Andrea Volpini 关于结构化数据对 SEO 的使用和重要性

你好。 谢谢你邀请我。 这很棒。 很高兴今天来到这里。

我在二年级时辍学了。 我正在研究大众传播。 但那时，我已经在网上经营业务了。 我从大学退学并继续创建网站。 然后我从网站转移到内容管理系统，所以创建网站的工具。 然后我继续前进，随着内容管理系统的扩展和万维网的创始人和创造者 Tim Bernal S Lee 开始要求数据而不是页面，我开始更多地涉足语义 Web 技术领域。

转发还是其他？ 我刚开始创业，那时我已经在雇用其他人了。 生意做得很好，但我是许多没有获得学位的一代人中的第一批。 这在家里是一件大事。 他们默默接受。 但是，是的，我不知道有多少代，但它是第一代。 但我一直是一名黑客。 在我的心目中，我一直都是黑客，而且永远都是。 意思是为了理解事物并能够解释事物，我需要做一些事情。 因此，这条路对我来说似乎是最自然的。 然后，无论如何，我最终与大学密切合作，并在欧洲的资助下进行了多年的研究，这实际上是使我们获得了他们在 2015 年或 16 年我们所做研究的第一个原型的原因工作。 我一直很看重传统教育和花时间寻找创新解决问题的重要性。

我从 1995 年开始接触网络。那是很久以前的事了。

是的。 从那以后我一直在互联网上工作。 一开始，我实际上还在读高中，当时我和 WordLift 的现有联合创始人兼首席技术官 David Ritchie Telly 在一起。 我们一起上学。 第一项业务是关于网络托管。 我们从美国的服务器购买存储，然后开始在意大利转售给那些想了解万维网是什么的人。 那是开始。

人们通常会发现灰尘。 我一直在许多行业中处于领先地位，而且我从来没有遇到过获得客户的问题，因为我是为数不多的（如果不是唯一的话）与我的团队一起做某些事情的人之一，无论是 Web 3D 还是动态网页或虚拟代理，你叫它。 我们经历了一切，流媒体。 我们一直在做很多视频流。 一切都是第一位的。 因此，市场会来找你，因为它只是你。

在开始更加关注人工智能和搜索引擎优化之间的交叉点之前，我卖掉了几家网络公司。 我一直在网上做公司。 第一个是真正在做网络开发。 然后第二个是一个更大的机构，我们在那里开发了这些内容管理系统。 然后我再次与 David 一起开始了为语义网创建平台的想法。 就是这样。

做同样的？ 是的，我们在这方面几乎一直在一起。

我认为它是在多种情况下发生的，是否是我继续前进的时候，以及这些条件是否适合我离开并建立新的东西。 我认为你会随着生活的变化而进化，也会随着你对新领域的兴趣越来越大而进化。 SEO 对我来说是一件新鲜事。 尽管我在 95 年开始构建网页，但直到 2015 年、2016 年，说实话，SEO 都不是一回事。

多年来我一直在开发非常大的网站，所以我对这个术语并不陌生。 在理解让搜索引擎理解您的内容的重要性方面，我是新手。 我总是更喜欢组织内容，制作有效的导航流程，帮助用户在您的网站上找到东西，也许为网站开发内部搜索引擎。 但我从未想过让其他人通过控制器和其他人正在运行的索引（如 Google 或 Bing）了解您的内容的力量。

问题是，我们从这样的愿景开始，即从由页面构成的网络转向由数据构成的网络，这就是蒂姆伯纳斯利在过去宣扬的内容，当时我从这个历史性的老生常谈开始，现在却大声疾呼原始数据。 因此，当我们与政府开展大量工作时，我开始关注开放数据运动。 因此，我真正让自己参与了开放数据以及在野外发布数据的重要性，以便其他人可以在其上开发应用程序。 然后我意识到网络应该全部由数据组成，因为人工智能将根据数据进行训练。 当我们过渡到人工智能第一世界时，最终拥有数据并让人们控制数据对于一个开放和民主的社会也变得至关重要。 但是人们怎么能发布数据呢？ 人们如何创建自己的知识图谱？ 这就是激励我们构建 WordLift 的使命。 好的。

不，因为我们在模式或联盟创建之前就开始了，所以事情真的出来了。 我刚从开放数据和链接数据运动中走出来，所以我没有看到搜索引擎的重要性，直到 VueRank 的联合创始人 Boris De Maria 给我打电话说，嘿，我一直在关注你的工作，这太棒了。 我来自 SEO 行业，我们想投资。 然后我意识到 SEO 确实是我们的游乐场，也许这种使数据网络民主化的想法实际上非常适合 SEO 的发展。

好吧，本周我们将发布一个公告。 那是在早期，甚至在公司成立之前。 我们与 VueRank 合作。 我们仍然有合作伙伴关系。 我们从头开始了一家新公司，而我已经在专业服务、网络开发和信息提取方面经营着另外两家公司。 本周我们将发布关于我们成功结束的新一轮的公告。

我们正在扩张，我们正在成长，最重要的是，我们正在使许多网站能够创建结构化数据，并使结构化数据的处理过程自动化。

结构化数据是一种将您的内容转换为搜索引擎可以理解的机器可读格式的方法。 非结构化的是它所写的一切，可以被人的思想解释。 结构化，它类似于机器可以读取的数据库。 现在，结构化数据就像一个数据库，但它也意味着人类的大脑会从非结构化数据、一段文本中检测出来。 这很美妙，因为它使机器能够像人类阅读一段内容时一样理解其中的含义。

正确的。 让我分享我的屏幕并从头开始。 让我们试着看看为什么我们要使用结构化数据。 如果你看到屏幕，请告诉我。

让我们在这里看看这些图像。 我将拾取一张图像，然后使用 Google Lens 搜索该图像。 Google Lens，它是谷歌查看图像的方式，它使用知识图中的实体。 正如你所看到的，当我这样做时，谷歌能够从单一图像中了解到这现在与企业家安德里亚·沃尔皮尼有关。 然后它从不同的网站拉动客户，这些网站与该图像相关，但也与该实体相关。 这是另一个例子。 如果我去问谁是 WordLift 的创始人，那么 Google 能够提供丰富的结果，告诉你安德烈奥·沃尔皮尼是 WordLift 的创始人之一，还有大卫·里奇·泰利。 由于使用了结构化数据，我们正在为搜索引擎提供解释内容和提供答案而不是链接的能力。 实际上，这对写博客的人意味着什么？ 当你写博客时，第一件事是你要确保你周围的实体作为博客的作者和发布者，它是结构化的。
您想开始使用班级人物和班级组织，以帮助搜索引擎了解您是谁以及您在网络上的表现。 您想开始使用这些与链接和模式 URL 链接相同的链接，它们将为算法提供信心，就像我们在这个 Google Lens 示例中看到的那样，那就是博客背后的人，也是博客在 LinkedIn 上行动的同一个人，它是在推特上表演等等。 那将是起点。 在网络上创建您自己的实体，因为您希望搜索引擎能够回答这样的两个问题。

它可能比这更复杂。 但是假设如果你想为进行搜索的人提供答案，你想要那个答案，它来自一个值得信赖和可靠的来源。 如果我从来没有对待或写过，比方说，我不知道，快车，因为我根本不喜欢汽车。 对于正在查询快车的搜索者来说，这会是一个很好的信息来源吗？ 可能不会。 当人们想谈论在线业务和结构化数据时，它会是一个很好的来源吗？ 好吧，绝对是的。 我们越支持搜索引擎了解我们能够编写的内容以及我们在该特定细分市场中的可信度，我们就越能提供搜索引擎帮助我们对这些特定查询进行排名的能力。

如果我们查看 Bislaskovi 通常为我们突出显示的 Google 模式，我们可以看到它实际上在两种方式上都有效，因为当然，您很少会在博客世界上找到有关快车的内容。 您很可能会找到与 SEO 相关的内容。 但作品背后的作者，同样重要。 当然，它在众所周知的 EAT 因素的背景下发挥作用。 结构化数据也是这些 EAT 因素的促进者，因为我们可以诱使搜索引擎更多地了解我们在该主题上的具体程度。 我们在开罗美国大学做过这个实验，我们能够在 Google 学术搜索中排名，因为我们在他们的博客文章后面添加了结构化数据，并将它们与这些文章背后的研究成果相匹配。

我们应该遵循两条思路。 第一个是我们不只是为谷歌构建结构化数据。 今年，我很荣幸参与为 Web Almanack 的结构化数据章节做出贡献。 网络年鉴，它是对我们所处网络状态的年度回顾。 当我与团队中的其他人一起分析和剖析网络上数以百万计的这些结构化数据格式的条目时，我意识到并最终看到我们不仅仅是在为 Google 构建结构化数据。 我们不只是为了 SEO 使用结构化数据。 我们这样做是因为我们正在帮助机器了解我们是谁。 现在，像谷歌这样的机器，是的，但我们也在结构化数据之上训练我们自己的人工智能。 让我再举一个例子，从中我们可以看出为什么当我们谈论结构化数据时，我们不仅在谈论谷歌，而且还在谈论我们自己的网站。 在这里我们可以看到 graph embedding on the world of。 我的网站。 我可以在我们这边，在我们的博客上查看结构化数据的实体，然后我可以立即运行这些管道，以便在我们的博客上的 WordLift 中理解，当我们谈论结构化数据时，我们主要谈论知识图谱然后是三角优化和人工智能，链接数据，到达潜回和电子商务。
然后是 Bislowski，您可以在这里看到他等等。 我可以看看 Bislowski 或 Jason Barton。 我可以看到这些实体在 WordLift 博客内容的上下文中是如何相互关联的。 这有助于我们了解我们拥有的内容集群。 我们正在利用 Google 用于在 Serp 上提供有价值的搜索体验的相同结构化数据。 第一个想法是，你看，你不是只为谷歌构建结构化数据。 您正在为您自己的站点和您自己的企业创建人工智能战略的基础。 第二个想法是，好吧，你猜怎么着？ 尽管由于谷歌采用人工智能优先方法，有机机会明显减少，但我们的客户，我们的网站仍在吸引有机流量。 这是为什么？ 这是因为，当然，当我们利用语义搜索引擎优化时，当我们用更合格的数据培养机器时，我们能够呈现不同的特征，无论是新闻和媒体网站的头条新闻，还是谷歌发现的流量，或者是常见问题解答内容，或者是轮播中的视频流量。
我们利用了如此多的这些功能，以至于流量并没有减少，相反。

之所以如此，是因为搜索变得更具对话性，这意味着我们已经可以通过 Google MUM 功能看到主题缩放等功能。 例如，如果我进行了类似 Kali Kube Tuesday 的查询，那么 Google MUM 将在 Kali Kube Tuesday 获取即将举行的活动。 然后搜索者，即使他不知道即将到来的剧集是关于 X、Y、Z 的，也会从这些中学到一个主题 Zoom。 谷歌如何能够训练像 MAM 这样的东西来使用结构化数据来实现这样的功能，因为这就是我们将人类知识转移到人工智能的方式。 同样，不仅仅是谷歌。 搜索者的行为正在发生变化。 并不是只有谷歌这样做。 作为人，我们正变得越来越健谈。 我们越来越习惯于与自动助理交谈。

每个人都可以使用结构化数据。 结构化数据，它只是一种开放数据形式。 现在，开放数据，这是我们与今天和明天的人工智能交流的方式。 如果我们想被倾听，我们需要与 AI 对话。 知识图和结构化数据，它是我们可以用来与人工智能对话并让人工智能理解我们的语言，无论人工智能来自谷歌、必应还是我们自己的人工智能。 结构化数据适合所有人。 但是，当然，我们必须专注于重要的事情，因为，当然，我被认为是一个实体人很重要吗？ 我的产品得到认可很重要吗？ 例如，我指定有关产品运输详细信息的信息是否重要？ 我是否想像我们一开始看到的那样促进视觉搜索？ 或者，例如，专注于品牌的身份会更好吗？ 这些都是非常具有战略意义的决定，需要在考虑我想要构建哪种类型的知识图谱之前做出。

正确的。 WordLiftt 将自动阅读博客文章的内容，并使用自然语言理解和名称实体识别自动提取最相关的实体。 这将自动为谷歌提供关于特定博客文章的更多含义。 即使通过做一些类似于标记的事情，WordLift 也在为搜索引擎提供丰富的信息。 正如我们所见，它不仅适用于 Google，因为我可以在图表中使用这些数据，例如，围绕特定兴趣领域创建这个主题集群，例如 WordLift 博客上的结构化数据。 我也可以使用此图来创建无头设置。 与其通过 WordPress，也许我可以用 JavaScript 构建这些无头的页面，让页面变得超快。 但是关于内容的所有元数据都在知识图谱中。

正确的。 让我快速分享屏幕并查看一篇博文，以便我们实际看到这些。 这是一篇关于员工倦怠的博文。 这里地球之轮正在检测一组实体，这些实体可能与博客文章的内容相关，也可能不相关。 正如我所指出的，我还可以决定，例如，我是否要添加指向此内容的链接。 通过这样做，我已经为 SEO 做了很多工作，因为我为 Google 提供了多个查询的入口点，这些查询仍然与这篇博文相关，但以某种方式与这些概念相关联。 我可以用简单的标签来做到这一点。 现在，当然，当我这样做时，我可以在前端看到 WordLift 已经在创建这些上下文卡小部件。 这些内容卡片小部件让读者对我正在使用的一些概念有所了解。 当然，我可以决定是否要在这些实体后面有页面。 当然，这是需要做出的 SEO 决定。 当然，这与您提出的主题内容问题有关。
通常，WordLift 将通过查看您已有的内容来开始创建这些术语词汇表，这样我们就不会遇到主题内容的问题。 但我们还将从维基百科获取内容，以提供其中一些实体描述。 但是实体描述可以简单地用于构建结构化数据，也可以用于创建页面。 但这些是用户可以做出的决定，并且会影响 SEO 策略。 如果我将 WordLift 限制为仅将数据用于博客文章的注释，则我无需担心内容稀少。 你可以在这里看到 WordLift 说这是一篇结构化数据形式的文章。 但后来它说这篇文章谈论倦怠并谈论已经检测到的另一个概念。 自动地，世界也在创建数据网络的链接。 它不仅引用了一个通用概念，而且还在语义 Web 上跨多个数据集引用了相同的概念。 这是围绕文章创建一个知识图，任何机器都可以利用它来理解文章的内容。

绝对地。 首先，有不同的情况，当然，在每个站点，它都是不同的，但是有一些独特的方面。 总的来说，正如我所说，有不同的层次。 但是出发点是我给一篇文章加上语义标注。 只有在不创建链接、不创建实体、不添加额外内容的情况下这样做，平均而言，我们看到有机流量在两周和两个月。

6%、8%，在更大的平台上，意义重大。 这是相当稳定的增长。 现在，当您开始使用该工具并开始添加指向您拥有的页面的链接时，可能是针对特定概念，或者当您开始添加小部件时，这也是 WorldLift 允许读者使用图表中的数据，那么这些可能会在一段时间内增加 30% 或 40%，同样，从具有大量流量的网站的两周到具有大量流量的网站的三个月更少的流量。

不，不是在我这边，不是在第三方网站上。 在我这边，我创建了一个页面，比方说，将有关结构化数据的所有内容分组。 然后这个页面变成一个类别页面，但它也可以是编辑的。

那么，在这一点上，它不仅仅是结构化数据，而且也是用户将花费在一边的时间，因为当然，如果我正在阅读一篇关于现代 SEO 的文章并且有一个参考，比方说， JSON LD，我不熟悉 JSON LD 的概念，你允许我在你这边通过内部链接了解 JSON LD 是什么，因为你已经写过它了。 通过围绕文章创建这些主题集群，我们增加了用户发现内容的机会。 语义搜索引擎优化，就是在关键字和页面的逻辑之外思考。

从主题集群的角度思考。 当我写一篇博文时，我想将我的术语和内容片段中的所有东西聚集在一起，以帮助读者发现更多。 这就是它的美妙之处。 这将至少增加 30%。

写吗？ 正如我所说，有两种方法。 你可以，你是否可以查看你网站上的内容，然后，比方说，将每个标签转换为一个实体。 因此，您的标签页将成为这些新页面。 或者 World of 可以从数据链接中获取数据，因此维基百科或任何其他外部来源。 或者在我们开始添加更多集成服务的某些特定实现中，我们也可以使用语言模型生成它。 您可以通过多种方式开始考虑扩大内容制作。

让我回到我们正在处理的文章的前一个示例。 然后我们可以看到正在运行的小部件。 我们到了。 我们正在文章中构建这些知识图谱，表示有关该内容的信息。 正如您在此处看到的，我还添加了一个视频，而 Wharrley 已经检测到该视频已嵌入到编辑器中，并且它已经自动从 YouTube 中提取元数据。 无论这是我的视频还是其他人的视频，现在它将显示为与文章绑定的视频对象标记，然后我可以个性化描述、视频名称以及 WordLift 测试为我创建的所有元数据。 但是让我们看看小部件。 当我这样做时，我可以添加一个块，例如，添加多面搜索小部件，这是 World of 提供的用于连接语义相关事物的小部件之一。 让我们来看看这个。 在这里，它需要设置样式，但是 World of this，当然，这是一个演示站点，所以它不一定是最好的术语关联。 但在这里，World of this 提供了一个类似于我们所拥有的界面，比方说，谷歌图像搜索，其中实体用于过滤相关内容。

文章。 然后这个内容来自我自己的网站。 通常，仅仅通过添加这些，我们每次会话的页面浏览量就会增加 30%，因为当然，内容在语义上是相关的。 用户可以通过调整实体网络来过滤列表。 它证明了我们可以增加流量并为读者创造价值的另一种方式。

相关文章。 通常当我们放置小部件时，我们会查看两个指标。 我们在添加了小部件的页面上查看每次会话页面的增加，然后，当然，我们查看在页面上花费的平均时间，这将显着增加，甚至可能增加 40% 或 60%在某些情况下。 这些指标的播放是可扩展的，因为您可以在模板级别添加此小部件，然后每个页面都将从中受益，甚至从您拥有的存档中受益。 当我们查看语义 SEO 以及它可以产生多少流量时，它通常会谈论最低限度，比如 6.8 仅用于语义注释，如果您开始创建自己的词汇表，则为 30%。 然后，当然，你可以达到 60%、500% 等等，当然，这取决于内容的数量和你发布内容的能力。

您不想过度使用结构化数据。 我们想让事情尽可能简单，就像孩子能理解的那样。 这对谷歌来说是一个很好的做法，但对你自己的人工智能来说也是一个很好的做法。 因为如果我开始过度构建内容，因为如果我开始过度构建内容……当然现在我可以按类型构建内容，所以我可以为所有播客使用播客剧集，然后我可以使用，比方说，服务模型对于我描述我的咨询服务的页面。 然后假设我可以使用本地业务来谈论我在当地的存在。 当我做这些的时候，我必须以一种有意义的方式把事情联系在一起，我不想做得太过分。 我想做孩子会理解的事情。 因为如果我做得太过分，那么它会产生比价值更大的噪音。 你想让事情保持简单和一致。

在使用？ WordLift，它是一个 SaaS。 它的定价基本上包含三个启动计划。 计划根据例如他们支持的实体类型将一个推迟到另一个。 例如，如果您想使用我向您展示的视频对象提取，它还会自动为您创建的所有视频创建视频站点地图，那么您将需要使用该业务。 无论您是否需要使用，例如，本地业务并且您有两个以上的站点，那么您都想使用专业人士。 如果你只有一个站点，你想进入这个过程，你可以从启动器开始。 初学者每月 49 欧元，专业人士每月 79 欧元，企业每月 199 欧元。 在业务中，您还会获得 10 个密钥，因此您将在 10 个不同的网站上使用 Whirl lift。 然后，当然，我们的很大一部分客户也要求我们在一开始就参与支持知识图谱创建的咨询。 我们的套餐起价为每月 1000 欧元，然后会上涨。 你必须想象这个世界是可以在单个博客网站或像 Airbnb 或 Orkney 这样的网站上运行的东西。
它是一个可从单个博客扩展到大型电子商务的基础架构。 我们很幸运能与一家在网站上赚取数亿欧元的大公司和普通博主合作。 基础设施是。

我们不看流量，因为我们想创造更多的流量。 那将是加热，在模型中向后工作。 我们必须查看页面数量，尤其是当我们查看电子商务时。 我们一直与之合作的电子商务公司之一拥有超过 700,000 种产品目录，并且正在为 700,000 种产品构建产品知识图谱。 这意味着大量数据。 WordLift 为您托管知识图中的数据。 我们必须根据已发布的实体数量对其进行定价。 但这发生在三个计划之外。

未来的计划。

是的。 这是一个非常聪明的问题，因为平衡确实是成功的关键。 我们是 SaaS，我们的目标是托管尽可能多的知识图，以创建这些信誉良好、可扩展的 SEO 策略，使组织能够获取结构化数据，以最有趣的方式使用它，同时也创建这些 AI 基础设施最重要的是，哪一天可用于生成产品描述，另一天可用于推荐最佳内容。 我们需要继续开发平台，以便为这些高级用例提供服务。 与高级用例有关的一切都将通过专业服务。 但是我们所利用的平台是一样的。 为 49 的初学者提供服务的平台与负责非常上的结构化数据的平台相同。

不，我们热衷于培训其他人。 我们需要它自己移动。 我们不仅培训另一边的编辑团队或 SEO 团队，我们还在世界各地培训专门的 SEO 机构来为我们推进它，因为，当然，有太多的需要，我们想要保持团队小，因为我们需要专注于技术。 我想启用更多用例。 现在，我们正在努力实现电子商务的神经搜索，因为我们意识到我们在用于谷歌的产品知识图中拥有大量元数据。 但是这个元数据可以有效地用于现场搜索。 我们希望为我们所有的客户带来更好的现场搜索体验，我们需要让这项技术到位，然后我们需要将它带给人们，这意味着我们需要一个专业人士网络来接受它向前。

这仍然是站点搜索中未解决的问题。 但现实情况是，这不是技术问题，而是内容结构问题。 问题不在于您可能已经拥有的 Algolia 或弹性搜索功能不够强大。 一点也不。 问题是这些数据的管理并不像我们想象的那么精确。 但是，在 SEO 中，我们已经在做这项工作，因为我们正在为 Google 做这件事。 为什么我们不利用现场搜索？

这正是我们正在做的。 我们正积极与 GenII 团队合作，以便为电子商务创建最佳的神经网络搜索。 在这种情况下，我还可以快速预览一下我们在该领域所做的工作，因为，我的意思是，World of it 是一个大规模自动化 SEO 的技术平台。 进行内部搜索是此流程的一部分。 如果我说我会得到这样的结果，那么我也可以进行多模型搜索，然后我可以利用图像来运行查询。 你看到了吗？ 我在这里加了一副太阳镜。 我正在运行作物，然后我将点击这里，我将使用此图像作为查询的一部分，希望它能工作并帮助我返回这种类型的相关结果。

那会没事的。 这是一个真正的多模型搜索，这意味着，当然，我可以将我们看到的视觉查询与文本结合起来，并说我想要粉色或黑色。 我们正在构建这个基础设施，再次使用知识图中的结构化数据作为。

是的。 我们正在走向多平台，目前我们在 WordPress 之外的电子商务网站上确实非常强大，因为我们从产品数据开始，到达产品数据，并在页面上引入元数据和结构化数据。 对于不在 WordPress 上运行的编辑内容，我们的速度较慢。 不过，我们确实有几个大型实施，其中 CMS 是专有的，并且我们有一组可用于进行集成的 API。 我们在 WordPress 之外开展电子商务工作。 这很容易。 在电子商务之外。

没错，德鲁普尔。 它绝对是我们使用最多的 CMS 之一。 当然，开始集成 WordLift 会很有趣。

你的生命？ 我学到的一件事是，我通过建立一支出色的团队而感到非常高兴。 当我能够像我们现在所做的那样聚合时，积极的专业人士发现一些全新的东西，它在构建数据网络时令人兴奋，我很满意。 那是一回事。 当然，另一件事是我的头脑会根据未来将要发生的事情来思考。 对我来说，这始终是关于我们需要构建哪些技术来实现未来。 将来，你的网站将成为一个聊天机器人，我想构建你需要的技术，让公司更容易创建，比方说，聊天机器人或神经搜索。 留在那里并构建人们需要的工具，这也是让我快乐的原因。

也许是产品发布站点。 这是。 我们看到知识图，它是你的人工智能战略的基石，每个组织都需要有一个人工智能战略。 这对 SEO 至关重要。 我们的角度仍将是 SEO，但我们看到 SEO 变得越来越全面，涵盖了用户体验的不同方面。

为了它。

三个词？ 意大利语，技术成瘾，未来。

建筑。

建立一个了不起的团队。 好的，棒极了。 并与客户合作。 与客户合作非常重要，因为我从客户那里学到了很多东西，而且我们拥有来自世界各地的众多客户。 我很感激，因为我们每天都在学习。

在平行宇宙中，我非常喜欢冥想。 我会花更多的时间在正念状态，我现在就是这样做的。 有时编写代码，有时与客户一起做一些疯狂的事情。 正念会。

谢谢。