有人问我是什么时候开始做网站的。
我说，大概是从Google跑路那年前后开始认真做的。
2010年1月，Google宣布退出中国大陆市场，google.cn 跳转到了 google.com.hk。当时互联网圈子里一片哗然，有人觉得这是大事，有人觉得不过如此。我那时候感受到的，是另外一种东西——一种隐隐的、说不清楚的自由感。
因为我做的站，本来就不打算给大陆用户看的。
备案这堵墙，把我们逼上了另一条路
时间往前倒一点。
大约在2005年到2008年那几年，工信部开始大力推行ICP备案制度。到2009年底，整个互联网行业的备案审查已经收紧到了一个让人坐立难安的程度——你一个没有备案的域名，随时可能被墙掉，主机商也会直接封你的站。
这对很多人来说是一堵墙。
但对另一些人来说，这堵墙指了路。
我属于后者。
反正备案麻烦，反正审查恶心，反正我也不靠国内流量吃饭，那就——做外站。
那个年代没有人说"出海"这个词，那时候叫"做外站"，或者叫"做英文站"。不是因为我们有多高瞻远瞩，只是被逼的，顺便就走出去了。
捡钱的年代
2010年代初期，做英文SEO有多爽？
现在很难跟人描述那种感觉。你随便写几篇文章，找几个友链，过两个月上Google第一页，流量来了，AdSense收了钱，然后你再做下一个。
那时候Google的算法还很"好骗"。关键词密度、H1/H2标签堆砌、大量的锚文字外链——这些现在看起来像考古文物的手法，当年是真的管用。更别说还有各种黑帽玩法：隐藏文字、桥页（Doorway Pages）、链轮……
但我从一开始就没有走纯黑帽的路。
原因很简单：黑帽做一批死一批，太累。
我选择的是PBN，Private Blog Network，私人博客网络。
什么是PBN，为什么我选了它
很多人到今天还搞不清楚PBN和站群的区别。
站群，在大多数人理解里，是批量建站、批量采集、靠关键词覆盖量来获取长尾流量。本质是规模覆盖游戏。
PBN不一样。PBN的核心逻辑是：用有权重的旧域名做"精品"站，再从这些站出发，向你真正想推的主力站输送外链权重。
关键词是"有权重的旧域名"。
过期域名这个生意，我大概是在2011、2012年左右开始做的。每天盯着GoDaddy的竞拍列表，ExpiredDomains.net，或者各种小工具抓取出来的待删除域名列表，筛Majestic的TF（Trust Flow）和CF（Citation Flow），看Moz的DA，看这个域名原来是什么类型的站，还有没有在Wayback Machine里留存的真实内容。
一个好的过期域名，本身自带历史积累的外链权重。你用它建一个"正常"的站，维护一段时间，它就成了你的卫星。
卫星站的内容要像真的运营的站。不能太水，不能内容太少，得有正常的更新频率，得有合理的内链结构，甚至有时候得主动给它建一些外链——不是因为你要推这个站，而是要让它看起来像一个"真实存在的网站"，而不是一个只为了发外链存在的工具。
这就是为什么我的PBN里，有相当一部分是我认真运营的精品站。
精品站的标准：内容质量高，真实的外链生态，访客会停留，有社交信号，有自然流量。这种站发出去的外链，权重传递效果才是真实的。
而卫星站，则是相对轻量的辅助节点，负责覆盖更多外链角度、锚文字多样性、以及控制链接的传导方向。
精品站和卫星站之间不直接互链。所有的链接结构都要做好隔离——同一IP段的站不互链，同一注册商的域名不扎堆，后台账号不复用，服务器分散到不同的国家和主机商。
这就是PBN的基本卫生习惯。不做这些，你的网络迟早会被Google反链算法一锅端。
两千个站，是怎么管起来的
到鼎盛时期，我管了2000多个站。
这个数字我跟人说，很多人第一反应是：你怎么管的过来？
答案是：你管不过来，所以你得建系统。
早期我写了一套采集+翻译+发布的程序，英文原创内容抓回来，用程序翻译（早期是机器翻译，后来接了各种API），改写之后自动发布。同时我雇了一批人，负责精品站的内容写作，外链建设（Guest Post、Niche Edit、Resource Page外链这些），以及日常的运营监控。
那时候人工成本低。一个能写英文内容、懂基础SEO操作的员工，大概4500块每月。
这就形成了一个良性循环：流量来了，AdSense和联盟佣金进来，钱再投进去雇更多人，做更多站，流量更大。
就这样滚了好几年。
第一次感觉要不行了
疫情之后，这个循环开始出现裂缝。
人工成本涨了。4500能做的事，现在要6500，7500。
另一个更麻烦的问题是：人学会了。
很多做了一两年的运营，摸透了基本逻辑，然后自立门户去做自己的站了。这不怪他们，换我我也会这样做。但对我来说，意味着培养成本白费，还培养出了竞争对手。
于是我开始想破局的方向。
第一次押注AI：一场惨烈的教训
2022年底ChatGPT出来的时候，我盯着那个聊天框看了很久。
那时候还没有API，你只能对着一个窗口打字。但我意识到，这东西能写文章。而且写得比我雇的大部分内容工人要好。
2023年，随着GPT-3.5 Turbo的API开放，我开始认真测试。
我分出500个站点，专门用AI内容来运营。系统调用API批量生成文章，自动发布，全程几乎无人工。
一开始，数据非常好看。
收录速度变快了，关键词排名也在上升。我以为找到了圣杯。
然后Google更新了算法。
这批500个站，死了个干净。
不是排名下降，是直接被手动处罚（Manual Action）或者算法性地从索引里消失。那种大量雷同、平铺直叙的AI生成文章，完全没有E-E-A-T信号（经验、专业、权威、可信），被Google的HCU（Helpful Content Update）算法一扫而光。
更糟糕的是，这500个站有相当一部分和我另外200多个站有外链关联。那些站的排名，也受到了波及。
这一战，损失惨重。
我花了很长时间，才把那些被波及的站一点点修复回来。方法无非是清洗外链结构、提高内容质量、重建自然流量信号……漫长、枯燥、代价高昂。
回到原点，但没有放弃想法
失败之后我返回了原来的运营模式，人工写内容，人工建外链。
但我知道，这不是答案。这只是在等待下一个窗口。
第二次押注AI：这次我学乖了
2024年底，2025年初，大模型API越来越成熟，调用成本越来越低，质量也越来越高。
我又坐不住了。
这次我没有再用简单粗暴的一次性生成。上一次的教训告诉我，AI内容质量差的根本原因不是"AI写的"，而是生成方式太机械，缺乏深度，缺乏独特性。
我重新设计了内容生产流程：
- 优质数据源的洗稿：找那些有真实深度的英文垂类内容作为参考素材，不是随机抓取，而是在细分领域内精选权威来源。
- 分段多次写作：一篇文章不是一次调用生成的。先让AI做内容大纲和角度设计，再分段深写，最后做连贯性润色和事实核查。每次调用都有不同的任务指令，最终合成一篇有层次感的文章。
- E-E-A-T信号模拟：文章要有具体数据、有第一人称的"经验"表述、有合理的内链结构指向权威页面。
测试了一段时间之后，结论是：可行。
不是说排名大幅增长，而是说——AI替代了人工，质量维持住了，站点没有被惩罚。这已经是一个大进步。
图片这块是另一个问题。早期用Stable Diffusion生成的配图，效果总是差那么一口气——人物手指数量不对，背景细节失真，专业性欠缺。直到FLUX、Qwen-VL这些模型出来，图片质量才算跟上了内容的水准，能真正批量插入使用。
Agent进场：站群运营的范式转移
真正让我觉得"这次不一样了"的，是Claude Code和Codex出来之后。
我做了一个决定：为每一个网站配备一个AI Agent，作为这个站的"运营者"。
架构是这样的：所有站点共享一套统一的后端系统，基于Node.js。前端可以部署在任意平台——Cloudflare Pages、Vercel、VPS，都行。每个前端页面的风格，借助代码生成能力，可以做到完全不同，让Google看到的是2000个真正在视觉上有差异的独立站，而不是换了个域名的同一套模板。
每个网站的Agent可以访问：
- 该站的流量数据和搜索表现（通过Search Console API）
- 外链健康状况（通过Ahrefs/Majestic API接入）
- 内容更新计划和关键词覆盖情况
Agent会根据这些数据，自主决定这个周期该更新什么内容，该加强哪些关键词的覆盖，该修复哪些内容缺口。
外链这一块，目前还是我来操盘。这是SEO里最需要人工判断的部分，什么样的外链有价值，什么样的外链有风险，机器暂时代替不了我十几年积累的判断。但其他所有运营动作，Agent已经能自主完成相当大一部分。
GEO时代，我又悄悄做了一件事
最近一两年，有个词开始越来越频繁地出现在SEO圈子里：GEO（Generative Engine Optimization），也就是为AI搜索引擎做优化。
搜索引擎的流量入口正在被ChatGPT、Perplexity、Gemini这类AI助手分流。这些AI在给用户答案的时候，会爬取并引用网页内容。问题来了：它们读网页的方式，和传统搜索引擎不完全一样。
我给旗下所有站点做了一个小改动：
加入 llms.txt 文件，放在站点根目录。这个文件告诉AI爬虫，这个站的主要内容是什么，推荐阅读哪些页面，整体上是做什么方向的——相当于给AI助手的一份"导览手册"。
PS：不要迷信llms.txt
每个页面的URL后面加 .md 后缀可访问Markdown版本。也就是说，任何页面都有一个干净的、无HTML标签干扰的纯文本版本。AI爬虫在提取信息的时候，更喜欢读这种格式，噪音更少，语义更清晰。
另外，每个站点都加入了结构化的虚拟FAQ区块和读者反馈模块。这些内容本质上是向AI搜索引擎提供更多的问答对——AI在生成答案时，倾向于引用那些本身就是问答形式的内容。
这些改动，不影响人类读者的阅读体验，但对AI引擎的可引用性，有不小的提升。
写在最后
从那个人人觉得"做外站"是奇怪选择的年代，到现在每个人都在说"出海"，我大概见证了这个行业最完整的一个周期。
算法更新了一轮又一轮，什么PR（PageRank）还能公开查看，什么企鹅算法（Penguin）打掉了一批外链玩家，什么熊猫算法（Panda）打掉了一批低质量内容工厂，什么HCU打掉了第一批AI内容——我都经历过。
每次算法更新之后，都有人说这行快做不下去了。
但最后活下来的，永远是那些在意内容质量，在意用户体验，同时又足够灵活地拥抱新工具的人。
AI没有终结SEO，它只是提高了门槛。
以前门槛是：你有没有足够多的人。
现在门槛是：你有没有足够好的系统。
我还在路上。