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需求像一棵树, 需求的生态, 用户, 价值, 这是一颗发散的树, 可以验证树的节点的成功率,
树枝的延伸还可以从不同维度发散, 像场景的发散, 人群的发散, 一个大场景, 可以发散出小场景, 细分场景
一个人群, 可以发散出这个人群的上下游的需求, 分支节点是一种维度的差异.
还有个角度是, 这么多需求, 其实背后的用户都是一个个鲜活的人, 卖产品, 其实是卖给具体的人
此时就会有一颗收敛的树, 虽然不同场景, 不同需求, 不同人 需求都天差地别, 但是人性, 人们追求的情绪也好是收敛的, 差异化的需求是人性七情六欲的在某个场景的差异化表达.
搓了个小玩具, 需求分析gpts, 直接输想分析的网站地址就行.
chatgpt.com
树枝的延伸还可以从不同维度发散, 像场景的发散, 人群的发散, 一个大场景, 可以发散出小场景, 细分场景
一个人群, 可以发散出这个人群的上下游的需求, 分支节点是一种维度的差异.
还有个角度是, 这么多需求, 其实背后的用户都是一个个鲜活的人, 卖产品, 其实是卖给具体的人
此时就会有一颗收敛的树, 虽然不同场景, 不同需求, 不同人 需求都天差地别, 但是人性, 人们追求的情绪也好是收敛的, 差异化的需求是人性七情六欲的在某个场景的差异化表达.
搓了个小玩具, 需求分析gpts, 直接输想分析的网站地址就行.
chatgpt.com
7 26
当你受到启发想去做某件事时，就立刻去做。比如突然想发一条即刻，立马开写；
灵感来了想解决一个问题，马上去解决它。对某个问题产生了好奇，立刻去学习，趁着那股好奇心还在的时候。
打开 Google，打开 ChatGPT，不管用什么方式，立刻搞清楚这个问题。 突然想到业务策略，那就去测试; 觉得某个领域有意思，那就去挖掘。
因为真正的学习，就是在这种时刻发生的——不是因为安排了时间，不是因为设定了某个学习计划。等那个安排好的时间到了，可能已经没了兴趣，想做别的事了。起心动念, 先开始 !
在大公司角度可能更多的是需要规划。设计闭环, 流程, 架构, 人是环境的反应物, 沉浸在这样的环境中，在大的齿轮下可能运作良好。
这套玩法, 不一定适合所有人。不一定适合所有的创业者。找到最适合的路径。努力做到知行合一。相信自己所相信的。调节好自己的心态，不要过于纠结。两头放下。不断的调优自己，不仅是做事儿，还有心态心境. 外界的设计不一定适合自己。宏大的叙事，宏大的故事。完美的时间规划。高效的工作, 找到自己最适合的，不要纠结。内观自己, 本自具足, 真正了解自己。去感受自己起心动念那一刻，真正关心的或者自己的念头到底是什么？
灵感来了想解决一个问题，马上去解决它。对某个问题产生了好奇，立刻去学习，趁着那股好奇心还在的时候。
打开 Google，打开 ChatGPT，不管用什么方式，立刻搞清楚这个问题。 突然想到业务策略，那就去测试; 觉得某个领域有意思，那就去挖掘。
因为真正的学习，就是在这种时刻发生的——不是因为安排了时间，不是因为设定了某个学习计划。等那个安排好的时间到了，可能已经没了兴趣，想做别的事了。起心动念, 先开始 !
在大公司角度可能更多的是需要规划。设计闭环, 流程, 架构, 人是环境的反应物, 沉浸在这样的环境中，在大的齿轮下可能运作良好。
这套玩法, 不一定适合所有人。不一定适合所有的创业者。找到最适合的路径。努力做到知行合一。相信自己所相信的。调节好自己的心态，不要过于纠结。两头放下。不断的调优自己，不仅是做事儿，还有心态心境. 外界的设计不一定适合自己。宏大的叙事，宏大的故事。完美的时间规划。高效的工作, 找到自己最适合的，不要纠结。内观自己, 本自具足, 真正了解自己。去感受自己起心动念那一刻，真正关心的或者自己的念头到底是什么？
11 02
如何利用 AI + seo 从0开始 2周获得 200w免费自然流, 70w 用户访问
最近有幸拿到了 @哥飞 3月的新站比赛第一，上线24小时, 40w访问, 15w的Visitors
2周就有200w访问, 70w Visitors
想把这个过程中的一些思路、执行细节整理分享出来。
非常感谢哥飞日常在公众号和社群的经验分享，拨开迷雾，脚下的路渐渐清晰
如果你也在用AI + SEO做独立站，或许能从中获得一点参考
===============
需求挖掘
===============
两种模式人找货, 货找人
谷歌的搜索词可以被看作用户主动寻找“货”的行为. 可以基于用户的搜索行为匹配合适的产品（人找货）；也可以是我们已有产品资源，再通过关键词寻找目标用户（货找人）.谷歌搜索词就像用户与产品之间的桥梁.
在做产品的时候会先选择。我是想要有一个流量去感受流量，还是去深挖一个利基的市场去做产品？3月份这波爆款流量其实抱着的目的就是到底这通过热点通过seo手段短期能带来多少流量？
不同目的的产品挖掘思路也不一样, 大流量的引来信息来源, 知道最近热度最高的, 也被称为爆款.
哪些渠道找风口？挖掘渠道和手段最重要
高流量的地方，爆款内容的起点。这些爆款信息，最先在社交媒体平台发酵，比如** Twitter、Reddit** , 可以日常国内外大v (小互, orange.ai, 歸藏, Dreaming tulpa) 等, 但他们发的内容不一定代表已经爆火。
这时候就需要验证工具。可以通过** Google Trends** 查看相关关键词在过去 7 天、30 天内的搜索热度变化，来验证它的短期流量趋势.
===============
需求切入点
===============
找到需求方向之后，下一步就是选择一个切入点。以“吉卜力风格生成”为例，它其实关联了很多关键词. 可以综合考虑，比如法律风险低, 或欧美高收益人群搜索量大, 或者他的词组当中还有一些未来可以往老词上靠的, 像图片生成，艺术生成之类的. 还有搜索词和域名的完全匹配等方式. 当找到合适的需求词之后, 接下来就是理解它.
有些词印度搜索量比较大, 有些欧美高
===============
需求理解
===============
用户为什么会搜索这个词？他的动机, 意图, 目标场景, 情感需求等. 以及他还会搜其他长尾词，这些长尾词需要用什么类型的页面内容来承接？不是所有的内容都可以盲目的选择blog内容页, 如果一个用户只是想要找素材，那就提供对应长尾词的素材库给他.像freepik一样.
这一步就是理解用户的搜索意图以及有哪些长尾的搜索词，这些长尾的搜索词的搜索意图. 来综合设计不同的流量入口以及功能.
具体的做法就是先将用户搜索词在谷歌里面听搜索，或者利用ai搜索可以得到一些竞品网站或者相似网站, 将这些网站通过gpt让他去分析,
(ps: 参考附件图片)
prompt: 请分析上述网站内容，挖掘用户的痛点，用户的需求场景。并且总结出用户关心的价值点以及可能使用到的场景。再根据上述痛点需求场景提供一些网站功能设计是比如提供素材，提供内容，提供免费工具之类的。通过几轮对话，AI会根据需求或者是长尾内容提供大量的信息，那这些信息可以为之后的网站结构或单页面的内容提供服务.
然后再让AI输出基于seo的网站结构设计以及基于功能的网站结构设计。大量的长尾词可以聚合为几个类型, 这些类型需要什么样的页面的功能，是落地页介绍, 功能介绍, 产品对比, 免费功能, 素材等等. 然后功能页的用户使用流程,，什么时候登录，什么时候弹支付，提供怎样的最小核心功能？让AI输出一个流程图
确定最小的MVP，包括seo的MVP以及网站功能MVP。也可以让AI进行设计。如果seo最小MVP 可以是单落地页跳转一个功能页。这个mvp呢可以基于已有的基建。如果基建丰富可以在半天内上线.
===============
MVP
===============
落地页和有价值的长尾词的页面, 落地页里面又包含hero, feature, faq, show case等.
内容的设计要明确目标, 是给google 看, 还是给用户看, 给用户是为了提升信任从而带动转化, 当前阶段流量入口是最重要的, 所以减少复杂素材或者后期为转化提供帮助的内容. ship fast . 这些内容可以利用之前用户理解的内容让AI基于提示词修改网页内容。保证主词密度外, 还可以引入一些小的长尾词。让谷歌爬虫分析得更加宽泛一点产生更多元的流量. 功能也可以做seo, 就是平衡好用户体验和为谷歌的seo内容, 用户登陆之后隐藏大量seo内容等技巧. 功能流程其实是做的转化。如何让用户使用付费包含用户的信任。付费的点的展示等, 适用的设计, 国家的区分价格权益等
===============
上线
===============
上述所有内容差不多一天完成。之后就是网站上线的sop, 包括谷歌登录支付域名, 技术的部署等.
对于拿到流量，其实是谷歌给你分配排名。所以说需要有多少的内容，有多少的外链是相对于你的竞品。可以进一步详细分析其他网站的外联数量内容等。上线后免费的外链较多，付费的话比较少。然后就等待谷歌出词。以及看不同国家不同词的排名来考虑下一步的优化/
===============
转化
===============
后续流量上涨之后会发现一天内的试用开销比较大，然后深入分析国家来源，会发现嗯不同国家的转化率比例差别比较大。像一些低付费意愿国家可以考虑功能和付费点的区分对待。对于低付费意愿国家, 减少试用次数和增加等待时长等操作, 以及不同的价格策略，再增加不同类型的权益说明或者是折扣卷.
根据这个词以及用户习惯, 低频使用追热点的特性。短期来看通过高流量的广告, 以及高付费意愿国家订阅, 长期来看可以往老词或者是其他带有用户粘性的功能调整.
===============
碎碎念-模式
===============
ai 时代发展很快, 在高速变化的世界, 什么是不变的??
做独立站的思路，不是像传统那样开一个店、卖一个产品，而更像在搭建一个预制菜中央厨房 + 连锁店体系。这个“中央厨房”就是构建的一套内容和功能生成体系, 对于没有特别深的行业性, 偏技术的团队, 可以不紧盯着哪家店卖得好，而是从市场选址（哪个国家、哪个赛道）、菜品组合（卖什么功能/内容）、门店装修（页面结构/UI/转化路径）到开张运营（SEO/社媒/广告）系统性运作. 开了一家有效的店.
seo + ai 产品像虚拟资产一样, 选择资产, 配置资产, 产生收益, 多资产配置的感觉.
===============
碎碎念-心境
===============
创业没有成功或失败, 而是一直在路上.
术的层面可习得, 锻炼, 还有个心的层面, 创业的过程也是一个修心之旅.
当你急功近利, 盲目追求增长和收益, 恰恰会影响你的心态, 影响你的动作, 以及信念感.
提供大家一个prompt, 当你陷入纠结的时候, 让ai帮助你更好的理解自己, 找到最合适自己的创业道路.
```
{{输入的你困惑, 详细描绘心里动作}}
请帮我分析我现在的状态, 在纠结什么, 深挖问题, 向我提问, 我纠结的两头是什么, 需要放下什么, 多次询问深挖, 治病不仅要看表面，还要治病根儿。上述内容只是一个现象，那底深层纠结的根源在于什么？
```
想做seo, 不要想那么多, 打开一篇 @哥飞 的文章读下去, 照着做.
想做产品, 先去toolify.ai, 刷一遍产品榜, 收益榜
想跑通mvp, 先跟着 @艾逗笔 走通全流程
想做增长, 多和 @子木聊AI出海 学习
迈出第一步我的朋友
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需求挖掘
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需求切入点
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有些词印度搜索量比较大, 有些欧美高
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需求理解
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用户为什么会搜索这个词？他的动机, 意图, 目标场景, 情感需求等. 以及他还会搜其他长尾词，这些长尾词需要用什么类型的页面内容来承接？不是所有的内容都可以盲目的选择blog内容页, 如果一个用户只是想要找素材，那就提供对应长尾词的素材库给他.像freepik一样.
这一步就是理解用户的搜索意图以及有哪些长尾的搜索词，这些长尾的搜索词的搜索意图. 来综合设计不同的流量入口以及功能.
具体的做法就是先将用户搜索词在谷歌里面听搜索，或者利用ai搜索可以得到一些竞品网站或者相似网站, 将这些网站通过gpt让他去分析,
(ps: 参考附件图片)
prompt: 请分析上述网站内容，挖掘用户的痛点，用户的需求场景。并且总结出用户关心的价值点以及可能使用到的场景。再根据上述痛点需求场景提供一些网站功能设计是比如提供素材，提供内容，提供免费工具之类的。通过几轮对话，AI会根据需求或者是长尾内容提供大量的信息，那这些信息可以为之后的网站结构或单页面的内容提供服务.
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MVP
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落地页和有价值的长尾词的页面, 落地页里面又包含hero, feature, faq, show case等.
内容的设计要明确目标, 是给google 看, 还是给用户看, 给用户是为了提升信任从而带动转化, 当前阶段流量入口是最重要的, 所以减少复杂素材或者后期为转化提供帮助的内容. ship fast . 这些内容可以利用之前用户理解的内容让AI基于提示词修改网页内容。保证主词密度外, 还可以引入一些小的长尾词。让谷歌爬虫分析得更加宽泛一点产生更多元的流量. 功能也可以做seo, 就是平衡好用户体验和为谷歌的seo内容, 用户登陆之后隐藏大量seo内容等技巧. 功能流程其实是做的转化。如何让用户使用付费包含用户的信任。付费的点的展示等, 适用的设计, 国家的区分价格权益等
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===============
碎碎念-心境
===============
创业没有成功或失败, 而是一直在路上.
术的层面可习得, 锻炼, 还有个心的层面, 创业的过程也是一个修心之旅.
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提供大家一个prompt, 当你陷入纠结的时候, 让ai帮助你更好的理解自己, 找到最合适自己的创业道路.
```
{{输入的你困惑, 详细描绘心里动作}}
请帮我分析我现在的状态, 在纠结什么, 深挖问题, 向我提问, 我纠结的两头是什么, 需要放下什么, 多次询问深挖, 治病不仅要看表面，还要治病根儿。上述内容只是一个现象，那底深层纠结的根源在于什么？
```
想做seo, 不要想那么多, 打开一篇 @哥飞 的文章读下去, 照着做.
想做产品, 先去toolify.ai, 刷一遍产品榜, 收益榜
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迈出第一步我的朋友
102 989
部署私有大模型构建应用, 浏览了一圈各类产品良莠不齐🤣, 还是跟着官方走靠谱
私有模型部署: ollama (模型下载居然不用翻墙!)
模型选择: llm 榜单
方便调用: python ollama api
多智能体: autogen
方便构建知识库, 问答: langchain
向量数据库: milvus, FAISS
[1] 私有模型部署
ollama 官网: ollama.com
llm 榜单: chat.lmsys.org
部署需要的开源项目: github.com
与gpt3.5相似的7B模型: Dolphin-2.5-Mixtral-8x7B 的模型地址: ollama.com/library/dolphin-mixtral/tags
python 版本 ollama :github.com-python
[2] 模型调用
使用 ollama 模拟gpt 调用方式: github.com/blob/main/docs/openai.md
ollama 的网页webui: github.com 其他网页ui: sspai.com
可以用 dify 接 ollama docs.dify.ai
[3] langchain
ollama 与 autogen, openAI, 等系统的组合
openai 兼容性: ollama.com/blog/openai-compatibility
langchain with ollama github.com/blob/main/docs/tutorials/langchainpy.md
langchain 构建问答: python.langchain.com
使用langchain 进行检索:
向量数据库, 网页获取 python.langchain.com#retrieval-chain
[4] langchain的其他用法:
带有历史的内容对话python.langchain.com#conversation-retrieval-chain
使用langchain调用不同工具:
python.langchain.com#agent
autogen 使用: microsoft.github.io
autogpt 使用: github.com
autogen 安装:ollama.com/blog/openai-compatibility
私有模型部署: ollama (模型下载居然不用翻墙!)
模型选择: llm 榜单
方便调用: python ollama api
多智能体: autogen
方便构建知识库, 问答: langchain
向量数据库: milvus, FAISS
[1] 私有模型部署
ollama 官网: ollama.com
llm 榜单: chat.lmsys.org
部署需要的开源项目: github.com
与gpt3.5相似的7B模型: Dolphin-2.5-Mixtral-8x7B 的模型地址: ollama.com/library/dolphin-mixtral/tags
python 版本 ollama :github.com-python
[2] 模型调用
使用 ollama 模拟gpt 调用方式: github.com/blob/main/docs/openai.md
ollama 的网页webui: github.com 其他网页ui: sspai.com
可以用 dify 接 ollama docs.dify.ai
[3] langchain
ollama 与 autogen, openAI, 等系统的组合
openai 兼容性: ollama.com/blog/openai-compatibility
langchain with ollama github.com/blob/main/docs/tutorials/langchainpy.md
langchain 构建问答: python.langchain.com
使用langchain 进行检索:
向量数据库, 网页获取 python.langchain.com#retrieval-chain
[4] langchain的其他用法:
带有历史的内容对话python.langchain.com#conversation-retrieval-chain
使用langchain调用不同工具:
python.langchain.com#agent
autogen 使用: microsoft.github.io
autogpt 使用: github.com
autogen 安装:ollama.com/blog/openai-compatibility
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