好久没有写文章了，我花了一周时间，系统
性地梳理并复盘了我这一年自媒体和Al产品
出海之路，总计1.6万字，主要内容是分享我这一年对Al和出海这两方面领域的观察和经验心得，希望可以给大家带来一些启发和帮助。

本文分为三个部分，第一部分我会以时间顺序讲讲这一年我做过的Al产品以及在自媒体方面深思圈的发展之路，第二部分会讲一讲我对A!产品出海未来的判断，以及我本人准备开始的一个新计划，第三部分则是我自己在海外各个渠道，比如Product Hunt 、Reddit 、Twitter (x) 、Linkedln 、Hacker News 、TikTok 、YouTube和SEO的营销增长实战经验分享。

大家好！今天跟大家分享一个小众但超强的垂直SaaS案例 - Slice公司的SEO增长策略！他们只做一件事：帮助小型披萨店与大型连锁店竞争。靠着精妙的SEO策略，他们不仅融资1.25亿美元，还拥有440万月访问量！这套打法真的太值得学习了👇
💡 Slice是如何用SEO构建护城河的？
1️⃣ 打造"近我"搜索帝国
你是不是也经常搜索"xxx附近"来找吃的？Slice完全掌握了这一点！

在1万多个"附近的披萨"相关关键词中排名
其中850+排在前三位
网站上有惊人的110万个页面针对"pizza near me"优化

最厉害的是什么？他们针对各种特定类型的披萨做了精细优化：

"无麸质披萨附近"(月搜索量25,000)
"深盘披萨附近"(月搜索量14,000)
"便宜披萨附近"(月搜索量9,000)
"纽约风格披萨附近"(月搜索量8,300)

这不仅满足一般的"披萨需求"，还覆盖了各种细分需求！🔥

2️⃣ 完美的网站层级结构
一个好的网站结构对SEO至关重要，Slice的网站结构简直是教科书级别的设计：
五大核心子目录承载流量：

/restaurants/ - 所有19,000+合作披萨店的菜单页面
/pizza-delivery/ - 访客附近的热门披萨店列表
/pizza-types/ - 不同类型的披萨分类页面
/brands/ - 字母排序的本地披萨品牌目录
/dishes/ - 披萨店提供的非披萨类食品列表

每个子目录下都有精心优化的文本内容。比如在/pizza-types/cheap-pizza/分类页面下，除了列出附近的便宜披萨店外，还专门添加了针对"便宜披萨附近"的优化文案！

3️⃣ 利用19,000家披萨店建立超强链接网络
这是最聪明的部分！Slice拥有超过47.5万个反向链接，来自2.7万个不同域名。这些链接从哪来？

合作披萨店的官网 - 虽然这些都是小网站，但19,000个小网站叠加起来的SEO价值也很可观！
大型目录网站 - 获得了大量高质量反向链接：

restaurant.com = 7,400个链接
local.yahoo.com = 4,000个链接
yellowpages.com = 2,700个链接

内部链接策略 - 他们创建了一个专门的合作伙伴子域名slicelife.partners，然后巧妙地利用301重定向从主域名导入"链接权重"，这个子域名获得了7.3万个反向链接！

4️⃣ "The Sauce"博客的内容营销战略
Slice建立了一个名为"The Sauce"的博客，专注于披萨相关内容：

已发布400+文章
覆盖多个主题类别：行业趋势、运营技巧、成功案例
针对长尾关键词优化，比如"瑞典披萨"、"匹兹堡风格披萨"等

虽然文章普遍较短(500-700字)，但针对性强，能精准捕获特定搜索意图。

🔥 为什么这套SEO策略如此成功？

网络效应 - 每增加一家披萨店合作伙伴，Slice的SEO势能就增加一分。19,000家店铺形成了一个无人能敌的本地SEO网络。
解决用户搜索意图 - 当人们肚子饿了搜索披萨时，他们想要什么？附近的、便宜的、特定风格的...Slice完美满足这些需求。
双赢模式 - 帮助小型披萨店提升在线可见度的同时，Slice自己也获益。这是一个完美的共生关系。
技术运用巧妙 - 从子域名策略到页面内容优化，Slice展示了对SEO技术细节的深刻理解。

💭 能从Slice学到哪些SEO技巧？

明确目标关键词生态 - 不是随机优化，而是系统性地覆盖一个完整领域的所有相关搜索词。
精细的页面内容优化 - 每个页面都有针对性的文本内容，不仅仅是列表或功能。
战略性子域名使用 - 为不同用户群体(消费者vs商家)创建不同体验，同时保持SEO权重传递。
利用合作伙伴网络 - 建立一个相互链接的生态系统，远比单打独斗更有效。
本地SEO的力量 - 对于某些行业，本地搜索才是王道，Slice在这方面几乎做到了极致。

你认为这套SEO策略能用在哪些其他垂直领域？欢迎评论区分享～

今天又来分享一个垂直SaaS的爆炸案例 - Monograph刚刚获得了2000万美元B轮融资！一家专门为建筑师和工程师服务的软件公司，竟然能获得这么多投资？这背后的秘密一定要来看看！👀

✨ Monograph是什么？
Monograph是专为建筑和工程公司打造的项目管理软件，由三位MIT毕业的建筑技术专家创立，他们发现一个巨大痛点：大多数建筑公司根本不知道自己的项目能否按时、按预算完成！

🔍 为什么建筑行业需要专门的软件？
传统建筑行业使用的是一堆分散的工具：
AutoCAD做设计
Box/Dropbox管理文件
Gmail/Outlook沟通
Asana项目管理
Rhino3D可视化
Quickbooks会计
MaterialBank材料管理
太多工具，太分散，太低效！Monograph的目标？把这一切整合到一个平台上！

🚀 增长速度简直惊人！
自2021年上一轮融资以来，用户数量增长了6倍
目前已有12,000+建筑师和工程师使用
平台上管理的项目费用总额达145亿美元
客户平均收入增长21%，第一年ROI达到20倍！

💰 融资历程真的太顺了
2020年3月：获得种子轮融资，由Homebrew领投
2021年5月：获得740万美元A轮融资
紧接着又获得2000万美元B轮融资，投资方包括Index Ventures和Tiger Global
2025年2月：获得2000万美元B+轮融资，由Base10 Partners领投
总融资额已经接近3000万美元！而且公司很可能已经接近盈利，预计年收入约1000万美元。

🎯 Monograph如何解决建筑行业的痛点？
Monograph提供两条产品线：
Track：提供时间跟踪、发票、支付和基本预算
Grow：企业版，提供更多高级功能

核心功能包括：
基于阶段的预算管理
员工配置
账单处理
盈利能力跟踪

最关键的是 - 74%使用Monograph的公司需要与外部顾问合作，而这种合作往往因为沟通不畅导致项目延迟和预算超支。Monograph正在解决的就是这个跨公司协作的大难题！

👀 建筑行业市场空间有多大？
美国每年在建筑和工程设计服务上的支出达4350亿美元
这些设计服务影响着24万亿美元的建筑支出
过去十年，美国建筑成本的增长速度比一般通货膨胀快25%
这是一个巨大但效率低下的市场，解决其中的痛点价值无限！

💭 我的思考
1. 选择一个专业性强、效率低下的传统行业
2. 从一个核心痛点切入，逐步扩展功能

如果现在给Monograph增加AI功能，还会担心找不到场景吗？

最近几天一直在分享垂直SaaS+AI的产品看法，今天继续分享一个专门为MedSpa行业服务的垂直SaaS——Moxie

✨ 案例一：Moxie - 医美SPA行业的全能助手
Moxie是一家成立于2022年的创业公司，专注为医美SPA行业提供软件服务。短短两年，它已经：
💰 融资超过2000万美元
🚀 估计年收入接近1000-1500万美元
👥 投资方包括知名风投Lachy Groom和Signalfire

为什么医美SPA行业这么有潜力？
🏆 美国医美SPA市场规模约150-170亿美元
📈 预计到2028年达到250-270亿美元
🏙️ 全美有8000-10000家医美SPA，主要集中在加州、佛罗里达、德克萨斯和纽约
💉 非侵入性美容治疗越来越受欢迎

Moxie提供什么服务？
Moxie不只是做单一功能，而是提供医美SPA行业的一站式解决方案：
预约调度系统
客户管理
营销自动化
支付和财务报告
库存管理
员工培训和发展

💡 我的思考：垂直SaaS创业的制胜法则
对比这两个案例，成功的垂直SaaS需要：
解决行业痛点：必须真正了解行业内部运作和痛点
全套解决方案：不是做单点工具，而是提供行业的"操作系统"
增加交易价值：嵌入支付、融资等金融服务是增加收入的关键
规模化挑战：选择足够大的行业，确保有足够多的客户愿意付费
耐心构建：垂直SaaS通常需要3-5年才能真正起飞

🤔 适合做垂直SaaS的行业特征
如果你想进入这个赛道，可以考虑具有这些特点的行业：
💼 行业规模至少10亿美元以上
🧩 管理复杂但有明确流程
💰 利润率较高，有支付能力
🔄 传统运营方式效率低下
🌱 没有一家软件绝对主导

垂直SaaS的美妙之处在于，它不需要成为全国性或全球性的巨头才能成功。在一个专注的垂直市场做到领先，年收入达到几千万美元，就已经是非常成功的创业了！

为什么现在是很好的进入Timing？因为可以快速叠加AI的能力来做增购，同时又可以借助AI的能力来降低成本（开发+人力）。

再补充一点，SEO的最终价值和目标实现都是面向机器的，跟找influencer或者销售卖产品不同，那些agent需要跟人打交道并实现相应的目标，在我定义里属于对底层模型的高层次能力需求，因此agent要想真正落地起来很难。

但整个SEO根据我自己做下来的经验，更多是一个持久的苦活累活，而且跟昨天说的influencer里面找人的苦活累活属于整个环节中的低价值部分不一样，SEO里的苦活累活就是整个链路里的高价值部分，你持续的输出并且做好了细节，就是能获得结果，所以这也十分适合agent来替代，并且有足够的付费价值。

前段时间分享过我对vibe coding的一些看法，看好在垂直领域的进一步细分应用。昨天也分享了agent在当下面临的一些问题。今天来分享一个vibe coding+agent在垂直领域的潜在机会，如果你也认同这个idea，不妨一块来交流交流。

这一波生成式AI最早的PMF场景就是文本生成，Jasper和Copy就是两个最佳例子。而文本生成的最佳实践之一就是SEO，现在SEO或多或少都会用到AI生成，世面上也诞生了大量AI+SEO的工具。但文本生成只是SEO的一部分，生成的文案最终得变成网页才能真正落地。而且博客文章页本身也只是SEO的一部分，还有产品页、功能落地页、工具页和商品页等等类型的SEO方向。说到这里，相比大家应该已经有想法了，把Vibe coding用在SEO这块，做整个SEO全自动化的Agent。下面来分点解析一下这个idea：

1. 首先是TMF（Technology Market Fit），我在之前的分享中一直提到底层模型的能力是一切的基础。如果模型能力没有达到，很多东西就只能停留在demo，无法落地生产。但在SEO领域，上面提到的这些页面，基本都是静态页面，当前模型能力完全可以handle，就算复杂一点的工具页，也都是引流小工具，完全没有太大问题。

2. 当前做博客文章生成的AI SEO工具已经验证了PMF，需求很明确。但同样有着很多需求无法满足，比如我之前很多合作的公司，开始做SEO面临的第一个问题就是选什么样的工具来搭建博客系统，做其他落地页应该是代码写，还是无代码工具搭等。还有现在的文章生成工具，对于内链、文章图片和结构等优化基本都是没做的，有小部分做了的工具就能脱颖而出。但如果直接能够生成页面，甚至是整个站点，并且实现agent的自动优化同步，这无疑是更好的产品体验。这些需求完全可以用vibe coding来做一整套根据用户需求随时调整的解决方案。

3. SEO这个场景，巨头基本不会下场，同时这个场景又存在很多的know-how需要去抠细节，比如内链优化、On-Page SEO优化等，而且有着极高的迁移成本，特别是结合了vibe coding就等于整个站点都hosting在你产品云端，因此可以长期打磨做。

以上是抛砖引玉的一些简单想法，如果对这个场景感兴趣，欢迎私聊交流，同时我自己本人也是这类产品的绝对刚需用户。

借着11x的事情，顺带说说最近很火的用agent找influencer这个场景。这类产品其实跟11x用agent替代销售的逻辑是一样的，就是想把繁琐的工作用AI agent去替代。

找influencer是一个痛点吗？答案是肯定的。我自己以及合作的公司都有这个痛点，并且也花费了大量时间在这上面。但这个痛点在当下双方其实有一个巨大的Gap，对于需求方来说，想象的agent是我把产品网址给这个agent，然后agent就可以自己调研产品和市场，然后在此基础上全网一个个搜索找到合适的KOL，接着发邮件触达，并且还可以帮忙砍价到最低，还可以谈长期的合作，甚至还能帮忙判断一下，这个influencer究竟价值多少，因为一般粉丝多少并不代表最终效果等。但实际上，现在的解决方案往往是从已有的某个数据库中，借助LLM理解筛选出一部分人，最好这部分influencer还是代理合作的，能够直接拿到合适的报价，然后希望需求方直接接受这个报价。

这个Gap存在的原因就是底层模型能力，现在的LLM就没办法支持像人一样理解你的需求，并且像真人一样帮你去聊，去砍价。让我们再回到这个痛点本身，以终为始来看待这个问题。找influencer很困难的本质究竟在哪？根据我的经验，要分开两类公司来看。对于初创公司来说，产品没有知名度，找influencer都得一个个cold call联系，很耗费时间。但我想说，对于初创公司来说，这个时间是必须得花的，是没办法省的。而且我对之前合作的公司都会讲，最好找influencer这个事情让创始人也亲自参与，为什么？因为很简单，如果你想做某一类产品，你早期找到influencer一定就是你产品的标杆目标用户，以结果反推，你想把产品做好，结果你连行业里谁是标杆用户都不知道，这有可能做好产品吗？所以对于初创公司来说，早期手动找influencer，并且想办法把influencer发展成为自己长期的ambassador，是一个值得花费时间的事情，这个过程并不只是为了推广产品，更是为了找到产品的PMF。

而另外一类有找influencer需求的是那些已经PMF，并把Influencer Marketing作为有效渠道的公司。但对于这类公司来说，现有的数据库产品已经足够满足需求了，而且这个体量大概率in house自建数据库也是一个划算的事情。

总结一下，这类产品当前解决的问题主要还是在找influencer上，但整个influencer marketing的核心高价值的部分其实是在筛选ROI最高的influencer，这个筛选分成两种，一是筛选出真实的高转化Influencer，二是能够帮你砍价，帮你谈广告费+分成的形式来降低成本。但很可惜，目前受限于模型能力，这个核心高价值部分是切入不了的。

那么问题也来了，未来模型能力上来了，是否这类产品就会起飞呢？我个人观点，能否借助模型能力来起飞，这取决于你找的场景是否通用和对模型能力的要求程度。像人一样去判断一个influencer是否有高价值转化，以及像人一样去谈一个ROI最高的合作方式，我觉得这个对底层模型的能力要求属于agent里的高层次要求。如果底层模型真到了这一步，单纯找influencer这件事很明显是一个通用场景，从底层能力来看，跟找高性价的酒店、找高性价比的机票本质都是一样的，所以很有可能就被模型直接干了。

明星AI Agent产品11X暴雷，涉嫌造假！刚发完说不看好通用agent，因为很明显底层模型能力还没到。马上就看到了11x暴雷的消息。11x还是一个垂直agent，没想到也暴雷了。原因很简单就是底层模型能力压根没到替代人这一步，所以炒作归炒作，真正的看营收还是得看实际落地的功能：比如当下已经被验证的AI客服、数据分析、生成营销文案、图片和视频等。

另外我感觉一些面向To C小白用户的Vibe coding产品，比如Lovable、Bolt也面临收入无法持续的风险，随时也有暴雷可能，因为根据我自己之前做无代码的经验，逻辑上面向小白用户是讲不通的，目前底层模型能力也没到那一步，最近在持续做这方面的用户研究。但我持续看好面向开发者的vibe coding产品，这个逻辑在之前LCNC时代也被retool这类产品验证了。

以下是来自Techcrunch暴雷新闻总结：这家获投7400万美金的AI创业公司被曝造假！多家巨头公司要求撤logo。11x是一家AI销售自动化创业公司，主打AI销售代表（AI SDR）产品：

2022年成立
仅2年时间声称接近1000万美金年化收入
2024年9月获得Benchmark领投的2400万美元A轮
同月又获得a16z领投的5000万美元B轮
从伦敦搬到硅谷，看起来一派繁荣

😱 然而最新爆料揭露了什么？
TechCrunch最新调查发现，11x存在多项严重问题：
1️⃣ 虚假客户展示
11x在网站上展示了多家知名公司的logo作为"客户"，但：

ZoomInfo表示仅进行了一个月试用，产品表现远不如真人，已终止合作
Airtable表示进行了"非常短"的试用，从未在生产环境中使用
这些公司从未授权11x使用其logo

更严重的是，即使被要求删除，11x仍继续在多个渠道宣称这些公司是客户！ZoomInfo甚至威胁要采取法律行动！

2️⃣ 财务数据"创意"计算
11x如何计算年化收入（ARR）？多位前员工揭秘：

公司坚持让客户签一年合同，但提供3个月的"退出条款"
大多数客户在3个月后选择终止合作
但11x仍将这些已终止的合同算入全年收入
实际上可能只有约20-30%的客户会长期留存

一位员工表示："我们宣称有1400万美元ARR，但实际上过了试用期的合同总额可能只有约300万美元。"

3️⃣ 产品未达预期
多位客户和员工表示产品存在严重问题：

AI生成的内容出现幻觉
产品有时完全无法加载
性能远低于人类销售代表
客户最终仍需手动检查和修正AI工作，失去了购买产品的意义

4️⃣ 恶劣工作环境
员工描述的工作环境令人担忧：

员工普遍预期每周工作60+小时
创始人在凌晨3点发紧急消息
公开在Slack频道批评员工
一些员工不得不睡在办公室
员工流失率高，有人离职后数月仍未收到工资

一位现任员工表示："有一天会有关于这位创始人的纪录片。他的行为确实很丑闻。"

最近AI比较火的概念应该是Agent，但我个人对通用型的Agent并不看好，核心还是底层模型能力，搞一些协议或者用的工具，如果没有底层核心能力的提升，这些意义其实都不大。如果底层模型能力强了，现在的这些Workflow和工具也都仅仅是锦上添花，更可能是直接被吃掉。

要说实在的，还是直接能看到落地结果，带来生产力的垂直Agent。今天分享一篇去年a16z的文章总结，AI是如何让垂直SaaS收入暴增10倍的。

💎 垂直SaaS是什么？简单说就是...
垂直SaaS是专注于某个特定行业的软件服务，比如：

Toast（餐饮行业）
ServiceTitan（维修服务行业）
Shopify（电商行业）
Mindbody（健身美容行业）

这些公司通常在自己的细分市场形成"赢家通吃"局面，因为它们最了解行业痛点！
✨ 垂直SaaS的三次进化，每次都更强大！
第一次进化：云服务 ☁️
最早的垂直SaaS只是把线下服务搬到线上：

在线预约
数字化管理
远程协作

第二次进化：云服务+金融科技 💰
通过嵌入金融服务，收入暴增2-5倍：

支付处理
贷款服务
工资处理
保险服务

以Toast为例，现在年收入15亿美金，其中80%来自金融服务，而非软件订阅！
第三次进化：云服务+金融科技+AI 🤖
这是目前最具颠覆性的阶段 - 将人力转化为软件！
🔍 以Mindbody为例，看AI如何改变游戏规则
Mindbody是服务健身和美容工作室的软件公司：
第一阶段：提供在线预约和日程安排
第二阶段：增加员工工资、支付处理和保险服务
但是：工作室仍需雇人处理营销、销售、客服和财务...
现在AI来了：Mindbody可以智能化这些功能！
比如：

AI自动回复客户咨询
AI生成个性化营销内容
AI分析业务数据提供决策建议
AI自动处理账单和财务

健身工作室可以大幅减少人力成本，同时获得更专业的服务！
💰 为什么AI能让垂直SaaS收入暴增2-10倍？
假设Mindbody现在每个客户年收入约6000美元（订阅+支付手续费）：

健身行业雇佣超过10万名行政和客服人员
如果AI帮一家健身房节省一名员工（年薪6万美元）
Mindbody只需获取其中10%的价值
就能再增加6000美元收入，直接翻倍！

更夸张的是，全美软件支出（3130亿美元）仅为劳动力支出（10.5万亿美元）的3%，这意味着增长空间巨大！
🌟 AI垂直SaaS的未来商业版图
未来，一个垂直SaaS平台可能完全消除企业在多个领域的人力和工具成本：
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营销：AI内容生成、社媒管理、数据分析
销售：AI自动跟进潜客、智能报价、谈判辅助
客户服务：24/7智能客服、个性化服务
运营：流程自动化、智能排班、资源优化
财务：自动记账、税务处理、财务预测

这意味着，未来垂直SaaS不只是卖软件，而是卖完整的业务解决方案！
💡 创业者和投资人的启示

垂直SaaS+AI是当下最具爆发力的商业模式之一
最佳机会在于替代重复性人力工作的领域
关注那些人力成本高但不需要强人际互动的行业
记住：不是取代核心员工，而是替代辅助性工作

你觉得哪些行业最适合AI垂直SaaS模式？欢迎在评论区讨论～

每天分享一家海外垂直SaaS系列之Slice

年收入1亿美金的垂直SaaS增长秘籍曝光，Slice在2020年完成了4300万美金的C轮融资，大家觉得AI能够如何跟这类垂直SaaS相结合呢？

大家好呀！今天给大家分享一个超级干货的商业案例 — Slice公司如何靠服务披萨店做到年收入过亿美金？这简直是垂直SaaS的教科书级案例！👇
✨ 先来看几个惊人数据

Slice专注服务独立披萨店，目前年收入超1亿美金
仅美国就有3-4万家独立披萨店，市场规模达500亿美金
公司估值远高于收入，原因就在这六大秘诀！

💡 秘诀一：做全栈解决方案，不做单点产品
传统SaaS思维：做一个点解决特定问题
垂直SaaS思维：做整个行业的ERP系统
Slice不只做POS系统，而是提供完整解决方案：

在线订单系统
商店管理软件
客户营销工具
甚至以批发价卖披萨盒！

为什么？因为对小企业来说，单点解决方案无法产生足够ROI。你需要每年从每个商户赚到至少1万美金才能维持业务！
🔑 秘诀二：创造集体优势
想象一下：一家独立披萨店vs连锁巨头达美乐
达美乐有9000家店，年收入60亿美金，本质上是"伪装成披萨店的科技公司"。
Slice的天才之处：让独立店获得连锁店的优势

汇集数千家店的采购量获得折扣
整合数千家店的营销预算做更有效的推广
提供企业级技术给小商户

这就是垂直整合的威力！让单个店获得数千家店的集体影响力。
💼 秘诀三：建立深度信任
对小企业主来说，生意就是人生，不只是公司。
Slice明白：这是一门信任生意。当你深入理解行业痛点，顾客才会信任你，才会向你展示更多高价值的机会。
普通销售：推销软件产品
垂直SaaS：成为行业合作伙伴
📊 秘诀四：专注真正的增长指标
Loren作为CRO不关心估值，只关心增长。
他的核心指标：订单流

有多少披萨订单通过Slice平台？
有多少披萨店通过Slice成长？

一切业务指标都来源于这个基础数据。跟踪真正能撬动业务的杠杆，而不是表面数字。
👥 秘诀五：销售团队管理法则
销售最大的门槛是什么？努力工作！
顶尖销售不是天赋异禀，而是：

比别人学习更多
对产品了解更深
与客户建立个人关系
每天都在刻苦训练

Loren建议：不要平均分配资源，而是重点投入到表现最好的20%销售身上，研究他们的方法。
🤝 秘诀六：给小企业提供价值
小企业主很忙，不会整天看邮件。怎么吸引他们？

提供比索取更多的价值
参与社区活动
直接走进店里问如何帮助
分享行业数据和洞察
连接他们与其他店主

从客户最大痛点入手（对披萨店是订单）
构建解决整体问题的全栈系统
利用规模创造集体优势
建立深度信任关系
追踪真正的增长指标
投资于真正努力的销售团队

看完这个案例，你有什么感悟？你觉得这种模式适合哪些垂直行业？欢迎评论区交流～

坚定看好Vertical AI SaaS，需要用1-2年的时间来验证LLM对SaaS的改造。

C端APP工厂模式对于新入局的玩家已经不友好了，流量和渠道费用过高，品牌心智基本成熟

但在Vertical AI SaaS领域，当下还是很早期。很多人会觉得这个对国内出海团队是壁垒，根本就不了解海外市场，更何块还是更垂直的B端市场，该如何来做？但我觉得这反而是个机会，得看如何找准切入点，欢迎感兴趣的朋友聊聊。