sitin
1个月前
自媒体人常说“内容选题决定流量上限”,对出海人来说关键词决定了你的网站能不能获得流量,这也就是为什么说做网站前期挖掘需求、找词特别重要,要占40%的精力。 现在有什么热点词汇?做哪个方向比较容易踩中趋势?用户现在在关心什么? Google 自家就提供了一个完全免费的趋势洞察工具——Google Trends(谷歌趋势)。用它能快速判断一个关键词在全球的热度变化、主要市场,以及相关上升词。 基础定义 基于Google搜索数据,展示关键词热度趋势(涨跌)、地域分布、相关话题 热度值含义:100=指定范围内最高点,50=最高点一半,0=数据不足(非绝对搜索量) 数据解读维度 热度曲线:判断关键词上升/下降趋势(如Sora在2025.10.5-11热度达100) 地域分布:识别核心市场(如Sora热度最高地区为斯洛文尼亚100、罗马尼亚50、中国31) 相关话题:挖掘关联需求(如Sora相关的"Veo - Text-to-video model"呈Breakout趋势) 上升关键词:捕捉爆发需求(如"sora invite code"系列词均为Breakout) 出海实战用法 ① 找选题方向 搜你感兴趣的方向,看热度曲线和爆红词。 ② 做市场调研 开发产品前,先通过趋势判断哪类需求正在增长,避免踩坑。 ③ 判断目标市场 通过按地区查看,可以快速识别哪个国家更关注该词,从而决定网站语言、支付方式、广告受众等。 ④ 拓展 SEO 关键词 Google Trends 虽然不显示具体搜索量,但能给出方向。把爆红词复制到 Google Keyword Planner / Ahrefs / Semrush 等工具里,就能查出更细的长尾词。 总结,Google Trends 是起步阶段实用、高性价比的需求指南针。
serva huang
1个月前
是的,我又来了:又要讲「费曼学习法」 不是因为没别的可讲,而是我发现很多人把它用反了。 你越讲越顺,可能并不是你懂了,而是你在把错误讲得越来越流畅。 所以这次我们专讲:费曼学习法的三大致命陷阱。 1. 为了简化而简化 费曼学习法强调把新知识解释得通俗易懂,这本质上属于认知科学中的精细化编码(Elaboration): 它要求在确保概念准确的前提下再进行简化,并与已有知识建立连接。 如果“简化”变成了把概念讲错,那学习和验证知识的全过程就会被破坏。 此时你看似“解释得很简单”,但实际上却无法推动从“知道”到“理解”再到“精通”。 简化不是削弱,而是用更清晰的方式保持原本的准确性。 2. 选择了错误的听众 费曼学习法的核心目的,是通过讲解过程暴露自己知识结构中的漏洞。 如果你选择的听众比你更专业,对方可能会自动补全你讲解中的缺口, 这会让你错过最关键的时刻,你自己卡住的瞬间。 而这个“卡顿点”,恰恰是费曼学习法中最有价值的部分: 它揭示了你哪里“以为懂了,但其实没懂”。 所以听众最好是能听懂但不比你更懂的人,这样你的盲点才会被暴露出来。 3. 发现卡壳后停住,没有继续打磨 费曼学习法最有价值的不是讲解,而是卡壳。 “卡壳”本质是一种元认知时刻: 你意识到自己其实并没有掌握得足够扎实。 如果你在这里停下来,没有回去重新查阅、补充、再解释、再简化, 那学习就只是停留在表层。 真正的精通,是在每一次卡壳处返回源头,重新打磨解释,直到能够顺畅、准确、清晰地讲出来。 总结一句话 费曼学习法不是为了让你讲得简单,而是通过讲解暴露你没懂的地方,并逼迫你把它补全。 图片配上我用NotebookLM工具生成的费曼学习法的脑图
宝玉
1个月前
刚看到原推曝光的 OpenAI “产品大阅兵”清单。从人形机器人、AI个人设备,到社交、浏览器、购物……全都有 看起来似乎摊子铺得很大,什么都做,但如果你考虑到 ChatGPT 现在的用户量——10亿用户,换成你做 CEO,说不定也会这么做,尤其是当年 Google 和 Facebook 就是这么玩的。 这种打法核心就两步: 1. 先用一个无人能敌的核心产品(谷歌的搜索、FB的社交、OpenAI的ChatGPT)把海量用户(10亿级)圈进来,垄断“分发渠道”。 2. 然后,利用这个无敌的流量池,开始疯狂“内部创业”,在自家地盘上把用户可能需要的B、C、D、E…全都盖一遍。 当年 Google 靠“搜索”引流,然后做出了Gmail、地图、Chrome。Facebook靠“社交”圈人,然后孵化/买来了Ins、WhatsApp。 再看OpenAI的清单,逻辑就清晰了: - 变现(杀入办公应用): “AI编程助手”、“做PPT/表格的Agent”。这是最直接的收入来源。 - 生态(包围你生活): “浏览器”、“社交流”、“购物”、“音乐”。这是要把你从“用完即走”变成“沉浸其中”,实现流量闭环。 - 终局(进入物理世界): “机器人”、“AI个人设备”。 而且别忘了 Sam Altman 以前是做什么的:美国最强创业孵化器 YC 的前 CEO 也许他是在把OpenAI当成一个“超级孵化器”,利用ChatGPT这个史无前例的流量入口,把他认为AI能颠覆的所有领域,都亲自下场再做一遍。 --- 原图翻译: --- 产品大阅兵 OpenAI 的产品野心正在迅速膨胀。这家公司似乎什么都想做,从人形机器人到 AI 编程助手,无所不包。 - 协作工具:让多个 ChatGPT 用户可以聚在一起,共同协作项目并实时聊天。 - 新型 AI:它将传统的大语言模型 (large language models) 与推理 AI (也就是能进行逻辑思考和规划的 AI) 结合了起来。 - ChatGPT “智能体” (ChatGPT "agents"):它能让客户创建和编辑电子表格、演示文稿,并生成复杂的分析报告。 - 与 ChatGPT 结合的网页浏览器。 - A-SWE:一个 AI 编程助手,它能像一个资深软件工程师一样工作,搞定那些人类程序员需要几小时甚至几天才能完成的棘手任务。 - 机器人的软件和硬件——而且很可能是人形机器人。 - 一款 AI 驱动的个人设备:这可能会通过收购 Jony Ive (就是那个设计了 iPhone 的苹果前首席设计师) 和 Sam Altman (OpenAI 的CEO) 共同创办的设备创业公司来实现。 - ChatGPT 里的“朋友圈”:一个内置的社交媒体功能,用户可以在上面分享自己是如何用 ChatGPT 解决问题或创造图像的。 - ChatGPT 里的购物推荐功能:它会提供个性化的产品建议,并允许用户直接通过 ChatGPT 购买这些商品。 - 定制模型 (Custom models):这种模型可以融入客户独有的数据和业务场景,为企业打造专属的内部 AI 工具。 - 音乐生成 AI:它可以帮助用户从零开始创作音乐。