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小红书朝百度开了一枪?

经过十余年的发展,尤其近几年随着小红书的崛起,小到餐厅推荐,大到考研考编,很多年轻人早已把小红书当搜索引擎在用——这使得小红书逐渐稳住信息流场域+搜索场域的双场域心智。

甚至,小红书搜索场域之于平台内容消费的渗透程度远超外界想象:55% 用户倾向于沉浸式浏览,45%用户会主动进行深度搜索,且搜索内容会基于综合得分排序,这使得小红书成为很多年轻人解决具体生活场景的“指导手册”。

一位搜索行业人士表示,“小红书本来就是搜索场、内容场、社交场并存的一款产品,所有产品长大之后都会用户泛化,也会针对垂直场景进行功能迭代,以满足人群更精准的使用需求,最终小红书可能会根据场景及用户习惯差异,衍生出不同的产品心智。”

事实上,很多产品会卡出生点位,这在过去、现在乃至将来都将深刻影响着一款 App 的命运——无论是用户盘还是商业化。例如:抖音之于娱乐、微信之于社交、淘宝之于购物。

即便将视线拉回社区产品,知乎、虎扑、豆瓣这些产品都有核心用户心智——知乎之于问答、虎扑之于体育、豆瓣之于影书评,产品强化用户心智之后,整个品牌定位被固化;但小红书却包罗生活潮流、审美等泛化场景,近年来产品能力逐渐延展至搜索、社交、购物,依旧掳获着一批批年轻人的心智。

这从小红书最新公布的官方数据也能得到例证:2024 年小红书平台 70% 月活跃用户存在搜索行为,88% 搜索行为由用户主动发起,三分之一用户养成深度搜索习惯,日均搜索频率为 6 次;通过搜索进入笔记页面的用户,转化率比内容浏览用户高 30% 以上。

所以,用户时间与注意力花在哪里,搜索习惯和商业机会也会随之迁徙。


#自媒体运营频道 #@yunying23

这真是我没有想到过的角度


封装代码:2024年AI情感计算领域产品分析,用4300字长文关心人类的小情绪。

耗时一周,裹脚布烂作终于写完辽…本神婆🧙🏻‍♀️申请对线


段永平2025年浙江大学访谈

重复最多的三个点
🔴坚持做对的事情,把事情做对。发现不对了赶紧停下来/改变。
🔵想长远,看本质。
⚫️投资理念 — 不懂不碰。

日常
🔶生活原则 — 重视生命的质量 — 运动习惯。
🔷喜欢相处的人 — 聊得来,同频 — 比如,和他一样看本质的人。

行事
◻️顺其自然
▫️不需要追求全球化,合适的时机自然就去了 。
▪️最终你会成为那个你应该成为的那个人。
◼️创业理念 — 敢为天下后。


#自媒体运营频道 #@yunying23

因为没有按时发货
客户取消订单,已经损失几十单了
客户需要的是及时感
下单后必须立刻发货




#自媒体运营频道 #@yunying23

500美金一下午4小时的训练营,上课中


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高转化博客模板


仔细读了段永平的浙大演讲,全程没有深奥大道理,没有花活逻辑,都是非常朴素、简单、本质的思想,是我个人一直非常喜欢的价值观。在采访的末尾,有一句话久久回响,说:

反正你最终会成为你本该成为的那个人。

记一些印象深刻的表达:

1、三条重点:
一,做对的事,把事作对。
当你发现错了,及时改。

二,胸无“大”志
脚踏实地的做事,而不是好大喜功、急功近利。

三,做一个正直的人。

2、如何看待AI带来的变化,如何应对?

想长远的,想你五年后、十年后、二十年后,你的每一个决策是不是对的。
所有方面,都是相通的。

3、如何判断一家公司是否值得长期投资?

好的投资人都很慢,大家不在乎失去一些机会,最重要的是不去踩雷。
谁不想转快钱,但是知其不可为很重要,还是要踏踏实实做事。

4、是否要创业?

该创业的人不需要鼓励,你有一个强烈的想法,你就会去做。
但很重要的一点,不要为了创业而创业。

5、在不断变化的时代背景下,如何学习和保持新知?

非要学新东西吗?
碰到有兴趣的时候,不会对未来的东西感到恐惧。而是会想该怎么学习,会去找书、查资料、去理解等等。只要你不恐惧,知道自己能学会,就没什么问题。

6、低毛利的时期下,如何应对?

好赛道是不会低毛利的,低毛利的都是比较差的商业模式,产品差异化很小的产品。

7、如何判断一件事是否是对的?

其实是知道的。但很多人做错的事情,明知道是错的,还要继续做?
因为错的是往往有短期的诱惑。

8、创新也是要小心的。很多人把创新理解成不一样,我觉得那个药特别小心。

最主要是你到底想干什么,你给用户带来什么价值。是在弥补人家需要,但没有做到的事情。
差异化不是说不同,差异化跟创新是一个意思,就是你要去满足用户的需求。

9、如何培养看待问题的批判性思维?

我没有什么批判性思维。我就是想,本质想的是什么东西,想长远想本质。
你跟我做的一样,你挺好,我干嘛要批判你的?

10、您的下一个人生目标,或者说是终极目标是什么?
健康的活长一点就行。我觉得生活还是要有质量。


在周周黑客松现场路演 ShipAny 🤗


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喂饭到极致

不仅仅提供了各种设计的前端组件,还提供了
- lovable
- v0.dev./chat
- bolt.new
- sitebrew.ai
的 prompt,一键复制

使用 AI 完成改进,导入 Cursor 进一步完善。


从古典bbs起,社区始终希望用户发表尽量「优质」的内容,反对灌水。
用户开始被鼓励倒垃圾流水账,始于web2.0的颠覆,但它的前提是,熟人愿意看你的流水账。

但这给大众用户们教育出了一套固化认知,在那之后,大众注册一个新阵地,都会发:「好无聊啊想死」「昨天没睡好」「今天掉了根头发」「手上的疤抠破了」……

所以反倒是推荐算法扭转了这个趋势,它让你为了讨好算法,千方百计寻找自己能展示的才艺干货,抽肠刮肚浓缩精华讨好读者,吟安一个字,捻断数根须。
后来很多平台失败,不是因为算法技术不行,而是天然做不到让用户退回到「自觉不灌水」的意识


最早出现的补光灯 app


昨天在群里跟AI的朋友们唠嗑,我们会发现其实在公司里有很多提效场景,它可能并不是那么高频刚需,但做了又确实能够有很不错的提效。

比如说我有一个数据我要解析分析并且做成可视化的格式,这个事情每个月只需要1-2次,用研发资源做吧也不是很合适,ROI不一定划算,业务没准哪天需求就变了。

不做吧,它又确实是一个很典型的效率场景,真的是做了立马能够看到提效的;包括很多C端和B端的demo,其实现做出来一个验证再去让研发投精力研发才是最划算的。

这块在AI编程工具成熟之前其实没有什么特别好的解法,但当AI工具出来之后我觉得它会逐渐成为产品经理的必须技能,通过Cursor你可以快速的把业务的需求搭建出来,低频需求直接封装好给业务用,验证的demo直接上线内部测试效果。

之前的产品经理流程是这样的,产品汇总需求——prd——研发开发——上线测试,我觉得未来像我提到的简单业务提效需求有可能变成:产品汇总需求——AI prd——AI编程——交付业务使用;

demo验证的则变成:产品汇总需求——AI prd ——AI编程——demo验证——AIprd ——研发开发——上线测试。

这样做的好处是整个公司整体的效率都会往上跑一大截,研发资源的损耗会降低很多。

那不用AI编程cursor,用dify和coze能不能达到同样的效果?

如果你的业务是内容生产类型、总结类型、知识库检索相关的业务且不需要任何批量化的事情,用dify和coze是可以尝试实现的。

但这个边界其实特别的窄,且一旦匹配上批量化的事情就玩不转了,用dify做一条内容产出效率还行,但同时做100条就非常麻烦了。

dify和coze的优点是上手简单,同时coze还可以接入飞书知识库,但对于定制化的需求场景其实还是偏弱的,更多其实是通用的内容生产总结场景。

cursor的优点是啥都能做,缺点就是上手成本比较高,但产出的天花板更高一点。

大家可以根据自己的具体业务需求来选择,哪个好用用哪个~


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这种能信么?


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无论是数字产品还是知识付费
其实按照标品的规格讲,基本上核心竞争力为0,因为太容易被抄袭了

所以,这种单点的优势没有办法形成护城河,也无法构建自己的核心壁垒
任何成熟的知识付费公司或者机构、个人,他们的逻辑都是标品+服务

服务是一种非标的体验,是卖点,也是胜负手
特别是那种难以模仿的消费者非标体验,你存活的时间越久,后续新客获客成本就越低
有时候存活率也是一个核心卖点




所谓的独立开发者,不是自己给自己这么一个抬头就行的

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