讲讲快手卖货能持续赚钱的方法

说句实在话,真正能长期跑、还能把人慢慢解放出来的副业项目,其实不多。

能做到不天天熬夜、不反复试错、不靠运气的,更少。

到目前为止,我自己接触下来,快手AI带货,确实是少数能够让新手7天内就能快速跑通变现闭环的玩法之一。

虽然快手AI带货,走的是AI全自动搬运+微投流,但是很多新手一上来就问ROI怎么调,预算设多少,其实顺序完全反了。

ROI 只是结果,真正决定你能不能持续赚钱的,是你前面做的几件事对不对。

本期就把团队做号核心标准梳理出来,然后你自己对照一下你现在做的号、选的品、用的素材,看看符不符合。


第一,别一上来就纠结ROI,高低不是关键,能不能消耗、能不能出单才是关键。

新手一接触投流,大部分小伙伴前期都会天天盯着ROI上下调,结果一个号三天不到就被自己玩废了。

你要明白一件事,新号本身就是没数据、没标签、没历史的,系统根本不知道你适合推给谁。

这个阶段,你的目标不是赚钱,而是“跑通一次完整的出单路径”。只要能出单,哪怕微亏,都是正确的。


第二,选品不是看佣金高不高,而是看这个品是不是“系统愿意给量”。

很多人刚开始做,第一反应就是找30%、40%佣金的商品,结果视频发了一堆,不消耗、不出单,然后开始怀疑平台。

实际上,高佣金往往意味着高客单、高决策成本,对新号极不友好。真正适合起号的,永远是低价、刚需、看一眼就能下单的东西。

9块9、19块9,佣金哪怕只有一两块,只要能持续出单,这个号就活了。


第三,对标账号一定要低粉还能卖。

这一点非常关键,但很多人会忽略。你去看那些几万、几十万粉的账号卖得好的商品,对你来说没有任何参考价值。

人家靠的是信任,不是内容。你真正要盯的,是那种粉丝几百、上千,但短时间内能跑出销量的账号。

说明什么?说明这个品本身就有转化能力,内容也不是靠个人魅力撑起来的,这种才轮得到普通人。


第四,素材比你想象中重要得多。

现在快手这套AI带货,本质不是拼剪辑技术,而是拼你选的素材是不是在“当前时间段被系统验证过”,然后最低的时间内去跟品。

优先级一定是近7天,其次15天,再往后参考意义就很弱了。

因为用户口味变得很快,平台推流策略也在变。你跟着已经爆过的素材走,本质上是在抄一份“已经被验证过的作业”,而不是自己瞎猜。


第五,执行一定要稳定,别天天改动作。

这是最多人半途而废的关键点,号刚跑两天不出单,就换品;预算没花出去,就开始乱调ROI;视频播放不高,就怀疑素材。

最后结果就是,系统还没来得及认识你,你自己先把方向全推翻了。快手的投放逻辑,其实更偏向“稳定喂数据”,你给它时间,它才会给你结果。


再说一个很多人没想明白的问题,做快手带货,本质上就是在开一家“极简版的店”。

只是你不需要装修、不需要囤货、不需要客服全天盯着,但该有的经营逻辑一个都不会少。

选品、素材、投放、复盘,本质上和实体生意是一样的。你要是把它当成“刷一刷、发一发、试试运气”,那注定赚不到持续的钱。


关于投流,我说点实操层面的认知。

不消耗,别急着下结论,先排查是不是素材、链接、账号状态的问题,然后给系统时间跑几天。真不跑,再小幅加预算,慢慢调。

空烧的时候,千万别手贱乱调ROI。空烧很多时候不是ROI低,而是素材不行、链接掉了、推送的人群不对。你一顿猛调,只会让系统彻底混乱。

真正正确的做法是让系统先跑稳,再谈放量。ROI到了一定区间后,稳住两三天,让数据沉淀,再一点点往上提。不是一次性拉满,而是让系统“觉得舒服”。


再说起号这件事,其实并不复杂。

新号测试流量,实拍、生活、风景都可以,核心是让系统确认你是个正常用户。播放过 2000,就说明这个号能用。之后再实名、开通带货,不要着急一步到位。

前几天发作品的节奏递增,比一上来猛发更安全。

至于垂不垂直,新手阶段不用给自己设太多限制。

你可以先跑百货、家居、工具这类风险低、售后轻的品,等账号数据出来了,再慢慢往一个方向收。真正成熟的号,一定是“先活下来,再谈精细化”。

很多人做项目一直没法跑通变现闭环,不是方法不对,而是太急。这个项目本质上是用AI放大执行力,完全0剪辑,用投流换时间。你肯花点耐心,把一个号跑通,再去复制,赚钱只是结果。

剩下的细节,比如放量、矩阵、账号扩展,后面都可以慢慢讲。一篇文章讲不完所有,但你只要把这套底层逻辑吃透,已经能避开80%的坑了。

OK,本期的内容就分享到这,团队长期深耕快手带货对这块感兴趣的小伙伴,欢迎加入光合学习交流!

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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