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增长其实挺难的，找路径需要很强的嗅觉就跟干刑侦一样的，写内容需要有品味，品味又决定了能不能给用户带来更美好的东西
罗杰儿Jieer: 合作到了能力无底洞（不是我工作中最讨厌的人群标签） 我之前一直说增长是个人就能干，想干好就能干好。 这话我收回。 从此以后，你们碰到跟我合作过的(or能分辨出曾经跟我合作过的)，别默认我和以前一样一味只是夸or最负面说“可以的,只是性价比不够高”了。 合作过了很差的个人。如果你们问到了好的我一定狠狠夸，问到了天雷，我会开麦告诉你们：很差，有多差，多toxic，多不负责，多不靠谱，多让全组吃不了兜着走，务必避雷。
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小红书的算法机制导致素人也有很大的话语权，这个就跟当年的贴吧机制相似，所以大部分共识来源于相同群里的共同困境而抒发的情绪和观点，然而答案就是整个笔记里的所有创作共同产物，所以怎么通过文字识别场景和情绪找到同类人是这一代分发引擎的核心。目前大模型大家关注的重点还是推理答案而不是去理解一一个群体的困境。
陈南: 最近在思考用户对AI总结内容的信任度时有了一个很重要的认知：AI总结的内容很难让用户感受到共识，而人类编写的内容可以。 小红书这几年慢慢成为了旅游内容行业的一匹黑马，有很多人在小红书上找旅游攻略，包括我。我们在小红书上搜攻略时，很少会因为一个单独帖子的正文就决定了整个行程，我们会刷很多目的地相关的帖子，不仅会仔细看帖子的正文，还会看看评论区里“有经验的用户”的回复。在这个过程中，表面上我们是在寻找更多的信息，但实际上，我们是在寻找群体观点中的共识。 从众心理是一种植根于人类基因的底层倾向，当一个人出去旅游时，TA思考的第一个问题是：其他人都去哪里玩？大多数人的旅游是打卡型的，先逛完了大众共识中的网红打卡点，才有心思去追求小众。如果连最大众的景点都没去，很多人会担心回去之后都没有可以跟朋友吹牛逼的谈资。我们对于自己所规划的行程的信心，往往是在浏览了多个反复印证的信息源后才建立起来的。 那有朋友可能就会想，我让AI总结一下“共识”不就可以了吗？这里就又引出了一个很重要的点，我们似乎更信任那些能够积极参与共识建立过程的信息，而不是接受一个现成的共识。这里的核心不在于总结的内容质量如何，而是AI总结的内容没有“人味儿”。当我在小红书上浏览一个个的帖子时，我能看到作者的昵称和头像，这会给我带来一种很明确的感觉：对面写这段文字的人是一个真实的个体，在评论区，我会感觉到有一个真实的人类在分享TA的观点，这种“鲜活感”是非常重要的，它是信任感的根基。在旅游这种重线下体验的场景中，去过那个地方的人的真情实感所传达出的“鲜活感”，远远超越AI，那也就意味着，用户对AI总结的内容的信任度要差几个数量级。 除此之外，对于大多数人来说，一年也就旅游一两次，每次旅游决策往往需要用户用大量的钱来投票，“信任度”在需要谨慎决策的场景中尤为重要。 当然，现在的各种AI应用正在尝试用各种方式来提升用户对于信息的信任感，比如，Perplexity和Microsoft Copilot 会展示某个观点的信息来源，也会在下方列出参考的文献列表。这里我不会一棍子打死，说这种模式不ok，因为不是所有的场景都需要共识。 简单来讲，可以分为两类：事实查询类场景和以经验为基础的场景。 对于总结新闻事件、查询某个编程语言的语法、查询天气预报这种事实查询类场景来说，它其实并不需要共识，只要AI总结的信息足够准确，并且能够列举出信息来源，大多数情况下就可以满足用户的需求。 但是，在以经验为基础的场景中，共识就非常重要。小到餐厅、酒店的挑选，大到教育、职业道路的决策，都需要借助大量信息背后的共识来形成决策意见。与其相信一个AI能给予合适的指引，大多数人会选择在真人的发言中探索答案。 归根结底，共识的背后是信任问题，我们会本能地认为，大多数人都认同的东西，大概率是可信的。那么，除了共识之外，还有什么办法能带给人信任感呢？《影响力》一书给出了一些答案，但这些方法是否还适合这个AI时代，或许需要我们自己去探索。
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