还有一种定价：「你用了这个产品之后多赚了多少？你从多赚的部分里分我一点。」这是效果定价。

听起来hen完美，对吧？

现在Zuo AI 创业，有一个普遍的焦虑：大模型在快速吃掉一切。

卖结果 = 你告诉我口味偏好，我把菜端到你桌上，不合口味不收钱。

但从客户的视角kan，效果定价是唯一不需要「信任」的合作方式 — 不需要相信你的技术有多强，不需要相信你的功Neng有多少，只需要相信结果。结果好就继续，结果不好就停。没有沉没成本，没有锁定，没有「上了贼船下不来」的恐惧。

行业论坛和峰会的参会名单

几乎所有 toB 的 AI 产品dou在走同一条路：Zuo一个平台，堆功Neng，卖席位。

但问题出在「全」这个字上。当你要覆盖所有行业的时候，每条垂直赛道对你来说就只是「一个功Neng模块」。你的数据模型是通用的，你的筛选规则是通用的，你的推荐算法也是通用的。

只在几个垂直赛道深耕。不追求功Neng菜单的长度，追求交付结果的质量。不给客户一个「什么douNeng干」的平台，而是告诉他：「你这个赛道的潜在线索，我们Yi经帮你摸透了。」

OpenAI 发布一个新功Neng，可Neng一夜之间抹平几十家创业公司的技术壁垒。这件事Yi经发生过hen多次了。

这些资源分散在各个企业手里不在公开网络上，也不在任何训练语料里。

这套逻辑在 SaaS 时代hen合理。但放在 AI 产品身上，出现了裂缝。

功Neng使用率中位数不到 %。绝大多数功Neng躺在菜单深处，从未被点开过。害，你说这不是浪费是什么？

Act根据反馈调整策略，优化模型，然后再进入下一轮。

但这有一个隐含前提 — 你得先有那个「被放大的Neng力」。你得会用，有时间用，用得对。

使用效果方差极大。同一款产品，有人Neng挖出金矿，有人搜出来的全是噪音 — 差距不在产品，在使用者。咱就是说这玩意儿真的是kan人下菜碟啊！

Plan先投入时间深入理解客户的业务特性、目标受众、产品差异化。这一步Zui容易被忽略，但其实Zui关键 — 理解深度决定了后续的交付上限。你懂的，不懂客户，就甭想赚钱。

卖工具 = 给你一套厨具和菜谱，Neng不NengZuo出好菜kan你。

"为什么百度不收录我的网站？" 这个问题啊，说实话，hen多原因dou可Neng导致这种情况，比如你的网站内容不够丰富，或者geng新频率太低，又或者你的网站结构对搜索引擎不够友好...

"那怎么才Neng让百度收录呢？" 你得确保你的网站内容质量高、原创性强，并且定期geng新，同时优化你的网站结构和 meta 标签，让搜索引擎geng容易抓取你的页面...

"哦，原来如此，谢谢！" 不客气，希望Neng帮到你！