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橙子_sUiN
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橙子_sUiN
1年前

Lucas小杨: 半夜分享个好东西：谷歌搜索气泡图 介绍文档：https://developers.google.com/search/docs/monitor-debug/bubble-chart-analysis?hl=zh-cn 使用入口：https://datastudio.google.com/reporting/1e5b5f6a-38d7-4547-a54b-69594681a09b/page/xFbeC/preview?hl=zh-cn（点击右上角切换为自己网站的数据源） 前置说明： 1. 每一个气泡，对应一个搜索关键词，气泡越大，说明通过此关键词获得的点击数越多。气泡颜色代表设备（蓝色代表手机，绿色代表电脑） 2. 纵轴是排名，越往上排名越靠前。横轴是点击率，越往右点击率越高。根据网站的整体数据，按照排名平均值以及点击率平均值，把图像分为了四个象限 象限一：排名高，点击率高 这是最理想的情况，这部分的关键词就不用操心了 象限二：排名低，点击率高 说明你的内容，在SERP中很有吸引力，如果能把这部分的关键词排名提上去，那么很有希望带来更大的流量 象限三：排名低，点击率低 这部分主要关注流量大的词（即气泡体积大的），因为这个词在低排名、低点击率的情况下，依然带来了显著的流量，如果能把它的排名优化上去，那么就能带来更大的流量 象限四：排名高，点击率低 导致这种情况可能有两个原因 原因一：title和description不具有吸引力，或在用户眼里认为不相关，这种情况下就需要调整title和description，不要浪费高排名带来的机会 原因二：竞争对手做了结构化数据标记，或者是以富媒体的形式呈现在SERP里，因此把大部分的点击都吸引走了。这种情况下就需要学习竞争对手的策略，争取能以同样的形式呈现在SERP中

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1年前

七鹿AI: #出海新手快速选品找词 之前分享了出海新手如何快速选品上站，核心逻辑是基于toolify的ai收入榜，跟随榜单的步伐选自己感兴趣的站，直接复刻快速上线。 即友们热情很高，感觉还没讲透，特别是关于如何在几百个网站里，快速挑选适合自己的致敬对象，只是讲了大概的方法，可能有些即友还是无法落地实操。 今天就再具体聊下如何筛选排行榜。 1、首先，我们toolify的收入榜作为目标库，有2个隐含前提： 1）这些站已经有稳定收入了，说明PMF已经跑通，用户需求已经过验证。 2）这些都是新站，市场处于增长期，红利还在，几乎做不到垄断，新进入者一定还有机会。 2、理解这两个前提，那问题就成了如何快速选中目标站？ 反过来思考，哪些站不适合独立开发者？就先排除那些： 1）大的平台站，比如chatgpt、Facebook。基本前200的暂时不看。 2）成立时间超过半年的，不是新站，市场可能已经发生变化。 3）技术栈复杂的，开发周期长。特别是自研大模型或模型微调的。 4）独特资源支撑的，强资源要素独立开发者搞不定，比如本地营销场景，独特的行业数据，其他网站的初始用户或数据导入， 5）需要强运营的，比如社区、电商、定制等类型。我们要找的那种产品驱动的网站，适合独立开发者。 3、排除之后如何在剩下的里面挑，3步走： 1）对剩下的站先问GPT，做一个基本的分析，目的是了解这个网站的核心价值、用户痛点、所在行业、主营业务、技术栈。目的是圈定自己熟悉的或感兴趣的行业和类型，比如类型：文本类/图片类/视频/语音等等，行业如营销/互联网/法律/金融等等。 2）在semrush上查看这个站，主要看三个数据： 最近半年的流量趋势是不是逐渐增长； 自然搜索核心的3个关键词； 自然搜索带来的流量有没有超过50%，如果是付费流量占比高，那我们做的优势不大，或者是社媒引荐流量占比高，说明我们做优势也不大； 这一步目的是判断这个站所在行业是不是有增长潜力。 3）在googletrends上查3个核心的关键词，最近半年或一年趋势情况，是不是趋于稳定的曲线，而不是突然一波高峰然后没了。这一步目的是确实用户需求的稳定性，而不是某个突发事件或暴力营销。 按照上面步骤，基本可以说能选中几个目标站，剩下就是借助GPT写代码上站了。 大家有没有发现，其实最费时间的还是第1步，需要一个个网站打开，去查去问GPT。回头我建个Agent，自动跑一个可筛选的目标站列表出来， 大家感兴趣的话先蹲个坑。

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1年前
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2年前
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2年前

Chris_topher: 😎给求职者：面试的三条黄金准则！ ■ 认真听面试官提的问题，在回答时不要跑题。回答问题时不要离题。大多数人只能够保持两分钟的注意力，所以你的回答应当少于两分钟。 ■ 用具体的例子支撑你的答案。 不要简单地回答我要做×××，你可以用一些具体的例子来支撑你的观点，具体可参见后文。 ■ 不要闲聊。 当你回答完问题后就不要继续说话了，不要因为面试官不说话你就开聊一些无关紧要的话题。当你回答完一个问题后可以加上一句“希望我回答了您的问题”之类的话，保持微笑并等待下一个问题。 ✅ 你可以在回答完每一个问题后都提醒自己回答的内容要“与这份工作相关”。

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2年前

Chris_topher: 😎给求职者：面试的三条黄金准则！ ■ 认真听面试官提的问题，在回答时不要跑题。回答问题时不要离题。大多数人只能够保持两分钟的注意力，所以你的回答应当少于两分钟。 ■ 用具体的例子支撑你的答案。 不要简单地回答我要做×××，你可以用一些具体的例子来支撑你的观点，具体可参见后文。 ■ 不要闲聊。 当你回答完问题后就不要继续说话了，不要因为面试官不说话你就开聊一些无关紧要的话题。当你回答完一个问题后可以加上一句“希望我回答了您的问题”之类的话，保持微笑并等待下一个问题。 ✅ 你可以在回答完每一个问题后都提醒自己回答的内容要“与这份工作相关”。

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2年前

Junping1: 为了出海这段时间分别注册好了英国公司、Wise银行账号，Stripe和苹果开发者，全程在国内完成，成本不高、流程也不复杂，总共花费不到两千人民币，用时两三周。写好了对应的攻略供参考： - 英国公司 大部分国家对英国公司的接受程度都很高，开通各种银行或者其它服务难度都比较低，不在英国本土运营也不需要给英国政府缴税。注册通过代理公司1st Formations全程线上办理，成本大概在几百块左右，需要的资料很简单，护照、地址证明文件之类。我大概用了4天时间左右完成。之后公司每年维护成本大概几百块人民币。 详细攻略：https://blog.imjp.uk/uk-company - Wise银行账号 Wise支持开通美元、英镑、欧元等多种货币的银行账户，用于在世界各地收款和消费，汇率和手续费基本也是最佳的，可以给国内银行/支付宝/微信打款。用注册好的英国公司申请Wise企业账号非常简单，就是最后付款验证需要用境外银行卡支付比较麻烦，我是用新加坡华侨银行完成验证的。 详细攻略：https://blog.imjp.uk/wise-bank - 苹果开发者 需要用英国手机号+英国公司注册，英国手机号有很多解决方法，我都写在详细的攻略里了。注册过程总体也很简单。过程中可能会被要求和苹果英国的技术支持通话验证，不过可以绕道和中国大陆的技术支持通话，也能完成验证。另外需要注意：海外公司在国内App备案极其困难，如果app要上线中国大陆需仔细考虑。 详细攻略：https://blog.imjp.uk/uk-apple-dev - Stripe 有了英国公司和Wise账号之后，注册Stripe极其简单。公司信息填英国公司的，银行信息填在Wise开通的美元账户，我十几分就注册好了，就不写详细的攻略了。 希望可以帮到大家，有问题欢迎联系我。

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2年前

茉莉同学: 那啥，我好像找到了面试密码！ . 7年工作4次求职，都快速拿下满意offer。即便在今年互联网行情仍处艰难的一年，面试基本上通过率100%。在和多位高P朋友、猎头交流以及多轮实战后，我好像找到了面试通关密码。 . 🌲第1步：岗位分析 每次面试前，我会搜集感兴趣公司的岗位进行交叉分析。 根据职业发展规划筛选目标工作，一般会有大概5-10个名单。其次，在清单基础上，换位分析对方所需要的人才画像。这里一方面可以借助朋友、猎头打听，另一方面也可以通过该平台的对标竞品/对标岗位进行技能模型的描摹，对号入座看自己的匹配度、结合市场供需情况看竞争力。在过程中，选出意向度&把握度最高的3-5个。 . 🌲第2步：面试准备 面试准备包含3个模块：故事线（自我介绍），简历，案例。 面试节奏往往从自我介绍」展开。前期准备阶段，我会先找到目标岗位最核心需要的3个技能模型，并且由此分析自己可能相交于其他候选人的差异化价值，两者取交集来梳理往期能力沉淀以及对应的工作案例。 在故事线上，自我介绍是尤为重要的一部分。我会从希望对方记住什么，来倒推在开头这1-3分钟预埋怎样的故事点，一般可以涵盖3个重点案例（对应3个核心能力）以及1个你的个人特质，形成一个个人成长小故事。不出意外的话，一般对方会根据故事点来展开提问。 简历可紧扣对方需求，通过STAR原则体现相应的【专业度】和【匹配度】，并且横向提炼这些案例的价值（对比公司或行业往期尝试所产生的增量）。内容布局上，可以呼应故事线，便于直观。 案例方面，其实就是大家常用的STAR原则。在此基础上，可以尝试多问问自己： 1）必要性：为什么问题值得被这种方式解决。能解决到什么程度。体现自己不可或缺的角色。 2）专业性：要实现这个目标，最关键的三件事。哪些动作可做可不做，哪些动作加大投入更有价值。 3）相关性：抓住案例能体现可迁移能力，能带来的价值。 🌲第3步：面试发挥 理解每个面试环节的核心诉求，简历初筛--专业度&匹配度，初面--鉴真，二面--思考，三面--业务洞察，四面-软性素质，过程中可多对话、多表达求职动机。条件许可，尽量现场面试。 过程中，上来先花10分钟详细了解预期、招聘背景，理解对方需要什么样的人。面试也是双向考察，可以从专业度、团队氛围、领导风格等角度，在交谈中考察对方（不合适的早过滤早好）。

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2年前
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3年前

歸藏: AIGC Weekly #26更新了。AI 领域沉寂了一个月之后上周终于有了一些新东西。本期主要内容有： - Open AI 大动作，模型更新、函数调用、费用降低 - Meta 推出 Voicebox，一个全能语音生成模型 - Midjourney最新的工作报告进展 - 谷歌的AI试衣模型 - Stable Diffusion稳定生成视频的突破 - 上周一些产品推荐和值得阅读的文章 详细信息可以在链接里查看：https://op7418.zhubai.love/posts/2282531383102836736 🥰本周精选： Open AI 上周三发布了一大批模型相关的更新，包括了GPT-4和3.5的新版本模型，模型都支持函数调用以及关于模型 费用的调整： https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates Meta 最近瞄准了除了大语言模型之外的其他媒体生成式模型开始发力，比如上周推出了 Voicebox，一个全能语音生成模型：https://ai.facebook.com/blog/voicebox-generative-ai-model-speech/https://ai.facebook.com/blog/voicebox-generative-ai-model-speech/ 上周Midjourney工作时间官方的一些消息，比较重要的有：V6 相关信息、V5.2 相关信息、移动和 web 客户端等：https://twitter.com/saana_ai/status/1669068602111328256?s=20 谷歌前两天发了一个AI试衣模型 TryOnDiffusion，想解决的是用户提供一张自己的全身照，就可以获得自己穿上对应服装的样子：https://blog.google/products/shopping/virtual-try-on-google-generative-ai/ 上周发布的这个方案看起来很大程度解决了SD 生成视频的闪烁和稳定性问题：https://anonymous-31415926.github.io/ ⚒️产品推荐： Framer AI ：AI 帮你创建网页：https://www.framer.com/ai Foreplay 2.0：大量制作高转化率的 Facebook 和 TikTok 广告：https://www.foreplay.co/ 腾讯智影：腾讯推出的 AI 画图应用：https://zenvideo.qq.com/image/create Locofy：利用AI 和设计系统直接将设计稿转换为前端代码：https://www.locofy.ai/ BeforeSunset：AI 驱动的 To-Do 应用：https://www.beforesunset.ai/ Spell AI：AI 自动完成你安排的任务：https://spell.so/ Freeflo：一个精美的 AI 生成图片素材库附带有提示词：https://freeflo.ai/ Hotjar AI for surveys：AI 帮助创建调研问卷和分析：https://www.hotjar.com/product-ai-surveys/ Vercel 推出了 AI SDK加速构建 AI 应用的过程：https://vercel.com/blog/introducing-the-vercel-ai-sdk Millie：AI交友助手：https://www.meetmillie.app/ Lancey：产品增长平台，快速启动PLG实验：https://trylancey.com/ Octopulse AI：AI 驱动的用户增长分析平台：https://www.octopulse.ai/ Writesonic：AI 辅助你撰写品牌宣传文章：https://writesonic.com/ai-article-writer-generator Logo livery：AI 生成 LOGO：https://logolivery.ai/ Obviously AI：无需编写代码即可构建AI模型的工具：https://www.obviously.ai/ 🔬精选文章： 欧盟人工智能法案的介绍：https://www.forbes.com/sites/forbeseq/2023/06/15/a-machine-learning-engineers-guide-to-the-ai-act/ ChatGPT 代码解释器插件对财务和金融从业者的影响：https://every.to/napkin-math/openai-s-code-interpreter-is-about-to-remake-finance 第一个基于 Yann LeCun 对更像人类 AI 的愿景的 AI 模型：https://ai.facebook.com/blog/yann-lecun-ai-model-i-jepa/ LLM的不同发展路径：https://www.interconnects.ai/p/llm-development-paths 成规模的 AI 领域市场地图：https://alexsandu.substack.com/p/market-map-gen-ai-companies-with Reddit实际上是OpenAI的护城河：https://www.cyberdemon.org/2023/06/14/reddit-moat.html 用长期记忆增强语言模型：https://huggingface.co/papers/2306.07174 FinGPT：开源金融 LLM：https://arxiv.org/abs/2306.06031 LLM 输出内容水印的可靠性：https://arxiv.org/pdf/2306.04634.pdf Transformer模型调研：https://arxiv.org/abs/2306.07303 TAPIR：使用每帧初始化和时间细化跟踪任何点：https://arxiv.org/abs/2306.08637 感谢大家看到这里，在此我也想给大家介绍一下有趣的内容和信息，如果你也觉得有意思的话可以私信我或者给我发邮件投稿。 订阅周刊：https://op7418.zhubai.love/posts/2282531383102836736

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