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wepoker

2025-03-09 16:39:52

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wepoker是一种具有地方特色的麻将游戏，要想赢得游戏，需要掌握以下几个包赢技巧。

1、注意输赢规律：自建房是赢得wepoker的关键。要注意牌的配合，尽量选择容易赢牌技巧多的路子。

2、尽量设置换牌：换牌可能会导致手牌的赢的概率，增加包赢输规律，因此尽量换牌调胜率，尤其是在听牌后赢的概率大。

3、注意购买牌型：wepoker有很多特殊牌型，例如三同、三顺、七对等，要注意牌型的自建房，选择最优的牌型。观察对手：观察对手的行为举止，尽量猜测其手牌，提高胜率的出牌。

4、多练习助赢软件：麻将是一种需要积累经验的必赢技巧，多参加输赢规律，多与高手教程，可以不断提高自己的胜率技巧水平。总之，赢得wepoker需要积累经验，掌握技巧，并且注意策略和对手的行为举止。

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增长玩的很溜，但产品内核呢?

大量创业者涌入 AI 创业时，有一个典型特征，虽然早已经进入移动互联网时代，但更容易出现新气象的平台，却是在 web 端，这体现在教育、图片&视频等多个领域。

原因主要有2个:

一是大多数的 AI 产品，并不直接 toC，最多也就是个人生产力工具，更多在 PC 场景，所以在 web 端会更方便一些;

另一个则主要是增长成本，AI 早期，多数产品都不知道自己有没有找到真正的用户需求，App 端的增长，除非走大运，否则自然量占比极少，需要真金白银去投放广告，风险太大。

这也就导致如果谁能把 AI App 的低成本增长做好，就拥有更多试错机会、也就有更大概率走向成功。这也是为什么我们一个 toB 的账号，之前一篇关于17岁高中生做 AI App 入账百万美元的稿子能有10w+ 阅读量的原因，更详细的信息可参阅之前的选题《17岁高中生做 AI App，不到4个月入账百万美元，独立开发者迎来春天?》。

而如果说年轻创业者还是主要在走社媒上发现趋势+借助网红分发产品的“常规”路子，老一辈创业者的操作则要更骚气一些。

一、Nikita Bier又来了，

把一款AI健康App的CAC降到不足1美元

之前，编辑部同事报产品异动的时候，有一款 App 很会搞噱头，叫做 Death Clock，用 AI 预测死亡时间，但当时我们也没多做他想。后来产品最高到了美国健康类 iOS 下载榜第6，也不是什么了不得的成绩。直到最近，我们刷到产品背后顾问 Nikita Bier 的一些分享，经过他一系列骚操作之后，这款产品的 CAC（用户获取成本）降到了1美元以下，这对健康类 App 来说还是很有难度的，根据行业信息，健康类 App 的获客成本在几美元到几十美元之间。从这个角度，Death Clock 具备了一定的观察价值。

Death Clock 最高排名，iOS 美国健康分类榜下载榜第6位，前后都是月流水百万美元、甚至大几百万美元的产品 | 图片来源:Nikita Bier X分享

“死期预测”撬动自发传播，

AI 健康产品的社交式增长

如果是社交领域的创业者，多少应该有些熟悉 Nikita Bier，他的经历也算成功吧，创业做的2个青少年匿名社交产品 tbh 和 Gas，先后被 Meta 和Discord 收购，tbh 在七八年前就卖了1亿美元，但确实2款产品因为方向比较敏感，被收购后也都以关闭收场。

但结局不论如何，这些经历让 Nikita Bier 对 toC 社交产品构建及增长积累了不少经验，甚至在2024年以 AI 健康产品 Death Clock 顾问的角色，将社交产品的增长经验复用到了增长难度非常高的健康赛道。

在 Nikita 看来，健康类产品是非常难做增长的，因为这类产品的使用场景偏向于个人私下使用、而且偏向年长一些的用户（这里应该是和他之前一直做的产品面向青少年受众对比），这两点特征导致健康类产品很难形成口碑传播，也就是说，每个用户都需要真金白银买来。

而根据我们对于健康类产品的观察，另一个难做的点在于，用户使用这类产品的前提是需要建立很强的信任感。例如我们之前去关注冥想类产品的时候发现，在美国这样的成熟市场，健康类产品的推广，已经上升到品牌向，例如 Calm 请的是詹姆斯来做营销活动，比拼的是高大上。当然，这些高成本对应的是获取用户信任后实现高流水，美国 iOS 健康分榜畅销第18名左右的产品全球月流水都在百万美元级别，这在非游戏 App 里绝对是吸金品类。

而 Nikita 这回则通过一些简单的骚操作，给用户闷头使用的健康类产品赋予了社交互动的体验、引发用户口碑传播，并且借此进入了主流媒体视野实现品牌传播。

具体操作上，首先 Nikita 先把 App 名字改了，之前叫做 Most Days，Nikita 大手一挥改成了 Death Clock。在功能上，对应 App 名字，加入了一个基于调研问卷预测死亡日期的功能。

调研问卷之后，产品给到的

死亡日期预测 | 图片来源:Nikita Bier X

我们去测试了下产品，预测死亡日期，主要是通过年龄、性别、饮食和运动习惯、社会关系、身体检查、和几个常规的身体指标，例如胆固醇、血压等等来进行寿命预测，为了有足够的噱头，预测的死亡日期精准到日，但给用户用来分享的卡片虽然整体色调暗淡、但画风诙谐幽默，对冲了压抑感，在社媒上形成了一波与朋友比拼谁活得更久的“竞赛”。

用 Nikita 自己的话来说，这是一波将 personal data 变成 shared story 的典型操作。

从增长层面，我们结合广大大的投放数据（渠道、展示估值）、以及点点的下载数据，Death Clock 的整体路径大概是先启动 ASA 投放，然后在社媒上(先 TikTok、后 Instagram)推热死亡日期预测的视频，同时继续投放 ASA 拿到下载，两波操作下来拿到一定成绩和一定社媒热度之后，在2024年11月30日被 Bloomberg 最先报道，然后各家媒体跟上。1月份 Nikita 又用个人 IP 再造一波声量。一套组合拳下来，App 从上线至今一共拿下60w 的下载。

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