AI时代的信息差有多值钱？——每个月600万美金
AI时代的信息差有多值钱？——每个月600万美金
原创 LLM榴莲猫 2024年07月11日 19:12 广东
不久前我看到Pat Walls神发了一条推特：
（Pat Walls以收集独立开发者成功的经验为生，截止目前收集了 4286个案例，整理为合集售价1000美金，目前合集已卖了100万美金）
我惊呆了，什么网站一个月能赚600万美金呢？
网站名字是Spokeo：
核心功能就是电话号码的反向查询。
Spokeo抓住了几个传统搜索的痛点：
- 谷歌搜索：在查找特定人物详细信息时，往往会呈现海量且杂乱的结果，容易迷失在信息的海洋中，难以精准定位到所需的人物信息。
- 社交媒体搜索：不同的社交媒体平台有着各自的搜索算法和用户隐私设置，导致搜索结果的完整性和准确性大打折扣。而且，逐一登录和搜索各个平台本身就是一项繁琐的任务，耗时费力。
- 传统搜索方法资料零散，难以形成整体画像。
Spokeo 通过反向电话查询的功能，能查到包括姓名、电子邮件地址、物理地址、公共记录和社交媒体资料等。
功能有多强大呢？
以查找约会对象的信息为例，使用 Spokeo 进行反向电话查询，用户可以提前了解对方的生活方式、音乐品味等细节，为约会准备有趣的话题，打破冷场的尴尬。
又比如，用户可以发现老同学的状态，成为影视大咖或者了解到中学时害羞的女孩如今成为了模特等等。
无独有偶，有一个最近上线的产品也比较类似：
Do hackers know me?
黑客认识我吗？
整个产品团队只有杰克一个人，他曾担任道德黑客和红队成员的工作经历，手中掌握着超过 30 亿条暗网数据泄露记录。
或许是良心发现（金钱的味道）促使他开发这款产品。
用户可以通过该网站扫描暗网，查找与自己相关的各种信息泄露情况：
包括但不限于电子邮件地址、电话号码、银行账户信息、社会保障号码、家庭住址、用户名和密码等。帮助用户在事前主动发现潜在风险，将防范工作前置。
这款产品的营销做得很好，首先产品名称充满了吸引力，让人不禁想要知道黑客到底对自己了解多少，同时又利用用户的恐惧促使他完成订阅。
其次订阅方式为一次性买断，收费25美金一次。
我预测上线不到一周已经赚到几千美金了。
在大模型盛行的时代，其实许多产品的本质都是利用信息差在赚钱。
尤其是在商业领域。
招聘领域：
比如这款Wellfound产品：
HR只需要输入关注的核心技能和要求，
AI模型就能自动在上千万工程师里面快速筛选需要的人才，同时了解顶尖人才的需求，包括期望薪资和个人动机等形成匹配。
同时拓展一键邮件启动功能，大大减少公司招聘所需要的精力。
还有包括专家指导、个性化拓展、自动联系和自动安排等功能，自动处理从来源、个性化拓展到在用户日历上安排顶尖人才的所有事情，简化招聘流程，减少物流环节，大幅缩短招聘时间。
目前该产品已有超过28000家初创公司进行了10万次招聘。
风投领域：
Score My Deck为那些早期初创公司创始人提供服务，旨在帮助他们获得关于融资演示文稿和初创公司的即时风投反馈。
它利用上千份的VC投资报告训练了一个垂直模型，帮助初创公司：
- 解码投资者思维：帮助创始人了解投资者的想法，发现阻碍融资的关键问题。
- 预判风投反对意见：通过查看演示文稿报告，预测、解决并克服大多数风投的反对意见。
- 创建出色的演示文稿：获得风投关于制作吸引人的问题陈述的建议，以吸引理想投资者的注意力。
同时还有著名风险投资者的采访视频：
竞争对手分析领域：
比如这款Does It Exist，一键分析商业电子是否已经被实现：
采用了语义搜索技术，这意味着你不需要精确的关键词，只需自由输入你的想法，
它就能为你提供相关的搜索结果。
本质上也是在卖信息差。
利用爬虫技术来捕捉和整合市场上的信息差异，进而将这些信息转化为具有商业价值的产品或服务。
这件事在AI时代变得太轻松和简单了。
然而做到以下几点显得很关键：
- 保证信息的时效性
- 数据质量与准确性
- 拓展功能与增值服务：个性化推荐、定制报告、专家咨询等，以增加产品的附加值，增强用户粘性。
以上是我今天的一点思考，
全文无广，谢谢阅读。
