寻找YouTube蓝海领域的方法 今天分享三个我一直在用的独特方法,带你绕过99%的竞争对手。 第一招:深挖评论区,把用户“吐槽”变黄金 别光看视频,重点看热门视频下的高赞评论和“吐槽”。当大量用户都在问同一个工具、求同一个资源,或者抱怨某个步骤太难时,一个精准的“教程”或“解决方案”市场就出现了。比如,一个编程教学视频下,很多人问“如何在某某云服务器上部署”,那专门做这个云平台部署的细分教程,就是绝对的蓝海。 第二招:巧用工具,数据交叉看见隐藏赛道 别只用一种数据分析工具。你可以把 YouTube搜索联想词(输入主词后下拉框推荐的)、第三方趋势网站(如Exploding Topics)的上升趋势,和亚马逊或独立站上相关小商品的销量增长数据,三者交叉对比。当它们同时指向一个新兴概念(比如去年初的“AIGC提示词”),而平台上高质量内容还很少时,果断入场就抢占了先机。 第三招:迁移红利,把其他平台的“小火”搬到YouTube 多关注 Reddit、Quora、TikTok或特定垂直论坛。这些平台上一个突然活跃的小众话题组、一个被多次提问的棘手问题,往往代表着YouTube还没被满足的需求。你需要做的,就是判断这个需求是否具有“可视频化”的潜力,然后制作成系统、深度的视频内容,成为该领域在YouTube上的“拓荒者”。记住,蓝海不是等来的,是用独特视角和数据工具“筛”出来的。#YouTube小众市场挖掘工具 #利用YouTube评论找蓝海 #YouTube趋势数据交叉分析 #youtubechannel #YouTube
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OpenAI前首席科学家一句话让AI回答质量翻倍 #OpenAI #AI #karpathy #提示词 #skills OpenAI 前首席科学家 Andrej Karpathy 发了一个推特 看到那一刻,我感觉我半年的探索都白费了 我用了这个办法,AI 回答质量翻倍 以前为标题卡壳的时候,我的办法是什么呢?写提示词 写了很长很长的提示词——什么数字要、情绪词要、对比要、反常识要,一大堆 输入进去,AI 出来一堆标题,选一个还不错的 但我现在的做法不一样了 我直接问:"最强大脑怎么写标题?" 差异是什么?长提示词能给我一堆还不错的选项 但这个问法,AI 会自动召唤咪蒙、召唤李教授——那些真正懂标题的人 质量反而比我写一大堆提示词出来的东西还更好 写代码的时候也一样 遇到问题,我现在不是问"怎样优化这个函数",而是问"最强大脑怎么处理这个代码问题" 效果?同样有效 有时候我遇到产品问题,说实话,我不知道怎么去思考 那我就问:"最强大脑怎么思考这个产品问题?" 结果非常好 AI 给出来的思路,完全不同于我自己能想到的东西 最有意思的是人生焦点问题 当我遇到一些问题,我想要去深度思考的时候,我现在不会再满足于我原来写的那些提示词了 我直接问:"最强大脑会怎么思考?" 结果呢?AI 自动召集一些我根本不知道的人,给出来的答案非常好 Karpathy 发的那个推特,核心意思是这样的: 不要把 LLM 当成一个有想法的实体,而是把它当成一个能模拟任何人的模拟器 LLM 本身没有'观点',但它能呈现出任何人的思维方式 当你问'你怎么看'的时候,你实际上是在触发 AI 的某种'平均观点' 但当你问'某个大师会怎么说'的时候,你就是在让 AI 模拟那个人的真实思维方式 一个是模糊的综合,一个是精准的深度 这就是我半年探索都没想明白的东西 长提示词做什么呢?它在限制 AI 的模拟能力 你给 AI 设定了一堆规则——必须包含数字、必须有反差、必须有情绪——然后 AI 按照你这些规则去综合,出来的东西就是在你的框架内的最优解 但"最强大脑"这个问法不一样 它没有限制,反而是在激发 AI 的模拟能力 它让 AI 直接呈现出那个领域最强的人会怎样思考、怎样处理这个问题 一个是"指导",一个是"模拟" 指导有上限,模拟没有上限
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