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更新于 10-28 00:17

营销与增长

9,915 个结果

affiliatematic

Affiliatematic 是一款 AI 驱动的亚马逊联盟营销自动化工具,可自动分析网页内容并展示相关的亚马逊商品推荐。用户无需手动挑选商品,只需在网页中放置一个容器 div 并引入官方脚本,系统便会根据页面标题、meta 与正文内容提取关键词、识别商品品类,进而匹配并显示带有联盟链接的推荐组件。集成流程包括获取亚马逊联盟标签、在 affiliatematic.com 白名单域名(需同时添加带 www 与不带 www 的域名)、插入容器 HTML 和脚本。容器支持 data-tag 属性用于填写联盟标签。官方给出的性能基准包括点击率提升 150-300%、转化率提升 40-60%、佣金价值提升 25%、响应时间低于 100ms、可用性 99.9%。适合商品评测与对比、实操指南、"最佳 X 用于 Y" 类文章以及需要工具或耗材的教程内容。

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onboarding-activation

onboarding-activation 是一项面向客户成功与增长团队的实践技能,用于把客户引导(Onboarding)设计为激活系统,而不是一张流程清单。它关注签署合同之后、客户首次真正获得价值之前这段最容易失去客户却最少被衡量的窗口。该技能的核心主张是:激活是一个可观测的事件,而非一个阶段——即在客户自己的数据和自己的工作流中,证明了其体验到了产品核心价值的最小可观测行为。它提供的方法包括:用交接文档把销售阶段掌握的购买动机、成功标准、关键人物与关键时间节点延续到交付阶段,让启动会变成确认而非重新访谈;按 30-60-90 的里程碑节奏推进,先跑通承载购买理由的单一工作流,再让客户能独立向自己的上级展示价值,最后扩大使用并固化价值基线;从第一天起监测三类停滞信号(访问受阻、出勤衰减、上线后使用平坦)并配套明确的响应动作;以显式毕业收尾,让后续的价值沟通和续约都有基线可依。文中还给出了一组诊断问题,帮助团队检查激活事件定义、首次价值时间的中位数与最差十分位、启动会是否让客户重复解释,以及流失账户当年是否真正激活过。

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trigger-based-outbound

该技能用于对已检测到的单个客户账户事件进行资格评估,以决定是否发起外联。它要求核实事件日期、账户与联系人身份及近期接触历史,将事件转化为可辩护的业务含义,并依据评分标准给出“发送、培育或跳过”的排序决策。技能强调起草与发送必须分离,发送前需人工审核,禁止捏造信息、绕过抑制规则或向未确认联系人发送。适用于基于触发信号的销售外联场景。

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geography-performance-review

这是一个面向 WooCommerce 商家的地理业绩分析技能,用于按账单国家(billing country)汇总指定周期内的销售额、订单、客户、退款、覆盖率和税务背景信号,并给出实用的后续操作建议。默认周期为最近 30 天并与上一周期对比,支持自定义日期范围。分析内容聚焦于:哪些账单国家贡献了付费收入与订单、收入是否集中于少数国家、国家排名变动、退款信号、客户结构(全店新客与回头客)以及账单国家覆盖率。需要注意,这是一个基于历史账单国家的回顾性分析,不是配送目的地、税务建议、营销效果或因果关系报告。所有结果必须基于实际返回的指标和预计算对比字段,不手工计算差额、占比或平均值,也不推断客户动机、广告花费、ROAS、季节性等因素,除非商家主动提供该背景。税务部分仅提供信息性提示,不作为申报或合规结论。

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wordpress-news-writing

该技能用于为 WordPress.org/news 撰写新闻文章,以 WordPress 开源项目的官方口吻呈现,遵循 WordPress 营销风格指南与品牌手册。它规定了文章的开头与结尾写法、链接标注方式、人称与视角规则、段落结构与衔接、语法标点格式、WordPress 术语用法以及标题规范,并强调以简单、可预测的句式面向非英语母语读者,避免习语、俚语和宣传性表达。适用于版本发布公告、产品发布、新工具与功能公告等场景。

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wordpress-social-writer

WordPress Social Writer 是一个用于为 WordPress 开源项目生成社交媒体帖子的技能。它根据输入的文章标题、URL 和内容,为 X、Bluesky、Threads、Mastodon、Facebook、Instagram、LinkedIn、Tumblr 等平台生成可直接发布的帖子。该技能遵循 WordPress 品牌写作风格指南,强调友好、清晰、包容、中立的语气,并针对不同平台和内容来源(如官方新闻、开发者新闻、展示站点、WordCamp 活动等)提供定制化指导。

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hotclip

HotClip 是一条可在本地运行的 AI 视频切片流水线,能够把数小时的直播回放、播客或课程视频自动切成可直接发布的竖屏短视频。它采用 AGPL-3.0 开源协议,提供与桌面应用相同的处理流程,可通过无头 CLI 或内置的 MCP 服务器调用。所有环节——语音识别(ASR)、亮点检测、裁剪、字幕烧录——都在本机完成,素材不会被上传。亮点检测需要配置一个兼容 OpenAI 接口的 LLM 端点,可使用本地 Ollama 或云端服务;首次转写时会自动下载约 1GB 的 ASR 模型,可能耗时几分钟。主要命令包括 transcribe(词级本地转写并缓存)、highlights(生成 AI 亮点候选供审核)和 clip(一键完成转写、检测、导出与渲染 QA)。它还支持参考视频功能,可分析爆款片段的节奏(时长、语速、剪辑频率、钩子形态)来引导候选选择。输出目录中每个片段包含 mp4、封面 JPG、发布文案 .post.txt 以及记录证据链与 QA 报告的 clips.json,可自动修复边缘静音、黑帧、响度偏差等问题,并会对标题、文案、字幕中的平台风险词进行本地规则检查。

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ai-talking-head

ai-talking-head 是一个专注于 AI 口播视频与唇形同步视频生成的技能(skill)。它用于当你需要出镜讲解视频、UGC 风格内容或唇形同步的虚拟形象时,帮助生成真人或 AI 人物对镜头讲话的视频。该技能可用于生成演示者内容、口播视频和唇形同步视频,并提供了演示者风格探索流程、多种演示者原型(如企业权威、亲切朋友、活力创作者、专家讲师、生活方式向往型)、视频模型(Sora 2、Veo 3.1、Kling v2.5 Turbo Pro)与唇形同步模型(Kling Lip-Sync)的选择参考,以及脚本结构、时长计算、语气模板和平台适配(TikTok/Reels、YouTube、LinkedIn 等)的指导。

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