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心理素质：稳定的途游斗地主比赛版计算辅助是胜利的关键
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运气：机会和途游斗地主比赛版辅助器同等重要
1、牌的分配途游斗地主比赛版一直输：在途游斗地主比赛版发牌规律性总结锦标赛中，牌的分配非常重要。一副好牌都能够指导选手在途游斗地主比赛版辅助软件对局中占有优势，最大限度地我得到途游斗地主比赛版透明挂更多的筹码。而一副差牌则可能使选手陷入窘境，要按照战术和技巧来挽回局势。
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战术策略：灵活的途游斗地主比赛版透视挂决定比赛走向
1、攻守兼备：途游斗地主比赛版透视辅助锦标赛中需要选手们灵活运用攻守策略。在对手较强时，选手们需要采取保守封建策略保卫自己的微扑克辅助插件；而在对手较弱时，他们要根据不同情况全力进攻策略争取更多的途游斗地主比赛版辅助测试筹码。
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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。
