靠寫作成功變現,日更就對了!從讀者「按讚」找題材定位,7招實用撇步一次收
靠寫作成功變現,日更就對了!從讀者「按讚」找題材定位,7招實用撇步一次收

我的商業模式,全靠「數位寫作」來變現。
我開 SEO 顧問公司。我的主要任務是創作高品質內容,幫客戶把關鍵字衝第一。

除了寫內容,我還經營社群(寫作)、出書(寫作)、每週發行電子報(寫作)……還和出版單位合作,訪問好幾位靠寫作變現的創作者。

以下,是我總結自己和他們的「寫作變現步驟」:

1. 鎖緊讀者需求,用文字滿足需求

寫作變現,有個鐵一般的條件:你要先找對「需求」,再滿足它。

寫業配文是滿足讀者購物的需求,是滿足廠商要流量、訂單的需求。

寫部落格是滿足讀者得到旅遊資訊、出國享受人生的需求。

而我滿足的是「讓品牌官網得到 SEO 流量」的需求。

想變現,你的寫作就不能隨便,你必須鎖緊需求,再用文字滿足它。

這樣,你快速吸引 100 個目標讀者,其中只要 1 個人買單就夠了。

如果你根本不熟讀者需求、連寫什麼都不曉得,怎麼辦?

沒問題:直接跳到下個步驟─用寫作來定位。

2. 日更。廣撒發文,靠寫作定位需求

你必須持續發文,最好每天「日更」。

簡報專家王永福寫作時,逼自己每天產一篇、連續 50 天不停歇;日本旅遊狂熱人林氏璧,「每天」在多個平台「多更」。

「日更」有用,是因為社群有「為你推薦」演算法。

當你越勤奮更新,就越能幫助演算法「推薦」你的文給讀者,幫你快速定位需求。

寫作題目要廣、發文要深、量要大。

如果讀者無感,內容數據就不會好;讀者有感的內容,你會看到高互動、高觸及,下次就「加碼寫深」。

用我的「SEO」主題來說,我每天都在社群發這些主題:

. 連結建立知識
. GSC 數據判讀
. 技術面 SEO 知識
. 各領域關鍵字排名
. ⋯⋯

然後,我找到了。讀者迴響最踴躍、洽詢最多的是「SEO寫作」。

所以我就知道了,最有商機的做法是深耕「SEO 寫作」。

如果你不熟讀者需求、連寫什麼都不曉得,你的主題只好更廣泛。

比如我寫 SEO,你可能要先從「行銷」這個主題,再往下慢慢找;比如林氏璧早就決定好「日本旅遊」,你可能要先寫「出國旅遊」。

定位主題最快的方法,就是勤奮、廣泛日更,從讀者反應好的分類裡聚焦、加碼。第37 篇會提到地下寫手自創分類、不跳入競爭廝殺的概念。

3. 看書

讀書,幾乎是所有創作者和成功人士的交集。

書,是一個極特別的知識載體。不起眼的一本書蘊藏的知識量,卻是作者多年的知識濃縮。
所以當你不知道寫什麼、找不到獨特的觀點,就去讀書。

4. 規劃內容行事曆

有了寫作主題、寫作方向、確實日更之後,還有個效率暴增的武器─「內容行事曆」。

這東西沒有固定格式。但它可以像行事曆一樣,幫你把每天要寫的東西規劃出來。

有人用 Excel,把表現最好的曝光數從高到低詳實紀錄、覆盤;有人像書的目錄「按表操課」,寫完 30 篇文,就能出版1 本書。

當你用了內容行事曆,就有了布局、數據、分析框架。你能用宏觀視野掌握脈絡,不再是無頭蒼蠅,漫無目的地寫。

但這有個超大先決條件:確實日更。

不然你行事曆再怎麼規劃,都是浪費時間而已。

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圖/ 商周出版

5. 篩選業配:只做符合定位的事

篩掉不適合你的業配。

沒錯,這時候你已經會收到各式各樣的業配了。

初期不一定是錢,可能是這些:

. 收公關品,寫心得
. 出版社贈書,寫讀後感
. 免費看電影、上課,發表評論

不篩選,你就是個盲目寫作的人;篩選清楚,這些東西就等於錢。

你的「定位」不能亂跑。

比如說,ChatGPT 剛出的時候,我寫了很多 AI 文。

但 AI 不是我的專業,也不是我想深耕的領域,如果意志不堅定,我的寫作就「離題」了。

堅持鎖定讀者有共鳴的主題,在重要題目加碼寫深,讓我印象最深的一課,就是「大家都知道我做 SEO」。

演講邀請,主題是 SEO;企業內訓,教的是 SEO;數位課程,開的是 SEO 主題……。

你的真正價值,就是你「持續經營」的那一件事。

當你不斷寫 SEO,大家就會認識你的 SEO 專業;當你不斷「立 flag」說日更,結果又斷更,大家就知道你意志不堅定;當你不斷業配,大家就會知道你像廣告員。

你持續耕耘、讓別人看到就想到的,就是「品牌定位」。

篩掉不適合的業配,能最大化你的品牌價值。

6. 賣數位產品

有了品牌和定位,你就有變現的條件了。你就能提供讀者更高的價值,做你自己喜歡的事,同時獲利。

我經營 SEO 顧問公司,能賣的數位產品和服務有這些:

. 計時諮詢
. 線上課程
. 關鍵字排名顧問

如果你沒經營公司,也能從這些地方寫作獲利:

付費社群

向讀者、鐵粉收費,加入只有 VIP 專屬的群組。例如私密社團、收費才能進的 LINE 群……等。

業配文

廠商付你一筆費用,你向讀者推廣特定產品和服務。

訂閱制

讀者定期付錢,持續收到你經營的付費內容。例如付費制電子報、訂閱制部落格。

接案

幫品牌代筆、寫行銷文案、按件計酬……等。

7. 成功祕訣:執行、執行、執行

寫作變現的祕訣沒別的,就是「確實執行」。
專家們不是因為本身是專家,所以寫文之後瞬間變現。

專家們在開始之前,其實就是素人!是因為他們有經營,所以才從素人練成專家。

別搞錯順序:寫作變現最該做的,是隨便挑一套方法,但確實執行。

就像騎腳踏車,有經驗的人都是先騎,才寫出「各種騎車技巧」,絕不是「先看完一堆騎車的書」,才開始騎車。

技巧,隨便挑一套就夠了;執行,才是唯一捷徑。

延伸閱讀:英文老師寫出破億年收!這位台灣女婿的「觀點文」為何能吸引祖克柏、貝佐斯訂閱?

讓你一下筆就能變現 立體書封.jpg
圖/ 商周出版

本文授權轉載自 《讓你一下筆就能變現》,Jemmy Ko著,商周出版

責任編輯:蘇柔瑋

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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