreach 经验

外链是 SEO 里唯一需要「说服外部」的环节，也是最慢、最容易踩坑的环节。这篇文章记录 GoEast 如何在 Adsy 平台上建立系统性的 outreach 流程，以及筛选高质量外链时真正重要的几个维度。

成人在线课程 Google Ads：$5 的 CPL 之后，我们发现了真正的问题

广告跑出了 ~$5 的 CPL，对语言教育行业来说几乎是异常好的数字。但 lead 数量好看，销售转化率偏低——这让我意识到，优化方向从一开始就找错了。这篇文章记录诊断 lead quality 问题、重构 landing page、调整 campaign 策略的完整过程。

四个时区的异步协作：时差没卡住我们，反而逼出了更好的工作方式

Emily 在加拿大，Alice 在瑞典，Sarah 在德国，我在上海。一天里几乎不存在所有人都在线的时刻。这篇文章记录我们怎么把「异步」从一个不得已的妥协，变成真正高效的工作方式。

GoEast 中文学习 topic map：怎么让每篇文章都不白写

写了很多文章但流量起不来，通常不是质量问题，是方向问题。我为 GoEast 搭了一套覆盖中文学习全垂类的 topic map，11 个支柱、每个选题都有优先级。这篇文章记录我怎么画的这张地图。

GoEast SEO 增长复盘：从 10K 到 30K+ 自然点击的系统性路径

三年时间，GoEast Mandarin 的自然搜索月度点击从约 10,000 涨到 30,000+，65 个关键词进入 Google Top 10。这篇文章完整记录这个过程里的策略选择、执行逻辑，以及哪些事情真正起了作用。

Kids Camp Google Ads：conversion tracking 一直是错的，我们用错误数据优化了很久

GoEast 儿童中文营的 Google Ads 跑了很长时间，数据看着还行。直到我发现 Acuity 预约的 booking confirmation 从来没被正确捕获——我们一直在用错误的数据做优化决策。这篇文章记录发现问题、修复链路、重构 campaign 的完整过程。

Salesforce + Brevo + Zapier：给 GoEast 搭一条从 lead 到成单的 CRM 管道

GoEast 的 leads 来自 CF7 表单、ManyChat、Acuity 等多个来源，格式不统一、数据不完整、跟进效率低。我用 Salesforce + Brevo + Zapier 搭了一套从 lead 进来到成单的全链路 CRM 管道。这篇文章记录设计逻辑和实施细节。

夏令营 Google Ads：$400 预算两周测试，从零搭 campaign

GoEast 每年夏天运营面向国际学员的中文沉浸式夏令营。$400 的测试预算、两周时间，我从零设计了完整的 campaign 结构。这篇文章记录选词逻辑、ad group 划分、广告文案策略，以及有限预算下怎么做取舍。

用户问 AI 的时候，到底想要什么——AI 查询意图拆解

传统SEO把搜索意图分成导航型、信息型、交易型三类，但AI搜索里的用户意图复杂得多——探索、对比、决策、操作、研究，经常叠加出现。搞清楚意图差异，才能写出AI会引用的内容。

AI 最爱引用哪些内容格式——数据与实操

不是所有内容格式在AI引用中的表现都一样——列表、表格、FAQ的引用率是纯段落内容的3倍。这篇用数据告诉你哪些格式最受AI青睐，以及怎么用。

GEO 内容策略：从审计到执行的 AI 可见性框架

做GEO不是零散地改几个标题、加几条Schema——你需要一套完整框架，从审计现状到设定目标、从查询研究到内容生产、从发布到持续迭代。这篇是Pillar级别的完整方法论。

GEO 查询研究：怎么找到用户在 AI 搜索里问的问题

用户在AI搜索引擎里的提问方式跟Google搜索完全不同——更长、更具体、更像对话。GEO查询研究的目标是找到这些真实问题，然后让你的内容成为AI的答案来源。

AI 引用谁说了算：精排机制与信任信号拆解

粗筛筛出200个候选chunk，但最终只有5-10个能进LLM上下文窗口。Cross-Encoder逐一精细打分，加上来源权威和新鲜度评估——这就是AI引用决策的核心。

AI 什么时候才"知道"你的内容：知识截止、Grounding 与实时搜索

LLM有两种知识：训练时记住的参数知识，和实时检索的外部内容。搞清楚AI什么时候用记忆、什么时候搜索，你才知道自己的内容到底有没有机会被引用。

混合搜索是什么：BM25 + 向量检索，AI 搜索的两条腿

AI搜索引擎不是只靠语义理解找内容——它同时跑关键词匹配和向量检索两套系统，再把结果合并。理解这个双引擎机制，你才能知道内容该怎么同时优化两个方向。

AI 怎么切分你的网页，你怎么控制切法——内容切块策略

RAG系统不会把整个网页塞进LLM，而是先切成几百token的小块。你的内容结构直接决定了chunk质量，chunk质量直接决定检索成败。

RAG 机制拆解：AI 搜索引擎怎么找到你的内容并生成回答

RAG是所有AI搜索引擎的核心架构。你的内容能不能被AI引用，取决于它能不能在RAG管道的每个环节活下来——爬取、切块、向量化、检索、精排、生成。

向量嵌入是什么：AI 怎么判断你的内容跟用户问题「相关」

AI搜索引擎判断内容相关性靠的不是关键词匹配，而是向量距离。理解向量嵌入的工作原理，你就能明白为什么有些内容语义上更容易被AI检索到。

大语言模型到底是怎么生成答案的：给营销人的技术入门课

LLM的核心机制——预测下一个token——直接决定了AI会引用谁的内容。理解训练、推理、上下文窗口和RAG这四个概念，是做GEO的技术基础。

GEO 术语表：从业者必须搞懂的 50+ 个概念

RAG、向量嵌入、Chunking、Share of Model……GEO涉及的术语横跨AI技术和搜索营销两个领域。这份术语表用大白话解释每个概念，附带实操场景，方便随时查阅。

流量都被 AI 截走了？零点击搜索时代怎么办

AI Overviews出现时自然搜索第一名CTR下降61%，但被AI引用的品牌CTR反而高35%。流量总量在下降，但每个点击的转化价值在上升。本文用数据解释正在发生什么，以及你该怎么应对。

AI搜索引擎是怎么工作的：Perplexity、ChatGPT、Google AI Overviews 机制全拆解

所有AI搜索引擎都基于RAG机制，但Perplexity、ChatGPT、Google AI Overviews的检索逻辑、引用偏好和内容选择标准截然不同。本文拆解每个平台的工作原理，帮你理解为什么同一篇内容在不同平台的被引用率差异如此之大。

GEO vs SEO：两套评分游戏，一套内容资产

GEO和SEO用完全不同的逻辑评分，但共用同一套内容资产。本文从评分对象、内容策略、技术要求三个维度拆解两者的核心差异，并给出SEO从业者切入GEO的实操优先级。

什么是GEO：生成式引擎优化从概念到实践

GEO（生成式引擎优化）是优化内容使其出现在 Perplexity、ChatGPT、Google AI Overviews 回答里的方法论。本文解释 RAG 机制如何决定谁被引用、GEO 和 SEO 的核心区别，以及从零开始最该先做的六件事。

如何写出AI愿意引用的内容：从结构、风格与格式说起

让AI搜索引擎引用你的内容，不靠运气，靠具体的写作结构。本文系统拆解提升AI引用概率的核心技巧：首句法则、命题式陈述、特异性原则、200字独立测试，附四类真实场景的改写前后对比，适用于所有内容创作者。

Hello World：我为什么要建这个网站

这是我个人网站的第一篇文章，分享建站背后的思考。

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