以下是我使用 uxsniff 的方法：
热图和会话记录： UX Sniff 跟踪用户点击、滚动和花费最多时间的位置，提供会话记录以了解导航模式。
AI 洞察： AI 突出显示关键的摩擦点和高参与度领域，帮助我确定 UX 改进的优先级，而无需手动筛选数据。
识别可用性问题：人工智能生成的报告可 阿尔巴尼亚电话号码资源 以快速揭示导致用户脱离的可用性问题，让我能够解决这些问题并提高保留率。
优化转化率： UX Sniff 帮助我确定哪些页面和部分可带来 最高的转化率。通过分析这些页面上的用户行为，我可以将成功的模式复制到网站的其他区
自定义 JavaScript 和 API 的 AI 用例
6. Screaming Frog SEO Spider 使用自定义 JavaScript 实现 LLM 集成
当我谈到将 SEO 提升到一个新的水平时，我通过将 Screaming Frog SEO Spider 与 自定义 JavaScript 和矢量嵌入相结合来实现这一点。这种组合有助于内容映射、内部链接和关键字相关性分析，同时利用机器学习。
以下是我使用此方法的方法：
生成向量嵌入：我使用自定义 JavaScript 从每个页面中提取文本并生成向量嵌入。这些内容的数值表示允许我比较页面之间的语义相似性。
映射内部链接：我 通过分析向量嵌入来识别未链接但相关的页面。这可以改善内部链接结构，传递链接权益并提高排名。
自动执行关键字映射：我通过将关键字映射到语义上最相关的页面来自动执行关键字到页面的分配。这增强了定位能力，确保每个页面都针对适当的查询进行排名。
执行 内容差距分析：向量嵌入帮助我发现内容差距。这种方法揭示了需要更深入覆盖的领域，指导我的内容创建和优化决策。
7. WordLift 事实核查 API
WordLift 事实核查 API
AI 生成内容 面临 的一个主要挑战 是存在不准确或产生幻觉的风险。WordLift 使用事实核查API解决了这一问题，确保 AI 生成的内容可靠且符合事实。
以下是我使用 WordLift 的方法：