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王谢风流
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2 年 AI 产品狗💼 / 做过增长、用户体验设计/ 18 线 rapper
王谢风流
8月前

曲直的AI效能进化论: 独立开发者和小团队挖掘面向欧美市场、广告变现的利基机会需要的 4 个核心子技能，掌握它们就能搞定 80% 的工作： 核心子技能 1：利基痛点嗅探 (Niche Pain Point Sniffing) 一句话定义: 在欧美用户聚集的线上社区“闻味儿”，找到那些特定人群（比如某个职业、某个兴趣小组）在高频抱怨、但现有工具没解决好、且可能用 AI 明显改善效率或效果的“小”麻烦。 最佳实践方法/工具: 方法: 沉浸式浏览 + 关键词搜索。在 Reddit (如 r/SideProject, r/marketing, r/freelance, r/teachers 等垂直领域版块)、Indie Hackers、特定行业的 Facebook 群组、Twitter 高级搜索、Quora 相关话题下，搜索描述问题的词汇，如 "manual process", "takes hours", "wish there was a tool for", "struggle with", "alternative to X but simpler/cheaper", "automate this task"。关注那些重复出现、点赞/评论多的痛点描述。 工具: Reddit/Twitter/Quora/Facebook Groups: 直接搜索和浏览。 Google Trends: 查看相关问题或解决方案的搜索趋势（尤其是在美英加澳等国）。 GummySearch / SpyFu (付费): 专门用于挖掘 Reddit 等社区的需求和痛点，或分析竞品流量来源。 一项日常训练 (每天 30 分钟): 选择 1-2 个你感兴趣或稍有了解的欧美利基人群常去的在线社区 (例如，面向 Etsy 卖家的 Reddit 子版块 r/EtsySellers)。 花 20 分钟浏览热门帖子和评论，特别是那些标题或内容包含“求助”、“问题”、“工具”、“效率”等关键词的帖子。 花 10 分钟使用上述“痛点关键词”进行搜索。 记录下 1-3 个看起来有潜力被 AI 解决的具体痛点描述。 一个成功标准: 能每周稳定发现 2-3 个有明确用户群体、痛点具体、且被多人提及（或有较高互动量）的潜在需求点，并能清晰描述出这个问题是什么、影响谁、当前他们怎么解决的。 一个常见误区: 把个别人的牢骚当成普遍痛点，或者只看到问题表面，没深挖用户做这件事的真实目标和障碍。 核心子技能 2：AI 可行性与简易方案构思 (AI Feasibility & Simple Solution Sketching) 一句话定义: 快速判断找到的痛点，是否能用现有成熟的 AI 技术（主要是 API 调用）以一个“小而美”的工具形态来解决，并且这个工具的核心功能要足够简单直接。 最佳实践方法/工具: 方法: 痛点 → AI 能力映射: 对照痛点，思考当前主流 AI 模型（如 GPT 系列、Claude、Stable Diffusion、Whisper 等）的核心能力（文本生成、摘要、翻译、分类、图像生成、语音转文字等）能否直接或组合应用来解决。 聚焦“单点”突破: 优先考虑只解决一个核心问题的“单一功能”工具站，避免做成大而全的平台。例如，不是“AI 营销助手”，而是“AI 广告标题生成器 for Facebook Ads”。 API 优先原则: 优先考虑基于现有成熟 AI API (如 OpenAI API, Anthropic API, Replicate 等) 来构建，避免需要自己训练复杂模型的想法。 工具: AI 模型/API 文档: 查阅 OpenAI, Anthropic, Cohere, Hugging Face 等平台的 API 文档，了解能力边界和调用方式。 AI 工具聚合网站: 如 "There's An AI For That" (TAAFT), Product Hunt (AI 分类) 等，看看类似问题是否已有解决方案，它们是怎么用 AI 的。 简单的流程图/线框图工具 (可选): 如 Whimsical, Excalidraw，快速画出用户使用流程，确保逻辑简单。 一项日常训练 (每天 30 分钟): 选择昨天记录的一个痛点。 花 15 分钟研究相关的 AI API 文档或查看 TAAFT 上类似工具，判断技术可行性。 花 15 分钟构思一个最简化的 AI 工具解决方案：它叫什么？核心输入是什么？核心输出是什么？用一两句话描述给用户的价值。 一个成功标准: 对于一个痛点，能在 1 小时内判断出是否适合用现有 AI API 做成简单工具，并能勾勒出一个清晰、单点突破的工具概念。 一个常见误区: 被炫酷的 AI 技术吸引，想做一个技术复杂但用户需求不明确的工具；或者想法太大，一开始就想包含过多功能，忽视了小团队快速启动的优势。 核心子技能 3：流量与广告变现潜力评估 (Traffic & Ad Monetization Potential Assessment) 一句话定义: 评估这个利基 AI 工具上线后，大概能吸引多少目标用户（流量），以及这些流量是否适合通过广告（如 Google AdSense）来赚钱。 最佳实践方法/工具: 方法: 搜索量估算: 使用关键词规划工具，估算与工具功能/解决的问题相关的关键词在欧美市场的月搜索量。寻找那些有一定搜索量（几百到几千即可，不一定追求上万）但竞争不太激烈的长尾关键词。 用户使用频率判断: 思考用户会多久使用一次这个工具？是每天、每周、每月，还是一次性？广告变现通常需要一定的重复使用率。 目标用户价值: 这个工具的目标用户是谁？他们对广告主是否有价值？（例如，服务 B2B 专业人士的工具，其广告位可能比服务普通娱乐用户的工具更有价值，CPM 可能更高）。 现有类似工具流量参考: 如果有类似工具，用 SimilarWeb (免费版有限) 或 Semrush/Ahrefs (付费) 估算其流量规模和来源，作为参照。 工具: Google Keyword Planner: 查找关键词搜索量和竞争程度。 Ahrefs Free Keyword Generator / Semrush Keyword Magic Tool (部分免费): 类似的关键词研究工具。 SimilarWeb / Semrush / Ahrefs: 分析竞品网站流量。 常识判断: 结合对目标用户工作/生活习惯的理解。 一项日常训练 (每天 30 分钟): 选择一个构思好的 AI 工具概念。 花 15 分钟，使用关键词工具研究 3-5 个核心相关关键词在美/英等国的月搜索量和竞争情况。 花 10 分钟，思考并记录下：目标用户画像、预估使用频率、可能的广告价值判断。 花 5 分钟，快速搜索是否有类似工具，若有，尝试用 SimilarWeb 查看其流量大概情况。 一个成功标准: 能对一个 AI 工具概念，基于数据和合理推断，给出一个关于其流量潜力和广告变现可行性的初步判断（例如：“月搜索量约 1K，用户是设计师，可能每周用，广告价值中等，潜力可期” 或 “搜索量很低，一次性使用，广告价值不高，可能不适合”）。 一个常见误区: 只看总搜索量大，忽视了关键词的购买意图和竞争激烈程度；或者对使用频率过于乐观，高估了广告收入潜力。 核心子技能 4：超精益需求验证 (Ultra-Lean Demand Validation) 一句话定义: 在写一行代码之前，用最快、成本最低的方式（甚至“假装”有产品），测试目标用户是否真的愿意“用行动”（而非口头说说）来表达对你构思的 AI 工具的兴趣。 最佳实践方法/工具: 方法: “等待列表”落地页: 用 Carrd, Typedream, Framer 等工具快速搭建一个单页网站，清晰描述工具解决了什么痛点、带来什么好处，并设置一个“加入等待名单/获取上线通知”的邮件订阅框。 社区/论坛“软”推广: 在之前发现痛点的社区里，以“我正在做一个解决 X 问题的 AI 小工具，有兴趣的朋友可以留个邮箱获取内测资格/上线通知”的方式发帖（务必遵守社区规则，避免硬广）。 小额广告测试: 在 Reddit Ads 或 Google Ads 上，针对高度相关的关键词或社群，投放小额预算（例如 50-100 美元），引导流量到落地页，看邮件注册转化率。 “人工智能” (手动扮演 AI): 对于某些流程，初期可以先手动帮用户处理，模拟 AI 效果，验证方案价值。比如做一个表单接收用户需求，你手动用某个 AI 工具处理后发回结果。 工具: Landing Page 构建器: Carrd, Typedream, Framer, Mailchimp Landing Pages。 邮件列表服务: Mailchimp (免费额度), MailerLite, ConvertKit。 网站分析: Google Analytics (免费), Plausible (付费但隐私友好)。 广告平台: Reddit Ads, Google Ads。 原型/演示工具 (可选): Figma, Canva 做简单的界面示意图。 一项日常训练 (每天 30 分钟): 选择一个通过了前三步评估的 AI 工具想法。 花 20 分钟，构思并草拟落地页的关键信息：引人注目的标题 (Hook)、解决的痛点 (Problem)、你的 AI 解决方案 (Solution)、核心好处 (Benefit)、清晰的行动号召 (Call to Action)。 花 10 分钟，思考可以在哪些具体的 Reddit 子版块、Facebook 群组或通过哪些关键词投放小额广告来触达潜在早期用户。 一个成功标准: 能在 1-2 天内为一个 AI 工具想法设计并搭建出一个用于收集早期兴趣信号的简单落地页，并知道如何初步推广以获取验证数据。能根据注册率（例如，访问者中>5% 注册就算不错）或社区反馈，判断需求真实性。 一个常见误区: 花太多时间做“完美”的落地页或演示；验证的问题问得太模糊（比如“你觉得这个想法怎么样？”），没有引导用户做出具体行动（如留下邮箱）；或者验证周期拖太长，错失市场时机。 总结一下，这四个核心子技能形成了一个闭环： 痛点嗅探 → AI 方案构思 → 变现潜力评估 → 超精益验证 持续练习这四个技能，你就能大大提高找到并验证适合独立开发、面向欧美市场、广告变现的利基 AI 工具站机会的效率和成功率。记住，关键在于 快、准、小、验证！

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王谢风流
8月前
王谢风流
8月前
Read in, prompt out。李继刚当年的即刻让我这次感受颇深啊。
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王谢风流
8月前
深夜顿悟了分享时的冲动与动机，其实都和情绪挂钩：自豪、遗憾、幸运、嘲笑、认同。
的确是人性🥲
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