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置顶凡是打算采用AI改图或者AI自动回复/留评
👺我个人建议三思而后行
这个东西不是说AI不行，它很行
但这个问题是，它也有它胡说八道的一面
[否则你可以试一下问他怎么可以挣500美金，然后你发现吐出来的都是奇奇怪怪回答/或者你问他谭嘉荣在哈佛商业评论发表的某一篇martech文章，他可以真的吐出来一篇给你，但问题是我什么时候能上这么高端的玩意]
AI技术会改变我们的职业运营已毫无疑问，但不是现在，它需要很复杂的起手式，还有懂得去怎么运用AI的架构师——如果用ChatGPT做逆向选择反而很正确
并且在目前最大问题是，你无法去控制它到底实际上吐出什么内容给你的用户，你试一下它吐出一个歧视黑人的回复，我保证你恨不得把它宰掉了
｜目前来说它的内容必须进行复核，审查AI回应——某种意义上，我觉得其实对专业技能的要求反而更加高了
👺我个人建议三思而后行
这个东西不是说AI不行，它很行
但这个问题是，它也有它胡说八道的一面
[否则你可以试一下问他怎么可以挣500美金，然后你发现吐出来的都是奇奇怪怪回答/或者你问他谭嘉荣在哈佛商业评论发表的某一篇martech文章，他可以真的吐出来一篇给你，但问题是我什么时候能上这么高端的玩意]
AI技术会改变我们的职业运营已毫无疑问，但不是现在，它需要很复杂的起手式，还有懂得去怎么运用AI的架构师——如果用ChatGPT做逆向选择反而很正确
并且在目前最大问题是，你无法去控制它到底实际上吐出什么内容给你的用户，你试一下它吐出一个歧视黑人的回复，我保证你恨不得把它宰掉了
｜目前来说它的内容必须进行复核，审查AI回应——某种意义上，我觉得其实对专业技能的要求反而更加高了
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乔布斯式的成功，
是「我的产品可以让用户天下无敌式的成功」
而不是单纯的「我的产品天下无敌」
奥威格有句老话发现也挺合适用在用户上，他当时候是拿着俄罗斯套娃🪆，告诫同事如果不断雇佣比自己小的人，就会越套越小，反之才能越大
同样如果觉得用户见识都很浅薄，一定不如自己那么认知产品，其实也是很危险⚠️的思维
每个时代的用户都有时代特性，比如乔布斯时代用户互联网没有这么发达，我们这个时代却是太发达，信息选择太多，同样会存在不知道如何让自己更好，所以才需要有让他们更好的品牌
品牌需要和客户共创的另外一层意思是，品牌可以自豪（品
牌拥有自己的哲学或者逻辑）但不应该骄傲，否则会容易陷入暴雪式灾难：守望先锋2逻辑有问题但就是要教玩家玩游戏🎮
是「我的产品可以让用户天下无敌式的成功」
而不是单纯的「我的产品天下无敌」
奥威格有句老话发现也挺合适用在用户上，他当时候是拿着俄罗斯套娃🪆，告诫同事如果不断雇佣比自己小的人，就会越套越小，反之才能越大
同样如果觉得用户见识都很浅薄，一定不如自己那么认知产品，其实也是很危险⚠️的思维
每个时代的用户都有时代特性，比如乔布斯时代用户互联网没有这么发达，我们这个时代却是太发达，信息选择太多，同样会存在不知道如何让自己更好，所以才需要有让他们更好的品牌
品牌需要和客户共创的另外一层意思是，品牌可以自豪（品
牌拥有自己的哲学或者逻辑）但不应该骄傲，否则会容易陷入暴雪式灾难：守望先锋2逻辑有问题但就是要教玩家玩游戏🎮
Jaron谭嘉荣: “我的产品一定可以很好卖” 就是很多卖家甚至品牌方的想法╮(¯▽¯)╭ 问题是，可能他们自己都没想过一个问题，到底有多少用户喜欢/选择自己的产品，还有喜欢的程度会去到多高 大家都想着，如何去做一个挣大钱的产品，而不是一个用户都喜欢并且推荐的产品 所以大家都喜欢去运营产品或者平台，用各类黑科技去卖得更多，而不是真实的去问自己的用户到底喜不喜欢自己产品，很多时候，很多卖家或者品牌方都喜欢各类说自己产品有多好，但问到他们有多少用户调研啊，几乎都是哑口无言的。
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“我的产品一定可以很好卖”
就是很多卖家甚至品牌方的想法╮(¯▽¯)╭
问题是，可能他们自己都没想过一个问题，到底有多少用户喜欢/选择自己的产品，还有喜欢的程度会去到多高
大家都想着，如何去做一个挣大钱的产品，而不是一个用户都喜欢并且推荐的产品
所以大家都喜欢去运营产品或者平台，用各类黑科技去卖得更多，而不是真实的去问自己的用户到底喜不喜欢自己产品，很多时候，很多卖家或者品牌方都喜欢各类说自己产品有多好，但问到他们有多少用户调研啊，几乎都是哑口无言的。
就是很多卖家甚至品牌方的想法╮(¯▽¯)╭
问题是，可能他们自己都没想过一个问题，到底有多少用户喜欢/选择自己的产品，还有喜欢的程度会去到多高
大家都想着，如何去做一个挣大钱的产品，而不是一个用户都喜欢并且推荐的产品
所以大家都喜欢去运营产品或者平台，用各类黑科技去卖得更多，而不是真实的去问自己的用户到底喜不喜欢自己产品，很多时候，很多卖家或者品牌方都喜欢各类说自己产品有多好，但问到他们有多少用户调研啊，几乎都是哑口无言的。
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GEO（Generation Engine Optimization，生成引擎优化）工具
BrandRank.AI：一个 SaaS 平台，可在主要的生成式 AI 答案引擎中监控品牌，识别漏洞并提供可操作的见解，以优化影响购买决策和声誉管理的关键互动
Mangools 的 AI Search Grader（以及 HubSpot AI Search Grader）：用于评估和评分品牌或网站在 AI 生成的搜索结果（例如 ChatGPT）中的表现，通过分析 AI 响应，提供有关品牌在生成式 AI 输出中的知名度和排名的报告
Otterly.AI、AI Monitor、AI Visibility、Promptwatch、Am I on AI?：这些提供用于监控和优化 AI 搜索存在的各种功能
BrandRank.AI：一个 SaaS 平台，可在主要的生成式 AI 答案引擎中监控品牌，识别漏洞并提供可操作的见解，以优化影响购买决策和声誉管理的关键互动
Mangools 的 AI Search Grader（以及 HubSpot AI Search Grader）：用于评估和评分品牌或网站在 AI 生成的搜索结果（例如 ChatGPT）中的表现，通过分析 AI 响应，提供有关品牌在生成式 AI 输出中的知名度和排名的报告
Otterly.AI、AI Monitor、AI Visibility、Promptwatch、Am I on AI?：这些提供用于监控和优化 AI 搜索存在的各种功能
0 01
“ 数据库 + ETL 管道 + 数据仓库 + 标签工具” 会不会干掉数据工程师不好说，毕竟架构还是要搭的
不过，感觉 llm 说不定已经在冲击传统标签系统
比如客户在我们的 shopify 🛍 站点加购商品（数据库 A） → Fivetran 实时捕获变更 → Kinesis 流传输 → Snowflake 即时计算 “加购未购率” 标签 → Hightouch 反向同步至 Salesforce（全程应该不需要 10 分钟）
简单标签🏷用云厂商原生工具（如 AWS Glue、Snowflake Stream），我们甚至 ETL 代码都不用写，UI 配置字段映射即可生成标签（如将数据库 “浏览时长” 字段与 Salesforce “活跃度” 标签关联）
但如果是复杂标签🏷呢
这时候就反而就合适用 ai coding 来做自动化标签逻辑，直接数据文件上传生成代码？
相当这，好像反向 elt 也是一直这样逻辑：在 Snowflake 中计算 “高价值客户” 标签 → Hightouch 调用 Salesforce API → 标签自动填充至客户档案，然后触发 Pardot 发送个性化邮件
#标签生成即席化？
不过，感觉 llm 说不定已经在冲击传统标签系统
比如客户在我们的 shopify 🛍 站点加购商品（数据库 A） → Fivetran 实时捕获变更 → Kinesis 流传输 → Snowflake 即时计算 “加购未购率” 标签 → Hightouch 反向同步至 Salesforce（全程应该不需要 10 分钟）
简单标签🏷用云厂商原生工具（如 AWS Glue、Snowflake Stream），我们甚至 ETL 代码都不用写，UI 配置字段映射即可生成标签（如将数据库 “浏览时长” 字段与 Salesforce “活跃度” 标签关联）
但如果是复杂标签🏷呢
这时候就反而就合适用 ai coding 来做自动化标签逻辑，直接数据文件上传生成代码？
相当这，好像反向 elt 也是一直这样逻辑：在 Snowflake 中计算 “高价值客户” 标签 → Hightouch 调用 Salesforce API → 标签自动填充至客户档案，然后触发 Pardot 发送个性化邮件
#标签生成即席化？
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用 AI 写插件（或者其他什么东西）和用传统方法去写有啥不一样吗？
没有，甚至说不定传统方法还更合理一点，因为 ai coding 提高效率（efficiency），没有同时提高效益（effectiveness）
/大部分都只想着赶快用 AI 做点什么，但没有思考到底可以做成什么样
（一个成功的产品不应该是只有一个产品，还有可以用这个产品实现什么样的完整路径）
都是拼命想先吃热乎的，却丝毫没有想过到底这个东西是饭还是。。。
一堆人连 ai coding 工具名都拼错，还在教别人如何0代码基础写插件😆
上时代码农被人吐槽点是防御性编程，估计这个时代的新出来的 ai coder是连自己写 bug 都不会找的新时代码农
没有，甚至说不定传统方法还更合理一点，因为 ai coding 提高效率（efficiency），没有同时提高效益（effectiveness）
/大部分都只想着赶快用 AI 做点什么，但没有思考到底可以做成什么样
（一个成功的产品不应该是只有一个产品，还有可以用这个产品实现什么样的完整路径）
都是拼命想先吃热乎的，却丝毫没有想过到底这个东西是饭还是。。。
一堆人连 ai coding 工具名都拼错，还在教别人如何0代码基础写插件😆
上时代码农被人吐槽点是防御性编程，估计这个时代的新出来的 ai coder是连自己写 bug 都不会找的新时代码农
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