美国达人AI生多视屏委什么没流量

就是这个普通的美国小伙，他靠 ai 三十天之内就赚到了二百七十万刀，更可怕的是，整个过程简单到令人发指。他还专门做了一期节目，详细介绍了整个过程。我来给大家总结一下。他首先利用谷歌趋势搜索最近几年火爆的搜索词，发现普拉提的搜索量一年比一年高， 类似于现在的户外徒步特别火，说明这是一个巨大的蓝海市场。然后他又去网上把所有普拉提相关的视频和文章下载下来，一股脑丢给 ai。 利用 ai 强大的分析能力，让他统计哪个产品被提及的次数最多，找到目标用户最关注的产品，普拉提防滑袜这个产品就出现了。 接下来是最关键的一步，如何打造产品定位，制定营销方案，毕竟把东西卖出去才是最关键的一步。他通过 ai 分 析视频下方的评论区，发现普拉提对应的人群普遍收入比较高，生活精致，对产品品质要求高，他就根据这个人群画像设计自己的产品。 当然使用的也是 ai， 比如产品的外观，最流行的配色，防滑点的分布等等，他甚至连官网都是使用 ai 搭建的，因为他连代码都不会写。 接下来的营销方案更是精彩，利用发达的自媒体和社交平台，大量推广自己的产品。利用 ai 强大的分析能力，它能够轻松制作爆款视频，单条视频播放就达到了二百万。 看到没有？整个过程它都不是自己拍脑袋决定的，也不用自己从零开始学习，一切都可以使用 ai 辅助完成。 我的意思不是让大家去一比一的模仿，而是学会这个思路，有这个意识。当你的公司或者业务遇到瓶颈的时候，不妨利用 ai 强大的能力，只要你有正确的思路，有执行力， ai 绝对就是你能找到的最好的员工，没有之一。

美国的人工智能泡沫快要破了，这一轮美国引领的 ai 科技革命背后其实是场豪赌。以苹果、微软、英伟达、亚马逊、谷歌、 mate 和特斯拉这七家科技巨头为代表的七姐妹，几乎倾尽资源疯狂抢购英伟达的显卡。但现在，美国人碰上一个致命的难题，便不够用了。 由于制造意外，有基建长期停建，美国想新建电厂困难重重，需要大量的冷却水，选址受限，土地私有得看地主的意愿， 建成后还需要运维配套生活设施，这又建设出更庞大的基建需求。这背后是一连串结构性的问题。而 中国走的是另一条路，从落地出发，从应用起步，我们或许显卡不多，但我们便够用，应用场景更是不缺。从抖音、 tiktok 到小鹏未来，再到资源机器人，中国公司在应用层面的能力已是全球领先。我们的机器人已经能稳健行走、翻跟斗，并且是直播展示， 很多酒店早已用上配送机器人。在中国， ai 和机器人不是为了了解，不是为了解答博士难题，或是创作好莱坞的大片，他们首先得能干活，送水、送外卖， 完成服务任务，脚踏实地解决实际的问题。不知不觉间，这些科技、这些科技技术，悄然改变了我们的生活。反观美国这些科技巨头，在机器人领域常见的是炫酷的概念视频， 从技术演示到真实落地，往往还有很长的路要走。过去几十年，美国经济看似高速增长，但若避开那几个科技巨头，其他产业进步有限。也就是说，美国把国运压在这场科技豪赌上，如果这场豪赌未能如愿， 对其根基的冲击可想而知。而对我们来说，抓紧时机，稳健走好自己的路才是关键。感谢你的点赞关注！

圣诞的节点，你还在单独一个个找大润发吗？那你大概这个这一波今年最容易爆流量，你有错失了那么很多品牌方我就顺带讲嘛，在节日投放的时候，他都会犯一个共同的错误，用你平时的逻辑去做节日流量，那平时你可以慢慢测，一条一条看数据，但是在圣诞这种窗口期时间他根本不站在你这边。 其实他有两个残酷的特点嘛，第一条就单条视频的窗口期很短，第二，群体内容的叠加效应很强，那么慢慢你会发现零零散散去找几个达人的效果，他往往是怎么样不好的跑不出来的。那也不说达人不行，这是算法了，根本就没看到你，对吧？太少了真正有效方法。我最近跟那个美区的大麦去交流，其实也就只有一个达人的铺量的矩阵效应，但是呢，要怎么样？但是要集中的， 集中式的打广告，不是追求一条视频爆，而是在三到五天内去把内容的密度直接给他推上来啊。那怎么执行？第一步，咱们时间统一嘛，在圣诞的这个窗口期，比如说八号到二十号，现在是七号，你说明年吧，不要分散启动，那统一的去开启他人的合作。那第二，内容的集中上线，控制发布的时间，那内容在七十二小时内密集的出现，那算法连续多次的看 你的这些视频。那第三条不要太纠结于这个什么我们说单条的成败好吗？节日看的是整体内容的覆盖率，不是说你一条视频啊，你这条视频的生死。那第四步， sku 一 起上，不只是推一个主品，同时就铺三到五个 sku， 把整体的权重和相关性一起拉起来。 那你要明白一件事是 tik 的 节日流量它本身就很高，算法缺的不是流量，缺的是你是不是值得被连续推荐。那当你的内容打出来，你就会知道这个窗口期，你先把内容拿出来，你就更容易知道这波节日红利好下单。

以前咱们找达人来拍一个探店的视频，可能要花几百块钱，现在几毛钱就可以搞定，我来教你。假设呢，咱们要拍一个这个肯德基的这个探店视频，我们只需要对着他拍一个照片，打开工具添加图片，把刚才拍的图片上传上来， 在这里来给他一个指令，找一个会说蒙语的美女达人来探店。电影画质无字幕 完成，选择快速模式，九比十六十五秒立即生成。视频生成中我们可以做很多个视频，然后呢，从这些视频里面选我们觉得最满意的发到各大平台。视频做好了，我们来看一下效果， 天天小朋友慢慢享用哦，谢谢姐姐。 在今天的短视频行业，新手小白也可以通过一张图片一键生成，专业的啊视频没有体验过的老板六六六。

达人商务笔记怎么用 ai 找达人资源？今天一条视频告诉你，其实核心就是看怎么写提示词和用的什么 ai 工具，先看怎么写提示词，如果说你只是告诉 ai 啊，给我几个达人资源，这样肯定不行，那你要告诉 ai 你 是谁，你是做什么样产品的，那你要什么样标签的达人， 以及这个达人在近三天有没有发布过你对应行业的带货视频，或者近七天他的直播场次是不是大于三场？那包括像他的粉丝量级，他是做短视频的，还是做直播类型的达人，以及他是在哪个平台内容发布比较多的，还是你需要多个平台内容都去发布的，那最后再告诉我 ai 你需要多少个？那这个提示词适用于所有的 ai， 大家都可以去试一试。然后呢，就是一些 ai 工具的推荐，我会推荐大家先去用一些通用大模型，比如说像豆包或者 deepsea， 但是呢，这些通用大模型都会遇到一个问题，就是它的数据老旧，包括像在电商这个板块，它不是专业的， 那我基本上是用这个禅妈妈 ai， 那 它是用了 deepsea 的 一个模型，但是呢，它又富有了禅妈妈的电商数据的能力，所以呢，它结合起来就非常非常的靠谱跟专业。 在电商的板块，我推荐大家都可以去试一试。你只要把上面的那段提示词喂给禅妈妈 ai， 它就可以快速的帮你去推荐出啊，五十个或者一百个你想要的这个达人资源，你再去做进一步的筛选就可以了。 那当然你也可以去用像陈娟娟这样的达人营销的 c r m 的 工具，它不仅能够有海量达人资源推荐，还可以通过自己你想要选择的这个维度，去通过 ai 帮你去智能推荐这样的达人资源，那也可以去做好一些达人资源的管理的动作，我帮大家申请了一些名额，大家也可以评论区交流。

最近发现一个特别反直觉的现象啊，就是在 ai 写作都已经能秒出通稿的今天， 硅谷和华尔街的巨头们居然在砸钱抢夺一种最古老的人才 storyteller。 华尔街日报最近专门报导了这件事儿，从啊，谷歌、微软这类科技大厂，到 notion 这种啊萨斯的明星公司，甚至连严肃的金融和硅企业都在抢人。 那领英的数据就显示啊，在过去一年美国发布的职位中，包含 storyteller 这个词的占比呢，翻了有一倍这么多。大家可能会纳闷哈，在讲究逻辑和数据的这个商业世界， 为什么讲故事这种感性能力，突然就成了这个影响企业生存的组织能力了呢？首先要去澄清一下，这企业招的 storyteller， 可不是给孩子讲睡前故事那种哈，它是一一个快速兴起的高新智能， 比如合规科技公司 vanta， 他 们招聘的这个 head of storytelling， 薪资上限呢，就高达二十七点四万美金，已经是接近高管级别了。 那它和传统这个市场营销有什么区别呢？哎，关键在于啊， storyteller 现在呢，是被看作为一种组织级别的能力，而不是说，哎，搞个市场活动的一种技巧而已。所以它需要呢，对外，要去向投资人、消费者讲清楚你是谁，你在解决什么问题。 对内，它要影响员工的认同感，甚至是去影响战略决策。比如说，欸，决定要不要进入某个新市场，呃，新业务该用什么样的趋势去沟通哈， 这些抽象的战略呢，都需要 storyteller 把它变成可感知可传播的共识。 notion 的 做法就很有代表性啊，他们就直接把这个内部沟通、外部沟通、社交媒体等等这些原本分散的团队合并成了一个 storytelling team， 而且是由联合创始人亲自带队哦。呃，这个重视程度，大家感受一下。那为什么这个岗位偏偏在 ai 时代火了呢？啊？我自己分析总结了三个核心原因哈，第一是因为这个注意力稀缺， 在海量的信息当中，其实只有带有人性和温度的故事，才可能真的抓住受众。 那第二呢，是 ai 带来了信任危机啊，就是当网络充斥着 ai 生成的各种廉价内容，人们反而是更渴望啊，真实的，有主见的趋势。所以，讲好自己的故事呢，是信任稀缺时代最有效的护城河。第三个是因为企业媒体化， 那传统的媒体真的是日渐示威哈，企业已经不能再像以前一样等着别人来报导了，必须自己去掌握知识权，把自己变成媒体。那目前哈这个领域呢，他不像这个市场部那样，已经有一套很成熟的这个职位体系和分工， 那他还没形成统一的模板，不同岗位对资历的要求差别很大。嗯，薪资跨度也很大，从六万美金到二十多万美金不等。 这也就意味着，它其实哈还处于概念已成型，但实践路径啊，仍在探索的早期阶段。也正因为如此呢，它就变得非常的值得持续关注了。 下一期呢，我会和大家具体去聊一聊 storyteller 的 日常工作到底要做些什么？企业招聘时会特别看重哪些能力和背景？欢迎点赞关注我们，下期继续拆解。

产后瑜伽博主想更居家产后瑜伽系列，却总怕出镜时身体未恢复。上传视频生成 ai 分 身轻松解决。它能模拟产后瑜伽动作演示，优化内容结构，从基础拉伸到力量恢复，讲解清晰，还能保持你舒缓的教学风格。不管做盆底肌修复 还是体态调整风格不跑偏高难度拍摄，如动作发力特写， ai 分 身不用协调状态，还能生成阶段训练。创意专场， 小众题材，像顺产产后瑜伽 ai， 帮你挖思路，拓展瑜伽导师视角，讲恢复，以前半月更一条，现在一周更二条，宝妈们都跟着练。

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openai 创始人山姆奥特曼最近在访谈里说， ai 产业存在泡沫，那 ai 有 没有泡沫呢？一定是有的，但你担心的是泡沫吗？不是，是什么时候破？我相信大家都感受到这一波 ai 的 威力， 不只是美股的创新高，英伟达的市值神话，我们上证 a 股含五季登顶神话。相信大家也看到了，美国银行首席策略师迈克尔哈特内特在八月的报告中给出的观点很有意思， 也很适合我们普通人。他首先在报告中指出，目前美股标普五百指数估值，特别是市净率达到历史新高，超过两千年互联网泡沫时期，他表示了担忧。标普五百在过去一年的涨幅中，百分之八十的涨幅是有包括英伟达、 facebook、 亚马逊等巨头贡献的， 所以市场一定是存在泡沫的。但是这些高估值其实是泡沫的表现，而不是原因，所以你盯着结果看，当然什么都看不出来。那我们不要去盯着科技公司的估值高低看，我们要看的是什么呢？我们要看的核心在于背后的资本支出，因为 ai 赛道的燃料是资本支出， 服务器、数据中心、算力、电力没有一样是便宜的，只要持续往上走，泡沫就能维持下去。问题是我们怎么判断出这个资本支出能不能持续呢？如何看资本支出呢？首先，大部分科技公司的资本支出依赖于公司债， 所以很简单，只要看科技公司的公司债和国债之间的利差就好，因为 ai 相关的科技公司持续超预期盈利表现，支撑了消费者的乐观情绪。目前这张图就明确了公司债和美国国债之间的利差， 我们可以看到这个利差是在持续走低的，那么说明企业的这个资本支出还可以继续维持。如果未来有一天这个利差开始扩大，那就是说明市场的担忧情绪占多数。担忧什么呢？ 担忧投资回报不足，是不是科技公司烧钱过快、过度建设等等。所以 ai 泡沫破裂的直接催化剂是科技公司借贷成本的显著上升，而不是利率变动。美联储行动，或者说单一的盈利不及预期。

最近市场上有一个观点蛮有意思的，叫短期缺芯，长期缺电永远缺存储，那么还有种说法叫做国内缺芯，美国缺电， 世界缺存储。那么随着整个 ai 板块的一个发展和讨论度越来越高，有些人认为 ai 的 ai 的 尽头就是能源，那么也就是电，为什么会引发出长期缺电这样的一个观点呢？有些人觉得是发电端出现了问题，这也是大部分人的一个 观点。但是我个人认为长期缺电他是一个结构性的问题，不仅仅是发电端出现了问题，我总结了以下有四点， 四个问题组合成长期缺电的一个结构性问题。首先第一个问题是空间上的一个极致错配，什么意思呢？就是现在有电，电是足够的，但是送不出去，我为什么会有这样的观点呢？大家都知道发电端，不管是国内还是国外，一般的发电端他都是 把一些风能或光伏最丰富的地方，也就是在一些地广人稀的区域，比如说我们国家的西北，美国的德州以及中西部。 但是用电端呢？用电端一般在工厂、人口以及新建的 ai 数据中心，它通常集中在经济比较发达，气候宜人或者人才聚集比较高的区域，比如说我们国家的长三角、珠三角以及美国的加州。那么就导致有一个什么现状呢？ 我们拼命的在西部或这些边边陲地区去见光伏和分机，就导致 在用电高峰期的时候，因为特高压线路或者跨区域输电电缆的容量满了，不得不人为的切断 发电，这就是所谓的气风气光。那么可能在我们国家，我们的特高压线路以及这种跨区域的电缆已经成成熟度非常高了。但是对于美国这样的一个国家，他们的一些基建，尤其是电网基建的一些基础设施还停留在上个世纪， 所以就导致有些电虽然被发出来了，但是送不出去，这是第一个结构性的问题。第二个结构性的问题是硬件的危机。 什么叫硬件的危机呢？就是整个变压器短缺，以及整个电网设备的老化。那么输电它不仅仅要建高压铁塔，更关键的瓶颈在于配电网。 那么在目前具体的这些产业痛点上，集中就集中在变压器上了。为什么说集中在变压器呢？在过去几年，由于全球让电网的改造，叠加新能源并网，那整个配变压器集体短缺。 在整个欧美市场，大型的高压变压器的交付周期从以前的十二个月延长到现在的三四年，你想一下三四年，在现在这种这种发展速度之下，三四年它是一个非常大的周期。 那么整个的基础设施也出现了明显的老化，尤其是欧美的一些国家，他们的一些基础设施还停留在上世纪，有很多电网设施是上世纪六到七十年代才建造的，设计寿命其实已经被耗尽了。那么现在新的光伏电动车充电桩以及 ai 数据中心，一旦接入老旧的变压器和开关， 根本它就承受不住这么大电量的冲击，它会直接直接跳闸甚至爆炸。那么就出现一个结论，什么结论呢？发电厂虽然建的，你就算发电厂建的再快，只要变电站的变压器没到货，或者电网无法扩容，那么这个电它就到不了用户的手里面。 这是第二个结构性问题。第三个结构性问题是因为 ai 的 算力特性可以直接击穿线从的电网 规划，为什么这么说呢？因为大家都知道传统的这种城市电网规划，它是按照这种限性增长设计的，它每年的用电量一般是增加百分之二到百分之三。但是 ai 数据中心它是脉冲式的爆发，现在的整个美国、欧洲一个新的数据中心，你想接入电网，它平均的排队时间大家猜一下是多长时间？ 要超过五年排队时间不是因为没有总的发电量，而是整个电网公司需要时间去评估线路，载来征地建造这种配电塔。 还有一个问题就是整个的电压等级是不够的，因为 ai 集群现在的功率密度太高了，以前的一个机柜可能才几千瓦，那么现在的一个集群一个机柜 几十甚至上上百千瓦，那么普通的这种市政配电网它就根本带不动，必须要直接 接入高压输电网。这就相当于要求在数据中心门口单独再建一个大型的变电站，你要在这个数据中心旁边再建一个大的变电站，那么这个也是需要巨大的一个成本和时间周期了，尤其是在时间周期上。 这也就反复印证了我的一个观点，那么现在的这些科技巨头，比如说亚马逊，他在买核电站，微软在重启这种 三里岛的核电，之所以他们开始自己找电厂，直接把数据中心建在电厂旁边，就是为了绕开一团乱麻的整个的美国的输配电网，他们等不起这个输电扩容的时间， 所以说这个时间周期对于他们来说现在是更宝贵的。那么第四个结构性问题，就是现在整个的电网调度的软件瓶颈，也就说整个系统，整个电网系统它是僵化的 输，因为输电问题他不只是物理线路的问题，还有调度能力的问题。你要对于这么大一个国家用电的问题，你光输过来才解决了地步，你还要进行调度呀？你不能那边工业用电，你哐哐的用，民用你就不管了呀？或者你只管民用，你不管工工业用电也不对。 所以以前的这种电网他主要输送的是火电，电流他是稳定的，那么现在输入的时候就忽大忽低。 还有一个问题就是整个系统它现在跟不上美国现在的电网调度系统，很难在毫秒毫秒级别平衡这种极端的双向波动。如果输电网不够智能，为了安全起见，整个电网公司可能只能拒绝新的电源接入或者限制供电。 这就为这就也解释了为什么现在的整个虚拟电厂和这种智能电网技术为啥这么火，很多人也在大力的发展这种技术，本质上就是因为想要通过软件手段来优化现有的触电网络，试图在不铺设新电缆的情况下提升触电效率。但是我个人认为这只是杯水车薪， 以 ai 现在的发展，后期的用电量是非常大的，整个输电网络和配电网络它就像人体身上的毛细血管，哪怕你心脏再强大，你的整个毛细血管如果不够强大，没有很强大的输送能力和调度能力的话，你的这个血管迟早是会爆掉的。 所以说就引申出来了一个问题，现在如果你单纯的去搞发电，比如说一些光伏组建，它不仅不赚钱，甚至可能面临能源过剩的一个问题。 所以我个人的观点，现在搞输配电基础设施可能对于一些科技巨头才是硬道理，比如特高压，这也是我们国家的一个强项，它能够解决这种长距离的输送输送问题。 还有一个就是电网出海和设备出海，整个欧美，现在我觉得在后期整个它的电网改造需求是巨大的，那么我们国内的变压器开关设备企业，我个人认为机会是很大的。 还有个就是电缆材料，这也就解释了过去一个周期内，铜它的需求量可能会因为电网扩建而拥有长期的一个支支撑 最终的发展。我个人认为因为书店太难太慢，未来的这个工厂和数据中心可能更倾向于一种自带干粮的这种模式。什么叫自带干粮呢？就是自己建光伏加储能，再加燃气轮机，形成这种微微型的内部的这种循环电网，然后减少对于公共整个公共书店网络的依赖。 这就是我对于现在市场上比较流行的长期缺电的这样的一个问题的一个解释，我个人认为它是一个结构性问题，并不是简简单单是发电端的问题。 那么今天的讲解就先到这里，感谢大家的支持，希望大家一键三连。

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嘿， guys， 今天想跟大家聊聊 ai 是 不是有泡沫这个事。最近其实整个市场出现了非常高波动的回车，其实无非是有这么几个原因，一个因为前期美国政府停摆导致一些核心数据缺失，包括 近期美联储主席选举的一个变动，导致降息预期的变化。宏观层面上可能是这些原因，主要还是发生在一些龙头科技公司上，比如说这波 ai 浪潮的缔造着。欧鹏 ai， 其实到目前为止他一直还是一个亏损状态，据分析也是到二零二三年 他的自然现金流才能转正，包括还有一些七姐妹的其他公司，像英伟达跟巨头们之间的循环交易，循环融资，还有三季度财报，这个包括还有一些 ai 技术实施的公司，因为某些原因导致数据中心延迟等一系列的原因，导致整个市场其实处于一个观望状态，或者处于一个恐慌状态。首先我是怎么看这个事情，我认为其实当下的 ai 是 有泡沫的，但它并不像两千年互联网 那个时候的泡沫一样。现在在整个 ai 浪潮下，还是有部分公司有非常强劲的基本面， 他靠 ai 是 能够带来更好的营收的。像今年比较高超预期的，一个是英伟达的三季度财报，一个是美光科技的三季度财报，他们的营收和指引全是双超预期， 同时向 ai 应用公司向谷歌推出 jameson， 还有微软，包括像 pos 这些公司其实还是有很不错的 ai 应用公司实现了盈利增长。所以我觉得可能怀往二零二六年， 对于 ai 浪潮这个事情，我觉得依然是在的，而且我觉得甚至可能未来十年 ai 将会发展的越来越迅速，真正通往通用型人工智能、 agi， 还有机器人，包括太空等，这些我觉得都是会引发后面更多的事件。 那就二零二六年来说，我觉得还是要更多关注在基普面强劲的一些 ai 公司身上， 市场可能也会更多关注这些公司，所以我觉得可能这是一个比较大的变化。而且我是深刻能感受到 ai 确实是在让我们至少在生产效率场景让我们生产效率变得更快，包括一些非常精细化的场景中，其实已经是能带来了很好的体验。 我有个比较惊讶的发现，今年十一回老家，发现家里的长辈竟然已经开始用豆包进行搜索了，对， 他们已经抛弃了原来传统的操作，这个让我还挺诧异的，他们并没有因为觉得 ai 是 一个过多高大上的东西，反而让他们觉得 这个东西能给他们提升带来效率，所以我是非常坚信 ai 未来趋势的。以上是我个人的观点，不做任何投资的建议，感谢！