可以错过一个风口,但不能放弃一个趋势

本文探讨了在做短视频时如何通过自我认知、明确价值定位、提供有价值的内容以及避免过度营销来提升作品吸引力,强调了坚持高质量输出和把握趋势的重要性。

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在自己花时间最多的地方寻找到答案,雷军大佬都说了,不要总是听这个人的建议,那个人的建议,如果暂时没想清楚,那干了再说

如果结果没反馈,干得不好,那就及时调整策略,反思过程,如果事事,万事俱备,只欠东风,很多机会都会稍纵即逝

我们普通人做短视频,最大的痛苦就是自己没有知识、没有特色、没有才艺,不知道自己到底能拍什么,找什么题材,纠结内容输出

如果多花点时间观察下自己,了解下自己,用第三视角看自己,自己看自己往往是没有料的,总觉得自己哪方面,都不如人,哪方面都拿不出手,

发现干这也不行,干那也不行,似乎都是半桶水,还摇摇晃晃

而如果你用别人的角度看自己就会发现很多特点;

如果你有几个知心的朋友或同事,或自己最亲近的人,比如:伴侣,兄弟姐妹,你不妨可以问问他们

客观真实的评价一下自己,罗列分析一下自己的优缺点,不要怕他人贬低,嘲讽,就怕他人恭维,捧杀,相比于甜言蜜语,更喜欢醍醐灌顶

1.用一周的时间,每天,记录下,除了工作,睡觉之外,自己醒着的时候,都在干了什么;

2.找到自己高频做的事情,知道每天时间花在哪里了的,比如我自己为例,每天除了工作时间写代码,完成任务,其他时间大部分都选择去阅读,记录,做短视频内容输出

  1. 不断自我灵魂拷问,问自己,自己做这件事情的时候开心吗?

4.以更专注的热情,找到自己的天赋,热爱所在。如果你是技能达人、知识达人,比如编程,摄影、跳舞、唱歌、营销、育儿,你可以尽情发挥自己的技能,只要自己有所长,那就有所展

如果自己确实没有什么突出的技能,也可以分享自己的生活

比如旅游、做菜、美景、美食、健身等一些人生经历,要相信,热心的群众,陌生的网友都是喜欢八卦的

不妨也可以先问自己几个最基本的问题:

陌生人为什么会关注我?我能满足他们什么样的需求?

他们关注我的动机是什么定位的

不要乱发视频作品,朋友圈式”地发短视频是短视频营销的大忌,微信朋友圈,一天最好不要发超过3条的内容,否则,很容易引起别人的反感

易刷存在感,难道除了发朋友圈,就不干别的事了么,要珍惜自己在任何互联网社交渠道平台上的发表机会

抖音是陌生人,甚至也不是社交,视频更多的是要传递价值。

想想一个陌生人为什么要在千千万万个号中选择关注自己的账号呢?

肯定是要能给他带去价值,能够让他学到知识,或者能够让他感到快乐等 一个成功的短视频账号,一定要有准确的定位,不能胡乱发视频

视频也尽可能地短,能够在最短时间内抓住用户的心,替用户节省时间,帮助用户把省下来的时间用在其他美好的事物上,这样才能留住用户。

抖音是一个内容平台,如果你的视频不能给用户带来价值,仅仅是广告,那么,自然也就不会得到平台的推荐,会被平台当作垃圾账号打压。

决定用户购买决策的核心要素是信任,在今天这个产品过剩的时代解决信任问题,谁就能成为时代的王者,谁就能赚大钱

你可以错过一个风口,但是绝对不能错过一个趋势,得抓住时代的红利 风口错过了,最多也就两三年时间;

但是趋势错过了,你至少会错过未来十年的机会。

直播电商就像互联网的出现、电商的出现、微信的出现一样,将影响未来十年甚至三十年的商业形态

个人在努力,平台也在努力,相互竞争

大风一日起,扶摇直上九万里,站在巨人的肩膀之上,努力的发光,发热,你们说呢

坚持输出高质量内容

2024-02-29

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什么样的作品能够引起一键三连最终能产生交易

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做短视频得守正出奇,不要想着投机取巧

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思考你输出的作品能让用户收获一些什么

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关于短视频爆款内容分析方法

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做短视频不能玩清高,玩清高就是与大众为敌

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短视频内容就是“情趣用品”

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短视频拍什么内容

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(能问答,能绘画)

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<think>嗯,用户问未来AI的发展趋势和下一个风口是什么。这个问题挺大的,我得先理清楚当前AI的发展阶段。现在AI已经在很多领域应用了,比如自然语言处理、计算机视觉、自动驾驶等等。但未来会往哪个方向发展呢? 首先,可能要考虑技术上的突破。比如,现在的深度学习虽然厉害,但也有瓶颈,比如需要大量数据和计算资源。所以,有没有可能发展出更高效、更节能的算法?比如神经符号系统,结合符号主义和连接主义,或者更先进的模型结构,比如transformer的改进版? 然后是通用人工智能(AGI),这个虽然现在还远,但长远来看肯定是趋势。不过AGI的实现可能需要很长时间,所以短期内可能还是聚焦在特定领域的专用AI。不过用户问的是下一个风口,可能更关注近期的热点。 接下来是AI与其他技术的结合,比如AI+量子计算、AI+生物科技、AI+物联网。这些交叉领域可能会有突破。另外,AI在伦理、安全方面的进展也很重要,比如可解释性AI、隐私保护等,这也是未来发展的关键。 还有生成式AI,比如现在的大模型,虽然已经很火了,但可能还有更多应用场景,比如在医疗、教育、创意产业等。另外,AI在边缘计算的应用,比如在手机、IoT设备上运行,减少对云端的依赖,提升实时性和隐私保护。 用户可能还关心商业应用,比如AI在哪些行业会最先普及,比如金融、医疗、制造、教育。另外,AI驱动的自动化,比如机器人、自动驾驶,这些也是风口。 不过用户可能想知道具体的领域,所以需要列举几个可能的风口。比如多模态AI,结合文本、图像、音频等;AI在气候变化中的应用,比如能源优化、环保;AI辅助科学发现,比如药物研发、材料科学;还有AI与元宇宙、虚拟现实的结合。 还要考虑技术伦理,比如AI的监管、公平性、安全性,这些也会成为发展重点。另外,AI教育和人才培养也是一个方向,随着AI普及,需要更多人才。 可能需要分点回答,先趋势风口趋势可能包括技术进步、跨领域融合、伦理安全;风口可能是生成式AI深化应用、边缘计算、AGI研究、AI+医疗健康、AI+可持续发展等。 要确保回答全面但不过于冗长,同时给出相关问题。相关问题可能需要涵盖用户可能进一步询问的方面,比如具体技术、行业应用、挑战等。</think>未来AI的发展趋势可能呈现以下方向: 1. **通用人工智能(AGI)探索**:尽管仍需长期突破,但基础研究将加速,如强化学习与符号系统的融合。 2. **多模态与跨领域整合**:AI将更高效地处理文本、图像、音频等多源数据,推动如虚拟助手、自动驾驶的场景化落地。 3. **边缘计算与轻量化**:通过模型压缩、神经架构搜索(NAS)等技术,实现终端设备上的实时AI应用(如手机端大模型)。 4. **伦理与安全机制完善**:可解释性AI(XAI)、数据隐私保护(如联邦学习)将成为技术标配。 5. **垂直领域深度应用**:医疗(辅助诊断)、气候(碳足迹优化)、教育(个性化学习)等领域的AI工具将大规模普及。 **下一个风口可能集中在**: - **生成式AI工业化**:AIGC(生成式AI内容创作)在影视、游戏、广告等创意产业的规模化应用。 - **AI+生物科技**:如蛋白质设计、基因编辑的算法驱动突破。 - **具身智能**:机器人结合大模型实现动态环境交互(如家庭服务机器人)。 - **AI驱动的可持续发展**:能源管理、材料科学等领域的AI优化方案。 ```python # 示例:使用Hugging Face的transformers库调用多模态模型 from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/git-base") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/git-base") ```
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