内容创业,真的是“唯快不破”么?

本文探讨了内容创业中的速度与质量之间的平衡,分析了几个成功的公众号案例,指出内容的质量比更新速度更为重要。

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昨天看到一篇文章,讲内容创业要快、要专注并极致,“天下武功、唯快不破”,还举了李小龙的例子。

 

还好,他没有举令狐冲做例子。令狐冲内力尽失,在多方势力角逐中能活下来,靠的正是他独孤九剑的快。那才是极致的快,由技巧主导的快,要知道那一刻令狐冲几乎拿起一把剑都费劲。所以只有快才是他活下去的唯一因素。完全没有一丝的力量或者内力可以借助。

 

但令狐冲是最优秀的么?至少在内力尽失那一段时间不是。且差的远。莫说那些刺杀的黑衣人都是江湖上不入流的杀手,就算是跟江南四友比武切磋,向问天还明里暗里提示不可以比拼内力。也就是说,江南四友如果真跟令狐冲打起来,使上内力,令狐冲很可能会败下阵来、甚至会受伤或丧命。

 

后来能独霸武林的令狐冲靠的不仅仅是独孤九剑(快与技巧并存的神技),还有吸星大法与易筋经。其中,能独霸武林出力最多的,恐怕还是易筋经这门江湖至宝内力法门吧。

 

为什么现在人们都在讲求快,在时时刻刻追求迭代?

这是一个追求快的时代无疑,小米之父雷军也提出过“专注、极致、口碑、快”。再回头去看借李小龙来印证内容创业要极致、要专注、要快,几乎如出一撤。

但你细细回想一下,靠快成功的内容创业者,你认真的回想一下,有几个?

 

快与口碑,几乎是一个悖论。

也许你会说逻辑思维。是的,逻辑思维快,我非常认同,但类似的例子并不多,且因为我早已经取关了罗振宇,他们最近运营的如何,也不得而知了。

如果你给我举例说高晓松的晓说或者晓松奇谈,我觉得还算靠谱。但晓松奇谈我记得也没有那么快啊。一周才更新一期好像。

如果让我去评判,我觉得晓说要比逻辑思维好。如果你有兴趣到知乎逛逛,逻辑思维的口碑早已直线下滑,也许正是因为快。

 

快与口碑并存的都是天才。

为什么说这句话,因为这一刻我想到了两个人,快与口碑并存,他们分别是莫扎特和莎士比亚。

但快与口碑,依然是一个悖论。莫说天天更新内容是否有好的创意能写出来。能翻出来就不错了。

 

所以如果你跟我讲雷军,说他就做到了口碑与快并存。我只需要回答雷军是天才,你是么?一句话就噎死你。

这是一个毫无道理可讲的辩驳。因为我无心与你辩驳。从内心里我是认可快的,我不认可的是——唯快不破。

毕竟小米还没成第一呢,毕竟没有哪家“快”的内容创业者独占了鳌头。

最重要的是,我关注的几个内容生产者(这里不用创业者,因为我觉得如果说创业的话,恐怕他们早已经创业成功了,在微信来临之前),他们都不快,相反,他们都很“慢”。不仅慢,而且不够专注。

 

还记得有一种文体叫做散文么?形散而神不散。专注也是一样的道理,要做到看上去专注并不难,要做到看上去并不专注,实际却很专注的,很难。

 

下面我来分析一下近一年来我关注的内容生产者的特点,来表达我对于内容创业——是否快,是否专注的观点(其实就是几个公众号)。

先亮观点。

内容快固然重要。好比快更重要。换句话说,“内容为王”比“唯快不破”重要。

如果能在内容为王的基础上做到唯快不破,那自然是极好的。如果鱼与熊掌,依然选择内容为王最好。

内容是需要专注的,专注分两个层次。第一层次是形神皆专注。第二层次是形不专注而神专注。前者以公司或团队运营的多,后者以个人运营的多。

 

为了避免广告嫌疑。我这里就不说我具体关注的公众号名称了。只说特征和最新的阅读量。因为有的特征非常明显,关注的人一眼就能看出来,没有关注的人就不用猜了。

 

首先第一个,是团队运营的,关于诗词。

评:我看过许多关于诗词的公众号,因为没有太多时间去读,所以大部分都删掉了,这一个一直没有删。主要是两个原因。第一这个更新比较稳定,第二这个内容选的比较符合我的阅读习惯。也就是他挑的部分诗词都是我喜欢阅读或者我阅读之后有所感触的。

记得有一个小长假我比较清闲,就把这个公众号的诗词翻了一遍,发现没有什么可以阅读的了,就去公众号里搜了一些别的诗词公众号,后来又陆续删掉了。但我没有因为这个公众号里内容少而删掉它。因为我对它以后的文章有所期待。外加诗词这个行业不讲究快,他更新的既不是最新的诗词,也不是一天更新很多篇。但他的阅读量依然很可观。

数据:就在刚刚,我翻了最新的三篇,阅读量保持在三万左右。

尾评:这个公众号属于形神都很专注的,适合团队运营。也确实是团队运营的。并且可喜的是,他不仅是一个团队在运营,而且是阅读者也参与并产生内容的读诗平台。

 

是的,他的阅读量与大牛比起来,并不大,也算不上很成功,也许在诗词领域也不见得多么厉害,但他本身是不具备喧嚣属性的。在这个小领域里,我觉得算是一种成功。所以我第一个介绍的是他。而不是后两位。

 

第二个,是一个做电商的,还喜欢讲老子哲学,最近又出家苦行去了

讲到这里,如果关注他的人恐怕已经知道他是谁了。对,就是他。

此人曾经在阿里工作,后出来创业,创立这个公众号。在这个公众号介绍哲学、介绍电商,还提供人才对接。

评:其实在他创立公众号之前,我根本不知道他是谁,也是上一年通过公众号认识了他,因为此人的更新日期不定(我看订阅号内容的时间更不定),所以有时间我想到的时候,会去看,想不到就不看。

当我有时间去翻公众号的时候,我不是去翻看我关注的目录,而是去搜我想看谁的。我相信以后有这个习惯的人会越来越多。因为信息爆炸,看不完了。

所以更新的快,有十几条二十几条信息躺着那里,等人去阅读,人家不阅读,又有什么用呢?

数据:他最新的阅读量是八万多,往前随机翻了几条,有十万+的,有六万多的。

尾评:作为个人运营的公众号,到这个层次,已经十分成功了吧。可他的观点却是放下成功。放下功名利禄,去——做自己。

 

第三个,原本是混天涯的,后来天涯不混了,去开了个独立博客,又去腾讯做了博客频道副总监,文笔非常好,被雕爷誉为最能写的人。

文风辛辣独到,观点特立独行,最近发了一篇文章,详细讲解了怎么得罪读者并让读者把你拉黑。

其实此人成名多年,08年就做到了腾讯博客频道副总监,不知是先加盟的雕爷还是后加盟的,总之好友圈名人颇多。来自云南,总喜欢发天空,公众号一天可以发四篇。

但我上一年才关注他。

数据:随机翻了几条,六万八万的阅读量都有,十万+的也稀松平常,因为阅读数量到十万+就到顶了,所以我特意关注了打赏,有一篇打赏量在一千多。写一篇文章仅仅打赏的人就有一千多,借龙门镖局的一句台词——这是要发啊!

 

是的,这几个例子不具备普适性,不具备代表性,也不能说明什么问题。

不知道你们是否有这样的体验,app的迭代升级是一个很不友好的体验,比如我装了二十多个app,平均每个app每周升级一次,那么每天我打开手机,都有弹窗提示我app该升级了。我点击忽略,在之后的日子里,每打开一次,都会提醒我。

我甚至因为有的app提示我升级,我卸载掉换成了竞争对手的app,但然并卵。

 

快速迭代不正是小米提出(天下武功唯快不破)的命门么?

如果只有一两家公司这么做了,那自然是极好的,如果家家都这么做,甚至有的app,明明升级并没有什么改动,甚至升级之后还没有原来好用,也是捉急升级,只是为了博取存在感么?这样伤及客户体验去提升自己存在感的行为,是不理智的。

 

最后我希望用一个比喻结束这篇文章。

互联网是一片茫茫的大海,我们阅读者都是这片大海的食鱼者,你们的内容不过是茫茫大海里的几类鱼。有的鱼能与我们相见,有的鱼却终生无缘相见。那也没什么好遗憾的。

如果我游遍大海,拥挤在我身侧,密密麻麻的,都是我不吃的鱼,做一个在鱼海里饿死的食鱼者,才是最可怕的事情,与这片汪洋大海里没有鱼,一样可怕。

内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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