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RT @acquiredotcom: "Mom how did we get so rich?"  

"Your dad bootstrapped a profitable SaaS and got acquired on @acquiredotcom for million…

RT @acquiredotcom: "Mom how did we get so rich?" "Your dad bootstrapped a profitable SaaS and got acquired on @acquiredotcom for million…

Founder and CEO of @acquiredotcom. https://t.co/wRMIssDmhl has helped 100s of startups get acquired and facilitated $500m+ in closed deals.

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Andrew Gazdecki
Thu Nov 06 14:40:30
RT @karminski3: 石锤! Windsurf 的新模型 SWE-1.5 更像 GLM-4.5!

之前网传硅谷的公司已经在内部开始大面积用国产开放权重大模型来魔改了, 传的尤其猛的是 Cursor 的 Composer-1 是用 DeepSeek 魔改(后训练或微调…

RT @karminski3: 石锤! Windsurf 的新模型 SWE-1.5 更像 GLM-4.5! 之前网传硅谷的公司已经在内部开始大面积用国产开放权重大模型来魔改了, 传的尤其猛的是 Cursor 的 Composer-1 是用 DeepSeek 魔改(后训练或微调…

Prompt Engineer, dedicated to learning and disseminating knowledge about AI, software engineering, and engineering management.

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宝玉
Thu Nov 06 14:38:58
转译:信任崩塌:无穷无尽的AI内容是一场灾难
作者:Arnon Shimoni

我们正在经历人类历史上最奇怪的时刻。

第一次,创造内容的成本降到了几乎为零。不是“比以前更便宜”,而是彻彻底底的免费。

现在,生成一千篇博客文章或一万封所谓“个性化”的邮件,成本几乎为零(至少目前如此)。

理论上听起来很棒——内容无限,让过去难以发声的人也能表达自己。

似乎充满了机遇。

但如果你试图通过这些内容去销售,就会发现一个严重的问题:信任崩塌的速度,比内容爆炸的速度还快。

这里的“信任”,不是抽象的概念,而是实实在在的问题——谁是真实的、谁是可靠的、我到底该关注谁?

我们并没有往前走,甚至正在倒退。

一个B2B SaaS公司的故事

我认识一位负责B2B SaaS销售的朋友,他非常聪明。他花了多年时间建立自己的社交圈,成为那种传统意义上靠关系和信任赢得客户的人。

但上周日他告诉我:“现在我基本无视所有邮件推广,陌生号码的电话我也几乎不接。”

“因为我已经分不清那是真人还是机器了。以前我一眼就能分辨,现在做不到。所以干脆不理会,浪费时间。”

用通俗的话说,如果你现在还在做传统的外联推广,你的目标客户已经不再关心“我需不需要这个产品”,而是在想:“我凭什么相信你?”

营销漏斗?不,现在是信任漏斗

做营销这么多年,我发现很多所谓的“规则”和“玩法”其实都搞错了重点。我们总是在解释我们做什么,为什么重要。

但在大多数情况下,你的潜在客户早就知道他们需要你卖的东西。

他们根本不需要再看一份PPT,来了解AI编码助手如何提升开发效率,也不需要你告诉他们AI销售代表为什么可以帮他们发更多邮件。

过去一个月,他们可能已经听了40次这样的东西(天啊,现在到底有多少AI销售代表啊?)。

他们真正想知道的是:“凭什么我要跟你买,而不是另外100家发同样邮件来骚扰我的公司?”

而现在,铺天盖地的AI内容,让客户更难回答这个问题了。

图1 是我从PHOS Creative那里借用的:
(图片描述:
营销漏斗(Marketing Funnel)
- 品牌认知 / 触达(Awareness)
- 评估 / 意向(Consideration)
- 转化 / 下单(Conversion)

信任漏斗(Trust Funnel)
- 能力 / 胜任度(Competency)
- 可信度 / 公信力(Credibility)
- 真实感 / 真实性(Authenticity)
- 共情 / 同理心(Empathy)
)

维度

- 核心关注
  * 营销漏斗:获客和转化
  * 信任漏斗:建立关系和客户忠诚
- 最终目标
  * 营销漏斗:完成交易
  * 信任漏斗:长期客户支持与复购
- 内容策略
  * 营销漏斗:推广为主,销售导向
  * 信任漏斗:帮助客户,创造价值
- 衡量成功
  * 营销漏斗:转化率、销量
  * 信任漏斗:满意度、重复购买、口碑传播
-时间跨度
  * 营销漏斗:短期到中期
  * 信任漏斗:长期、持续积累信任

很明显,你应该站到信任那一边!

传统的获客方式现在变得很烂

现在这种获客方式实在是太无聊了。

当Claude的AI授权只需每月10美元时,内容创作成本基本为零。于是所有人都可以装得很专业,邮件里每个字语法正确,还能勉强引用你的领英发帖(虽然引用得很僵硬)。

这些东西几分钟就能生成,不用任何人工参与。

这就意味着:现在所有内容都值得怀疑。

现在,我直接把邮件和领英消息一律扔进垃圾桶。

为什么?因为我一眼就能看出,那背后并不是一个真正关心我和我的问题的人。

这些邮件全都是模糊的“个性化”,总是自称“对你如何做某件事感到好奇”,因为这种“好奇”的句式来自某个声称效果很好的推广指南。

对我来说,这就是信任崩塌的关键:

我并不是怀疑你的产品能不能用,我是怀疑你到底是不是个真人,签完合同后还会不会关心我。

响应率低了,我多发点邮件就好了?

天啊,别这样!

问题根本不在这里。

旧世界 (…-2024年)

* 创造可信、个性化内容的成本:50美元/小时(人工)
* 用户每周收到的个性化推广邮件:约10封
* 用户识别真实性的成功率:约80%

新世界 (2025年-…)

* 创造可信、个性化内容的成本:几乎为0
* 用户每周收到的个性化推广邮件:约200封
* 用户识别真实性的成功率:约20%

信噪比已经崩溃,识别这些邮件真实性的精力成本远超过可能获得的收益。

结果,客户不再费力去判断真假,而直接默认这些全是垃圾邮件。这也是为什么我和我朋友干脆无视所有推广邮件的原因——很多人也一样。

因为要辨别“这些邮件里有没有价值”,所耗费的精力早就远远超过了可能获得的好处。

回到信任本身…

你必须明白,你的潜在客户问的不是:

* 你的AI工具好不好用?(他们默认你的工具好用)
* 真的能提升效果吗?(他们默认有效果)
* 价格合适吗?(他们自己能对比)

他们真正关心的是:

* 一年后你公司还在吗?还是集成到一半你就跑路了?
* 你到底比另外5家公司好在哪里?
* 你是不是靠烧VC的钱活着?
* 等到风口过去,我的系统是不是会烂尾?
* 你们公司到底赚不赚钱?还是只是凭感觉(vibe-coded,凭感觉编程,意为没有实际盈利模型、靠炒作存活的公司)想赶紧卖掉?

而最糟糕的是:如果你不明确告诉客户,他们根本没法自己判断这些问题。

不是想泼冷水,但…

我写这篇文章不是为了打击你,而是为了让你知道现在的营销要怎么玩。

是的,你依然要回答“客户为什么需要你的产品”,但你更要回答“客户为什么必须跟你买”,并确保你的营销内容体现这一点。

机遇仍然很大。我们所有人都必须做到:

* 信任的建立,仍然是人类的工作。至少现在还是。AI能帮忙,但2025年建立真正的情感联结和信任,仍然只能靠人类。
* 个性化和精准营销依旧重要。AI应该帮你精细分类客户,但重点仍是识别什么时候该由人类出面,强化信任。
* 别把所有事情都自动化。尤其是复杂或高价值的销售场景,保持一定的人类参与至关重要。

AI时代真的不同了吗?

当然。

你代表一个品牌。品牌要持续赢得客户的信任——即使你使用了AI,也必须清晰体现出人类的领导力与温度。

来源:

转译:信任崩塌:无穷无尽的AI内容是一场灾难 作者:Arnon Shimoni 我们正在经历人类历史上最奇怪的时刻。 第一次,创造内容的成本降到了几乎为零。不是“比以前更便宜”,而是彻彻底底的免费。 现在,生成一千篇博客文章或一万封所谓“个性化”的邮件,成本几乎为零(至少目前如此)。 理论上听起来很棒——内容无限,让过去难以发声的人也能表达自己。 似乎充满了机遇。 但如果你试图通过这些内容去销售,就会发现一个严重的问题:信任崩塌的速度,比内容爆炸的速度还快。 这里的“信任”,不是抽象的概念,而是实实在在的问题——谁是真实的、谁是可靠的、我到底该关注谁? 我们并没有往前走,甚至正在倒退。 一个B2B SaaS公司的故事 我认识一位负责B2B SaaS销售的朋友,他非常聪明。他花了多年时间建立自己的社交圈,成为那种传统意义上靠关系和信任赢得客户的人。 但上周日他告诉我:“现在我基本无视所有邮件推广,陌生号码的电话我也几乎不接。” “因为我已经分不清那是真人还是机器了。以前我一眼就能分辨,现在做不到。所以干脆不理会,浪费时间。” 用通俗的话说,如果你现在还在做传统的外联推广,你的目标客户已经不再关心“我需不需要这个产品”,而是在想:“我凭什么相信你?” 营销漏斗?不,现在是信任漏斗 做营销这么多年,我发现很多所谓的“规则”和“玩法”其实都搞错了重点。我们总是在解释我们做什么,为什么重要。 但在大多数情况下,你的潜在客户早就知道他们需要你卖的东西。 他们根本不需要再看一份PPT,来了解AI编码助手如何提升开发效率,也不需要你告诉他们AI销售代表为什么可以帮他们发更多邮件。 过去一个月,他们可能已经听了40次这样的东西(天啊,现在到底有多少AI销售代表啊?)。 他们真正想知道的是:“凭什么我要跟你买,而不是另外100家发同样邮件来骚扰我的公司?” 而现在,铺天盖地的AI内容,让客户更难回答这个问题了。 图1 是我从PHOS Creative那里借用的: (图片描述: 营销漏斗(Marketing Funnel) - 品牌认知 / 触达(Awareness) - 评估 / 意向(Consideration) - 转化 / 下单(Conversion) 信任漏斗(Trust Funnel) - 能力 / 胜任度(Competency) - 可信度 / 公信力(Credibility) - 真实感 / 真实性(Authenticity) - 共情 / 同理心(Empathy) ) 维度 - 核心关注 * 营销漏斗:获客和转化 * 信任漏斗:建立关系和客户忠诚 - 最终目标 * 营销漏斗:完成交易 * 信任漏斗:长期客户支持与复购 - 内容策略 * 营销漏斗:推广为主,销售导向 * 信任漏斗:帮助客户,创造价值 - 衡量成功 * 营销漏斗:转化率、销量 * 信任漏斗:满意度、重复购买、口碑传播 -时间跨度 * 营销漏斗:短期到中期 * 信任漏斗:长期、持续积累信任 很明显,你应该站到信任那一边! 传统的获客方式现在变得很烂 现在这种获客方式实在是太无聊了。 当Claude的AI授权只需每月10美元时,内容创作成本基本为零。于是所有人都可以装得很专业,邮件里每个字语法正确,还能勉强引用你的领英发帖(虽然引用得很僵硬)。 这些东西几分钟就能生成,不用任何人工参与。 这就意味着:现在所有内容都值得怀疑。 现在,我直接把邮件和领英消息一律扔进垃圾桶。 为什么?因为我一眼就能看出,那背后并不是一个真正关心我和我的问题的人。 这些邮件全都是模糊的“个性化”,总是自称“对你如何做某件事感到好奇”,因为这种“好奇”的句式来自某个声称效果很好的推广指南。 对我来说,这就是信任崩塌的关键: 我并不是怀疑你的产品能不能用,我是怀疑你到底是不是个真人,签完合同后还会不会关心我。 响应率低了,我多发点邮件就好了? 天啊,别这样! 问题根本不在这里。 旧世界 (…-2024年) * 创造可信、个性化内容的成本:50美元/小时(人工) * 用户每周收到的个性化推广邮件:约10封 * 用户识别真实性的成功率:约80% 新世界 (2025年-…) * 创造可信、个性化内容的成本:几乎为0 * 用户每周收到的个性化推广邮件:约200封 * 用户识别真实性的成功率:约20% 信噪比已经崩溃,识别这些邮件真实性的精力成本远超过可能获得的收益。 结果,客户不再费力去判断真假,而直接默认这些全是垃圾邮件。这也是为什么我和我朋友干脆无视所有推广邮件的原因——很多人也一样。 因为要辨别“这些邮件里有没有价值”,所耗费的精力早就远远超过了可能获得的好处。 回到信任本身… 你必须明白,你的潜在客户问的不是: * 你的AI工具好不好用?(他们默认你的工具好用) * 真的能提升效果吗?(他们默认有效果) * 价格合适吗?(他们自己能对比) 他们真正关心的是: * 一年后你公司还在吗?还是集成到一半你就跑路了? * 你到底比另外5家公司好在哪里? * 你是不是靠烧VC的钱活着? * 等到风口过去,我的系统是不是会烂尾? * 你们公司到底赚不赚钱?还是只是凭感觉(vibe-coded,凭感觉编程,意为没有实际盈利模型、靠炒作存活的公司)想赶紧卖掉? 而最糟糕的是:如果你不明确告诉客户,他们根本没法自己判断这些问题。 不是想泼冷水,但… 我写这篇文章不是为了打击你,而是为了让你知道现在的营销要怎么玩。 是的,你依然要回答“客户为什么需要你的产品”,但你更要回答“客户为什么必须跟你买”,并确保你的营销内容体现这一点。 机遇仍然很大。我们所有人都必须做到: * 信任的建立,仍然是人类的工作。至少现在还是。AI能帮忙,但2025年建立真正的情感联结和信任,仍然只能靠人类。 * 个性化和精准营销依旧重要。AI应该帮你精细分类客户,但重点仍是识别什么时候该由人类出面,强化信任。 * 别把所有事情都自动化。尤其是复杂或高价值的销售场景,保持一定的人类参与至关重要。 AI时代真的不同了吗? 当然。 你代表一个品牌。品牌要持续赢得客户的信任——即使你使用了AI,也必须清晰体现出人类的领导力与温度。 来源:

Prompt Engineer, dedicated to learning and disseminating knowledge about AI, software engineering, and engineering management.

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宝玉
Thu Nov 06 14:35:49
Even more elegant than matrix multiplication maybe

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intercomputer realist @a16zcrypto / editor https://t.co/fGE7XDfsKo / cofounder @FortuneCrypto

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Robert Hackett
Thu Nov 06 14:35:47
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