這一次我們邀請到了光年實(shí)驗室國平老師，快??速一起來(lái)聊聊獲客之道。獲得免得??免道

首先我們有必要來(lái)了解一下“增長(cháng)黑客”的費流費流歷史。2010年的量品量一個(gè)晚上，加州某地，牌快有三個(gè)人在一家酒吧喝酒，速獲他們很疑慮，個(gè)渠當下創(chuàng )業(yè)公司中有很多精英做增長(cháng)，快速但公司業(yè)績(jì)不增反退，獲得免得免道這(zhe)是費流費流為何？

探討一番，三人總結出原因，量品量原來(lái)是牌快這些精英習慣了憑經(jīng)驗拍腦門(mén)做決策，但問(wèn)(wen)題是速獲創(chuàng )業(yè)公司沒(méi)錢(qián)給他們燒。于是個(gè)渠，三位借著(zhù)酒勁兒達成(???)共識，快速是時(shí)??候尋找新型人才了?！癎rowth hacking”也就此誕生。

這三個(gè)人分別是硅谷的創(chuàng )業(yè)大(′?｀*)佬肖恩.埃利斯、希登、???帕特里克。后來(lái)這個(gè)詞在2016年時(shí)被翻譯引入國內，引起一時(shí)轟動(dòng)。

國平老師認為，“增長(cháng)黑客”一詞從來(lái)沒(méi)有消失過(guò)，只是到了今天，很多方法開(kāi)始適應了新的平臺。這也是這次分享的重點(diǎn)，國平老師將結合一些案例來(lái)說(shuō)明，“增長(cháng)黑客”的理念從未過(guò)??時(shí)。

以下是國平老師的自述，我們一起來(lái)看看吧～

我今天分享的第一個(gè)案例是知乎，知乎其實(shí)是一個(gè)比較??容易被忽略的平臺。

我們當時(shí)寫(xiě)了個(gè)爬蟲(chóng)，申請了500多條寬帶，大概20臺服務(wù)器，做了個(gè)系統。這個(gè)(ge)系統監控知乎上的所有問(wèn)題，每個(gè)帖會(huì )去定期訪(fǎng)問(wèn)，觀(guān)察右上方瀏覽量的增加數。由此我們可以知道平均每個(gè)帖子每個(gè)小時(shí)增加多(◎_◎;)少流量，以及現在是不是又增加了一個(gè)回答，或者可能沒(méi)有人回答。

事實(shí)上，知乎有80%的內容無(wú)人回答，但是知乎的推薦算法規則是，有人回答的問(wèn)題才會(huì )推薦給用戶(hù)。我們來(lái)設定一些條件，比如回答數是0的，但是7天內的平均瀏覽數大于5000的這些問(wèn)題。大家想象一下，一個(gè)問(wèn)題沒(méi)有人回答，但是一天(tian)的流量增量有5000。這里面其實(shí)有非常大的流量洼地。

為什么會(huì )造成這種現象？因為知乎的很多流量來(lái)自百度，知乎中某個(gè)(ge)問(wèn)題中的某個(gè)關(guān)鍵詞可能在百度中排得很靠前，于是大家搜這個(gè)詞(/ω＼)，也就造就了這個(gè)帖子每天5000的(de)流量。

不過(guò)，知乎上的這些問(wèn)題是有生命周期的，如果是SEO引導的流量，它的長(cháng)尾周期是半年多。

那么，如何利用這些流量進(jìn)??行推火(?????)呢？由于正文和標題中都可能包含關(guān)鍵詞，我們必須采用語(yǔ)義識別把最相關(guān)的內容找出來(lái)。這其實(shí)是有一定技術(shù)含量的。

2、抖音

第二個(gè)案例我們來(lái)談?wù)劗斚聼衢T(mén)的抖音。

首先面臨的一個(gè)核心問(wèn)(???)題是，抖音的廣告和內容如何起量？事實(shí)??上，當用戶(hù)在后臺上傳了一些廣告創(chuàng )意計劃，第一關(guān)就是能否擁有體量，也就是是否有很多人瀏覽這個(gè)內容。

我(wo)們是怎么做的呢？在投放后臺，大部分人只上傳一個(gè)視頻就結束了，但我們在(╬?益?)上傳那個(gè)視頻之前，在本地寫(xiě)了一個(gè)軟件。??這個(gè)軟件是模擬抖音判斷內容的標準，進(jìn)而把該內容進(jìn)行量化。

其實(shí)在抖音系統或者其他的投放系統里面，一直都有量化用戶(hù)的素材，只是結果不(bu)會(huì )反饋給用戶(hù)。我們現在做的就是，在一個(gè)內容上傳到系統(tong)之前，我們自己先將它量化。

下面是一個(gè)失敗的案例，這是一個(gè)推銷(xiāo)卷發(fā)棒的視頻，在右邊有對該視頻的識別標簽，但首先對場(chǎng)景的識別就搞錯了，它將之識別成一個(gè)搞笑、趣味、吐槽的場(chǎng)景，這個(gè)與KOL的演(′ω｀)講風(fēng)格有關(guān)。抖音的算法是，當(dang)用戶(hù)上傳內容以后，它會(huì )對整個(gè)音軌進(jìn)行識??別，把音軌識別成文字，進(jìn)而還會(huì )(?????)對畫(huà)面和場(chǎng)景進(jìn)行識別。

我們大部分人有個(gè)誤區，以為自己的內容只要寫(xiě)得足夠動(dòng)人就可以了?？上覀兠鎸Φ?de)是一個(gè)機器、一個(gè)系統，他的智商還不足以像一個(gè)人那么聰明，(╥_╥)用戶(hù)是按照ヾ(′▽?zhuān)??人的標準做出的內容，但是機器或許不是這么理解的。

如果在一開(kāi)始關(guān)鍵詞就識別錯了，那么(me)很大概??率上這個(gè)視頻在推給用戶(hù)的量上并不會(huì )多。但也有例外情況，如果視頻無(wú)意中??經(jīng)過(guò)某個(gè)大V 的轉發(fā)，獲取了幾萬(wàn)流量，每個(gè)人都給視頻點(diǎn)贊，傳播率很高。那么即使系統一開(kāi)始對該視頻的判斷很糟糕，但是用戶(hù)行為將會(huì )拯救它。??不過(guò)這只是例外，對我們大部分人來(lái)說(shuō)，一開(kāi)始識別錯了也就意味著(zhù)失去這個(gè)機會(huì )。

接下來(lái)是大家關(guān)心的私域流量。

這里是我們做的一個(gè)工具，叫“多好”，它的作用是在私域里面進(jìn)行種草拔草，也是為了ヽ(′▽?zhuān)?ノ應(′?_?`)對現在的群折疊。我們一(??ヮ?)?*:???直在思考能否不再維護群，而是在一個(gè)超級大群里讓用戶(hù)給用戶(hù)種草，同時(shí)讓用戶(hù)??來(lái)拔草。

我至少見(jiàn)過(guò)20家公司自己開(kāi)發(fā)了這樣的工具，它解決了好幾個(gè)問(wèn)題。比如說(shuō)做過(guò)私域的朋友都知道，每天發(fā)朋友圈，把所有的產(chǎn)品賣(mài)點(diǎn)、創(chuàng )始人的創(chuàng )業(yè)歷史幾乎全都分享完了，但一方面又不斷有新人進(jìn)來(lái)，另一方面老人還在群里，這個(gè)時(shí)候面臨的問(wèn)題是，怎樣留住老人，同時(shí)又要帶給新人新鮮感？于是我們會(huì )發(fā)現，內容生產(chǎn)光靠自己是不行的。

所以解決的第一個(gè)問(wèn)題是，我們需要發(fā)動(dòng)用戶(hù)來(lái)種草。我們會(huì )發(fā)動(dòng)那些有時(shí)間、有熱情的粉絲，讓他們寫(xiě)自己的使用體驗，甚至還有粉絲會(huì )展示自身使用的物品。

此外，這個(gè)工具還有一(′?｀)項能ヽ(′▽?zhuān)?ノ力是，用戶(hù)在其中寫(xiě)的內容，??全國人民都可以在搜一搜中搜得到。

除了類(lèi)似“多好(hao)”這樣的私域分享工具，在私域里面，還有一個(gè)很實(shí)用的方法?，F在大家很多都有潛私域用戶(hù)的手機號碼，但拿到這些號碼以后，如果公司沒(méi)有采取相關(guān)措施，轉粉率??僅在1% -5%之間。

那如何提高ヽ(′▽?zhuān)?ノ轉粉率呢？關(guān)鍵一點(diǎn)是及時(shí)性，也就是任何兩個(gè)觸達的動(dòng)作，中間?連接越??短越好(╬?益?)。比如AI電話(huà)掛機了之后立刻補智能短信，掛機短信之后再立刻補自動(dòng)發(fā)起好友請求。

此外，場(chǎng)景和文案也很重要。比如我們曾有一位做代餐的客戶(hù)，他們在用戶(hù)剛買(mǎi)完代餐(′?｀*)后提出為之提供一個(gè)食譜的想法。這個(gè)場(chǎng)景非常合理，用戶(hù)??也不會(huì )產(chǎn)生被騷擾的感覺(jué)。??

值得注意的是，頻繁加人并不會(huì )被封號，前提是需要自己養號，以我們自己為例，我們現在一個(gè)號一天主動(dòng)(′?ω?`)加400多人是沒(méi)有問(wèn)題的。

KOL&KOC實(shí)??則就叫流量主整合(he)。

其實(shí)流量主一共有7類(lèi)：APP主ヽ(′ー｀)ノ、網(wǎng)站主、MCN、KOL、淘客、微商和私域流量。KOL是其中的一類(lèi)。

這是我們統計出來(lái)的抖音上的一組數據。對比第三方數據，我們數據的優(yōu)勢在于，在第二列有個(gè)得分，這得分是通過(guò)分析和匹配度加權計算出來(lái)的。

這組數據是當時(shí)給一家公司做的一個(gè)挖掘，當時(shí)他們需要把抖音上所有適合賣(mài)琥珀蜜蠟的人都找出(′?ω?`)來(lái)，而(er)這個(gè)24分的相對是個(gè)高分，也是我們最終的目標對象之一。經(jīng)過(guò)反復驗證，我們數據的準確度高達99%，因為我們分析過(guò)每個(gè)人最近發(fā)的內容，看它和什么東西有關(guān)。

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