影视解说，到什么时候都是流量密码，我们不是要做影视解说，因为影视解说需要较强的剪辑和文学功底!
我们要做的是擦边影视解说，利用的是观众的好奇心和占便宜的心理!
简单说就是，把自己伪装成快要干不下去影视解说博主，把手里7000多部绝版电影和电视剧免费送出去，
从而让观众到网盘下载观看!(影视都是一些网上和各大视频网站不太好找的作品，
例如：张一山的余罪，林正英的电视剧僵尸道长一二部等，资源完全绿色)，
从而达到拉新变现的目的。目前这种玩法在抖音、快手都可以玩，
快手效果更好，管控比较松，利润高，今天就以快手为例讲一下具体怎么玩
课程目录：
1.项目介绍
2.准备工作
3.绑定授权
4.视频制作(实操)
5.项目资料
感兴趣的可以下载学习，本项目仅供会员下载学习，严禁外传
下载地址
此处内容已隐藏，请付费后查看
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项目介绍
提到德云社，国人没有几个不知道的。作为我国最著名的大型专业相声社团之一，郭德刚，于谦，曹云金，岳云鹏，这些名字耳熟能详.
相声贴近生活，语言通俗易懂，形式灵活多样，语言幽默生动明快，演员通过声音，姿态，表情，以家常闲聊的自然感，接近与观众的距离，非常具有感染力。内容反映社会，生活，融入传统文化，语言简洁，一些经典片断让人回味无穷，经典语句脍炙人口。既好笑，能解压又生动，朗朗上口，有意义，能直击内心，针砭时弊，让人反思，人间清醒。
德云社火，证明了用户群体广，流量大。短视频平台上，利用德云社经典片断和金句制作出的视频同样流量大，深受欢迎，涨粉快。这类账号素材好找，制作不难，小白也可以轻松上手。成功的蹭了德云社的品牌名气和流量热度。
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相声贴近生活，语言通俗易懂，形式灵活多样，语言幽默生动明快，演员通过声音，姿态，表情，以家常闲聊的自然感，接近与观众的距离，非常具有感染力。内容反映社会，生活，融入传统文化，语言简洁，一些经典片断让人回味无穷，经典语句脍炙人口。既好笑，能解压又生动，朗朗上口，有意义，能直击内心，针砭时弊，让人反思，人间清醒。
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❤2
今天和@Edward_Elric 聊天，他说，AI 产品经理读懂大模型paper ，很像一个人看《三体》学会相对论一样。
我疑惑的问为什么？
他说 pika 创始人写的论文，一个清北计算系毕业三五篇顶会论文的算法工程师，他可能也需要一两个月业余时间才能读懂，然后对着论文推导也要推两三个小时。
他说，读论文主要给产品经理提供了情绪价值。
我不予置评。
我疑惑的问为什么？
他说 pika 创始人写的论文，一个清北计算系毕业三五篇顶会论文的算法工程师，他可能也需要一两个月业余时间才能读懂，然后对着论文推导也要推两三个小时。
他说，读论文主要给产品经理提供了情绪价值。
我不予置评。
#自媒体运营频道 #@yunying23
在公司经常看到很多煞有介事的分析报告，在我三年多之前刚入职的时候还经常被这种报告唬住，觉得我是不是太“rush to conclusion”了！我不严谨！
而今天，已经是个职场老油条的我，常常发出感叹“你们费这么多时间就分析出个这？这不是常识吗？”
所以今天谁也别跟我扯什么分析，本运营老中医的眼睛就是尺！什么大数据啊，干这么多年了我的体感就是最好的大数据了好吧。
（虽然这种态度很欠揍，但大部分时间我都是对的）
在公司经常看到很多煞有介事的分析报告，在我三年多之前刚入职的时候还经常被这种报告唬住，觉得我是不是太“rush to conclusion”了！我不严谨！
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所以今天谁也别跟我扯什么分析，本运营老中医的眼睛就是尺！什么大数据啊，干这么多年了我的体感就是最好的大数据了好吧。
（虽然这种态度很欠揍，但大部分时间我都是对的）
阅读200行代码就能掌握编译器的原理。🚀🔗 https://github.com/jamiebuilds/the-super-tiny-compiler
这个软件仓库将编译器的精髓浓缩在一个 200 行的简洁代码库中（不包括注释）。通过代码学习技术不比背八股文好多了？😄
这个软件仓库将编译器的精髓浓缩在一个 200 行的简洁代码库中（不包括注释）。通过代码学习技术不比背八股文好多了？😄
❤1
#自媒体运营频道 #@yunying23
小红书的评论对推荐算法影响有多高，算是感受到了
两条目标读者高度重合、相邻天发布的笔记，阅读量差不多的情况下，数据如下：
- 650 赞、9 评论
- 212 赞、120 评论
换句话说，后者只靠前者点赞数 20% 不到的评论数，获得了近乎相等的曝光。
我觉得这也体现了小红书如何解读自身的「社区」属性，不只是嘴上说说，而是真的写进了算法里。
之前读小红书技术团队的采访，里面也有提到小红书的冷启动，更关注高质量评论数。因为重视社区属性，小红书在算法上偏好高质量评论多的内容，鼓励高质量的讨论互动。
一般的平台会偏好点击率、停留时长，这容易催生更多吸人眼球或是卖关子拖时间的内容，如果关注高质量评论数，反倒可以促成互动氛围好的社区（不过也会衍生出争议性内容治理的问题就是了）。
原文：
> 奖励函数的估值标准至关重要，因为它反映了每个平台的不同价值选择。
> 多数平台会选择消费类指标，如点击率和停留时长，作为奖励函数的评估标准。相比别的平台，小红书具有更强的 UGC 生态，社区属性更强。所以，在冷启动阶段，系统更加关注高质量评论的数量、挖掘高潜笔记，因为高质量的评论数量反映了目标人群对新内容的互动情况，也即新内容是否被准确分发到了符合其特性的人群中。
https://mp.weixin.qq.com/s/T_yjqy4RbAD3CAGild6pQw
小红书的评论对推荐算法影响有多高，算是感受到了
两条目标读者高度重合、相邻天发布的笔记，阅读量差不多的情况下，数据如下：
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换句话说，后者只靠前者点赞数 20% 不到的评论数，获得了近乎相等的曝光。
我觉得这也体现了小红书如何解读自身的「社区」属性，不只是嘴上说说，而是真的写进了算法里。
之前读小红书技术团队的采访，里面也有提到小红书的冷启动，更关注高质量评论数。因为重视社区属性，小红书在算法上偏好高质量评论多的内容，鼓励高质量的讨论互动。
一般的平台会偏好点击率、停留时长，这容易催生更多吸人眼球或是卖关子拖时间的内容，如果关注高质量评论数，反倒可以促成互动氛围好的社区（不过也会衍生出争议性内容治理的问题就是了）。
原文：
> 奖励函数的估值标准至关重要，因为它反映了每个平台的不同价值选择。
> 多数平台会选择消费类指标，如点击率和停留时长，作为奖励函数的评估标准。相比别的平台，小红书具有更强的 UGC 生态，社区属性更强。所以，在冷启动阶段，系统更加关注高质量评论的数量、挖掘高潜笔记，因为高质量的评论数量反映了目标人群对新内容的互动情况，也即新内容是否被准确分发到了符合其特性的人群中。
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