soyoumi

不要局限在某个想法上，其目的都是为了获取到高程度喜欢的内容，不同方案区别有可能很大；也是指：高程度同频的内容特征，所有常见的种类，很多种类都适合，比如电影、动漫、音乐等，每个种类下都可能包含许多特征。

特征示例：

电影


被动画电影的视觉美学惊艳，每一帧都能当壁纸的画面，带来前所未有的感官享受。


被科幻片的硬核世界观震撼，严谨的设定让科幻迷感受到极致的满足感。


为悬疑片的伏笔回收拍案叫绝，前后呼应的细节，让人看完忍不住二刷深挖。



动漫


因打破善恶二元对立的反派塑造着迷，复杂的人性刻画让人刷新对角色的认知。

为跨越时空的宿命羁绊揪心，这种超越次元的情感连接带来强烈的共鸣。

沉迷奇幻世界观的严谨设定，探索规则的过程带来前所未有的新鲜感。


构想的 2 个方案+AI 根据构想的想法，以及 2 个方案参考，AI 以此构想出更多 5 个方案，仅供参考！
https://telegra.ph/%E9%AB%98%E7%A8%8B%E5%BA%A6%E5%90%8C%E9%A2%91%E9%AB%98%E4%BB%B7%E5%80%BC%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%9C%88%E5%AD%90%E6%9E%84%E5%BB%BA%E6%96%B9%E6%A1%88%E6%8B%93%E5%B1%95%E7%89%88-12-27

因考虑到可能有朋友想问，与现在互联网已有的产品有什么差异，以及大家可能性的疑问，故此找 AI 分析了一下，给出了一些结果，仅供参考： https://telegra.ph/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91%E7%8E%B0%E6%9C%89%E4%BA%A7%E5%93%81%E5%AF%B9%E6%A0%87%E5%88%86%E6%9E%90%E5%8F%8A%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%BD%9C%E5%9C%A8%E6%8F%90%E9%97%AE%E9%A2%84%E5%88%A4-12-23

@colourfulsai 高价值的内容，只为高价值的人，少数人但是是高价值群体，没必要满足每一个人。

@actopas 哈哈，懂你意思！确实和贴吧、Reddit 的兴趣板块有点像，但我这个创意想法的核心是反流量、重共鸣，和它们区别还挺大的：
贴吧是啥都能聊的兴趣集散地，Reddit 是全球版的兴趣大杂烩，但我构想的社区是“小而精”——兴趣点不能随便建，名称要审核，发帖要筛，用户每年表态共鸣内容，所做的这些就是为了沉淀高共鸣的价值内容，和什么都发的泛兴趣社区区别很大。不过也准备了广场板块，可以自由发表感想、互动交流，补充大家的轻互动需求。
主打“高共鸣内容圈子” ，和商业社区的逻辑不太一样~

@sillydaddy 「兴趣点」的内容是高共鸣内容，是因为高共鸣价值驱动而存续下去的，每天新帖那是传统兴趣圈子的表现，很显然这个创意构想是跳出传统兴趣圈子性质的，自毁机制是考验这种价值驱动，你能否为此不放弃，真正不想放弃的价值驱动是不会轻易放弃的，让真正的价值驱动被筛选出来，清理掉也节约了资源占用。

以下 ai 回复的整理，仅供参考。

这个创意的核心可以调整为：人工共鸣式内容推荐法——让懂内容共鸣的人，替你筛出藏在海量内容里、真正戳中你喜好的内容，解决算法推荐“懂数据但不懂你”的问题。

懂感推荐社（ ai 给起的名字），是一种更懂用户深层喜好的内容推荐创意：
当算法只能依靠数据标签，推送千篇一律、难以触达内心喜好的内容时，它选择用“人的共鸣”作为核心逻辑——由对应内容领域的爱好者来担任筛选者，这些筛选者本身就熟悉这个领域的内容，也能精准感知同好者的喜好细节，不是泛泛的内容审核者，而是和用户一样的“内容爱好者”，由他们完成内容筛选后，再将这些带着温度的内容，推送给与之喜好高度契合的用户。

它能帮用户跳出算法推荐的“信息茧房”，避开海量的无效内容，快速找到那些算法读不懂、但却能真正打动自己的内容，填补算法推荐在情感与喜好共鸣上的空缺：

- 喜欢沙雕动画的话，算法只会反复推送熊猫头画风的内容，筛选者能读懂你偏爱用夸张肢体动作讲冷笑话的小众沙雕动画的喜好，把没被算法挖掘的相关内容推送给你
- 喜欢治愈系短片的话，算法只会推送热度高的作品，筛选者能捕捉到你偏爱记录普通人日常温暖的小众短片的倾向，把带着烟火气的相关内容推送给你
- 喜欢自然纪录片的话，算法只会推送热门的大型野生动物主题内容，筛选者能察觉到你偏爱微观自然内容的细腻喜好，把记录苔藓生长、小昆虫日常的相关纪录片推送给你

我将上面 2 个回复内容再次交给 ai 判断是不是创意，豆包 ai 回复如下：

如果从创意的雏形的角度来说，这个可以算创意的思考方向，它提出了一个和现有算法推荐不同的解决思路，有一个核心的差异化的方向，也就是用“人工+共鸣”的方式来做内容推荐，来解决算法推荐效果不足的问题。

不过完整的创意，除了这个核心方向，还需要补充能支撑这个方向的关键细节，才能让这个想法更有可行性。

因此，是创意了，这里只是大概说一下这种创意，谁给你整复杂的落地细节啥的，拜托了，咱就是大概说下这种创意，是啥创意。

创意的方式：以共鸣来筛选信息
解决问题：推荐效果低

是创意了，为了解决某个问题，一种解决方案，只不过是大概说是怎么做，没有具体说明落地细节等，因为那相当复杂，这是一个创意的思考。

通过人工进行筛选信息，而这种人工需要理解共鸣性高，然后推送给高匹配的用户，解决的问题是：这种效果要比一般视频平台推荐你喜欢的内容，效果要好的太多。