关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集

很多人一提到“做自媒体赚钱”,脑子里立刻浮现几个误区:

要会剪视频 要有很多粉丝 要运气好、赶上风口

但在 小红书,这些恰恰都不是核心。

在我们最近一次《小红书赚钱底层逻辑》课程中,有一个结论反复被验证:

这是一个真正对素人友好的平台。

不是口号,是机制决定的。


一、为什么说小红书,是“普通人逆袭概率最高”的平台?

图片

 

图片

 

用户决定了:钱,就在这里

小红书的核心用户画像非常清晰:

  • 18–35 岁

  • 一二线 & 新一线城市

  • 女性为主

  • 消费力强、决策意愿高

她们来这里不是“刷着玩”,而是带着明确目的

买护肤品前查测评 租房前查避坑 考四六级前找资料 焦虑时找解决方案

需求=搜索=成交机会。


流量机制决定:你不需要先火

和其他平台最大的不同在于:

小红书不看你粉丝多少,只看你这条内容有没有价值。

哪怕是 0 粉账号,只要内容有用、真实、能解决问题,就会被推到:

  • 发现页

  • 搜索结果

  • 目标人群首页

这也是为什么你会看到大量:

  • 几百粉

  • 几千赞

  • 却能稳定变现的账号


内容门槛极低,但价值门槛很高

在小红书:

  • 不拼炫技剪辑

  • 不拼颜值人设

  • 不拼剧情反转

只拼一件事:你能不能讲清楚一件“对别人有用”的事。

装修避坑 考试经验 选品攻略 情绪疏导

哪怕只是几张图 + 清楚的文字,只要戳中痛点,就会被收藏、被转发、被持续搜索。


二、真正能赚钱的小红书,一定先“换认知”

很多人卡在这里。

❌ 错误认知

  • 粉丝少 = 赚不到钱

  • 一定要先涨粉

  • 一定要原创

✅ 正确认知

  • 粉丝 ≠ 变现能力

  • 变现方式,决定你要什么样的流量

  • 爆款是可以“拆”和“复用”的

在课程里我们反复强调一句话:

先想清楚你怎么赚钱,再决定你发什么内容。


三、小红书赚钱的 4 步闭环

这不是理论,是我们已经跑通的路径。

第一步:选对赛道,而不是随便发

不要只说“我做考研”“我做心理”“我做护肤”。

要细到:

  • 哪个城市

  • 哪类人群

  • 哪个具体问题

越具体,越好成交。


第二步:找对标,拆爆款

不要一上来就原创。

正确方式是:

  • 找已经赚钱的账号

  • 拆标题、封面、选题、结构

  • 在 70% 成熟框架上,加 30%你的经历和理解

这是最快进入正循环的方法。


第三步:理解算法,而不是靠感觉

小红书的核心逻辑是:

  • AI 先识别你的内容

  • 给你打标签

  • 再推给“可能需要的人”

收录 → 合规 → 数据反馈 → 流量放大

你要做的不是“讨好平台”,而是让系统清楚你是谁、你解决什么问题。


第四步:不同变现方式,看不同数据

  • 引流私域:有没有人加你、咨询你

  • 接广告:粉丝数、互动率

  • 电商买手:选品能力、转化率

方向不一样,指标完全不一样。


四、为什么现在,是普通人入局的最好时机?

因为三件事同时发生了:

1 平台在持续扶持素人创作者2 用户需求在变细、变急、变强 3 AI 工具极大降低了内容生产成本

以前整理一篇攻略要 3 小时 现在,用 AI + 模板,30 分钟就能完成一篇可用内容

执行力,第一次真正大于资源。


五、这正是我们做「自媒体 AI 自动变现训练营」的原因

我们不是教你“怎么当博主”,而是教你:

  • 如何用普通人视角切入赚钱赛道

  • 如何用 AI 提升内容产出效率

  • 如何把流量,变成真正可复制的收入闭环

这套训练营,更适合你如果你是:

  • 想做副业,但不想瞎试

  • 没团队、没资源、没背景

  • 不想露脸、不想拼运气

  • 想要一条可执行、可复盘、可放大的路径


写在最后

小红书不是风口。 它更像一块流量平权的土壤

会种的人,哪怕工具简单,也能反复收获。 不懂逻辑的人,再努力,也只是在发动态。

而认知,永远是第一生产力。


如果你愿意系统走一遍这条路径,自媒体 AI 自动变现训练营,我们已经帮你把坑踩完、路铺好。

剩下的,只差你一次认真执行。

关于霍格沃兹测试开发学社

霍格沃兹测试开发学社,隶属于 测吧(北京)科技有限公司,是一个面向软件测试爱好者的技术交流社区,聚焦软件测试、软件测试入门、自动化测试、性能测试、接口测试、测试开发、全栈测试,以及人工智能测试(AI 测试)等方向。

学社内容覆盖 Python 自动化测试、Java 自动化测试、Web 自动化SeleniumPlaywright、App 自动化(Appium)、JMeter、LoadRunner、Jenkins 等测试技术与工具,同时关注 AI 在测试设计、用例生成、自动化执行、质量分析与测试平台建设中的应用,以及开源测试相关实践。

在人才培养方面,学社建设并运营高校测试实训平台,组织 “火焰杯” 软件测试相关技术赛事,探索面向高校学员的实践型培养模式,包括先学习、就业后付款等能力导向路径。

此外,学社还提供面向测试工程师的能力提升支持,包括名企大厂 1v1 私教服务,用于结合个人背景的定向指导与工程能力提升。

Logo

有“AI”的1024 = 2048,欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐