抖音食养赛道,3个月卖了8030+单

说句心里话,食养这个赛道真的被很多人低估了。

看下图这个账号,起号3个月,橱窗卖了8030+件,纯佣6万+。完全靠AI批量做的商品展示图文短视频,就这么简单粗暴的跑通了。

很多人不理解:“食养内容这么多人做真人IP号,卷都卷麻了,纯AI图文短视频现在还能拿到大结果?”

但越是这样的问题,越说明大家没看清这个赛道的底层逻辑。本期就来详细拆解一波。

一、食养赛道市场大

但你只要稍微观察一下身边的人,就会明白,食养这一块永远不会缺需求。

年轻人熬夜、久坐、上火、焦虑;中年人精力下降、肠胃不适;年长一点的则在调理体质。只要是人,就永远离不开“状态不好”和“想让自己舒服一点”这两个需求。

而食养产品便宜、好入手、下单门槛极低,不用思考太多,就能让人形成习惯性的购买冲动。

从市场逻辑上来讲,食养赛道属于“人群广+高频刚需+低决策成本”的黄金组合,在抖音,越是“普世需求”,越容易跑出量。

二、爆款账号拆解

其实AI图文短视频带货,整套玩法核心,就是你得懂用户,懂市场需求,然后聚焦这波用户持续打爆品

先看账号的成长路径,几乎就是一个标准化模版

这个号最开始在8月初起号的时候,一直在发拉流内容,每天2条,内容风格非常明确,就是抓住中老年女性群体的情绪点,例如养生小知识、生活小常识这类。

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前三周发的内容量大,但目的只有一个,快速建立粉丝基底,把人群标签定死。等账号有了3000+的有效粉之后,才开始真正测品。

测品这个阶段发的内容很杂,食品、生鲜、家居百货、绿植、厨房用品都有。测品嘛,就是广撒网,哪条视频有推流,就沿着哪个方向继续做。

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在9月中旬,一条关于“玉竹天麻党参煮水”的拉流作品突然推爆。这个爆点就是信号,平台认可的这个账号是“食养+中年女性+日常调理”的标签。

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这个操盘手非常聪明,没有犹豫,马上把选品策略收缩到食养赛道,开始围绕“滋补、调理、食材类目”持续延伸。

于是你看到后面的视频,全是当归、陈皮、百合、红枣、小天麻、枸杞、麦冬这些“轻科普+轻场景”AI图文短视频。

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每一种材料,都是女性成熟用户极度熟悉、极度高频、极易种草的产品,而且复购率高得离谱。

后来到10月初,这个账号又有一条关于“人参”的挂车视频爆单啦,迎来大保单啦!

到这一步,这个账号就算跑通了节奏,因为食养赛道最容易形成“类目标签”和“老粉人群沉淀”,一旦标签稳定,内容越发越准。

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近期1个月内,这个账号每天怼满挂车视频,基本每天稳定100+单以上。

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对比传统剪辑手法,确实AI剪辑真的简单太多了,几张图片或者5秒短视频,AI可以做到批量单次生成上百组内容,做好仿搬配方,配上抖音碟片,一个作品,从制作到发布用时10分钟内完全搞定。

因为配音文案没有医学内容,没有功能承诺,不会触及到敏感词违规词,完全不用担心内容被嘎。

三、新人起号实操路径

第一阶段:拉流涨粉阶段

选好人群后,养号期间可以发实拍视频,测号满足1000+播放量,就可以开始发拉流作品。

拉流涨粉期间,继续养号,但是养号的动作只聚焦对标账号点赞收藏评论直播间,让系统自动给账号贴标签。

每天3条拉流视频,不同的拉流作品都可以尝试,例如AI视频,滚屏视频等,看那类作品涨粉多,就多发,按照这个流程,新号15天内执行力拉满基本能涨粉波3000+。

第二阶段:测内容方向

拉流涨粉满足每天可以发5条挂车视频后,你只需要大量发不同类目的品,只要跟这个阶段人群感兴趣的品都可以发,但是不需要挂车。

每个类目产品发5条内容,哪条有推流,对应类目就成为你的主线。

第三阶段:锁品+批量上内容

哪条内容爆,就围绕那个品类疯狂延伸。

比如爆的是当归,就持续每天发当归的挂车作品,同时还可以发延伸品,例如红枣枸杞百合等。每天挂车视频怼满就够了,平台会给你测试转化。跑通一个品,再上第二个、第三个。

食养赛道从2022火到现在,火了三年了。

未来随着人口老龄化加速、年轻人亚健康常态化,比起一次性的大件,食养这种低客单、高复购、可持续复购十几年的品类,增长空间远远没到天花板。

抖音AI图文短视频带货,对于普通人想入局做食养赛道的门槛打下来了,纯AI剪辑,按照本期拆解的爆款路径,你也可以跑通闭环!

抖音AI图文带货正在开营中想要进一步学习系统操作,如账号起号流程、AI工具推荐、素材获取渠道,防搬配方等,对这块感兴趣的小伙伴,欢迎加入光合学习交流!

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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