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日更3個月還是沒流量？這5個致命錯誤你中了幾個

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持續(xù)日更，卻遲遲看不到流量增長？這并不是努力不夠，而是方向錯了。本文聚焦內(nèi)容創(chuàng)作者在日更過程中最容易忽視的五個關(guān)鍵錯誤——從內(nèi)容定位到標(biāo)題策略，逐一拆解背后的邏輯陷阱，并提供實用的優(yōu)化建議，幫助你從“感動自己”走向“打動用戶”。
其實90%的小紅書投流問題，都可以這樣解決…

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90% 的“聚光計劃不消耗”都不是技術(shù)故障，而是認(rèn)知短路：一條筆記其實能拆出 23 套投放計劃，可大多數(shù)人連 3 條都沒跑滿。作者把千條計劃的實戰(zhàn)經(jīng)驗壓縮成一句話——先基建、再放量、后優(yōu)化；低成本且穩(wěn)定跑量的計劃，是用“量”砸出來的，不是用“省”省出來的。
數(shù)據(jù)分析靈魂拷問：指標(biāo)波動有多大，才算是大！

數(shù)據(jù)分析靈魂拷問：指標(biāo)波動有多大，才算是大！

1%的下降是否值得警惕？50%的暴跌為何有時卻風(fēng)平浪靜？這篇文章將帶你跳出“數(shù)值大小”的誤區(qū)，從業(yè)務(wù)含義出發(fā)，厘清硬指標(biāo)、軟指標(biāo)與邊緣指標(biāo)的差異，構(gòu)建一套判斷波動“是否重要”的系統(tǒng)方法論。
AI
AI Agent困境：如何跨越“效率革命≠商業(yè)閉環(huán)”的鴻溝？

AI Agent困境：如何跨越“效率革命≠商業(yè)閉環(huán)”的鴻溝？

在從工具到系統(tǒng)、從能力到業(yè)務(wù)的躍遷中，越來越多產(chǎn)品人開始意識到：Agent的價值不止于自動化，更在于能否承載完整的業(yè)務(wù)邏輯與商業(yè)閉環(huán)。本篇文章將深入剖析AI Agent的現(xiàn)實困境與突破路徑，從產(chǎn)品設(shè)計、場景落地到系統(tǒng)思維，探討如何讓Agent真正成為企業(yè)的“第二大腦”。
AI
企業(yè)大模型：不要拎著大模型的錘子亂找釘子了，躲4血坑 + 3步實操，成功落地！

企業(yè)大模型：不要拎著大模型的錘子亂找釘子了，躲4血坑 + 3步實操，成功落地！

從“萬能神器”到“尷尬玩具”，不少企業(yè)在千萬級大模型項目上踩出同一條血淚路徑：興奮—翻車—困惑—沉默。本文用 4 個血坑復(fù)盤致命誤區(qū)，再給出一套“3 步實操”：先篩金礦場景、再選輕量落地方式、最后用統(tǒng)一平臺管權(quán)限與成本。2025 年，別再讓 AI 只活在 PPT 里。
職場攻略
探討開發(fā)與設(shè)計不匹配的根本原因

探討開發(fā)與設(shè)計不匹配的根本原因

在數(shù)字產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)領(lǐng)域，開發(fā)與設(shè)計之間的不匹配問題一直是行業(yè)內(nèi)的痛點。設(shè)計師使用自由度極高的畫布工具進行創(chuàng)作，而開發(fā)人員則需要在規(guī)則嚴(yán)格的開發(fā)環(huán)境中實現(xiàn)這些設(shè)計。這種差異不僅導(dǎo)致了交接過程中的摩擦和錯誤，還浪費了大量時間和精力。本文將深入探討開發(fā)與設(shè)計不匹配的根本原因，并分析現(xiàn)有的解決方案及其局限性。同時，作者將分享對未來設(shè)計工具的展望，探討如何通過工具的改進來更好地支持協(xié)作，提升設(shè)計與開發(fā)的效率和質(zhì)量。
7大類型常見產(chǎn)品核心數(shù)據(jù)指標(biāo)梳理

7大類型常見產(chǎn)品核心數(shù)據(jù)指標(biāo)梳理

在經(jīng)濟下行的背景下，數(shù)據(jù)化運營和管理成為企業(yè)降本增效和提高決策質(zhì)量的關(guān)鍵。然而，許多產(chǎn)品經(jīng)理和運營人員在進行產(chǎn)品或運營活動效果復(fù)盤時，往往不知道該關(guān)注哪些指標(biāo)。本文將系統(tǒng)梳理7大常見產(chǎn)品類型的核心數(shù)據(jù)指標(biāo)，包括通用基礎(chǔ)指標(biāo)和按產(chǎn)品類型劃分的特定指標(biāo)，幫助讀者更好地量化產(chǎn)品表現(xiàn)，優(yōu)化運營策略。