做seo做到黑客 第1篇
最后，我其实要给部分人泼冷水，因为说实话，上面讲到的资料包获取没有任何的门槛。
但是，我觉得很多人拿到了却并不会去学习。
大部分人的问题看似是“如何行动”，其实是“无法开始”。
几乎任何一个领域都是这样，所谓“万事开头难”，绝大多数人都卡在第一步，还没开始就自己把自己淘汰出局了。
如果你真的确信自己喜欢网络安全/黑客技术，马上行动起来，比一切都重要。
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做seo做到黑客 第2篇
像黑客增长里的关键增长因素“北极星指标”，其实近年越来越多的增长团队实践的结论告诉我们，不靠谱！
这些行为增长本身，不过是沉默成本达到一定程度后的表现。要是真把这种模式应用到黑客增长里，最终无非是遇到转换行为的瓶颈，发现总有很大一部分人永远都不去做你的北极星指标，无论你做了什么操作。
产品是来解决问题的，不是来做算法的，理解这个，才能做好增长。
题图来自Unsplash, 基于 CC0 协议
做seo做到黑客 第3篇
案例1：Airbnb——优质照片
Airbnb的市场份额能快速崛起，在早期完全依托于视觉战略。
在P图软件没有盛行，很多民宿业主的拍摄器材还停留在200万像素的年代，你很难想象一位要出行的旅客会去订Airbnb上的房间。平台的量级更是不具备筛选优质照片的民宿业主的能力，怎么办？
Airbnb的创始人和专业的摄像师跑去为这些民宿，免费拍摄精美的图片。当年平台业务量因此获得了指数级的增长。这样的策略同样今天被“Keep“、“悦会”、“eye”这样的美食或者小众垂直人群平台沿用。
案例2：美团——可退款
美团能在千团大战中脱颖而出，原因有很多，但是其中一个增长点却_了不少竞品。最早的团购网站是不支持退款的，原因有很多：财务结算，利润损失，行业惯例等等。
在这样矛盾不可调和的情况下，最早美团的决策层还是以用户为中心，率先打开了团购可退款的口，当年不仅没有损失利润，还为美团赢得了大量的长期用户留存。等到其他平台反映过来的时候，用户早已被美团教育带跑了。
案例3：淘宝——智能推荐
在没有千人千面这套系统前，大部分电商平台的Banner位都是依靠资深的运营人工推荐，由人把持的推荐位转换率波动因数较多，即便有时候会有爆款，但长期以来一直维持在一个瓶颈值。尤其是遇到双11这样的大战，一点点人工推荐的失误，都可能产生惊人的业务损失。
当时甚至产生了人工推荐、智能推荐2派，认为机器算法不可能达到资深运营推荐的效果。但第一次智能推荐应用在双11之后，直观的转化率打破了长久以来人工推荐的瓶颈，为平台带来了直观的增量收入。
案例4：觅食蜂——延时折价
觅食蜂第一次把钱大妈的延时折价战术应用到了线上。按理说，美食团购的市场份额已经是美团一家独大了，任何新兴的团购平台的机会都十分渺茫。但是觅食蜂却在今年迅速崛起，大量用户开始转移。