根据谷歌本身的算法机制，你在谷歌上获得的搜索结果会因为你所在的地理位置（或你的搜索词中表现出的地理偏好）而有所不同。对于拥有本地实体店或专门提供本地服务的商家，针对特定地理位置的落地页是必不可少的，一方面更有助于搜索引擎爬虫的爬取和理解，另一方面也可以帮助进入网站的顾客更快地理解在自己住所附近可以获得什么样的产品和服务。

在《适合新手的Midjourney教程》中，我们介绍了Midjourney的基本设置、命令、参数以及图片生成的方法。本文想要介绍一些更加进阶的技巧，使得生成的图片更加符合预期。

基础设置

向Midjourney Bot发送 /settings 命令，会得到Midjourney可配置的设置：

模型版本控制

在第一行的下拉框中，可以选择Midjourney不同版本的绘图模型，在绘图倾向和参数数值方面会有差异。主要分为Midjourney Model和Niji Model两类：

为什么用户质量评估至关重要？

数字营销的核心竞争已从“获取流量”转向“筛选优质用户”。随着流量成本攀升和用户行为复杂化，单纯追求用户数量会导致资源浪费：低质量用户可能带来短期点击，但无法转化为长期收益（如虚假点击、薅羊毛行为）。通过评估用户质量，企业能精准识别高价值人群，将预算倾斜至真正能带来转化的用户，避免无效投入。 用户质量评估的核心在于通过cohort分析（同期群分析）锁定真实价值。传统流量统计往往掩盖了用户差异——同一时间段获取的用户，可能因渠道、动机、行为模式不同，创造的价值天差地别。

为什么必须区分Cohort与非Cohort？

如果把用户行为看作一场马拉松比赛：

• Cohort分析像跟踪同一批选手的全程表现（例如「3月加入的用户有多少坚持跑到终点」）
• 非Cohort分析像统计整场比赛的即时数据（例如「当前赛道上共有多少人」）

某电商曾犯过一个典型错误：用非Cohort分析发现「新版页面点击率上涨15%」，立刻全量推广。结果三个月后，核心用户的复购率暴跌20%——因为新设计吸引的是点击即走的新用户，却让老用户找不到常用功能。这种「平均值的幻觉」正是混用两种分析导致的决策灾难。

最近开始看市场中的新机会，筛选和收藏了一大批意向岗位，打算针对自己的经历和技能进行查漏补缺。刚好碰上飞书多维表格接入DeepSeek，可以用来批量处理岗位职责和要求信息，大大减轻了我自己处理信息的工作量。