今天是全国奶酪凝乳日，这是一个特别受到我们威斯康星州读者喜爱的节日，该州因其丰富的奶酪生产和乳制品传统而著称。在庆祝这个美味的日子之际，我们也分享最新的科技动态，特别关注人工智能的进展以及行业领头羊的重要公告。 苹果公司最近推出了全新的14英寸MacBook Pro，预计将在十月底开始发货。新款在性能方面有了重大提升，据称其AI处理能力是前一代的3
近年来，人工智能（AI）已从一个流行词演变成酒店行业不可或缺的业务工具。虽然AI已经在收益管理和客户沟通等方面产生影响，但其最具变革性 yet尚未充分利用的领域在于数字广告。 许多酒店将付费广告视为猜测——在各种渠道上分散预算，缺乏对表现的深入了解，难以将点击率与实际预订联系起来。这导致成本高昂、信心不足和错失良机。而AI正悄然在这一领域引发变革。 **AI驱动的酒店广告崛起** 传统的广告管理主要依靠人工努力，包括出价、测试创意、调整受众和分析结果。虽然这种方式在一定程度上有效，但既耗时又易出错。AI能够实时分析数百万个数据点，检测超出人类能力的模式和趋势。它可以判断哪些受众最可能预订，识别最合适的投放时间，并根据每家酒店的市场环境优化广告。这意味着酒店的广告预算能被更高效、更有效地利用。 **从点击到预订：衡量关键指标** 一个主要挑战是证明广告投入的回报（ROAS）。大多数平台只报告点击和曝光率，这些数据很难反映实际的预订和收入。如今，AI驱动的工具可以将广告支出直接关联到账单确认的预订，使酒店更直观地看到每个广告活动带来的预订收入。这不仅带来透明度，还带来了前所未有的责任追究。 **更智能的预算，更佳的效果** AI帮助酒店智能分配营销预算，通过识别低需求时期提升曝光度，或在入住高峰时缩减投入。它还能动态调整地区或受众的支出，以最大化回报。采用AI优化的酒店报告ROAS显著提高，直订预订也更为稳定，这在竞争激烈的市场中具有关键优势。 **Introducing AdsPlus——专为酒店打造的AI付费广告平台** Userguest推出了AdsPlus，这是一个针对酒店特殊需求（如季节性、OTA竞争、预订窗口和价格一致性）设计的专业AI广告平台。AdsPlus自动优化Google和Meta平台上的广告，优先促成直订。其优势包括： - 实时表现与预订数据直接关联 - 跨渠道的AI驱动预算和受众优化 - 透明的报告与营收归因 - 自动化广告管理，配备专业支持 AdsPlus为每一家酒店带来企业级的营销水平，无论规模或资源如何。 **未来属于快速采纳者** AI赋能酒店营销人员，通过节省时间、提升精准度和提供清晰的数据驱动洞察，增强盈利能力。那些犹豫不决、延迟采用的人，风险是被那些已掌握此技术的竞争对手超越。在酒店营销领域，AI已不只是趋势，而是行业的基础标准。 **体验AI带来的变革——免费付费广告评估** Userguest提供免费的付费广告评估服务，帮助酒店识别效率低下和错失的预订机会，展示AI驱动优化如何增加直订收入。这份评估会基于数据给出清晰全面的现状分析，并突出智能营销的优势。 👉 立即申请免费付费广告评估 **关于USERGUEST** USERGUEST是一款创新的酒店技术工具，能与现有网站和技术系统集成。安装后，它会分析访客数据，影响用户行为，引导预订完成。通过在整个预订过程中提供个性化信息和激励措施，Userguest提升用户体验，增加直订。其独特的Rev Marketing Automation（RMA）策略，既能带来额外收入，又能优化库存。兼容所有预订引擎，从集成到持续优化，都提供全方位支持。30天免费试用期内，用户可以无限制访问其直观的仪表盘以及超过30项功能。 了解更多信息，请访问Userguest官方网站：https://userguest
特斯拉预计将在周三市场收盘后发布第三季度财报。分析师和投资者将密切关注CEO埃隆·马斯克在电话会议中对业绩的每一句讲话。 判断应关注的重点并不总是那么直截了当，但有几个关键领域需要优先考虑。 从财报的 headline 数字入手是可靠的方法。根据FactSet的数据显示，华尔街预期每股盈利56美分，销售额为273亿美元。特斯拉需要超越这两个目标。 10月2日，公司宣布第三季度交付了创纪录的497,099辆汽车，比分析师预测多约54,000辆。这一销量大约带来了24亿美元的销售额。 然而，华尔街对于汽车总销售额的预估仍维持在约206亿美元，仅比交付公告多出6亿美元。这些预估尚未调整以反映交付超出预期的情况。分析师并不总是立即更新预测，这可能导致“超预期”。 投资者还应关注剔除监管信用销售后的汽车毛利润率。华尔街预测本季度毛利率为15
Epiminds是一家营销技术初创公司，正相信人工智能可以帮助营销人员实现更多目标。 这家瑞典创业公司由Elias Malm（曾在谷歌工作）和Mo Elkhidir（曾在Spotify工作）于2025年创立，最近获得了660万美元的种子轮融资。这轮融资由Lightspeed Venture Partners领投，欧洲基金EWOR和Entourage也参与了投资。 Malm在接受Business Insider采访时表示：“我们正在创建一个营销操作系统。” “这是一个独立的第三方平台，为公司和代理机构的最佳利益服务。” Epiminds技术的核心是“Lucy”，一个由AI驱动的机器人，利用超过20个自主代理，帮助完成广告表现数据分析、策划营销活动和发布付费广告等任务。 营销人员可以通过电子邮件与Lucy沟通，请求数据报告，或通过提出附加问题深入了解报告内容。如果Lucy提出建议，它还可以草拟新的广告活动，并在Google广告或Meta广告等平台上发布，Elkhidir解释说。 创始人们不认为AI会取代人类营销人员。Malm表示，Lucy被定位为“高级同事”。 “我们相信具有自主能力的AI可以帮助代理机构管理更多客户，扩展影响范围，并使营销变得更加普及，”Malm说道。“我们的目标不是取代任何人，而是赋能人们，让他们能够取得更大成就，让他们专注于客户关系、策略和创造力等方面。” 目前，这家初创公司正与北欧国家、荷兰和美国的约20家绩效营销代理机构合作。 营销人员可以灵活定制Epiminds的自主AI代理，以符合其代理机构的策略和需求。公司采用了几款现成的大型语言模型，包括谷歌的Gemini和OpenAI的模型。Malm补充说，Epiminds还拥有一个专有的处理大数据量和多代理工具的框架，这些工具是专门为营销目的设计的。 Elkhidir指出：“我们系统唯一缺少的组件是创意图片生成，但我们计划很快添加这一功能。” 目前，Epiminds正在试验定价模式，按用户计费，但尚未披露具体的收费细节。 借助这轮融资，公司计划扩充团队——目前只有Malm和Elkhidir——并进入更多市场。 虽然自动化部分营销工作流程并不新鲜，但Epiminds在众多创业公司和AI工具中，仍在追求进一步实现流程自动化。 你可以在这里阅读Epiminds用来募集660万美元的七页推介资料： （备注：部分数据已被编辑处理以便公开分享。）
是时候在AI+B2B领域抢占先机了——不是下一季度，也不是明年，而是现在。过去12个月内掌握了AI在市场策略（GTM）方面的公司，正迅速扩展规模，获得更大交易额，降低30-40%的客户获取成本，并开发出高端定价的AI功能。而那些拖延的公司则苦苦挣扎，逐渐落后，差距不断扩大。 SaaStr AI伦敦2025（12月1-2日，地点在西敏寺威斯敏斯特桥公园广场酒店）为缩小差距或保持领先提供了绝佳机会。此次活动不仅是传统的会议，还由积极开发和扩展AI产品的运营者直接分享洞见，并配备实践工作坊，助你立即应用。 你将有机会向顶级AI实践者学习，包括OpenAI的GTM负责人Maggie Hott、Clay的Varun Anand、Artisan的Jasper Carmichael-Jack、Intercom的Paul Adams、Wiz的Raaz Herzberg、Momentum的Ashley Wilson、Filevine的Ryan Anderson、Databricks的Dael Williamson、Asana的Amelia Lerutte、Personio的Lee Komeda、Mangomint的Marchelle Mooney以及Northzone的Deepka Rana等，以及超过100位AI先驱和B2B领导者。此外，还可以现场聆听由Harry Stebbings和Jason Lemkin主持的20VC播客，为你带来欧洲SaaS领域关键人物的真实见解。 学习完这些运营者的经验后，深入进行实操工作坊，掌握AI GTM策略： 1
机器学习（ML）算法在搜索引擎优化（SEO）中的作用日益重要，正在改变企业提升搜索排名和内容相关性的方式。随着数字环境的不断演变，将ML整合到SEO中为市场营销人员提供了先进的工具，以有效优化其在线存在。本文探讨了ML在现代SEO中的变革性作用，重点介绍其应用、优势和挑战。 理解SEO中的机器学习 ML是人工智能的一个分支，训练算法识别模式并根据数据做出决策。在SEO中，ML分析用户行为、内容质量和外链资料等多种因素，以确定网站排名。通过揭示这些复杂模式，营销人员可以更好地将策略与搜索引擎算法和用户需求相结合，从而提升搜索可见性。 利用ML提升搜索排名 ML评估多种排名因素，如关键词相关性、内容原创性以及点击率和停留时间等用户参与指标。这种全面分析帮助识别需要改进的SEO方面，以获得更高的排名。ML模型还可以预测各种SEO策略的成功率，使市场营销人员可以采用数据驱动的方法，而非依赖直觉或过时的方法。这种预测能力支持资源的高效配置，集中在有潜力的策略上。 增强内容相关性 ML在SEO中的一个主要优势是能够通过分析搜索查询和行为，理解用户意图。这一洞察辅助营销人员创建内容，与受众兴趣高度匹配，从而提升相关性和参与度。通过检测趋势话题和目标关键词，ML有助于生成吸引访客并满足其信息需求的内容，这对提高排名和保持用户兴趣至关重要。 通过机器学习实现个性化 ML还提升了SEO的个性化内容交付能力。通过分析用户的历史搜索、位置和互动记录，ML帮助网站提供定制化的体验。个性化内容增强用户满意度和参与感，这些都是搜索引擎排名中的重要因素。这种方式确保内容与不同受众细分群体产生共鸣，促进忠诚度，并提高转化率。 利用预测分析 ML具备分析历史数据和预测未来趋势的能力，为SEO带来宝贵的优势。预测分析使市场营销人员可以提前预见用户行为和搜索模式的变化，从而主动调整SEO策略。跟踪这些趋势能保持内容和优化技术的相关性和竞争力，减少因算法变化或受众偏好转变而导致的排名下滑风险。 挑战与注意事项 尽管ML带来了诸多益处，但将其融入SEO也存在挑战。有效的ML依赖于高质量且庞大的数据资源，以及专业的算法开发和数据分析能力。持续监测至关重要，以评估ML驱动策略的效果并及时调整。此外，ML模型可能会存在偏差，导致结果偏离实际，影响SEO表现或违反伦理标准。市场营销人员必须谨慎管理这些偏差，并确保符合伦理指南和搜索引擎政策，以避免受到惩罚。 结论 机器学习是现代SEO中一种强大且具有变革性的工具，提升数据分析、趋势预测和策略优化能力。合理应用ML，有助于市场营销人员提升搜索排名，打造相关且引人入胜的内容，并提供个性化的用户体验。随着数字环境的不断发展，充分利用ML在SEO中的潜力将成为企业保持竞争优势和最大化在线曝光的关键。欲了解关于利用人工智能优化搜索排名和大型语言模型（LLM）输出的SEO服务的更多信息，可以参考行业领军者和创新者的相关资源。
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