Этот курс посвящён привлечению клиентов через AI-матрицу в Xiaohongshu. Он начинается с базовой логики трафика платформы, помогая учащимся выйти за рамки простой погони за просмотрами и сосредоточиться на получении клиентских лидов. Курс начинается с настройки сетевой среды и базового использования AI-программ, построения трёхуровневой инфраструктуры для работы, а затем через базу тем для привлечения клиентов и базу знаний AI создаётся система устойчивого производства контента. Содержание охватывает создание текстово-графических заметок и коротких видео, постепенно выстраивая полную цепочку от производства контента до конверсии клиентов, а с помощью рабочего процесса повышения эффективности с AI увеличивается скорость массового создания. Подходит индивидуальным предпринимателям, желающим привлекать клиентов через Xiaohongshu, блогерам с медленным производством контента и операторам, готовящимся к построению матрицы из нескольких аккаунтов. После обучения вы сможете сформировать мышление, ориентированное на привлечение клиентов, освоить настройку базовой среды и AI-инструментов, создать базу тем и базу знаний, отработать процесс конверсии клиентов через текстово-графические и видеозаметки, а также сформировать стабильную способность привлекать трафик через матрицу.

• 1.Базовая логика привлечения клиентов: понимание трафика платформы, от погони за просмотрами к получению клиентских ресурсов
• 2.Построение инфраструктуры, трёхуровневый фундамент, плавный старт привлечения клиентов
• 3.Базовая настройка AI: конфигурация сетевой среды и базовое использование основных AI-программ

• 4.Создание базы тем для привлечения клиентов, построение системы устойчивого производства контента
• 5.База знаний AI: использование базы знаний для управления системой производства контента
• 6.Основы AI: отработка рабочего процесса повышения эффективности с AI

• 7.Создание графических заметок и отработка полной цепочки привлечения клиентов
• 8.Создание видеозаметок и развитие навыков привлечения клиентов

💡 Подсказка для обучения:Содержание руководства основано на отраслевой практике на момент публикации; при обучении рекомендуется учитывать актуальные правила платформы.