我做 App 犯过的 10 个错误：最终让收入增长 10 倍
作者回顾独立开发 App 初期的十个错误：花六个月开发却从不营销、在流量不足时反复改定价和付费墙、误以为不断加功能就是高效工作、把转化差全归咎于漏斗、让情绪支配广告投放决策等。他强调获取流量比打磨产品更重要，建议快速构建 MVP（三天到七天）、先做获客再优化漏斗、用数据而非感觉判断广告效果。如今他的 App 估值六位数，月收入达 4 万美元。
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Jev + Agent：打造一个每小时自动更新的素材库
作者介绍了用 TypeSafe 新发布的判断型模型 Jev 与 Agent 协作搭建广告素材自动化筛选库的实践。Jev 不生成文本，只做选择题、打分和是非判断，单次判断 70-500 毫秒，输入价格极低。作者将 RollerAds 的 4,000 多条素材接入 Polaris 追踪系统，让 Jev 每条回答 12 个问题（钩子类型、优惠、CTA、审核风险等），400 条素材 20.6 秒即可读完。每小时自动为新素材补标签，再按规则筛选出置信样本交给 Agent 做二创和测试，大幅节省 Token 成本，实现高效的投放自动化工作流。
如何自动化获客（完整指南）
本文是一份自动化获客完整指南，介绍如何利用 AI agent（如 grok bot、hermes）和 skill 文件，为数字产品、本地实体生意或无产品者自动生成线索。核心方法：找到已付费人群，抓取公开数据，生成买家画像与广告素材，通过 whop ads 投放或渲染物业修复效果触达业主，最终将线索卖给企业。文章分三条 pipeline：数字线索、实体线索、线索变现，并说明 agent 负责寻找、画像、素材、渲染、外联等，仅少数环节需人工决策。
如何用文案让 AI UGC 广告赚钱（完整课程）
文章指出，AI 让 UGC 广告制作成本趋近于零，但说服力（文案）的成本并未下降，这才是广告不转化的核心原因。作者提出学习文案的高效方法：每天阅读并拆解广告文案、通过 TikTok 创意中心、Meta 广告库和竞品评论进行调研挖掘用户痛点和异议。文章介绍了 PASTOR 脚本结构框架（问题、放大、故事、转变、报价、行动）和 NESB 单句检查标准（新鲜、简单、安全、重大），并通过三个花费五位数投放的 ED 处方药广告逐一拆解，展示如何将调研中的用户异议转化为广告文案。AI 负责生成视频，文案才负责赚钱。
How to Turn Your CRM Into an Audience Engine
文章介绍如何将 CRM 数据转化为可用的广告受众引擎。由于广告平台会向已有客户投放广告浪费预算，作者提出在 CRM 与广告平台之间构建运营层的方案：通过 Clay Audiences 建立持久化档案与细分，ColdIQ Unified API 补全身份字段，Clay Ads 将合格人群同步至 LinkedIn、Meta、Google 等平台，并随 CRM 变化自动刷新。文章给出五步落地建议：从客户抑制列表起步、先审计记录再付费富化、明确稳定键/细分/治理三类字段、保持第一方数据资质等。该实施服务收费 3000-10000 美元。
海外社媒与增长渠道全景白皮书（四）：广告投放
本文深入解析海外广告投放策略，涵盖信息流、搜索、视频广告及红人合作类型。详细对比 Meta、TikTok、Google 的渠道分工，强调素材策略与数据归因的重要性。通过多个品牌出海与软件增长案例，揭示了广告作为放大器的本质及常见投放误区。
我的视频站是如何投放 Google 广告的？竞品广告拆解实战
本文详细介绍了如何通过 Google Ads Transparency Center 和 Semrush 工具拆解竞品的广告投放策略。文章指出，在投放广告前应先分析竞品的主推产品、投放地区、素材及落地页，并提供了具体的操作步骤，如如何通过公开线索反推竞品的选词、出价及转化逻辑，从而帮助广告主制定更高效的第一版投放方案。
记录一次 Reddit 广告投放：$40 预算与 0 转化的复盘
本文记录了一次针对 AI 道歉/信件生成工具的 Reddit 广告投放实战。在花费约 $42 并获得精准流量后，最终转化率为 0。文章详细复盘了从开户、选品、素材设计到数据追踪的全过程，得出了“社区人群匹配不代表付费意愿匹配”的关键结论，并指出了情绪型内容与工具型产品之间的转化鸿沟。
