আমার কি এলএলএম-এর জন্য আমার বিষয়বস্তুর কৌশল পুনর্বিবেচনা করতে হবে?

আমার কি এলএলএম-এর জন্য আমার বিষয়বস্তুর কৌশল পুনর্বিবেচনা করতে হবে?


এই সপ্তাহের এসইও-এর জন্য, জিজ্ঞাসা করা প্রশ্নটি ছিল:

“আমাকে কি LLM-এর জন্য আমার বিষয়বস্তুর কৌশল পুনর্বিবেচনা করতে হবে এবং আমি কীভাবে এটি দিয়ে শুরু করব?”

উত্তর দেওয়ার জন্য, আমি গ্রাহক যাত্রা ফানেলের নিচে নন-লিনিয়ার যাত্রা ব্যাখ্যা করতে যাচ্ছি এবং যেখানে বড় ভাষা মডেল (LLM) দেখা যাচ্ছে।

ট্রাফিক প্রত্যাশার পুনর্বিবেচনা থেকে শুরু করে LLM-এর দ্বারা বাছাই করা অনুভূতির উপর একটি অডিট পরিচালনা করা পর্যন্ত, ব্যবহারকারী এবং মেশিন উভয়ই যে ধরনের খ্যাতি স্বীকার করে তা তৈরিতে ব্র্যান্ড পরিচয় কেন গুরুত্বপূর্ণ তা নিয়ে আমি কথা বলব।

আপনি এই সপ্তাহের Ask An SEO ভিডিও দেখতে পারেন এবং নীচের সম্পূর্ণ প্রতিলিপিটি পড়তে পারেন।

সম্পাদকের নোট: আমাদের সম্পাদকীয় নির্দেশিকাগুলির স্পষ্টতা, সংক্ষিপ্ততা এবং আনুগত্যের জন্য নিম্নলিখিত প্রতিলিপিটি সম্পাদনা করা হয়েছে।

আপনার কৌশল ওভারহলিং মধ্যে তাড়াহুড়া করবেন না

ব্যাট থেকে, আমি দৃঢ়ভাবে পরামর্শ দিচ্ছি যে এই বিষয়ে তাড়াহুড়ো করবেন না। আমি জানি সোশ্যাল মিডিয়াতে প্রচুর পরিমাণে শোরগোল এবং গুঞ্জন এবং পরামর্শ রয়েছে যে আপনাকে LLM-এর কারণে আপনার কৌশলটি পুনর্বিবেচনা করতে হবে, কিন্তু এই জিনিসটি নিষ্পত্তি করা থেকে অনেক দূরে।

উদাহরণস্বরূপ, বা সবচেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে, AI মোড এখনও প্রথাগত অনুসন্ধান ফলাফলে নেই। যখন এটি ঘটে, যখন Google এআই মোড ট্যাবটিকে একটি ট্যাব থেকে মূল অনুসন্ধানের ফলাফলে সরিয়ে দেয়, তখন পুরো ইকোসিস্টেমটি অন্য একটি উত্থান-পতনের জন্য সেট করা হয়, যেটি দেখতে যেমনই হোক না কেন, কারণ আমরা আসলে জানি না এটি কেমন হবে।

আমি ব্যক্তিগতভাবে মনে করি যে Google-এর জেমিনি ডেমো (যেটি তারা করেছে, আবারও, যেখানে তারা নির্দিষ্ট উত্তর ফর্ম্যাটের সাথে নির্দিষ্ট ধরণের প্রশ্নের জন্য কাস্টমাইজড ফলাফল দেখিয়েছে) এআই মোড এখন যা করে তার চেয়ে বেশি সাদৃশ্যপূর্ণ হতে পারে, যা সম্পূর্ণরূপে একটি পাঠ্য-ভিত্তিক আউটপুট যা ChatGPT-এর সাথে সারিবদ্ধ।

আমি মনে করি গুগল এই দুটি পণ্যকে আলাদা করবে একবার এটি ট্যাব থেকে AI মোডকে মূল অনুসন্ধানের ফলাফলগুলিতে নিয়ে যাবে। সুতরাং, বিষয়গুলি এখনও নিষ্পত্তি হয়নি। এবং যদি আপনি মনে করেন তারা না. তারা এখনো নিষ্পত্তি হয়নি।

এলএলএম থেকে ট্রাফিক প্রত্যাশা পুনর্বিবেচনা করা

অন্য যে জিনিসটি আমি আপনাকে পুনর্বিবেচনা করতে চাই তা হল এলএলএম থেকে ট্রাফিক প্রত্যাশা।

উদ্ধৃতি এবং ট্রাফিক – উদ্ধৃতি এবং ট্রাফিক, উদ্ধৃতি এবং ট্র্যাফিক সম্পর্কে অনেক কথা হয়েছে। আমি মনে করি না উদ্ধৃতি, এবং সেইজন্য ট্রাফিক, এলএলএম ইকোসিস্টেমের মধ্যে প্রধান হীরা। আমি বিশ্বাস করি উল্লেখ হয় এবং আমি মনে করি না যে সত্যিই নতুন কিছু, উপায় দ্বারা.

ঐতিহ্যগতভাবে, ফানেলটি অগোছালো, এবং Google দীর্ঘদিন ধরে এটি সম্পর্কে কথা বলছে। এখন, আপনার কাছে একটি LLM আছে যা একটি সূচনা বিন্দু বা সেই অগোছালো ফানেলের একটি ধাপ হতে পারে, কিন্তু আমি বিশ্বাস করি না যে এটি মৌলিকভাবে আলাদা।

আমি আপনাকে একটি উদাহরণ দেব. আমি যদি একজোড়া জুতা খুঁজছি, আমি গুগলে গিয়ে সার্চ করতে পারি, (এই নাইকি জুতাগুলো কি ভালো?) আমি একটি ওয়েবসাইট দেখতে পারি, তারপর অ্যামাজনে গিয়ে প্রকৃত পণ্যটি দেখতে পারি।

তারপর আমি YouTube-এ যেতে পারি, পণ্যটির পর্যালোচনা দেখতে পারি, হয়তো অন্য একটি দেখতে পারি, Amazon-এ ফিরে যেতে পারি, একবার দেখে নিতে পারি, সেখানে এটি সস্তা কিনা তা দেখতে Google Shopping চেক করতে পারি এবং তারপরে এটি কেনার জন্য Amazon-এ ফিরে যেতে পারি।

এখন, আপনি একটি LLM মিশ্রণে নিক্ষিপ্ত করেছেন, এবং এটি সত্যিই প্রধান পার্থক্য। হয়তো এখন, এলএলএম আমাকে উত্তর দেয়। অথবা হয়তো গুগল আমাকে উত্তর দেয়। তারপর আমি অ্যামাজনে যাই, পণ্যটি দেখি, এটি সস্তা কিনা তা দেখতে Google শপিং-এ যাই, একটি ইউটিউব পর্যালোচনা দেখি, হয়ত কিছু পরিবর্তন করি, ChatGPT-এ ফিরে যাই, দেখুন এটি এই সময় ভিন্ন কিছু সুপারিশ করে কিনা, পুরো প্রক্রিয়াটি দিয়ে যান এবং অবশেষে Amazon-এ কেনাকাটা করি। যে শুধু আমি, ব্যক্তিগতভাবে.

এটা উপলব্ধি করা গুরুত্বপূর্ণ যে দৃষ্টান্তটি কিছুক্ষণ ধরে চলছে। কিন্তু আপনি যদি LLM-কে ট্রাফিকের উৎস হিসেবে ভাবছেন, তাহলে আমি আপনাকে সুপারিশ করব না। তারা অগত্যা যে জন্য নির্মিত হয় না.

ChatGPT, বিশেষ করে, উদ্ধৃতি বা ট্রাফিক অফার করার জন্য নির্মিত নয়। এটি উত্তর প্রদান এবং ইন্টারেক্টিভ হতে নির্মিত হয়েছে. আপনি লক্ষ্য করবেন যে আপনি সাধারণত ChatGPT-এ তৃতীয়, চতুর্থ বা পঞ্চম প্রম্পট পর্যন্ত একটি উদ্ধৃতি পান না, তা যাই হোক না কেন।

অন্যান্য LLM, যেমন AI মোড বা Perplexity, একটু বেশি উদ্ধৃতি বা লিঙ্ক-ভিত্তিক, কিন্তু তবুও, তাদের প্রধান পণ্য হল আউটপুট, যা আপনাকে উত্তর এবং আরও অন্বেষণ করার ক্ষমতা দেয়।

সুতরাং, আমি একটি বড় বিশ্বাসী যে ব্র্যান্ডের উল্লেখটি প্রকৃত উদ্ধৃতির চেয়ে অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ। এছাড়াও, উদ্ধৃতি শুধুমাত্র হতে পারে উৎস তথ্য যদি আমি জিজ্ঞাসা করি, “নাইকি জুতাগুলি কি ভাল?” আমি একটি তৃতীয় পক্ষের ওয়েবসাইট থেকে একটি পর্যালোচনা পেতে পারি, বলুন, জুতার CNET, এবং আমি সেখানে ক্লিক করলেও, আমি আসল জুতা কিনতে যাচ্ছি না।

সুতরাং, সেই ক্ষেত্রে ট্র্যাফিক ব্র্যান্ডের জন্য পছন্দসই ফলাফলও নয়। আপনি চান যে ব্যবহারকারীরা যেখানে জুতা কিনতে পারে সেখানে শেষ হোক, শুধুমাত্র এটির একটি পর্যালোচনা পড়া নয়।

বিষয়বস্তুর সাথে সিনার্জি এবং প্রেক্ষাপটের গুরুত্ব

পরবর্তী জিনিস আপনার বিষয়বস্তুর সাথে সমন্বয় এবং প্রসঙ্গ গুরুত্ব. এলএলএম-এর সাথে সফল হওয়ার জন্য, এটি সম্পর্কে নয় (এবং আমি এটি আগেও লোকেদের কাছ থেকে শুনেছি) যে শীর্ষস্থানীয় উদ্ধৃতিগুলি কেবলমাত্র সেইগুলি যা ইতিমধ্যেই গুগলে ভাল করে। অগত্যা.

একটি পারস্পরিক সম্পর্ক থাকতে পারে, কিন্তু কার্যকারণ নয়। এলএলএম সার্চ ইঞ্জিনের চেয়ে ভিন্ন কিছু করার চেষ্টা করছে। তারা সমগ্র ওয়েবের জন্য একটি প্রক্সি হিসাবে পরিবেশন করার জন্য ওয়েবকে সংশ্লেষিত করার চেষ্টা করছে৷ সুতরাং, ওয়েব জুড়ে আপনার সামগ্রীর সাথে কী ঘটে তা আরও গুরুত্বপূর্ণ: আপনার বিষয়বস্তু সম্পর্কে কীভাবে কথা বলা হয়, কোথায় এটি সম্পর্কে কথা বলা হয়, কে এটি সম্পর্কে কথা বলছে এবং কতবার এটি উল্লেখ করা হয়েছে৷

এর মানে এই নয় যে আপনার সাইটে যা আছে তা বিবেচনা করে না, তবে এটি প্রথাগত সার্চ ইঞ্জিনের তুলনায় ভিন্নভাবে ওজনযুক্ত। আপনাকে LLM-কে ব্র্যান্ডের প্রসঙ্গ দিতে হবে বুঝতে হবে যে এই এলাকায় আপনার একটি ডিজিটাল উপস্থিতি রয়েছে, আপনি উল্লেখ করার বা উদ্ধৃত করার যোগ্য কেউ।

আবার, আমি উল্লেখ আরো ফোকাস চাই. এর অর্থ এই নয় যে উদ্ধৃতিগুলি গুরুত্বপূর্ণ নয় (সেগুলি), তবে উল্লেখগুলি এই প্রসঙ্গে আরও ওজন বহন করে।

একটি অডিট পরিচালনা

এই সম্পর্কে যেতে উপায়, আমার মতে, একটি অডিট পরিচালনা করা হয়. আপনাকে দেখতে হবে কিভাবে এলএলএম বিষয়টি নিয়ে কথা বলছে।

এলএলএমগুলি কুখ্যাতভাবে ইতিবাচক এবং অন্যথায় ইতিবাচক উত্তরগুলির মধ্যে নেতিবাচক অনুভূতির ক্ষুদ্র বিটগুলি লুপ করে। আমি একটি সাম্প্রতিক ডেটাসেট দেখছিলাম। আমার কাছে আনুষ্ঠানিক সংখ্যা নেই, তবে আমি আপনাকে বলতে পারি যে তারা নিরপেক্ষ বা নেট ইতিবাচক দিকে ঝুঁকতে তৈরি।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি জিজ্ঞাসা করি, “ডজার্স কি ভাল?” এলএলএম, এই ক্ষেত্রে, আমি এআই মোডের দিকে তাকিয়ে ছিলাম, যা বলবে, “হ্যাঁ, ডজার্স ভাল…” এবং এটি সম্পর্কে এগিয়ে যান। আমি যদি জিজ্ঞেস করি, “ইয়াঙ্কিরা কি ভালো?” এবং ধরা যাক দুই বা তিন সপ্তাহ আগে তারা ভালো করছিল না, এটা বলবে না, “হ্যাঁ, ইয়াঙ্কিরা ভালো।” এটি বলবে, “আচ্ছা, আপনি যদি এটি দেখেন এবং আপনি এটি দেখেন, সামগ্রিকভাবে আপনি বলতে পারেন ইয়াঙ্কিরা ভাল।”

এই দুটি খুব ভিন্ন উত্তর. তারা উভয়ই ইতিবাচক হওয়ার চেষ্টা করছে, তবে আপনাকে বুঝতে হবে যে LLM আসলে কীভাবে ব্র্যান্ডটি উপলব্ধি করছে এবং এতে ব্যবহারকারীর সম্ভাব্য দ্বিধা বা সংশয় কী আবদ্ধ। বা ফাঁক কোথায়?

উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি জিজ্ঞাসা করি, “গেটোরেড কি একটি দুর্দান্ত পানীয়?” এবং এটি একভাবে উত্তর দেয়, এবং তারপর আমি জিজ্ঞাসা করি, “পাওয়ারেড কি একটি ভাল পানীয়?” এবং এটি সামান্য ভিন্নভাবে উত্তর দেয়, কেন এটি ঘটছে তা আপনাকে লক্ষ্য করতে হবে। কেন এটা বলে, “গেটোরেড দুর্দান্ত,” কিন্তু “পাওয়ারেড অনেকের কাছে প্রিয়”? আপনি খনন এবং পার্থক্য বুঝতে হবে.

একটি অডিট চালানো আপনাকে দেখতে সাহায্য করে যে এলএলএম আপনার ব্র্যান্ড এবং আপনার বাজারের সাথে কীভাবে আচরণ করছে। এটি কি ধারাবাহিকভাবে একই ব্যবহারকারীর সন্দেহ বা দ্বিধা নিয়ে আসছে? আমি যদি জিজ্ঞাসা করি, “ফোলজার কফির একটি ভাল বিকল্প কি?” AI মোড বলতে পারে, “আপনি যদি কম দামের কফি খুঁজছেন, তাহলে Folgers হল একটি বিকল্প৷ কিন্তু আপনি যদি একই দামে আরও ভালো স্বাদের কিছু চান তবে ব্র্যান্ড X বিবেচনা করুন৷”

এটি আপনাকে কিছু বলে: Folgers এবং এর স্বাদের চারপাশে একটি নেতিবাচক অনুভূতি রয়েছে। এটি এমন কিছু যা আপনার সামগ্রী এবং ব্র্যান্ড কৌশলের জন্য আপনাকে বেছে নেওয়া উচিত। এটি জানার একমাত্র উপায় হল একটি অডিট পরিচালনা করা, লাইনের মধ্যে পড়া এবং এলএলএম কী বলছে তা বোঝা।

আপনার ব্র্যান্ড সম্পর্কে এলএলএম কী বলে তা গঠন করা

আপনার ব্র্যান্ড সম্পর্কে আপনি যা চান তা বলতে এলএলএম পাওয়ার উপায় হল একটি সচেতন দৃষ্টিকোণ দিয়ে শুরু করা: আপনি আপনার ব্র্যান্ড সম্পর্কে এলএলএম কী বলতে চান? যা সত্যিই নিচে আসে: আপনি মানুষ আপনার ব্র্যান্ড সম্পর্কে কি বলতে চান?

এবং এটি করার একমাত্র উপায় হল একটি খুব শক্তিশালী, ফোকাসড এবং সচেতন ব্র্যান্ড পরিচয়। তুমি কে? আপনি কি করার চেষ্টা করছেন? কেন যে অর্থবহ? আপনি কার জন্য এটা করছেন? এবং এটার কারণে কে আপনার প্রতি আগ্রহী?

আপনার ব্র্যান্ড আইডেন্টিটি আপনার ব্র্যান্ড ফোকাস দেয়। এটি আপনার বিষয়বস্তু বিপণন ফোকাস, আপনার এসইও কৌশল ফোকাস, আপনার দর্শক লক্ষ্য ফোকাস, এবং আপনার সবকিছু ফোকাস দেয়।

আপনি যদি এই হন, এবং আপনি কে নন, তাহলে আপনি এমন বিষয়বস্তু লিখতে যাচ্ছেন না যা আপনি কে এবং আপনি যা করার চেষ্টা করছেন তার সাথে বিভ্রান্তিকর। স্পর্শক বা অসামঞ্জস্যপূর্ণ বিষয়বস্তু তৈরি করে আপনি আপনার ব্র্যান্ডের পরিচয় কমাতে যাচ্ছেন না।

যদি আপনি চান যে তৃতীয় পক্ষের সাইট এবং ওয়েবের আশেপাশের লোকেরা আপনি কে এবং আপনি কী সম্পর্কে, সেই উপস্থিতি তৈরি করতে, আপনি কে এবং আপনি কী করেন সে সম্পর্কে আপনার খুব সচেতন এবং অর্থপূর্ণ বোঝার প্রয়োজন৷

এইভাবে, আপনি কোথায় ফোকাস করবেন, কোথায় করবেন না, কোন সামগ্রী তৈরি করবেন, কী করবেন না এবং আপনি যে X এবং X-এর জন্য প্রাসঙ্গিক তা ওয়েবের চারপাশে ধারণাকে কীভাবে শক্তিশালী করবেন।

এটা সহজ শোনাচ্ছে, কিন্তু সেই সব কিছুর উন্নয়ন করা, এটি সারিবদ্ধ করা নিশ্চিত করা, এবং এটি আসলে ঘটছে তা নিশ্চিত করার জন্য সমস্ত উপায়ে অডিট করা … যা করার চেয়ে বলা সহজ।

চূড়ান্ত চিন্তা

এলএলএমগুলি আপনার গ্রাহকরা কীভাবে আপনার ব্র্যান্ড সম্পর্কে তথ্য খুঁজে পায় তা পরিবর্তন করতে পারে, তবে উদ্ধৃতি এবং ক্লিকগুলি অনুসরণ করা একটি শক্ত কৌশল নয়।

এলএলএম-এর যুগে এআই এবং অনুসন্ধানের মধ্যে বিশৃঙ্খলা থাকা সত্ত্বেও, বিপণনকারীদের মৌলিক বিষয়গুলিতে লেগে থাকতে হবে: ব্র্যান্ডের পরিচয়, বিশ্বাস এবং প্রাসঙ্গিকতা এখনও গুরুত্বপূর্ণ।

আপনার খ্যাতি তৈরি করতে ব্র্যান্ড পরিচয়ের উপর ফোকাস করুন, নিশ্চিত করুন যে ব্যবহারকারী এবং সার্চ ইঞ্জিন উভয়ই আপনার ব্র্যান্ডকে আপনার কুলুঙ্গিতে একটি কর্তৃত্ব হিসাবে স্বীকৃতি দেয়৷

আরও সম্পদ:


বৈশিষ্ট্যযুক্ত চিত্র: পল কবিতা/সার্চ ইঞ্জিন জার্নাল



Source link

Postagens Similares

  • Persönlicher Sam – Sam Soffes

    Gepostet am 5. Dezember 2014 Nachdem ich „Particle Fever“ gesehen hatte, wurde ich dazu inspiriert, täglich ein Videojournal zu erstellen. Particle Fever ist eine Dokumentation über den Large Hadron Collider (der super interessant ist). Sie verfügten über Videos aus den täglichen Videojournalen einiger Wissenschaftler, die im Laufe der Jahre daran gearbeitet hatten. Es war wirklich…

  • নিলস ল্যাসেন – “আপনার বানান অধীনে”

    একটি আকর্ষণীয় আর্ট-রক এবং নতুন-তরঙ্গ সমন্বয় প্রদর্শন করে, “আন্ডার ইয়োর স্পেল” ডেনিশ সুরকারের সর্বশেষ একক নিলস ল্যাসেন. তার আসন্ন অ্যালবামের জন্য প্রথম একক হিসেবে Aenaos Records এর মাধ্যমে আগমন বৃষ্টি বাষ্প গতিরিলিজ অবিচলিত ছন্দ, স্তরযুক্ত ভোকাল নির্ভুলতা, এবং স্থান সংশ্লেষ বিন্যাস সমন্বয় করে। ল্যাসেন একটি পরিশীলিত শব্দ সরবরাহ করে যা থিম্যাটিকভাবে আকাঙ্ক্ষার রূপান্তরকারী, অনিশ্চিত এবং…

  • 媽媽給女兒買了一輛本田作為畢業禮物並支付了現金——她的女兒要求她賣掉它並買一輛奔馳

    一張母女之間的短信截圖在 Reddit 上瘋傳,其中女兒拒絕了作為畢業禮物買的本田車,因為她想要一輛梅賽德斯-奔馳。該截圖在 Reddit 上瘋傳,獲得了超過 34,000 條點贊,評論區堅定地站在母親一邊。 用戶 u/Conscious-Weight4569 在 Reddit r/SipsTea 子版塊上分享了截圖。該用戶還分享了一張本田汽車的照片,該車為黑色,並飾有祝賀氣球和粉紅色蝴蝶結,象徵著一份禮物。 在女兒跟進禮物後,母親透過簡訊進行了跟進——原發文者在 Redditt 上分享了交流的截圖。女兒證實她不喜歡這輛車,並一直期待一輛梅賽德斯-奔馳。 儘管她聲稱很欣賞她的母親,但本田並不是她的風格,然後她評論了她媽媽開的車。女兒寫道:“你開一輛 G Wagon(梅賽德斯-奔馳),所以我(原文如此)開一輛基本型本田很奇怪。” 媽媽拍手回應,並給了她一個感恩的教訓 作為對女兒言論的回應,這位母親以一堂如何數算自己的祝福的課作為回應。這位媽媽列出了她女兒擁有的許多大多數人可能沒有的東西。 其中一些包括有一個家,沒有帳單要付,沒有教育貸款,以及一份可以急於找到的工作。她女兒的生活已經「注定」。 接下來,這位媽媽寫道:「站起來告訴我你不喜歡我花了現金(原文如此)買的車,這太瘋狂了;這是非常(原文如此)忘恩負義的。」這位媽媽還提到了女兒對母親的感激之情。 這位母親覺得她的女兒並不真正欣賞她——她寫道,如果她真的欣賞她,她的反應就會與「帶著一種態度沖走」不同。 這位媽媽說完她的話後聲稱,如果她的女兒不打算使用這輛車,她就會賣掉這輛車。她女兒同意了,並說:“媽媽,把它賣掉吧,我不想要了。” 根據截圖,這段對話最初發佈在 Threads 上,然後在 Reddit 上分享——母女倆的身份尚未得到確認。 不過,這位媽媽確實透過網路平台詢問了使用者的想法。自從這個故事在 Reddit 上轉發後,許多人都對這位媽媽提出了自己的意見和建議。 Reddit 用戶對女兒拒絕畢業禮物的反應 Reddit 上的這篇貼文已獲得超過 34,000 個讚和超過 17,000 則留言。許多人甚至與自己的孩子分享了自己對類似事件的描述,以回應該貼文。有些人甚至評論了媽媽的教養方式。 一位用戶說:“酷啊,這個忘恩負義的孩子沒有車。享受步行或乘坐公共汽車吧。”同樣,另一位用戶評論道:“立即賣掉那東西。當然,她會喜歡坐公交車的。”下一個用戶說:“我會賣掉這輛車……被動行動不會得到權利的回報。” 另一位網友則表示:“我永遠不會這樣做,因為你養育了他們,你正在展示自己的養育技巧。”另一位用戶補充道,“這是這個孩子被寵壞的一長串事件中最近的一次。” 第六個人說:“我懷疑多年不良的養育方式導致了這種互動。沒有一個被正確撫養長大的人會做出這樣的行為。” 截至發布,該帖子繼續引起回應——大多數評論者要么批評女兒的反應,要么質疑她是如何長大的。 Daily Dot 無法獨立核實這篇文章中所描述的細節。上述詳細資訊反映了 Reddit 上共享的 @Conscious-Weight4569 帳戶。母親和女兒的身份尚未得到證實。 Source link

  • Lagu Neoklasik Baru dari Jon Parratt Ini Akan Membuat Anda Terpesona

    Ulasan Musik: “Holding the Horizon terungkap dengan kekuatan narasi sinematik yang melankolis, memungkinkan melodinya melayang seperti perjalanan lambat melalui lanskap interior. Gambar yang diciptakannya terasa kabur namun sangat akrab, karena lagu tersebut secara bertahap mengungkapkan sebuah cerita di mana kesedihan tidak menjadi beban, namun sebuah jalan menuju kejelasan dan pelepasan. Iramanya mengalir dengan kepastian yang…

  • Denna mjukvaruingenjörs EDC-påse är redo för utomhusbruk

    Om denna vardagliga bära “Jag är en mjukvaruingenjör som beger mig till tysta campingplatser när det är möjligt. Jag älskar EDC-utrustning, dåligt… kanske lite för mycket. Det här är en av mina favoritinställningar för en lång dag utomhus. Jag packar den när jag vill ha alla verktyg inom räckhåll.” — Dezdenova, mjukvaruingenjör och utomhusentusiast Vi…

Deixe um comentário

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *