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帮投后搞传播，有一些经验总结如下：
1. 搞传播的“第一性”是解决业务需求，not just say something：
“搞爆款”不是衡量传播工作的最重要标准，而是有没有帮助解决眼下问题。缺钱、缺测试用户还是缺B端合作？缺钱通过公关触达投资人，缺用户考虑社群运营/kol营销，B端合作考虑展会/定向投放。
“爆款”=长期积累+天时地利，平时多种地，爆款水到渠成。
2. 不同GTM需求对应负责人的能力模型不同：
品牌岗位：某种程度上就是今天硅谷热销的“Storytelling”这个岗位，它出现的背景是今天这么多估值巨高但ARR尚未匹配的neolab如何通过叙事建立可信度和影响力。所以没有产品，或者很大程度上依赖融资的公司，更应该招这类人，他们通常的手段是pr/内容投放等。
营销岗位：有demo，有API可用时，需要将影响力转化为实实在在的用户，需要营销的同学，也是今天狭义上的GTM，这个M更多指用户市场。典型手段kol/广告投放/展会。
增长岗位：增长的核心是用创新方式拥有更多用户，这个“增长方式”本质是一种行为学上的涌现机制。在我看来，今天最厉害的“增长”是Claude code，用户→数据→更多用户。
社群运营：核心机制是长期信任和二次传播，适合早期产品。
3. 将Founder推向前台≠Go direct
Go direct这个策略的提出者Lulu cheng认为go direct并不仅仅是让founder出来做账号、自由表达，它的精髓在于创始人的manifesto（竞选宣言）是否有吸引力，它本质上代表着市场上的“稀缺性”。
我比较相信的一件事->个人魅力大过天，如果founder善于向各种人sell自己的观点/方法论，具备一定的煽动性，那么founder ip值得投入；反之，founder ip不是最好的传播杠杆。
1. 搞传播的“第一性”是解决业务需求，not just say something：
“搞爆款”不是衡量传播工作的最重要标准，而是有没有帮助解决眼下问题。缺钱、缺测试用户还是缺B端合作？缺钱通过公关触达投资人，缺用户考虑社群运营/kol营销，B端合作考虑展会/定向投放。
“爆款”=长期积累+天时地利，平时多种地，爆款水到渠成。
2. 不同GTM需求对应负责人的能力模型不同：
品牌岗位：某种程度上就是今天硅谷热销的“Storytelling”这个岗位，它出现的背景是今天这么多估值巨高但ARR尚未匹配的neolab如何通过叙事建立可信度和影响力。所以没有产品，或者很大程度上依赖融资的公司，更应该招这类人，他们通常的手段是pr/内容投放等。
营销岗位：有demo，有API可用时，需要将影响力转化为实实在在的用户，需要营销的同学，也是今天狭义上的GTM，这个M更多指用户市场。典型手段kol/广告投放/展会。
增长岗位：增长的核心是用创新方式拥有更多用户，这个“增长方式”本质是一种行为学上的涌现机制。在我看来，今天最厉害的“增长”是Claude code，用户→数据→更多用户。
社群运营：核心机制是长期信任和二次传播，适合早期产品。
3. 将Founder推向前台≠Go direct
Go direct这个策略的提出者Lulu cheng认为go direct并不仅仅是让founder出来做账号、自由表达，它的精髓在于创始人的manifesto（竞选宣言）是否有吸引力，它本质上代表着市场上的“稀缺性”。
我比较相信的一件事->个人魅力大过天，如果founder善于向各种人sell自己的观点/方法论，具备一定的煽动性，那么founder ip值得投入；反之，founder ip不是最好的传播杠杆。
13 04
最近密集面了几个mkt的实习同学，过往实习经历五花八门，发现大家普遍对AI没那么狂热，止步于用用gpt、gemini。
我在想，如果不在AI行业里，我会这么狂热吗？
答案好像是否定的。
我在想，如果不在AI行业里，我会这么狂热吗？
答案好像是否定的。
6 20
仲树女士真是棒棒哒！
仲树女士对诺兰的采访让美国人在评论区形成大规模拉踩“为什么美国记者问不出有深度的问题”，和前段时间王虹女士让中国网民集体反思“为什么中国教育体系培养不出王虹”形成互文。
仲树女士对诺兰的采访让美国人在评论区形成大规模拉踩“为什么美国记者问不出有深度的问题”，和前段时间王虹女士让中国网民集体反思“为什么中国教育体系培养不出王虹”形成互文。
359-我的诺兰采访为啥在西方连夜火遍全网
独树不成林
5 00
最近在认真思考模型写作的问题：
它当然可以按照我们的要求引经据典，梳理语句，完善修辞。
但是回顾历史上的写作，每一个修辞，每一种态度，都是人类Intelligence在为自己的价值和审美投票。
最近在看《武则天研究》，这本书实则是一步literature review，作者是一个历史学者，他反反复复对照《新唐书》《通鉴》等正史作品中对于武则天在特定事情上的特定动作，发现语言稍有的偏颇，就会导向历史对于一个人物评价的不同。这种细微描述的差异性，实际反馈的是作者微妙的态度变化，但是人类的“感受算法”能精确而不刻意通过语言表达，机器智能暂时不行。
这就导致一个问题，AI的写作是不是诚实，能否像人类笔触一样诚实地面向自己和负责地面向读者表达。
它当然可以按照我们的要求引经据典，梳理语句，完善修辞。
但是回顾历史上的写作，每一个修辞，每一种态度，都是人类Intelligence在为自己的价值和审美投票。
最近在看《武则天研究》，这本书实则是一步literature review，作者是一个历史学者，他反反复复对照《新唐书》《通鉴》等正史作品中对于武则天在特定事情上的特定动作，发现语言稍有的偏颇，就会导向历史对于一个人物评价的不同。这种细微描述的差异性，实际反馈的是作者微妙的态度变化，但是人类的“感受算法”能精确而不刻意通过语言表达，机器智能暂时不行。
这就导致一个问题，AI的写作是不是诚实，能否像人类笔触一样诚实地面向自己和负责地面向读者表达。
8 10
