解读公众情感密码——视听领域如何创作时代故事
从上至下：《哪吒之魔童闹海》宣传图、《去有风的地方》宣传图、《凡人修仙传》宣传图。来源图片 近几年涌现的部分网络流行语。苗春 制作 当青年群体沉迷短视频“玩梗”，他们究竟在传达什么？影视作品中完美角色为何失去吸引力，而真实甚至带缺陷的平凡人物却频频走红？在情感价值日益左右消费决策的当下，视听领域如何敏锐洞察公众心理，讲述更具感染力的故事？ 近期，由虎鲸文娱集团优酷策划与创作中心用户研究团队发布的《社会情绪及影视文娱启示研究》出炉。围绕这些疑问，本报记者对话了优酷策划与创作中心用户研究负责人李硕。 李硕说明
智能时代产品洞察新思路：精准捕捉用户诉求，解锁AI价值金矿
系列第六篇 | 常规产品负责人依赖交谈、问卷、对手研究来定位需求，智能产品负责人还需具备什么？本文系统对比两种需求探寻模式，为你呈上智能时代的用户洞察进阶手册。本系列前五篇我们依次探讨了：身份定义 → 职责细化 → 职业成长 → 产业三层结构 → 双角度发掘产品契机。如果你已锁定一个值得投入的领域，接下来做什么？需求洞察。出色的需求洞察，是决定产品“能否吸引用户”的首要环节。这一步若出错，后续的规划、构建、推广皆是徒劳。而在智能时代，需求探寻这件事正经历根本性变革——并非工具的迭代，而是模式层面的重塑。在
AI时代的设计困境：效率提升，用户疏远
我们正处于一个特殊的时期。AI工具以前所未有的速度融入设计流程。设计师能在几分钟内生成数十套界面方案，自动撰写文案，快速构建原型，批量适配多端页面，甚至让AI直接输出用户画像、需求清单和设计建议。设计生产的效率被大幅提升。但与此同时，一个鲜少被提及的问题正在显现：设计师与真实用户之间的距离正在扩大。这不是“设计师不会使用AI”的问题。恰恰相反，越是熟练地利用AI完成调研整理、需求分析和方案生成，设计师越可能只接触到经过工具处理后的用户信息。我们拥有了更多数据，也拥有了更快的工具，却未必因此更理解用户。这才
出海日记9：AI编程越普及，这四种能力越稀缺
在人工智能时代，成功仿佛变成了一场开卷测试。像Levels这样的独立开发者已经取得了成果。他为我们树立了一个成功的范本，并且乐于分享自己的经验，这难道不是开卷测试吗？我们只需要借鉴、模仿、复刻他的做法。因此，对于独立开发者来说，学习他先进的思维理念、做事方法和学习方式就足够了。今天分享的文章，是他的一篇名为《独立开发者迷恋建造复杂的人工智能工厂，却忽略收益和流量》的内容。Pieter Levels表示，在当前的AI时代，AI编程已经广泛应用，但大多数独立开发者容易陷入迷恋技术的误区。他们过度专注于构建复杂
AI变现核心认知：工具仅作辅助，思维方为盈利关键
第三个核心真相：盲目跟从热门赛道，毫无差异化优势，陷入同质化的低价竞争泥潭。AI变现领域跟风现象极为常见，某个题材火爆便人人争相涌入，某个项目盈利便一哄而上，新手缺乏差异化定位，没有自身独特优势，完全照抄他人的内容、风格、服务，致使赛道迅速饱和，内容严重雷同。在同质化竞争环境下，缺乏竞争力的参与者只能依赖低价招揽客户，甚至无偿提供服务，最终收益微乎其微，甚至难以达成交易。热门赛道的红利只眷顾提前布局、具备差异化、拥有核心能力的人，跟风者只能沦为陪衬，没有差异化便丧失竞争力，没有竞争力便无从获取收益，这是众
家电品牌如何让AI主动推荐？首份AI搜索白皮书揭秘关键策略
上一期，我们揭秘了家电行业在 DeepSeek、豆包、文心等六大 AI 平台各自的"心头好"👉首份家电行业 AI 搜索白皮书发布：618 输赢，AI 早就定好了许多品牌看完后，向我们提出了相同的问题："知道该选哪个平台了，但发布的内容，AI 真的会采用吗？"这正是本期要解决的核心问题。确定投放渠道只是起点。更关键的是：你发布的内容，AI 是否认可？今天，我们将从森博科技旗下 CeMeta AI发布的《2026 年 5 月家电行业·AI搜索信源策略洞察白皮书》中，解析高引用内
496.AI时代的淘金启示
在加州淘金热那段岁月里，无数人奔赴矿区寻找财富。淘金者们整日在河水中翻找沙金，却常常因为强烈日晒而出现脱水症状。有个商人敏锐地察觉到，这片土地上最匮乏的并非黄金，而是清洁的饮用水。于是他果断放弃淘金，每日从远处的山泉处取水，再用板车运到营地出售。刚开始大家都觉得他愚不可及，可等到大多数人两手空空离开时，他却通过卖水攒下了可观的财富。仅仅几年时间，他建立起供水站，一举成为镇上最富有的人。而那些曾经的淘金者，大多早已湮没在漫漫风沙之中。清澈的水源，其价值远胜于黄金。之所以想起这则故事，是因为近来AI话题热度居
手机小组件争夺战：为何成为AI竞争焦点？
Google I/O、苹果 WWDC、华为 HDC，三大系统发布会本月相继收官，你是否注意到： 手机系统的升级，一年比一年乏味，期待的功能依旧缺席，人工智能的篇幅却不断膨胀。 AI 确实是竞争焦点，但 iOS、Android 和 HarmonyOS 今年都默契地将视线转向了 vibe coding。 率先在手机上推动 vibe coding 的，当属对 AI 最热情的 Google。 五月的 Google I/O 大会，处处融入 AI 的 Android 17 登场，并推出了“打造我的小组件”功能：用户能
豆包68元月费：AI商业化拐点已至
近日，字节跳动推出的AI助手“豆包”发布了新的付费计划，月费区间设定在68元至500元，并计划于7月中旬正式实施。该消息引发广泛讨论，用户反馈褒贬不一。官方明确表示：基础的对话交流、简易写作及图片生成等高频功能将维持免费且不限次使用。此事件虽看似微小，却如同一面镜子，折射出AI产业正经历的关键转折：从早期跑马圈地的免费模式，转向分层定价的商业化运营新阶段。许多人误以为AI产品如搜索引擎般边际成本几乎为零。实则不然。每一次用户提问、每一回内容生成，背后都是云端GPU在消耗电力与计算资源。当用户规模突破亿级，
关键词挖掘效率提升10倍，流量却不增反降：大多数卖家仍在用传统数据库思维驾驭AI
点击上方卡片关注设置星标 及时获取更多跨境出海营销技能关键词挖掘工作正在加速。内容创作效率也在提升。甚至连内容框架都可以交给机器完成了。过去一名SEO从业者需要花费整整一天才能整理出的关键词列表，如今只需将任务交给ChatGPT、Claude或Gemini，短短几分钟就能生成数百个词组。按理说效率提高了，流量应该更容易获得增长。然而实际情况却有些出乎意料。部分站点一个月发布了上百篇文章，索引量可观，展现量也不差，订单却没有明显起色。还有些站点关键词库扩大了十几倍，内容产出翻倍，流量增速却在放缓。每个人都在
苹果发布Siri AI功能股价应声下跌
核心要点 苹果在昨日的全球开发者大会上推出了多项全新人工智能产品，但受消息面兑现影响，公司股价周二下跌3%，可能创今年2月以来最大单日跌幅。 苹果推出名为“苹果智能（Apple Intelligence）”的新开发框架，允许应用开发者在iPhone与Mac上调用其自研AI能力；同时发布全新升级的Siri——Siri AI。苹果还表示，正联合谷歌(360.23, -0.94, -0.26%)、英伟达构建性能可比肩前沿大语言模型的云端AI系统。 但资本市场出现“利好出尽即抛售”现象，苹果股价创2月以来最差单日
OpenAI全面升级ChatGPT：打造超级智能体
自ChatGPT发布引发AI热潮后，OpenAI即将进行其历史上最大规模的改版。这家估值达8500亿美元的公司计划在启动上市程序之前，探索新的增长点。 公司希望将这款聊天机器人发展为集编程工具与AI智能体于一体的超级平台，推出更多具备高盈利潜力的产品。 据十多位现任及前员工透露，此次功能升级是OpenAI整体架构调整的一部分。这家位于旧金山的企业正集中资源，积极拓展高价值的企业客户市场，并与竞争对手Anthropic展开激烈竞争。 在筹备首次公开募股（IPO）的过程中，OpenAI面临着提升收入、实现盈利
追觅孟佳：技术领先同行一代，友商跟随成常态
新浪科技讯 6月5日下午消息，今日，追觅科技扫地机事业部全球总裁孟佳与新浪科技等媒体进行对话。 谈及在扫地机器人(15.570, 0.51, 3.39%)领域的技术趋同化现象，孟佳表示：“主要原因是追觅在领先，其他品牌在跟随，我们旗舰产品基本都是领先友商一到两代。其他友商每年的旗舰产品都是我们上一代的技术，也正因如此才会让大家觉得技术非常趋同，这也侧面证明了追觅的创新是真的基于用户需求，并且得到了用户认可，所以大家才纷纷去跟进。” 他还表示：“如果你的创新点做的非常差，其他人可能也不会跟进，所以在这点我们
远离AI数据污染，稳健发展是关键
行业混乱加剧，规范操作变得至关重要！AI GEO问题被揭示后，众多企业开始重视内容合规的价值。面对复杂的AI优化服务，许多商家因缺乏识别能力，容易陷入AI信息污染的圈套。若要稳妥推进AI GEO策略，需首先区分合法与非法操作的实质区别，建立正确的运营理念。市场上的违规AI优化方式较为类似，通常使用软件批量制造相似内容，故意堆砌关键字，甚至伪造服务案例、捏造品牌实力。这些手段仅能带来短期虚假成效，实际上是在损害自身品牌声誉，损失惨重。要从根本上避免运营风险，企业需先摒弃急功近利的浮躁心理，始终贯彻内容真实、
如何为普通人构建首个AI智能体：关键在于打造交付链
一边是琳琅满目的模型、插件、工作流、智能体和自动化平台；另一边是你真正需要解决的问题，依旧每天如常地摆在那儿。你想要创作内容，却始终不知道从何下笔。你想要制作短视频，却依然在选题、脚本、配音、剪辑、封面、发布等环节卡住。你想要获取客户，却仍不清楚客户真正关心什么、为何不行动、如何开口沟通。你希望用AI提升效率，但尝试了众多工具后，发现只是多学了几个界面，实际工作并未被系统接管。因此，开发AI智能体的关键起点，并非“找一个案例，把它拆解透彻”。案例可以带来启发，但无法替代你判断：你的用户是谁？他们的真实痛点