好的 Idea 应该又开始变得重要起来了
ai 时代，把用户的 idea 快速实现。以前需要几个人/月的 demo 和 mvp 现在每天都在被快速制作，快速测试。可能一些之前因为成本被扔进垃圾桶的 idea ，也要被翻出来重新试试了。 那么问题就来了，怎么发现这些/怎么判断这些 idea 是好的。虽然开发的试错成本很低了，但上架————让用户使用————变现，这条路径的成本还是挺高的。 1.需要有 idea 。那么如何直面潜在用户群体，获得问题变得重要起来了。 1.1 是从各大平台挖掘————那么我们需要一个信息爬取整理的爬虫。 1.2 线下真实场景分析————做第一手直面用户的客服和销售，或者看别人直面用户时产生的问题。
1.3 对现有产品用户的问卷调查。
2.好的产品或者 idea 应该是能解决好的用户需求的。
2.1 肯定要解决现有暂时无法解决的但有解的问题
2.2 解决未来可能的有解的问题
2.3 好的用户，愿意付费
有志同道合想做些什么的，可以大家一起交流交流
@kurthumburgmtz97 是的，有流量，即使是杀成红海的传统行业也能有赚钱的效应。那又给好的 idea 加了一条，最终的产品能从现有的流量渠道里分一杯羹。
这方面给我很大启发的是，抖音或者说 Tiktok ，在 UGC 行业是一个巨无霸，现在内容提供者和内容消费者，都在依赖它。它没有用传统的方式，去挖掘单个的需求，而是挖掘和匹配所有的需求，用人工智能算法。
我觉得，这对 AI 时代的软件需求，有非常大的启发。
内容与软件行业的相同点： 1 是边际成本几乎为 0 。内容行业是典型的高固定成本，0 边际成本——传播给 1 个人，与传播给 1 亿个人，成本是相同的。软件行业也是类似的。 2 是 0 边际成本形成了长尾效应，即使是一个非常小的需求方向，也可以聚集起大量可观的用户，养活一群创作者（规模效益），这在传播成本不为 0 的时代，根本是不可能的。 3 是都是海量的。靠人工匹配，根本不可能实现 0 传播成本，进而实现 0 传播成本。AI 时代，软件低成本的批量生产，靠人工筛选根本是不可能的了。委托 AI 本身来筛选，似乎就是必然的，就像委托给 tiktok 筛选内容一样。
我的意思是，软件的筛选，会像内容的筛选和匹配一样，在某种程度上自动化。软件制作者只需要关心反馈，然后快速调整，就像内容创作者现在根据视频的反馈（播放量、点击率、跳出率、完播率），对内容制作的方向进行改进一样。
考虑到人的时间非常有限、人的注意力非常稀缺、人的试错成本非常高，那么人们在使用软件的过程中，产生的一些反馈信息，会非常的宝贵，会被高价售出。就像现在广告商依赖的点击率、完播率这样的指标非常宝贵一样。
薅羊毛搞搞偏门你说的是对的，写个脚本之类的很快。但是你要做产品那真不是有个 idea 就行了，这年头你还搞个 mvp 谁会看。
重要的并不是 idea ，而是赚钱的线索，和获取流量的能力