Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Więc Manus AI sprzedano za 1-2 miliardy dolarów do Meta.
Kilka moich wniosków dla ludzi w Dolinie Krzemowej i nie tylko:
1. Manus traktował dystrybucję jako koszt pierwszej klasy, wydając dużo na twórców, aby szybko zdobyć uwagę
2. Te wydatki się opłaciły, ponieważ twórcy pokazywali produkt w użyciu, a nie dlatego, że go wyjaśniali
3. Produkt był na tyle prosty, że demonstracja sprzedawała sama bez narracji
4. Manus był PIERWSZĄ platformą, która naprawdę zdominowała kategorię super agenta. Zmusza do myślenia... jakie słowo związane z AI możesz posiadać??
5. Gdy uwaga została przyciągnięta, przychody szybko poszły w górę, ponieważ wartość pojawiła się natychmiast
6. Meta prawdopodobnie zapłaciła 10–20× przychody za szybkość, momentum, zespół i świadomość, które nie musieli budować. Nie jest to szalone
7. Manus udowodnił, że posiadanie relacji z użytkownikami ma większe znaczenie niż posiadanie modelu bazowego.
8. Chyba opakowania GPT nie są wcale bezużyteczne ;)
9. Funkcja operatora przeglądarki Manus była "momentem ah-ha" dla milionów. Obserwowanie, jak twój AI rzeczywiście przegląda internet i podejmuje działania za ciebie, było przełomowe i stało się SUPER wirusowe w mediach społecznościowych
10. Zespół spędził więcej czasu myśląc o "co ludzie będą zrzucać z ekranu?" niż "jakie benchmarki wygramy?"
11. Manus skorzystał na wprowadzeniu na rynek przed tym, jak kategoria wydawała się ustalona lub nazwana. Jakie inne kategorie są takie??
12. Produkty agenta wygrywają, gdy redukują wysiłek do jednej obserwowalnej akcji
13. Wiele osób w Dolinie Krzemowej/technologii nigdy nie używało Manus, i wcale nie miało to znaczenia
Następny tweet o tym, jak myślałbym o budowaniu następnego Manus i sprzedaży do Meta za kilka miliardów:
Jeśli chcesz zbudować następnego Manusa i sprzedać go Meta za kilka miliardów, kilka rzeczy się wyróżnia:
1. Wybierz zdolność, której ludzie już pragną, aby AI mogło to zrobić, i spraw, aby było to widoczne na ekranie, wykonując dokładnie tę czynność.
2. Optymalizuj produkt pod kątem oglądania, zanim zoptymalizujesz go pod kątem użycia.
3. Wydaj wczesne pieniądze na twórców, którzy mogą wykazać wyniki w niszach, które Cię interesują. Lub bądź tym twórcą.
4. Wydaj coś, co stworzy wyraźny moment „czekaj... to może to zrobić?” w mniej niż 10 sekund.
5. Posiadaj nazwę kategorii na początku, nawet jeśli na początku brzmi dziwnie.
6. Projektuj z myślą o zrzutach ekranu, nagraniach ekranu i filmach z reakcjami jako pierwszorzędnych wynikach.
7. Pozostań mały wystarczająco długo, aby decyzje wydawały się oczywiste, a nie dyskutowane.
8. Niech ciekawość napędza adopcję na początku, a użyteczność ją utrwala później.
9. Przyjmij, że niektórzy ludzie odrzucą to jako „opakowanie” i mimo to kontynuuj wydawanie.
10. Skup się na jednym zachowaniu, które chcesz zastąpić, a nie na całym przepływie pracy.
11. Zbuduj coś, o czym ludzie będą publicznie dyskutować, ponieważ debata zwiększa zasięg, niech im będzie błogosławione.
12. Traktuj dystrybucję jak pracę nad produktem, a nie jak listę kontrolną do uruchomienia.
13. Uczyń produkt na tyle prostym, aby ludzie czuli się komfortowo, dzieląc się nim od razu.
14. Zakładaj, że kupujący na wyjściu bardziej interesuje się nawykiem, uwagą i szybkością niż jakością kodu.
15. Pozostań rentowny, daje ci to większą siłę.
303
Najlepsze
Ranking
Ulubione
