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      金钱挖掘.txt

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金钱挖掘.txt

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 	1.对于未知的需求,挖掘本身是没有方向的,需要有一套框架体系作为指引
 	2.对于确定的需求,应该有一套确定的挖掘手段
 	3.先找到卖什么,能不能卖、怎么卖是另外考虑的问题。
+	4.必须从人性角度、用户实际需求出发思考
+	5.凡是有引流和投广告的地方,都可能存在商机
 
 框架体系
 	作用:
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 		2.数据池是鱼塘,有价值的数据就是鱼,框架体系就是编织渔网的方法和渔网本身,这样才能抓到鱼
 		
 	原理:
-		1.“特殊”词汇反映着特定人群的特定需求
+		1.“特殊”词汇反映着特定人群的特定需求、特定行为、特定意图
 		2.提问就是产生需求的最直观的体现
 		3.动词代表行为,行为体现动机,动机反映需求
 		
-	两个重要过程:信息挖掘(收集) -> 信息筛选(清洗)
+	过程:信息挖掘(收集) -> 信息筛选(清洗)-> 使用(创造价值)
 	
 	构建逻辑:
 		基本逻辑:
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 		3.什么词汇能够紧跟时代的发展,能够反映或关联当前的新事物
 		4.提供服务的那些需求一般会涉及什么词汇
 		
-	使用逻辑:
-		1. 搜索引擎:除了传统的搜索引擎,只要有下拉框都可以算
-		
 	挖掘方法:
 		1.搜索引擎高级搜索指令搜索,即在指定的范围内搜索指定内容
 			intitle:格式:‘intitle:"待搜索的关键词"’
 			inurl: 格式:‘待搜索的关键词 inurl:待搜索范围的网站’
+		
+		2.下拉词(下拉框里的词):
+			作用:通过该入口自己能够主动去获取新鲜事物
 			
 	筛选方法:
 		无效词库:存放通用的、与目标必定无关的词,经过比对后进行排除
+		
+	使用方法:
+		把词汇放入搜索引擎搜索,看看别人通过它们在做什么(核心)
 	
 	词汇体系:
-		疑问词:如何、怎么、怎样
-		提问词:怎么样、能不能、是不是、有没有、有什么、可不可以、哪有、哪些、哪种、哪里、哪个
-		人性懒惰:技巧、方法、诀窍、秘诀、套路、快速、一键、批量、自动
-		资源描述 + 打包/网盘/云盘/百度云/整部/整套/全本/合集、技巧、全集、套路、百度云
-		情感词:跪求、太慢
-		产品词:
-		行业词:
-		后缀词:
-		资源词:
-		意图词:
-		疑问词:
+		疑问词:如何、怎么、怎样、怎么样、能不能、是不是、有没有、有什么、可不可以、哪有、哪些、哪种、哪里、哪个
+		人性懒惰:技巧、方法、诀窍、秘诀、套路、快速、一键、批量、自动、自动化、数字化、数智化
+		求资源:资源描述 + 打包/网盘/云盘/百度云/整部/整套/全本/合集、技巧、全集、套路、百度云、高清、超清、整份、在线、全部、下载、上传
+		情感词:太慢
+		产品词:包罗了互联网主流平台名称,比如:微信、抖音、微博、闲鱼、探探等大众小众平台
+		行业词:seo、sem、爬虫、区块链等等,这些都是一个领
+		后缀词:文件后缀,txt、rmvb、avi、png、jpg、mobi
+		资源词:课件、视频、素材、笔记、电视剧、电影、照片、游戏、歌曲、文档、文件、教程、影片、小说、图片、原图、书籍
+		意图词:表达强烈的意图,跪求
 		私域流量:微信、QQ、群、公众号、个人网站、关注公众号、加微、"加威"、"+薇"、加微、加威、加薇、加胃、加魏、+V、vx、加微、联系、进、找我及其相关变种
 	
 	说明:
-		明确信息标题:直接从标题就能看到业务信息
-		非明确信息标题:标题里仅由通用词组成,无法再获取其它信息
+		1.明确信息标题:直接从标题就能看到业务信息
+		2.非明确信息标题:标题里仅由通用词组成,无法再获取其它信息
+		3.搜索引擎:不单指传统的搜索引擎,只要任何一个平台、一个应用、一个APP、一个网站,有搜索框就算搜索引擎
 	
-	构成:词根列表?自我拓展机制?筛选机制?
 	
 	问题:
 		1.有那些特殊词汇?怎么收集?怎么使用
+		2.词向量文本分类
 
 无法理解:
 	1. 商业模式不一定都是具体的交易
 
 
 
-
 参考:
-互联网常见的_特殊词汇_,往往被忽略的商机.html
-之前承诺的关键词数据来啦!.html
+	互联网常见的_特殊词汇_,往往被忽略的商机.html
+	https://zhuanlan.zhihu.com/p/182462542
+
+	之前承诺的关键词数据来啦!.html
+	https://mp.weixin.qq.com/s/ceYXS-E-6UByhhIeyZVLPA
+	
 一个自动发现新鲜需求的小助手.html
+https://mp.weixin.qq.com/s/akcXPXLzD87A3m20UKhFBg
+	
 学会这几点,就可以在百万数据里找到能赚钱的项目.html
 学会利用“情感分析”从用户评论里挖掘槽点.html
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