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本地生活：投放能不能做？品牌如何正確理解投放的邏輯？
在本地生活領(lǐng)域，不少品牌認(rèn)為在抖音等平臺做業(yè)務(wù) “不投放就沒流量”，卻常陷入 “越投越虧” 的困境。實際上，投放并非萬能，其可行性取決于品牌自身業(yè)務(wù)邏輯。判斷是否適合投放，需看前端毛利能否覆蓋獲客成本、后端是否有清晰復(fù)購或升單邏輯，同時還要結(jié)合行業(yè)所處階段動態(tài)調(diào)整，避免盲目跟風(fēng)。
最新文章
餐巾紙上的產(chǎn)品哲學(xué)：為什么NoteBookLM是AI圈的一股清流
在 AI 產(chǎn)品多追求功能堆砌、宣稱 “重新定義” 各類場景的當(dāng)下，一款名為 NoteBookLM 的產(chǎn)品卻憑借 “餐巾紙哲學(xué)” 脫穎而出。它以簡潔的三欄結(jié)構(gòu)，解決了用戶在資料整理時多工具切換的痛點，堅持 “基于用戶提供資料回答并標(biāo)注來源” 的克制邏輯，拒絕功能冗余，為 AI 產(chǎn)品設(shè)計提供了 “做減法而非加法” 的新思路。
IPD流程實戰(zhàn)：如何跨領(lǐng)域應(yīng)用IPD思維？
很多人在知識學(xué)習(xí)中陷入 “囤積卻無法活用” 的困境，各領(lǐng)域知識如同孤立的 “職能部門” 難以形成合力，而 IPD思維為破解這一問題提供了思路。它通過跨職能協(xié)同邏輯，將個人視為 “公司”，以明確的目標(biāo)作為 “產(chǎn)品開發(fā)項目”，組建包含 AI 智能體的 “虛擬 PDT 團(tuán)隊”，調(diào)用不同領(lǐng)域知識資源協(xié)同推進(jìn)，讓知識從單純的 “庫存” 轉(zhuǎn)化為創(chuàng)造價值的 “原材料”。
AGI、智能體、自動駕駛……未來十年的十大技術(shù)預(yù)測
一份聚焦未來十年技術(shù)發(fā)展的報告指出，人類正邁向物理世界與數(shù)字空間虛實共生的智能世界，AGI（通用人工智能）將成為核心驅(qū)動力量，同時生成式 AI、AI 智能體、自動駕駛、新型算力等十大技術(shù)趨勢將深刻變革各行業(yè)。
硅谷最火崗位來了！100+家AI公司瘋搶FDE，連OpenAI都下場招人
AI 模型能力快速迭代的當(dāng)下，“如何落地 AI” 成為關(guān)鍵難題，硅谷 FDE 模式（駐場工程師模式）因此再度興起。超 100 家 AI Agent 公司及 OpenAI 均在招募 FDE，這類工程師駐扎客戶現(xiàn)場，填補(bǔ) “產(chǎn)品能力” 與 “客戶需求” 的鴻溝。
體驗為王，超級網(wǎng)銀（深度解析）
人行大小額系統(tǒng)因需填寫聯(lián)行號，更適用于企業(yè)，對個人而言操作繁瑣，“超級網(wǎng)銀”（網(wǎng)上支付跨行清算系統(tǒng)）由此應(yīng)運而生。它聚焦個人用戶，簡化匯款流程，無需復(fù)雜信息填寫，還具備 7*24 小時運行、實時到賬等優(yōu)勢，同時涵蓋網(wǎng)銀貸記、借記及第三方貸記等業(yè)務(wù)，不過部分業(yè)務(wù)因未契合平臺經(jīng)濟(jì)需求，應(yīng)用范圍相對有限。
三只羊主播復(fù)播！
三只羊旗下嘴哥、喬妹、老 K 三大核心主播在 “月餅事件” 后首次低調(diào)復(fù)播，未做預(yù)告、簡化直播場景且時長僅 1 小時左右，但仍吸引超 10 萬人氣并售出數(shù)千單自營產(chǎn)品，此次復(fù)播也被視為核心主播解禁的信號。不過，盡管平臺封禁到期、整改完成，三只羊仍面臨信任危機(jī)未解，未來全面復(fù)播后的選品與運營模式備受關(guān)注。
“小美”們應(yīng)該不會走上微軟小冰的老路了
美團(tuán) AI 助手 “小美” 開啟公測，可通過語音或文字調(diào)用平臺核心服務(wù)，主打解決本地生活的信息超載與決策低效痛點，但目前仍存在功能局限；“小美” 這類背靠大廠生態(tài)的 C 端 AI Agent，在場景實用性與用戶數(shù)據(jù)積累上更具優(yōu)勢，同時淘寶等平臺也在布局類似 AI 導(dǎo)購功能，C 端 AI Agent 賽道競爭漸起。
這才是真正的“業(yè)務(wù)分析模型”，而不是只搓SQL
別再把“跑數(shù)”當(dāng)成“分析”——真正的業(yè)務(wù)分析模型，是把商業(yè)問題翻譯成可量化假設(shè)，再用數(shù)據(jù)驗證、策略落地、閉環(huán)迭代的三段式飛輪。文章給出一張“從指標(biāo)樹到?jīng)Q策表”的實操地圖：先搭北極星指標(biāo)，再拆因果鏈，最后用實驗設(shè)計取代無腦 AB 測試，讓 SQL 只負(fù)責(zé)“取證”，而不是“破案”?？赐昴銜l(fā)現(xiàn)，模型離業(yè)務(wù)只差一個“會講故事的漏斗”。
如何把危機(jī)公關(guān)變營銷？
企業(yè)危機(jī)公關(guān)正現(xiàn)新邏輯：部分品牌跳出道歉整改的傳統(tǒng)模式，借直面痛點、坦誠不足、幽默自嘲等反直覺操作，將 “漢堡發(fā)霉”“披薩難吃” 等危機(jī)轉(zhuǎn)化為營銷契機(jī)，用透明與真誠打破輿論僵局。
業(yè)務(wù)為王，小額支付(深度解析)
別把“小額”當(dāng)“小生意”——每天 10 億筆 1～50 元交易，才是撐起支付巨頭真實現(xiàn)金流的地基。本文拆給你看：費率 0.1% 也能靠“筆數(shù)復(fù)利”撬動 30% 利潤；錢包余額沉淀的“無息負(fù)債”如何變現(xiàn)金奶牛；以及監(jiān)管備付金、斷直連后，巨頭怎樣用“收單側(cè)+賬戶側(cè)”雙牌照再筑城墻?？炊☆~支付，才算拿到互聯(lián)網(wǎng)金融的底層密碼。
超越 Prompt 和 RAG，「上下文工程」成了 Agent 核心勝負(fù)手
當(dāng) Prompt 已卷成八股、RAG 也堆成圖書館，Agent 的下一輪護(hù)城河只剩一條——「上下文工程」：讓 AI 像人類一樣“把書讀厚再把書讀薄”，在 100 萬 token 里秒篩 0.1% 關(guān)鍵信號，并隨對話持續(xù)重寫自己的“記憶權(quán)重”。誰能把動態(tài)上下文壓縮成可解釋、可干預(yù)、可遷移的“認(rèn)知緩存”，誰就握住了 Agent 從“答得對”到“做得成”的生死開關(guān)。
關(guān)于AI幻覺，或許你想知道的，都在OpenAI這篇關(guān)于模型幻覺的論文里
AI 一本正經(jīng)“胡說八道”怎么辦？OpenAI 罕見把“幻覺”拆給你看：為什么大模型 80% 正確率就能騙過人類、哪些層在偷偷編故事、RLHF 到底能不能根治。這篇論文像一份“幻覺體檢報告”——看完你會知道：幻覺不是 bug，而是統(tǒng)計天性；與其追求零幻覺，不如學(xué)會給模型戴“概率口罩”，讓系統(tǒng)該自信時自信，該閉嘴時閉嘴。
企業(yè)AI部署入門必讀：從零開始搭建私有化AI系統(tǒng)
別讓“上云”變“上墳”——當(dāng)數(shù)據(jù)合規(guī)警報拉響，越來越多企業(yè)把AI搬回自家機(jī)房。這篇入門手冊帶你零門檻搭一套私有化AI：從GPU選型、容器編排，到模型蒸餾、權(quán)限網(wǎng)關(guān)，每一步都給出開源腳本與踩坑清單。讀完你就能在防火墻內(nèi)跑通第一個大模型，讓“算力自由”與“數(shù)據(jù)安全”不再二選一。
不只是聊天機(jī)器人：華人團(tuán)隊打造會"察言觀色"的情感AI助手
當(dāng)大模型還在卷參數(shù)，一支華人團(tuán)隊先讓 AI 長出了“情緒觸角”：一句語音、一段微表情，0.8 秒內(nèi)讀出 32 維情感坐標(biāo)，回應(yīng)前先“察言觀色”。它不只是陪你聊天，更能在你語調(diào)下沉 0.2 赫茲時遞上一句“要不要先深呼吸？”——情緒識別、共情反饋、行動建議全鏈路打通。下一代語音助手，或許不再拼誰更“博學(xué)”，而是比誰更“懂你”。
2天漲粉3萬！這個旅游博主，把盜墓筆記的地點全走了一遍！
“鐵三角”踏過的墓道，她真的用腳步量了一遍——從長白山云頂天宮到巴乃張家古樓，48 小時直播 + 一條“稻米”向剪輯，直接把 #跟著盜墓筆記去旅行# 送上熱搜。2 天漲粉 3 萬，密碼只有三把：IP 情懷殺、沉浸打卡、彈幕考古。盜墓筆記的“坑”等了 17 年，她用 8 支視頻先替稻米們填上：原來 fictional 的坐標(biāo)，也能拍出最真實的流量奇跡。
Netflix日本十周年，如何將自己煉成IP
十年前，Netflix 在日本只是“外來流媒體”；十年間，它把《全裸監(jiān)督》《愛麗絲 in 邊境》《海賊王》真人版一路推成全球熱搜，讓自己從“播放窗口”升級為“IP 發(fā)動機(jī)”。秘訣只有三招：砸錢搭“日本制造”供應(yīng)鏈、用數(shù)據(jù)反向孵化劇本、再把本土故事轉(zhuǎn)碼成世界語言。讀完這篇，你會看懂 Netflix 如何把“日本故事”煉成全球印鈔機(jī)，也明白下一部《魷魚游戲》為什么大概率仍姓“N”。
用一道家常菜給你講透BLM戰(zhàn)略方法論！
把 BLM 戰(zhàn)略方法論端上桌，其實就像做一道“紅燒肉”：市場洞察是選肉，價值主張是調(diào)味，關(guān)鍵任務(wù)是控火候，領(lǐng)軍人才就是那只“會翻鍋”的鏟子。文內(nèi)把 8 大模塊拆成 6 步廚房操作，30 分鐘學(xué)會“戰(zhàn)略做菜”——保證你吃完這塊肉，下次 OKR 再也不抓瞎。
厭倦反復(fù)重復(fù)提示詞？飛書多維表格×即夢4.0助你效率翻倍！
還在把提示詞復(fù)制粘貼到第 1001 次？飛書多維表格 × 即夢 4.0 把「提示詞」做成可復(fù)用的「積木」：字段一鍵調(diào)用、上下文自動拼接、AI 結(jié)果實時回寫表格。做 100 張圖、寫 100 條文案，只需拖一次鼠標(biāo)，效率直接翻個倍——這一次，讓提示詞去“996”，你去喝咖啡。
AI大模型+可穿戴設(shè)備：全病程管理落地指南「隨訪」走向「全程陪伴」
當(dāng)“出院即失聯(lián)”成為過去式，AI大模型把醫(yī)院裝進(jìn)紐扣大小的可穿戴設(shè)備：24小時生理雷達(dá)提前預(yù)警風(fēng)險，語音隨訪變身為“口袋醫(yī)生”即時調(diào)藥，患者從“被復(fù)查”轉(zhuǎn)為“被陪伴”。這份落地指南用真實案例拆解數(shù)據(jù)閉環(huán)、支付方與合規(guī)三大門檻，讓全病程管理不再是PPT概念，而是一條院內(nèi)外無縫、醫(yī)保商保接力、品牌藥企共贏的可持續(xù)通路——隨訪，正在升級為“全程不離線”的醫(yī)療陪伴。
