掌控久草SEM：深度揭秘长尾关键词策略与精准定位的关键技巧，北约年度大规模军演在拉脱维亚启动敢说永不掉线、秒级恢复，华为的底气是什么？二是事实上是英国人统一了印度。历史上的印度并不是统一国家，大量的土邦在印度存在，并且印度半岛的南部地区长期游离在印度主体王朝之外。英国控制印度之后，逐步打败了存在印度的土邦，统一了除果阿、本地治里等葡、法殖民地的大印度地区。从这个角度看，是英国人把印度人整合成一个统一国家，并带领印度开启现代化进程。从这个角度看，掌握印度的上层精英对英国人是心存感激的，完成了印度人的统一。
某日，我在网络搜索引擎上搜索一款热卖的美妆产品——粉底液，发现页面上的关键词显示了大量的长尾关键字。这些关键字不仅包含了用户购买该产品的主关键词（如“滋润保湿”、“持久遮瑕”等），更涉及到了产品的特性、使用方法、品牌口碑等方面的内容，例如“温和无刺激”、“高保湿效果”、“持久不脱妆”等等。这样的关键词组合方式，使我深入理解到掌控久草SEM（搜索引擎营销）中的长尾关键词策略和精准定位的关键技巧。
长尾关键词策略的核心在于深度挖掘消费者的需求和痛点。在美妆产品领域，长尾关键词是解决消费者购物时各种问题的有效工具。例如，如果我搜索的是“防晒霜”，那么“选择适合我的防晒霜”、“长期使用防晒霜的效果”、“如何正确涂抹防晒霜”等关键词都是属于长尾关键词范畴。这些关键词涵盖了产品的特性，即防晒霜应当具备哪些功能（如防水、防晒、控油）、对皮肤的适应性（如敏感肌肤、油皮痘痘肌）、使用的频率（如日常早晚各用一次、晚上睡前再用一次）、以及正确涂擦方法（如取适量于手掌，均匀涂抹在面部和颈部）等内容。
长尾关键词的精准定位则基于用户的搜索历史和行为习惯。通过分析用户的搜索记录和点击行为，我们可以了解他们对某一类产品或服务的具体需求和偏好，进而针对性地优化关键词策略。例如，如果你的化妆品页面中包含“夏日海滩风格”的关键词，那么可能需要将更多注意力放在描述夏日海滩妆容的产品上，如“轻薄防晒隔离乳液”、“海边度假必备眼影盘”等，以吸引追求简约风格、注重自然妆效的消费者。还要关注用户的搜索时间、地域和性别等因素，以便针对不同的用户群体提供更加个性化的推荐。
长尾关键词的优化还需要考虑竞争对手的策略和市场趋势。在当前电商竞争激烈的环境下，紧跟竞争对手的步伐是保持竞争力的重要途径之一。我们需要密切关注竞争对手的竞品关键词库，并利用长尾关键词的独特优势来区分自己与他们的差异化竞争优势。例如，在描述“粉底液”的长尾关键词中，我们可以通过关键词组合强调粉底液的保湿效果或遮瑕力，或者通过特定地理区域的关键词展示产品更适合欧洲人或亚洲人的特点，从而实现与竞争对手的差异化定位。
掌握久草SEM中的长尾关键词策略和精准定位的关键技巧，可以帮助我们在丰富且多变的搜索引擎营销环境中，准确捕捉到消费者的搜索需求和行为变化，从而提高产品的曝光度、转化率和客户满意度。这也为企业的持续创新和发展提供了宝贵的洞见，帮助企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。让我们一起，运用长尾关键词策略，深度洞察消费者需求，精准定位目标受众，创造一个更有价值的品牌和用户体验。
新华社里加6月5日电（记者陈玉芬）据拉脱维亚通讯社5日报道，北约在波罗的海地区的年度大规模军事演习“波罗的海行动-2025”当天在拉脱维亚启动，将持续至20日。
报道说，此次演习目的是促进北约盟国相互合作，加强利用各类部队的快速反应能力，并展示北约对地区稳定的承诺和保卫波罗的海地区的准备情况。此次演习将涵盖无人系统操作训练、医疗后送、防空、海上拦截、反潜、水雷对抗以及空降作战和工程等方面。
另据美军日前发布的新闻公告，来自16个北约国家的40多艘舰艇、25架飞机和约9000名军人参加此次演习。参与国家包括丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、意大利、拉脱维亚、立陶宛、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、瑞典、土耳其、英国和美国。
在通往通用人工智能（AGI）的路上，如何像其他领域一样实现弯道超车，是业界绕不开的话题。
在过去的十余年时间里，各项单点技术飞速演进，但随着单点技术演进的边际效应递减和系统复杂度的提升，系统性能的天花板逐步从单点技术的上限演变成系统工程上限：单点优势越来越像是精致的零件，提升空间有限；但采用系统工程创新，各个部分完美配合、高效协同，实现整个系统的效能最优，才有更积极的现实意义。
如何在发挥单点技术优势的同时，以整体视角重新构建路径，通过对复杂系统的极致把控与再组织、找到新的突破可能？解决这个看似不可能的问题，就有望为我们独立引领最前沿技术发展创造条件。
近期，虎嗅将推出《华为技术披露集》系列内容，通过一系列技术报告，首次全面详述相关技术细节，为业界提供参考价值。
我们期待通过本系列内容，携手更多伙伴共同构建开放协作的生态系统，助力昇腾生态在中国的蓬勃发展。
想象一下，你正在用手机导航规划长途路线，背后可能有几十个 AI 模型同时在分析路况、预测拥堵；医院用 AI 辅助诊断癌症时，系统需要瞬间处理成百上千张 CT 影像。这些看似简单的智能应用，背后都依赖着像 "超级大脑" 一样的 AI 算力集群在 24 小时不停运转。
如果把 AI 算力集群比作一个大型工厂的生产线，高可用性就相当于让这条生产线具备 "永不罢工" 的能力，给 AI 算力集群上了一份 "保险"，让这个支撑智能时代的 "数字发动机" 既能承受日常的 "小磕小碰"，又能在遇到突发故障时保持稳定运行。只有确保算力资源随时可用、持续输出，才能让 AI 真正成为驱动业务创新的可靠引擎，而不是随时可能熄火的 "半成品"。
AI大集群问题定位复杂，系统规模大、软硬技术栈复杂、调用链长，先要跨域故障定界，然后各域内部故障定界定位，故障诊断面临巨大挑战；当前定位时间从数小时到数天，技能要求高 ，难以找到故障设备和根因。华为团队为了让集群运维工具能够快速找到问题原因，有效提升现网问题的闭环效率，提出了全栈可观测能力，构建了大规模集群的故障感知能力，主要由集群运行视图、告警视图、网络链路监控、告警接入和配置、网络流可观测能力组成；同时还提出了包括全栈故障模式库、跨域故障诊断、计算节点故障诊断、网络故障诊断等四大能力的故障诊断技术。