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23年底,我就开始用gpt写东西,那时候什么所谓提示词啥的,根本没有,但是那时候我已经用gpt写了很多文档知识库,后来一直到25年底我用的都是gpt,充了不少钱,出了不少爆款,涨了不少粉,但是从来没有用AI为主题变过现,因为我一直觉得,没!难!度!

直到25年,各种AI层出不穷,最重要的是身边所有的信息都在跟我说新的AI好用,新的大模型好用,然后我从不屑一顾 到怀疑 到崩溃 ,因为我完全不知道到底好用在哪儿,我觉得一定是我认知太低了,我看不到我看不到的东西

于是去年年底开始,我疯狂买课、上课,直到现在。

昨天林卿老师跟我说,我为什么焦虑,因为我在的信息层太高了,能看到的东西太多了。为什么焦虑,因为自己太聪明了,想不到为什么别人想不到。

最近上了很多课… 我们这个赛道的AI课:提效、信息归纳、整理…
所有的课,都指向一件事 —— 用Ai高质量收集、归纳、分类、提取,以最高效率地产出内容

我23年底就这么干了…一直在写作、分类,投喂、调整用词,所以我的AI早就能批量产出。

每次上完买的AI课,我的焦虑就变成无语 [捂脸] 原来焦虑属于信息上层的聪明人…
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竞品分析sop流程 直接套用! 在开始做分析之前,首先要搞清楚自己的分析目标,分析的核心是帮助我们找到产品的优势与不足,并及时调整和优化。具体来说,我们可以从以下几个方向出发:
1⃣️ 找到增长机会
快速了解当前市场上是否有同类竞品
判断这个领域是处于蓝海还是红海,市场竞争激烈程度如何
深入分析竞品的产品模式、运营模式、目标用户,看看是否能借鉴他们的成功经验
2⃣️ 优化产品与运营
分析自己与竞品的差距,挖掘自身的优势与劣势,评估市场份额和竞争力
深度了解客户评价和反馈,从用户需求出发,及时对产品和服务进行优化
关注竞品的动态,获取产品的最新发展方向,寻找新的增长点
2、如何做分析? —— 系统化的分析步骤
对于电商产品分析,光关注产品的功能、界面、交互是不够的,我们需要跳出产品本身,分析竞品背后的战略和逻辑。具体的分析流程可以分为以下6个步骤:
1⃣️ 明确分析目标
首先,分析的核心要素是什么?我们要了解的问题有哪些,才能制定详细的分析目标。比如,分析竞品的流量获取、转化率、复购率等核心指标。
2⃣️ 寻找、选择竞品
选择竞品时,我们要注意几个关键点:
选择与自己产品相似的竞品
对比同品类与不同品类的竞品,尤其是那些在用户量、GMV(成交额)上有突出表现的品牌
3⃣️ 确定分析维度
分析维度是制定分析框架的基础。可以从以下几方面进行分析:
流量获取:来源、渠道、策略
转化率:用户获取的效率,购买路径
复购率:用户粘性、忠诚度
市场份额:竞品的市场占有率,品牌力
4⃣️ 竞品数据收集
收集竞品的数据是最关键的部分。数据来源可以是第三方统计平台、行业报告、财务数据、用户调研等。确保数据的全面性和准确性。
5⃣️ 信息整理与分析
将收集到的数据进行整理和分析,找出数据背后的原因。哪些做得好,哪些做得差,为什么?
6⃣️ 输出竞品分析报告
最后,汇总分析结果,形成清晰的报告。报告的核心是要提供针对性的运营建议,帮助产品与运营团队做出优化调整。

@https1024
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一些有意思的趋势
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昨天有朋友说AI PM相关内容就看三个人:我、张咋啦、Kenny肯尼。
怎么评价呢🤔……有品味!
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千问这种问十次才能成功一次并且还容易错的点单体验,真的不会影响大家的产品印象吗……
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如果当下要做toA的创业
我会考虑的一件事情是
什么东西是在人类互联网进程中一直没怎么变化的

我的第一想法是搜索引擎
Agent也需要搜索引擎,它更需要熵减后的结构化信息
谁抓住Agent的注意力,就间接抓住了人的注意力

现阶段,推荐藏在AI的回复答案里
未来,AI会直接采用那些抓住它注意力的产品

那从哪儿切入这个搜索引擎呢
当下Agent都需要工具,需要Skills
能快速检索他们,就是关键

光检索还不够,还应该有置信度
最低级的置信度,不是「好」和「坏」
反而是「安全与否」

也就是说,茫茫多的skills,可以给予安全评分
这就是很基础的要求了(马斯洛需求层次理论)

所以只要能评估skills的后门 筛选过滤掉大量skills
支持Agent自然语言搜索安装Skills

这就是一个垂类的工具搜索引擎了

当然,也可能会有人考虑从信息的角度去做,那可能是exa的竞争领地
2
Kimi-K2.5 这个大模型在 Claude Code 里,解决能力比它在 Kimi CLI 里强...

🤦‍♂️