Y11
2个月前
写给0-1岁的初创公司合伙人(3):出海产品运营的推广渠道 大家好,我是的小九。 如果要为产品出海搭建社交阵地,有7个平台值得优先布局,它们就像不同特性的“流量池塘”,各有其用户生态和价值。 第一梯队:必做的“基础设施级”平台 Gmail/Google账号:互联网世界的“通用入口”,用于注册所有平台、接收验证邮件,是身份的基础保障。 Reddit:全球最大的兴趣社区,像“知乎+论坛”的混合体,流量巨大且用户粘性强。关键在于找到垂直领域(如科技、工具、细分行业),深度参与讨论而非直接硬广。 Twitter:类似“全球版微博”,算法推流机制活跃,适合快速传播产品动态、与用户实时互动,哪怕是简短的更新也可能获得自然流量。 Facebook:覆盖人群广,尤其在欧美市场,可通过主页、群组建立品牌认知,适合长期积累私域用户。 第二梯队:垂直领域的“精准流量池” Indie Hackers:开发者社区,月活约200万,用户多为独立创业者或技术爱好者,能交流产品迭代经验,甚至找到合作伙伴。建议先“养号”1个月,通过分享个人经历、产品思考融入社区,再自然引入产品。 ProductHunt:专注“新产品发布”的平台,月活1000万+,适合在产品上线初期“引爆声量”。提交产品时需突出独特性和用户痛点,优质内容可能被编辑推荐,获得首批种子用户。 Hacker News:由YC创业营孵化的科技资讯社区,月活3000万,用户对“新奇技术”“创新模式”敏感度高。若产品有颠覆性功能或技术突破,这里是获得行业关注的重要窗口。 运营的核心逻辑:从“做事”到“成事” 小步快跑,快速验证:不必追求“完美产品”,能解决用户一个具体问题就上线。赚得第一笔收入后,再逐步优化迭代——实践出真知,试错是成长最快的方式。 借力合作,降低成本:单打独斗效率低,可联合运营、产品或设计师协作。比如开发者专注技术实现,运营负责社交推广,分工明确能快速推进项目。 聚焦“搜索流量”,做深做透:当通过关键词发现某个功能或需求能带来稳定搜索流量时,围绕该关键词多搭建几个相关网站或落地页,最大化捕获自然流量。 付费流量“卡位”,避免竞争挤压:若产品利润稳定、确定性强,尽早投入付费广告(如Google Ads、Facebook Ads),抢占核心流量入口,防止同行用广告位挤压生存空间。 保持灵活,预留“Plan B”:市场变化快,需随时准备调整方向。比如某平台政策变动、流量下滑,提前布局的其他渠道能及时补位,避免项目停滞。 最后:行动力比“想清楚”更重要 很多人总在“等想明白再做”,但出海的关键是“做了才会想明白”。从今天开始,先注册账号,研究目标用户活跃的平台,发布第一条内容——哪怕只是简单介绍产品功能。时间会验证:当产品能解决用户真实需求,即使暂时不做过多运营,它也会通过口碑或搜索,慢慢积累属于自己的用户。 最好的策略永远是“开始行动”,而不是“等待完美”。
我有个单向的哥们,最近分享了他在2025年的几个第一性原理: 1. LLM token一定会越来越便宜,模型越来越强大,记住,所有做LLM Agent的人,都必须思考如何用10~1000倍的token带来革命,而不是他妈跟个傻逼似的天天想着省token; 2. chatbot的形式一定会被消灭,no chatbot revolution才是正确方向,一切AI应用不可能 、不应该、绝对不是一个个大号聊天机器人,一个个大对话框等着人大段大段往里敲字, 记住,所有AI产品必须重新设计,一切chatbot AI应用必定会被改写成NO CHATBOT形式,无一例外,chatbot的产品形态必然会彻彻底底、完完全全地淘汰, 或者那个傻逼一样的对话框,至少作为二等公民出现; 3. AI助手一定不能用“按个按钮”、“截个图”、“上传个文件”,再写个长长的prompt的形式出现,让用户解决个问题,先让用户点点按按十几次, AI助手一定是具有强侵入性的,一定能主动嗅探一切环境,吞掉一切数据和信息,一定会主动在后台观察一切操作和行为——并且在疑似需要帮助的时候,主动弹出个对话框,用户一键确认后,主动接管,主动解决一切问题, 而绝不应该像准备个考试一样,准备文件、准备截图、准备一大堆按钮、准备一大长串prompt,让用户跟个大傻逼似的,手忙脚乱地在那儿表演, 总而言之,无论是商业落地的AI Agent,还是各种办公软件、工具、生活类的AI Agent,一个个不仅是傻逼兮兮的大黑框chatbot,而且要用户手动输入一大堆文件、图表、链接、信息,再敲一大段prompt——这些全都走了大弯路, toC的无缝衔接强入侵的主动AI Agent助手,完完全全不会给你任何告诉他的机会,而是让AI Agent主动判断你是否需要我,直接给你一个大大的对话框,简单描述一下“我计划怎么帮助你”——你点一下确定,它来解决后面所有的事情。 4. 一切能用coding解决的问题,都是SWE Agent能解决的问题,也就是说,都可以直接拿claude code这类工具套壳来用, SWE Agent这个形态,最擅长解决的问题,就是在一个确定的环境(一台机器、几台机器、若干仿真环境、一套terminal里的编译器/脚手架/运行环境/包管理、profiling和debugging方法)解决的问题, 而用coding解决的问题,从来都不止coding,一切VHDL/Verilog等电路设计、电路simulation和validation、一切类似labview和matlab simulink中可以仿真的电机、信号、示波器等等模块, 甚至ansys和CAD这类工具,还有大量data science和计算的问题,以及用lean或者formal-proof解决一些proof-based的数学和模型问题,都可以转化成一些API和coding解决的问题,然后让SWE Agent来解决, 这类问题可以叫做“一台机器上的确定环境下的问题”, 这类问题的特点是,可以靠LLM的智能不断拆分成一大堆subtasks,然后在本地环境下反复尝试、反复试错、反复看output、反复试验结果,失败后再换一个新的approach; 5. full self coding(…)就是基于上面所有第一性原理的一个试验。 我将会设计一套侵入式试验,让10~500个ai agent组成一组,给一个github项目找出所有潜在的问题,包括文档、测试、修bug、优化、重构、完成todo list、加功能、加API等等,让10~100个agent并行完成这个repo潜在需要完成的所有任务, 并且让至少10组这样的agent去github上面公开贡献,等于在没有任何人为输入prompt的前提下,造出来1000~5000个agent在开源世界源源不断地做出贡献,就死死赖在github上面,尝试修复一切可能修复的潜在问题,做出贡献。 请你记住full self coding是最坚决贯彻test-time scaling law的行为, full self coding坚决相信,人是ai agent世界最傻逼、最慢、错误最多、判断失误最高的存在,让程序员手敲prompt,无异于给AI Agent拖后腿, 只有先分析出问题,然后让10~500个agent同时并行运行,才能最大化执行的效率,最快速度解决已经发现的问题,无休止地为github提供潜在的有价值贡献——并且最关键的是,把“敲prompt的程序员”这个最垃圾、最慢、出错最多的环节彻底消除; 6. full self coding最大的瓶颈,一个是token价格过高,一个是目前几乎所有主流供应商,LLM inference速度过慢, 所以我最后的一个想告诉大家的价值观是: groq、sambanova、cerebras这种在片上堆满几个GB的SRAM,在inference上效率是nvidia、amd、google TPU这些落后架构的10~50倍,这是test-time scaling law的最后一环, 如果人类在claude code、gemini cli上全面接入groq、sambanova、cerebras上host的模型,所有速度都会再快10~50倍。