1、什么是种子用户
种子用户，顾名思义，就是能“发芽”的用户，具备成长为参天大树的潜力。种子用户可以凭借自己的影响力，能吸引更多目标用户，是有利于培养产品氛围的第一批用户。要理解种子用户，需要明确以下几点：
首先，种子用户不等于初始用户
种子用户要有选择标准。尽量选择影响力高的，活跃度高的用户作为产品使用者。否则，即使引进了再多，也无助于目标用户数量的扩散，相反，有可能因为产品和用户不对路，造成好不容易引进的用户又大量流失了，还会给产品开发者造成错觉，认为是产品本身的问题，而不是用户的问题。
其次，种子用户的质量比数量重要
引进种子用户要讲究精挑细选，用户的性格要尽量与产品的调性吻合，或者用户的影响力要尽量的能波及目标用户群体。种子用户的质量要比数量更重要，这个时候，少而精用户并不是坏事，相反，低质量的用户引进的越多，不仅不利于产品性格的塑造，还会影响真正的种子用户对产品的认知，形成偏见，甚至离开产品，低质量的用户，不如没有用户。换句话说，我们的目标是引进大量的种子用户，而不是大量的注册用户数。低质量的用户不如没有用户。
最后，种子用户能够反馈产品建议
优秀的种子用户，不仅会经常使用产品，还会活跃于产品社区，经常发表言论，带动其他用户讨论和互动，并且最重要的是，能够为产品开发者提供中肯的意见和建议，帮助产品不断提升性能和功能，具有主人翁精神的用户，是最好的种子用户。因此，并不是用户的互动越多越好，还要看互动的内容，如果仅仅是无意义的调侃、吐槽甚至是抱怨，不仅不会给产品开发者带来有用的建议，还会影响产品的社区氛围。据说，豆瓣的创始人阿北招聘的最初5名员工均来自豆瓣的种子用户，相信这几个种子用户一定是互动活跃并为阿北提供了许多中肯建议的人。
2、寻找种子用户的渠道
明确了种子用户的定义和选择标准之后，下一步就是如何采取手段找到这些优质用户。以下是个人总结的一些常用获取手段，仅供参考。
（1）名人效应
即邀请有想象力的名人注册和使用产品，利用名人的知名度吸引草根用户。这些名人用户，不一定是意见领袖的代表，也可能不会产生太多的内容（名人一般都很忙碌，很少有时间泡在一个产品里面）。而如果名人本身的人格特征和个人品牌类型和产品的气质相吻合，也可以达到宣传产品的效果。比如著名的例子有知乎、新浪微博。这两款产品前期都是靠拉名人入驻产品，比如，知乎早期邀请的用户有很多是互联网行业以及各行各业的专业人士，还有知名的企业家和评论家，例如李开复、徐小平、周鸿祎、Keso等人。这些人在知识的专业性和广博性方面有一定权威性，而这和知乎知识分享社区的产品性格相吻合，因此很利于种子用户的聚合。而新浪微博，利用自己多年积累的媒体优势和人脉，为自己拉来了更多的知名人士和意见领袖，包括大量的娱乐名人。这些人和新浪微博早期的产品性格—敢说敢为、轻松娱乐—相吻合。不过，话说回来，能请到知名人士，需要花费很大的精力，这种方式适用于资金实力和关系网比较雄厚的公司。
（2）美女效应
这里的“美女”不仅之得失美女用户，还泛指与美女有关的内容和话题。性永远是人的刚性需求，异性相吸、人人爱美的道理不仅适用于线下，也适用于线上。搞定了美女，就等于搞定了所有人。通过前期引进大量的女性用户，尤其是美女，就自然而然地吸引大量的男性用户。比如早期打擦边球，靠着“月抛神器”上位的陌陌，以及近期最新上线的基于游戏和生人社交的女神社区网站—贝贝，都是靠这一点拉到初始用户的。等产品逐渐成熟，用户达到一定量级时，开始进入“洗白”阶段，一方面是洗白里面的有色和违规用户，一方面通过品牌营销推广产品的全新性格，逐步修正人们的品牌认知。此时突然想起大名鼎鼎的微信，还记得刚刚推出公众账号的时候，微信里同样有无数的含有有色内容的公众账号，以此吸引用户大量订阅，虽然不知道真的是用户创建还是公司雇人运营的，总之，借助性的原始驱动力，培养了用户对公众号的使用习惯到是真的。
（3）口碑传播
相比高调又烧钱的名人传播，依靠种子用户的口碑传播则要低调省钱一些，但是这样一来，对产品的要求更高，除了要满足用户的核心需求，还要让用户用得爽，用得值，用得开心，并找到归属感，这样用户才更有可能主动自愿的帮助你传播。豆瓣就是一个很好的例子，开发者阿北并没有讲太多的精力放在产品宣传推广上，而是一心一意地做好产品本身。阿北甚至没有为如何给网站取一个创意十足的名字煞费苦心，而是直接使用自己的居住地—豆瓣胡同。知乎上有个叫暖鱼的作者，总结了一篇《豆瓣之路》的文章（更多详情： http://wwwdoubancom/group/topic/1024317 ），其中细数了豆瓣创立最初一年所有功能的更新历程，具体地址请参见：从这份清单里可以看出，产品几乎每一两天就有一个新功能上线，每次上线，阿北都会用简洁而干练的文字向种子用户们阐述产品的新变化，并鼓励用户尝试。这里没有开发者夸张的宣传文字，也没有雇佣写手撰写产品软文，有的只是开发者的对产品功能的精雕细琢和种子用户的热情互动。豆瓣很低调，从2005年3月上线，最初的半年内只积累了2万用户，且豆瓣依然只有阿北一名员工，而此后的几个月里，增长速度明显加快，例如，从9月到11月两个月就涨了2万用户，而2006年1月的单月份就增长了2万，这些数字的增长，一方面来源于知名认识使用后在博客上主动写的推荐，但是，相信更多的种子用户来源于口口相传。
（4）马甲运营
有些产品，尤其是社区类产品，需要引导种子用户形成符合产品调性的讨论氛围，这就需要开发者和运营人员批量注册一些马甲用户，一方面要产生符合产品性格的高质量内容，推荐给用户，一方面要模拟真实的用户与种子用户进行良好互动，例如，可以向对方描述使用这款产品快乐积极的感受，可以讲新发现的功能介绍给用户，也可以将他介绍给其他种子用户相互认识。相比客服人员冰冷僵硬、千篇一律的回答，人性化了很多。虽然这种方式一定程度上存在欺骗引导的嫌疑，但是对于一个没有多少资金的创业团队来说，仍然是一种有效的运营技巧。
（5）互联网从业者
邀请一些从事互联网行业的人士，如产品经理、设计师、工程师以及互联网爱好者使用产品，这些人因为具有互联网工作经验，在产品方面的经验观点往往要比普通用户更专业，甚至更愿意去试用产品。例如，产品经理可以从产品的功能方面分析这款产品是否满足了用户的Kono需求，设计人员则根据自己的专业审美对产品的交互和界面提供一些有益的建议，而工程师也可以利用自己所学的专业技能对产品的实现机制进行评估，例如一些前端的JS呈现可以使用更新的框架实现，降低页面加载速度，提高用户体验，等等。
但凡事都有两面性，由于这样的用户具有专业知识，因此也会以职业特有的偏见去看待产品。由于身份缘故以及长期的工作习惯，造成思维框架上会存在一些局限性，甚至容易将自己的需求理解为普通大众用户的需求，有一种自以为然的成就感。因此，开发者也要谨慎对待这类用户的反馈意见。同时，还要考虑这些用户中是否存在实力更强的竞争对手，以防止产品被抄袭，胎死腹中又无处说理，会很悲催的。
（6）邀请机制
知乎和糗事百科最早都使用邀请码机制完成初始用户的积累，近些年比较火爆的非典型互联网企业——小米科技，也用了类似邀请码的F码来营销推广自己的产品。首先，由于邀请码的数量通常有限，因此给人们造成资源稀缺的错觉。而在人们通常的意识观念里，认为稀缺的资源往往意味着品质的优良，于是也就自然激发了人们的好奇心和求知欲。其次，由于邀请码的稀缺性，获取成本比较高，所谓“一码难求”。而一旦获得，人们就会更加珍惜这等难得的机会，更主动积极地使用产品，也会更好的宣传产品。心理学上也有相关的理论，当人们对一样事物付出的越多，对这件事物的评价也会越高。淘宝上一度出现倒卖知乎邀请码的信息。但是这里也有一个风险，如果产品本身没有做好，这些用户的评价往往会更低，因为付出的努力没有得到预期的回报，好在知乎、小米这样的产品本身还是比较优秀的。
（7）交叉推广
这一招在游戏类APP里用的比较多。游戏的生命周期比较短，新上线的游戏往往通过买排名和交叉推广等方式增大曝光率，今儿提高用户量。目前很多应用类APP都有一个模块叫“应用推荐”，此外游戏类APP本身也会通过弹窗广告或Tip广告帮助推荐其他同类游戏APP。寻找这样的推广渠道有一个原则，就是要寻找那些在产品气质上相近的，目标用户群重叠比较多的app或web网站。
（8）社会化媒体宣传
借助各种各样的媒体工具为自己的产品宣传，方法有很多，例如：
行业网站报道：比如36氪、虎嗅、极客公园、快鲤鱼等专注于创业项目的行业网站，与他们合作，撰写软文或报道。由于这些网站本身在圈内有一定的知名度，因此他们的曝光也会带来许多圈内的种子用户。
知名媒体人博客：知名人士撰写博客是提到产品及其使用体验，这有点类似全面讲到的名人效应。只不过名人得主动青睐为产品做宣传，而这里更多指的是使用者自己主动发布的，因此更有利于产品的口碑。例如，豆瓣就曾出现在博客名人的博文里，并且主动为产品做了宣传。（更多详情： http://superloverbloghexuncom/1342910_dhtml ）
微博营销：首选平台是新浪微博，其次是腾讯微博。一方面，与大V账号合作，协助转发，利用大V的公众影响力，迅速引爆知名度；另一方面，可以开通企业微博账号，做微博运营，用人性化的方式与粉丝们互动，帐号要有性格特征，不能是无生命死气沉沉的感觉；再一方面，也是本人猜想，利用微博的大数据，其用户画像的精准雕刻和用户属性的把握，对目标用户群进行精准的信息投放。前两方面很容易引进一堆非目标用户，因此这个方法可以有效平衡这一不足。
微信营销：即开通微信公众账号。但是微信更多是用于产品的运营和服务，且由于微信偏向于熟人社交，私密性比较强，推广能力有限，对种子用户的引入可能作用不大。
目标用户重叠度高的SNS社区、QQ群和论坛：注意，一定要选择那些目标用户聚集的社区，而不是任意社区，只有目标用户在的地方，才有可能拉来种子用户。为了降低种子用户的进入门槛，可直接用QQ和微博帐号登陆，并导入QQ和微博关系链，充分利用社交红利。
（9）线下宣传
以上8种都属于线上推广，此外还有线下推广。一种是鼓励周边的亲朋好友注册，一种是和传统纸媒合作。例如豆瓣早期在《读书》杂志上做广告，由于豆瓣的文艺气质（主打影音书）和《读书》调性相仿，因此是个不错的选择，此外还有早期的凡客诚品，主要在《读者》和《青年文章》上做推广。
二、怎样留住种子用户
仅仅是拉来种子用户才只是刚刚开始，如何与种子用户更好的互动，并采用适当的激励留住用户才是最重要的工作。
1、用奖励收买用户
针对首批注册的用户可以得到公司订做的小礼品、优惠劵、特殊权限和优惠政策。这是利用了心理学当中的“互惠原理”，即当人们接受赠予的时候，会产生有义务予以反馈的感觉（《影响力》一书中有详细阐述）。一方面为了获得物质奖励而积极注册，另一方面，获得了物质奖励，用户对产品和企业可能有更积极的看法，更容易去配合产品接下来进行的各种互动。例如，凡是抢到小米预约码的用户，都可以以更低廉的价格购买小米手机，而米粉们对小米的企业价值观、使命和文化都有了更积极的态度。
2、用内容吸引用户
无论什么网站，如果仅有用户、关系链，而没有吸引人的内容在里面，维持起来也是很困难的。“内容为王”还是有道理的，对于新用户来说，其关系链尚未形成，因此只能靠消费内容，这看看那看看，如果内容有趣的话，用户就会产生行为互动，进而逐渐塑造关系链，否则很快就会因内容匮乏而退出，辛苦拉来的种子用户就会跑掉。新浪微博对于首次注册的用户，因为其没有关注任何人，因此会在用户引导中增加感兴趣的内容主题让用户选择，每个主题下都有不懂的帐号，用户关注这个主题，就相当于关注了这个主题下的所有用户，这样用户的feed流就不会为空，让用户有得看。
3、用真诚打动用户
与用户真诚的交流产品的使用体验，对用户的反馈要表示感谢，因为用户本没有义务帮助我们，原本可以直接卸载掉或者默默离去。因此应该对每一个种子用户的参与、意见和建议表示感激，培育种子用户的过程也是考验开发者耐心的过程。产品开发者和用户之间应该是良性的友谊关系，遵循平等、自由的精神，营造一个轻松愉快的氛围，也要充分向用户展示自己的产品价值观、文化和态度。
大数据筛查是通过系统发现微信转发信息的。大数据筛查是系统会自动对监测目标的标题、描述、文本评论等相关信息进行监测，并且还可以对相关内容点赞数量、转发量等进行统计，自动将所监测到的数据信息，通过微信、短信。邮件或手机客户端，实时推送给用户。
AR搜索技术之于百度不过是商业应用场景中的冰山一角，但这种以实战推动技术进化的策略比起如今智能手机发布会上那些常见的表演好得多。
如今的BAT正加速技术围城，生态扩容，腾讯要做“亚马逊森林”，阿里关心大到全球化小到水电煤的一切，而以“冰山”自况的百度正蓄力搭建水下世界。
在腾讯掌控社交流量，阿里用电商和金融破局的大背景下，以百度大脑为基础的人工智能将定义百度的未来，在9月的世界大会之后，如李彦宏所宣示的那样，驱动冰山的水下部分向人工智能进军是必然之举。
很多人低估了冰山下的百度仍有BAT的体量以及足够的现金流和利润与时间赛跑，它的搜索入口拥有可说是中国最完善的用户画像体系，无论精准性和匹配度都不输腾讯和阿里，所以百度对人工智能的偏爱更甚，只不过百度关注现实场景中叠加虚拟信息的AR技术要远超热衷于营造虚幻沉浸感的VR。
早在几年前，百度旗下产品线就有过AR技术应用场景的深度开发，后来在《口袋妖怪Go》爆红的启发下，又开发了基于LBS的AR互动游戏。通过为奔驰、伊利、蒙牛、欧莱雅等企业定制营销解决方案，百度AR已经为消费级应用做好了准备。
AR对百度的价值体现在三个方面：
经过几年在商业化探索，新技术、新模式的不断涌现，在行业的竞争下，AR技术对营销价值的深度阐发无疑对百度意义非凡。
首先，AR处在从本地生活服务转向人工智能的关键窗口，能为作为主营业务的在线营销提供持续稳定的输出，以便为大数据、算法、图像及语音识别等领域有足够的财力支持；
其次，百度营销体系在基本完成了向移动端的流量过度后，AR能在手机广告位缩减的大背景下，用技术手段深挖与用户的互动，与微信等后起之秀展开强有力的竞争；
同时，AR在工商总局《互联网广告管理暂行办法》出台后，能为百度营销提供从样式到算法的全面革新。
如推出的与神农架合作的AR观山的案例，用户在手机百度APP搜索神农架就会出现AR观山的体验入口，手机通过调用摄像头来展示一个增强现实的神农架景区，一方面解决了景区负责人所谓“知名度足够，认知度、美誉度和向往度不够”的焦虑，同时由于集成了类似于攻略、游记、路书之类的轻应用，还提供视频、导航、周边服务等一系列功能，广告的精准适配性在增强，而AR入口也支持在线购票等服务，从底层营销资源上去推动线下合作和流量挖潜可谓一举两得。
AR搜索技术也重构了百度对广告客户最为重要的品牌营销力，为支撑百度营销的搜索广告的内生嬗变提供了技术转型的机会，而且来得正是时候：
一、对前向收费产品格局的整合与重塑
百度内部原来的平行化结构曾经助推了很多业务的飞速发展，AR的价值就在于将营销、产品和研发深度绑定，比如DuSee这样的新玩艺如何与百度大脑联动，DuSee强调手机与真实世界的互动，它所构建出的3D环境基于更复杂的视觉技术，除了如吴恩达所说在搜索“如何更换吸尘器滤芯”时提供三维动画辅助，更主要是能够推动广告从样式到效果的转化。
二、有利于发挥百度的技术优势
百度其实在AR布局上要早于腾讯或阿里，早在2012-2014年在增强现实方面就有两项专利，四个“头戴式显示设备”专利。这些技术支持了百度地图的虚拟感知能力以及AR向的HUD车载技术，手机屏幕反射在风挡玻璃上，产生类似抬头显示器的效果，类似的辅助技术用于营销当然更能创造经济效益。
三、比VR更强的现实属性
在加码了语音识别、图像识别和大数据算法后，百度AR就不像VR那样热衷于满足宅男对女神的虚拟向往了，诸如DuSee就致力于对日常生活场景产生帮助，把2D的上海地图变成3D倒在其次，在洗发水广告中生成辅助虚拟图案等技术就有营销价值了，这实际上是对传统广告应用形式的变革。
四、还原搜索广告的功能属性
移动广告的最大贡献就是Feed流广告的崛起了，由Twitter、Facebook发明并发扬光大的这种广告形式可以混入信息流推送，但它仍是一种需要精准触达并辅以大数据定义分析的被动展现广告。而AR技术可能帮助百度在用户主动发起的搜索行为中创造更多的关联价值以及不需要跳转就一步释放需求的能力，这正是百度的强项。
五、对企业营销理念的相互渗透
在今年8月主题为Beyond Imagination的智能营销方案发布会上，百度首席科学家吴恩达就亲为站台，他认为与VR相比，“AR具有屏幕透明、移动性强、应用广泛三大特点，市场应用规模要远远大于VR。AR能把用户体验带入真实世界，也能应用于远程协同办公、家具效果展示等”。比如搭上神农架提供了一种有效的示范，百度在全域旅游概念中撑起了用户与品牌的交互，这是百度所理解的精准直达，AR技术正为百度构建一种沉浸式的广告环境，目标就是在更小的手机屏幕中深挖每个广告位的商业价值。
这个玩法对投入了大量资源的O2O业务也有助推作用，因而AR搜索偏娱乐化的体验已经与吃喝玩乐的场景深度融合，用户的搜索行为实际上已经释放了一个包罗万象的入口。
对企业来说这也意味着一种转变，AR技术的发展使得企业有更分散、更多元化的方式来触达受众，AR技术的爆点确实有可能刺激那些喜欢尝鲜的广告主并固化他们投放的行为惯性。
AR融合人工智能后的延展
仅在10月百度就搞出了百度风投和百度资本两家关注互联网中后期项目的公司，说明李彦宏在世界大会上强调的人工智能绝非炫技，而是已经进入实战。百度今年Q3移动营收约占季度总营收的54%，比去年同期增长37%，用移动技术手段释放现有广告价值将是比单纯拉动客户绝对增量更为有效的手段。
在投入了多年资金、人力后，百度人工智能优势正在厚积薄发：凭借“无人车”获世界第二聪明公司荣誉；高语音识别准确率和专利数量，被《MIT Technology Review》评为“2016全球十大突破技术”，还有《财富杂志》把百度与谷歌、微软，脸书同列为全球人工智能技术的四大巨头，不是没有道理的。
至少在李彦宏描绘的未来里，人工智能领域五大风口：机器学习、智能机器人、计算机视觉、机器学习、视频内容识别等，百度都赶在人前。拥有模拟神经元组合的超大网络、动辄万亿次计算能力，连接着数十万台服务器的百度大脑仍是一切的基础。
百度表层的营销背后仍然附集着庞大而各司其职的技术团队，他们才是驱动百度的核心所在，是百度冰山之下最为坚实的那部分，而AR搜索技术只不过只被商业应用场景中的冰山一角而已，这种以实战推动技术进化的策略比起如今智能手机发布会上那些常见的表演好得多。
我国的互联网广告起步较晚，但是随着互联网行业的告诉发展，互联网广告在投放比例上越来越高，第一条商业性互联网广告是Intel公司在CHINABYTE网站上投放的，现在的广告形式也是多种多样的，有网页banner广告、搜索引擎广告、电子邮件广告、feed流广告、视频网站广告等。造成互联网广告比例越来越高的原因，我觉得有2点：
1、精准度。我们如果上网，那么一定会在网络上留下浏览的痕迹，互联网广告就会对用户的浏览行为进行追踪，把用户所浏览的信息记录下来，当用户浏览其他网站的网页时，网站就会在网页上显示与该用户之前浏览的内容相关广告，这种形式的广告是用户本来就有需要的，所以这样会使广告充分发挥它的功能。我上次浏览过一个关于婴儿方面的网页，然后我上京东的时候，他就给我推送了婴儿奶粉和婴儿纸尿裤的广告。
2、大数据预测。现在中国的大数据发展非常厉害，他们对用户的浏览痕迹进行追踪和分析，然后通过对用户的性别，爱好，年龄段等维度建立数据模型，然后对用户可能的购买行为进行预测，这样广告主就减少了很多不必要的浪费，实现对目标用户的精准打击。特别是一些feed流的广告，它会投放广告前期通过快速的AB测试，这是非常有必要的，否则你的浪费可能就是数百万数千万的广告费。如果投放点击量大，就会加大力度，如果效果不好，就调整方向，避免浪费。这种大数据预测的方式，能有效减少浪费和增强命中的概率，所以也越来越受广告主的青睐。
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