最新技巧!WEPOKEr透视辅助神器,wepoker有用,教你攻略(有挂实测)-哔哩哔哩
wepoker
2025-03-08 15:04:10
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一、wepoker开挂有哪些方式
1、脚本开挂:脚本开挂是指在游戏中使用一些脚本程序,以获得游戏中的辅助功能,如自动完成任务、自动增加经验值、自动增加金币等,从而达到游戏加速的目的。

2、硬件开挂:硬件开挂是指使用游戏外的设备,如键盘、鼠标、游戏手柄等,通过技术手段,使游戏中的操作更加便捷,从而达到快速完成任务的目的。

3、程序开挂:程序开挂是指使用一些程序代码,以改变游戏的运行结果,如修改游戏数据、自动完成任务等,从而达到游戏加速的目的。

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2022121日 版本 1.2.6

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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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