Đã năm 2025 rồi mà vẫn có người không biết API của Xiaohongshu bị giới hạn phát hành. Tôi thật sự ngạc nhiên, nói thật với anh em, đây là công việc mà tôi đã làm cách đây vài năm rồi. Trước đây tôi đã làm việc với bạn bè ở Quảng Đông để tạo ra ma trận máy móc, làm đầu vào khách hàng và SCRM. Sau đó, nền tảng ngày càng khó chịu, nên tôi không làm nhiều nữa, nhưng mọi thứ vẫn còn đó. Trong những năm qua, tôi không muốn làm phân phối, chỉ tập trung vào sản xuất nội dung. Nhưng luôn có người bị lừa, nói rằng API có thể phát hành. Nếu API có thể phát hành, thì chúng ta đều là kẻ ngốc chạy đi mua điện thoại để làm RPA sao? API chỉ có thể phát hành theo một cách duy nhất, đó là API của ứng dụng nhỏ chính thức của Xiaohongshu. Tôi chỉ muốn nói, cứu được ai thì cứu, chứ sao. Dù sao thì những gì chưa làm bao giờ cũng phải trả học phí cho người ta.

Tại sao tôi không có khách hàng? Nhiều người hỏi câu hỏi này, nhưng thực tế lại rất ít người nỗ lực: > Đăng 3 bài viết trên Xiaohongshu, chỉ nhận được 5 lượt thích > Tạo 8 liên kết ngược, DR tăng 7 > Viết 3 bài viết SEO, lưu lượng truy cập không thay đổi Còn những người thành công thì sao? Họ nỗ lực gấp trăm lần: > Đăng 40 bài viết trên Xiaohongshu, cuối cùng tìm ra một mô hình nổi bật, sau đó liên tục sao chép và phát hành > Tạo hàng trăm liên kết ngược, cuối cùng hiểu được đâu là liên kết rác, đâu là liên kết chất lượng đáng xây dựng, và từ đó nhận được lưu lượng truy cập > Liên tục làm nội dung SEO, tìm ra nội dung có giá trị cho người dùng, đạt được thứ hạng và chuyển đổi thành phí Bạn thậm chí còn chưa bắt đầu, tại sao lại mong muốn thành công? Kiểm soát kỳ vọng, tích lũy sự thay đổi về số lượng, trước tiên hãy để mọi thứ bắt đầu.

Tăng lượng người theo dõi và kiếm tiền không có mối liên hệ Nhưng khi mới bắt đầu làm truyền thông xã hội, ai cũng muốn tăng lượng người theo dõi vì đó là một chỉ số tự mãn Để đạt được chỉ số tự mãn này, chỉ cần năm bước quan trọng Bất kỳ nền tảng nào, sử dụng năm bước này đều có thể thực hiện Bước đầu tiên: Lấy tỷ lệ chuyển đổi người theo dõi của đối thủ cạnh tranh cho từng bài viết Ví dụ, nếu đăng 300 bài trên Xiaohongshu mà tăng được 90.000 người theo dõi, tỷ lệ chuyển đổi cho mỗi bài là 300. Nếu có người đăng 20 bài mà đạt 40.000 người theo dõi, tỷ lệ chuyển đổi cho mỗi bài là 2000, thì 2000 cao hơn 300 về hiệu quả tăng người theo dõi Bạn hãy lấy tỷ lệ chuyển đổi của tất cả các blogger trong lĩnh vực bạn muốn làm, sắp xếp lại Bước thứ hai: Tìm tỷ lệ chuyển đổi cao, xem nội dung nổi bật Chú ý đến tỷ lệ chuyển đổi cao, xem nội dung nổi bật của họ là gì Bạn sẽ biết họ thu hút người theo dõi và khán giả như thế nào Bước thứ ba: Phân tích theo thời gian Xem thời gian đăng tải của những nội dung này, và quan sát xem gần đây có blogger nào khác đăng nội dung tương tự cũng nổi bật không Từ đó xác nhận nội dung này có thể sao chép được hay chỉ có hiệu quả tại thời điểm đó Có một số nội dung bị giới hạn bởi thời gian và không gian, ví dụ như hình thức thể hiện lúc đó rất mới mẻ, bây giờ làm thì không ai xem nữa, v.v. Tìm nội dung có thể bùng nổ vượt thời gian Bước thứ tư: Chọn những gì bạn có thể bắt chước Có những nội dung bạn không thể làm, có những nội dung bạn có thể làm Bạn cần tìm một cái mà bạn có thể bắt chước Ít nhất bạn phải bắt chước họ 40 lần 40 lần là giới hạn tối thiểu, nếu bạn không làm được 40 lần thì đừng làm cái này Có người nói tôi không thể quay 40 video, thì bạn hãy tìm hình ảnh hoặc viết bài, nhất định phải tìm cái gì đó mà bạn có thể kiên trì Bước thứ năm: Xây dựng nguồn thông tin Nội dung này đến từ đâu Người dùng sẽ tìm kiếm như thế nào Nơi nào có thông tin tốt hơn Nội dung này được chuyển tải từ đâu Nơi nào có nguồn thông tin nhanh hơn họ Dần dần xây dựng nguồn thông tin, bạn sẽ có thể cập nhật lâu dài Trên đây, ai cũng có thể làm để có 100.000 người theo dõi

Chúng ta đang ở trong một quá trình cách mạng năng suất không thể quay lại. Hiện tại, AI đang dần xâm nhập và định hình lại ngành công nghiệp phần mềm. Nhiều năm trước, mọi người đã bắt đầu sử dụng các phương pháp như NLP, mạng nơ-ron để cố gắng sử dụng dữ liệu người dùng nhằm xây dựng trải nghiệm hiểu người dùng hơn. Nhưng quá trình này cần tiêu tốn một lượng lớn tài nguyên và chi phí. Vì vậy, phần lớn các sản phẩm không thể làm được như vậy. Lấy email làm ví dụ, đối với thiết kế phần mềm trong quá khứ, email chỉ đơn giản là đã đọc hay chưa đọc, hoặc được phân loại qua một số trạng thái để quản lý. Nhưng thực tế, các nhà cung cấp dịch vụ email sở hữu một lượng lớn thông tin của người dùng, những ngữ cảnh này đủ để giúp người dùng chọn ra những email quan trọng và phân loại chúng, cũng có thể phân tích rõ ràng nội dung nào cần được chú ý nhiều hơn. AI càng phát triển, nó càng có thể sử dụng những dữ liệu này để lặp lại thành một AI mạnh mẽ hơn. Bởi vì có nhiều dữ liệu của bạn hơn, nó sẽ hoạt động tốt hơn. Trong thời đại phần mềm trước đây, chi phí chuyển đổi của mọi người chỉ là lưu trữ dữ liệu, phần lớn các công ty phần mềm trong giai đoạn khởi đầu sẽ chọn cung cấp chức năng chuyển dữ liệu, chẳng hạn như khi NetEase Cloud Music khởi động đã sử dụng việc nhập danh sách phát để giảm chi phí chuyển đổi và thu hút khách hàng. Nhưng trong thời đại AI, những dữ liệu này đã được ẩn giấu vào hành vi của Agent, dữ liệu đã chuyển thành tài sản hiệu suất của Agent, vì vậy khi mọi người đã quen với trải nghiệm của một sản phẩm, việc chuyển đổi sẽ trở nên khó khăn hơn, tác động của rào cản dữ liệu sẽ trở nên rõ ràng hơn, và số lượng các công ty độc quyền sẽ dần tăng lên. Ngoài ra, do AI có thể tự động tạo giao diện trong một số giới hạn, trải nghiệm UX cũng sẽ chuyển từ hình thức giao diện cố định dựa trên quy tắc sang hình thức động. Trước đây, khi chúng ta thiết kế một thành phần, chẳng hạn như trả lại thông tin xác nhận đơn hàng vé máy bay, khách sạn cho người dùng, thì mỗi loại thông tin sản phẩm đều cần được xử lý riêng lẻ một lần, hoặc trừu tượng hóa thông tin chung thành cùng một thành phần. Điều này đã hạn chế nhiều biểu đạt cá nhân hóa, thiết kế sản phẩm phải cân nhắc giữa đặc điểm và tính chung cũng như chi phí. Nhưng điều khác biệt trong thời đại AI là, chúng ta thực sự không còn phụ thuộc vào thiết kế quy tắc, mà là phụ thuộc vào một loại hướng dẫn. Thông tin vé máy bay có thể cho phép AI trả lời theo cách hiển thị thông tin vé máy bay, khách sạn thì theo phản hồi của khách sạn, tất cả đều có thể được AI tạo ra, thậm chí có thể tạo ra nhiều phương án và chọn một phương án để cố định, AI cũng có thể tuân theo phong cách thiết kế để tạo ra phong cách phù hợp với VI. Những gì bạn đã thấy có thể được cố định, những gì bạn chưa thấy, nó cũng có thể hỗ trợ ngẫu nhiên. Điều này đã khiến trải nghiệm người dùng phần mềm xảy ra một sự chuyển biến lớn. Khi người dùng ngày càng quen với những tương tác và sự tiện lợi mà AI mang lại, họ sẽ rất khó quay lại trải nghiệm trước đây. Mọi người chắc chắn sẽ mong muốn một trợ lý AI rất hiểu bạn giúp bạn giải quyết vấn đề, thay vì phải đối mặt với một robot chăm sóc khách hàng ở phía đối diện. Chúng ta đã bước vào quá trình không thể đảo ngược này, và quá trình này đang tiếp tục tăng tốc chuyển đổi.

Một người bạn của tôi, là một chàng trai, anh ấy là một lập trình viên. Gần đây anh ấy muốn mở lớp dạy lập trình vibe. Nhưng anh ấy rất chán nản, nói rằng bây giờ đã có rất nhiều người dạy lập trình vibe rồi. Tôi không biết có gì đặc biệt, phải làm sao đây? Tôi nói tôi có một kỹ năng, chắc chắn sẽ có điểm đặc biệt. Anh ấy háo hức muốn biết câu trả lời. Tôi nói với anh ấy: bạn chỉ dạy các cô gái sử dụng AI để lập trình. Slogan sẽ là: Khóa học lập trình AI thân thiện nhất với phụ nữ, dùng cảm xúc để tạo ra thế giới logic. Anh ấy ngạc nhiên, hỏi tôi, vấn đề là tôi cũng không biết làm nội dung gì, sinh viên có nỗi đau gì tôi cũng không biết, tôi cũng không đủ uy tín. Tôi nói không cần phải có uy tín. Nhưng bạn cần cho người khác một lý do để chọn bạn thay vì chọn người khác. Đó là sự định vị khác biệt trong đám đông. Tôi bảo anh ấy tìm kiếm trên Xiaohongshu, xem mọi người đang hỏi gì trong phần bình luận. Kết quả là anh ấy tìm kiếm và rất ngạc nhiên, Xiaohongshu thực sự có hàng nghìn đến hàng vạn lượt thích cho mỗi bài viết. Rồi anh ấy nói, tôi sẽ ghi lại một ghi chú, chuẩn bị làm ngay 😅 Trên đường phố có rất nhiều khóa học lập trình vibe, chỉ cần động não một chút là đã khác ngay. Tất nhiên, còn có thể chọn dạy trẻ em. Sản phẩm của bạn có sự định vị khác biệt nào không?

Đại đa số những người làm sản phẩm thất bại là vì họ quá muốn tạo ra một sản phẩm "hữu ích" giống như AI hiện tại Những sản phẩm kiếm tiền thường là những sản phẩm "trông có vẻ hữu ích" Những rác rưởi AI mà bạn không coi trọng thông qua việc liên tục đăng bài, phát trên Xiaohongshu, Bilibili thu hút vô số người mới vào cuộc tranh giành thanh toán Nếu mọi người đều có 10 giờ để làm sản phẩm bạn dành 10 giờ để đầu tư, người khác dành 3 giờ để làm demo và 7 giờ để marketing Khi người dùng mua sản phẩm, họ mới biết rằng sản phẩm họ mua còn nhiều bug, sản phẩm rác rưởi không có hiệu quả gì Nhưng thực tế là, tiền đã được trả trước.

Công ty một người tự truyền thông với dòng tiền triệu: Chuyển thể, viết lại, dịch + Phương pháp kiếm tiền Feynman + Trình bày kết quả - Chuyển từ trong nước ra nước ngoài, từ nước ngoài về trong nước, có một người dịch, bạn đã chạy trước 90% người khác rồi - Phương pháp kiếm tiền Feynman, tự học cái gì thì thực hành cái đó, rồi chia sẻ cái đó, vừa chia sẻ vừa viết tài liệu để tích lũy, sau đó nội dung chia sẻ sẽ thu hút người xem, tài liệu sẽ bán được tiền - Trình bày kết quả, cho mọi người thấy bạn đã thu hoạch được gì trong quá trình này, sinh viên ở thành phố hạng năm, trường ba, chỉ cần viết lách, một tháng tăng được xx người theo dõi và kiếm được xx tiền Chuyển thể, viết lại, dịch là bể chứa lưu lượng cơ bản, thấp nhất là sao chép nguyên văn, cao cấp hơn một chút là biến đổi quan điểm của người khác thành phong cách của riêng mình để diễn đạt lại Phương pháp kiếm tiền Feynman là xây dựng niềm tin vào IP, người khác dựa vào những gì bạn thực hành và chia sẻ, tạo ra độ tin cậy và sau đó sẵn sàng chi tiền Trình bày kết quả là để người khác biết bạn có khả năng, từ từ sẽ có những người lớn tuổi biện luận cho bạn, rồi sẽ có người nói bạn giỏi, và những người giỏi sẽ nói bạn giỏi, từ đó liên tục thu hút tài nguyên vào quy mô kinh tế để thực hiện hiệu ứng Matthew Có người làm bước đầu tiên, rồi bán hàng của người khác Có người làm bước thứ hai, rồi bán tài liệu điện tử hoặc khóa học của riêng mình Có người làm bước thứ ba, xây dựng công khai Đạo lớn thì đơn giản, nhưng chi tiết rất nhiều, cần phải trải qua quá trình thực hành để lĩnh hội.

Hỏi: Làm thế nào để đánh giá một người có khả năng sử dụng AI tốt không? Đáp: Nhìn vào số tiền họ chi cho AI, mỗi tháng có vượt qua 300 đô la không. - Vượt qua 300 đô la, có nghĩa là họ đã đăng ký nhiều sản phẩm AI, ít nhất họ đã trải nghiệm và cho rằng những sản phẩm này hiệu quả. - Những người có thể tiếp tục chi tiền cho AI cho thấy họ đã thu được giá trị cao hơn từ AI. - Khi AI gặp sự cố, họ sẽ cảm thấy công việc của mình bị ảnh hưởng, mô hình làm việc của họ đã thay đổi, chưa kể đến việc hủy đăng ký những AI hữu ích. - 300 đô la cho thấy họ có thể đã mở một số đăng ký cao cấp, đây là tín hiệu của một người đam mê có nhu cầu cao. Tôi không tin rằng mình sử dụng gói API 20 đô la hoặc thậm chí miễn phí, nhưng lại nói rằng mình sử dụng AI tốt, thực hành nhiều. Có thể họ hiểu một khía cạnh nào đó, nhưng chắc chắn không thể hiểu nhiều khía cạnh. Nói thật, chỉ cần làm một agent chạy một hóa đơn cũng đã tốn vài trăm đô la rồi.

Năm 23 dạy chatGPT midjourney stable diffusion Năm 24 dạy comfyui dify coze Năm 25 dạy deepseek văn phòng vibe coding Tôi nhìn qua, 60% người dạy đều là những người giống nhau 😂 Nội dung thì thay đổi, nhân vật, nhãn hiệu cũng thay đổi Nhưng công thức thì vẫn giống nhau Nền tảng đầu tư 199 làm nhỏ thành lớn Hoặc là tự xuất bản một cuốn sách để dạy kèm theo khóa học Dù sao thì việc dạy người khác nhập môn có lẽ khó khăn nhất là phải hạ thấp cái tôi Giáo viên 40 điểm thì đầy rẫy Khóa học vài nghìn đồng cũng bán không tệ Nếu nói rằng mọi người không FOMO về AI thì tôi nghĩ cũng không đúng Nhưng người thực sự có thể sử dụng thì hình như cũng không nhiều 😂

47 mẹo sử dụng Claude Code Lưu lại là sẽ biết