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增长黑客实战
《增长黑客实战》围绕硅谷前沿的增长黑客职业，讲解增长理念的树立、增长团队的组建、流程制度的创立、技术营销的运用等团队运营成功实战经验。作者以自身创业经验为蓝本，结合真实案
……
[ 展开全部 ]
例，并融入一些伟大创业者的智慧，创建了一套思考、验证和追求卓越增长的理论体系。那些想要验证自己的创意、解决实际增长问题和拥有成功事业的人，可以将《增长黑客实战》当成一套清晰的实践指南、一幅组建增长团队的指导蓝图，或者一套值得反复玩味的方法论。 《增长黑客实战》适合希望成功创业的CEO、公司经理、开发人员、产品经理和市场运营人员，以及任何有创意并且想创业的人。
[ 收起 ]
作者：范冰 张溪梦
出版社：电子工业出版社
定价：59.00
ISBN：712131410X
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书摘 (21 )
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第1 章
卡夫卡
2017-11-09 15:53:13 摘录
Twitter的增长负责人 Josh elman透露,如果一个新用户关注了至少30人,他才更倾向于转化成活跃用户,而不是随便看看就开。
Facebook的 Hamath palihapitiya说,他们定义的惊喜时刻是让新用户在注册的前10天里添加至少7个好友。为此 Facebook开发了“你可能感兴趣的人( People you may know)功能来引导用户互加好友。
Zynga的 Abell hyatt意识到,如果他们游戏的玩家在注册后的第二天重新登录,则这批人变为活跃用户和付费用户的可能性更高,所以将“第一天的次日留存率”(Day1 Retention)视作核心指标之一
Dropbox的增长负责人 Chenli wang观测获知,惊喜时刻在于让用户上传至少一个文件到自己的网盘空间。
通过对常见产品魔法数字的归纳总结,我们不难得出以下三种衡量标准
用户关系网络密度:在X天内添加/关注了Y名好友
产生内容:添加(上传/发布/撰写)了X单位的内容。
访问频度:在X天之内发生重复访问行为。
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卡夫卡
2017-11-09 15:37:30 摘录
任凭你把产品吹嘘得多么天花乱坠,大部分用户还是倾向于眼见为实,而不是轻易被广告词蛊惑。
Hub spot曾经进行过一项用户调研,探究用户为什么离开,结果昭示出血淋淋的现实:
30%的人因“没有感受到产品价值”而离开
30%的人因“不知道怎么操作”而离开
10%的人因“使用中有失败体验”而离开
剩下不到30%的人出于兼容性差、投奔竞品等理由离开
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卡夫卡
2017-11-08 17:35:47 摘录
纵观 Airbnb邀请系统重新设计的整个流程,我们不难得到启示：
·邀请系统的前提是产品已经具备了病毒传播的基础:产品本身有卖点适于口碑传播,做好了规模化的准备,有一定用户基数。
·通过搭建数据追踪系统,实时监控各项指标的变动,对每一项产品策略的改加以衡量。
·围绕增长模型发散出尽可能多的创意点,不放过任何可能提升转化率的机会，哪怕是一行不起眼的文案。
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卡夫卡
2017-11-08 17:23:13 摘录
经过AB测试,团队惊讶地发现,展现利他的说辞比利己的文案更能打动用户,于是他们果断将原本的“邀请好友,你能赚25美元”替换成了“邀请好友,赠予他们25美元旅行经费"。
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卡夫卡
2017-11-07 11:06:38 摘录
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卡夫卡
2017-11-07 10:58:42 摘录
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卡夫卡
2017-11-07 10:26:32 摘录
相比硅谷从认知到方法论上的领先,过去数年间,国内的互联网产品增长仍遇诸多挑战。关于增长,人们普遍存在一些误解,譬如:
1.把购买流量当作增长本身;
2.产品功能并非实际服务于用户;
3.重视非技术运营,粗放地消耗人工和资源进行非可复制性的经营活动;
4.产品迭代过分强调唯快不破,快到数据收集等环节忽略缺失;
5.底层基础设施不完备,信息流动分享机制闭塞。
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卡夫卡
2017-11-07 10:19:11 摘录
尽管“创业维艰”,但我也不认为团队苦哈哈的就昭示着通往成功的正确路径。
相反地,许多创业者卧薪尝胆、熬夜加班,与其在努力,倒不如说是在克服自己的愚蠢——因为自我的局限，短板尚未克服,而困囿于个人的能力天花板下——根本轮不到拼什么“风口”,“趋势”。
那条艰苦卓绝的量荒之路,很可能还未行至谋求增长的高速路段,就在P/MF( Product/ Market fit达成产品与市场相契合的状态)的半途泥沼上戛然而止了。聪明的创业者和企业家应当尽早学会分辨出:何谓砒霜,何为蜜糖。
另一方面,互联网的价值很大程度上被人们广泛误解,短期内被高估,长期内被低估。媒体、通信、出版、游戏、音乐这些现实世界里很容易被比特化的行业首先被改变甚至颠覆,以至于互联网人那不知何来的优越感，催生了一种居高临下的“互联网沙文主义”:既然互联网能够搞定这么多先进行业,那搞定剩下这帮落后行业是迟早的事。
有人简单地将互联网视为万能钥匙,能够捅破一切妨碍增长的障壁;有人将其看作洪水猛兽,唯恐避之不及却总不期而遇:也有人把它作为忽悠谋生的手段,大肆鼓吹“互联网思维”,制造人人自危的恐慌继而从中牟利,收取智商税。
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第1 章
检验商业计划
1.1 创业是持续而反复的构造 1
1.1.1 你的创意根本无足轻重 1
1.1.2 伪需求产品是如何诞生的 2
1.1.3 快速验证你的商业计划 4
1.1.4 爆款产品的实现路径 10
1.1.5 学会从用户兜里掏钱 12
1.1.6 转型，创业的常态 13
1.2 什么样的增长才是好的增长 15
1.2.1 黑暗模式下的零和游戏 15
1.2.2 背离商业本质的创业苦旅 16
1.2.3 再见，烧钱补贴的美好时代 18
1.2.4 建立你的付费增长框架 19
1.2.5 付费购买增长的三种姿势 22
1.2.6 增长的三个阶段：选择最恰当时机和目标 23
1.2.7 增进认知，优化价值传递 27
第2 章
组建增长团队
2.1 增长团队：硅谷独角兽公司的增长引擎 30
2.1.1 Facebook 增长团队是如何运作的 31
2.1.2 从增长黑客到增长团队 33
2.1.3 增长团队的成员角色 34
2.1.4 增长团队的日常工作 35
2.1.5 硅谷增长团队的组织架构 39
2.1.6 优秀增长团队的四大特征 41
2.1.7 增长团队的价值 45
2.2 增长团队国内落地实践指南 47
2.2.1 创意领衔到数据为王 47
2.2.2 如何招聘筛选增长团队成员 51
2.2.3 增长团队的日常管理事项 53
2.2.4 如何召开增长团队周会 53
2.2.5 如何用OKR 指标体系衡量增长团队绩效 54
2.2.6 SaaS 产品的增长团队如何支持销售部门 57
2.2.7 全新团队模式下的成功案例 57
2.2.8 给企业内与增长团队相关角色的一些建议 60
2.3 海外创业型公司如何本地化 60
2.3.1 海外创业公司本土化的失败教训 61
2.3.2 如何选择加入一家具有海外基因的创业型公司 63
第3 章
提升协作效率
3.1 流量漏斗与模型思维 65
3.1.1 海盗指标：AARRR 流量漏斗模型 66
3.1.2 如何套用流量漏斗模型，提高转化率 70
3.1.3 流量漏斗模型的拓展与延伸 72
3.2 从增长模型中挖掘机会 73
3.2.1 创建属于你的增长模型 73
3.2.2 确定你的北极星指标 76
3.2.3 自下而上提升核心指标 77
3.3 如何建立团队内部协作流程 80
3.3.1 第一步：头脑风暴，提出假设 80
3.3.2 第二步：确定优先级 86
3.3.3 第三步：不断测试 89
3.3.4 第四步：动手研发 95
3.3.5 第五步：持续优化 98
第4 章
秉持数据为王
4.1 基于数据制定理性决策 105
4.1.1 炙手可热的数据分析职位 106
4.1.2 搭建团队内部数据分析基础设施 110
4.1.3 确立数据的权威性 113
4.1.4 是否一切皆可被数据化衡量 115
4.1.5 数据不能解决什么 116
4.2 数据分析常见方法及指标 118
4.2.1 数据分析的一般步骤 118
4.2.2 如何判别项目是否健康增长 119
4.2.3 留存率——产品早期“最重要的唯一指标” 120
4.2.4 NPS 净推荐值：衡量产品早期用户忠诚度 123
4.2.5 魔法数字：发现用户的惊喜时刻 125
4.2.6 同期群分析 131
4.2.7 热图分析 132
4.3 实战案例：如何通过大数据分析提升电销利润 135
4.3.1 如何获取并维护客户销售线索 135
4.3.2 如何控制成本实现收益最大化 137
4.3.3 如何抓住转瞬即逝的商机 138
4.3.4 如何利用用户需求提炼系统找出业务增长点 139
第5 章
洞悉用户心理
5.1 用户画像：理解你的目标用户 141
5.1.1 为什么要使用Persona 141
5.1.2 Persona 的七大原则 144
5.1.3 Persona 包括的内容 144
5.1.4 构建Persona 的一般步骤 145
5.1.5 如何发挥Persona 的最大作用 147
5.2 新手引导：加速惊喜时刻的到来 147
5.3 病毒基因：让产品像病毒一样疯传 150
5.4 用科技绑架用户心智 157
第6 章
技术驱动营销
6.1 营销是如何逐渐被技术接管的 160
6.2 爬虫抓取：对网络公开资源的巧取豪夺 162
6.2.1 爬虫抓取的含义和用途 162
6.2.2 爬虫抓取的基础指令和常用工具 165
6.2.3 如何规避抓取别人家数据的潜在风险 168
6.2.4 如何反抓取，保护自己的数据资产 169
6.3 A/B 测试：如何用数据定夺最终决策 170
6.3.1 A/B 测试的含义和典型案例 170
6.3.2 A/B 测试的价值 171
6.3.3 A/B 测试应该持续进行多久？ 175
6.3.4 所见即所得的A/B 测试服务 177
6.4 深度链接：如何合纵连横提升转化率 177
6.4.1 深度链接的基本原理和优势 178
6.4.2 如何在产品中启用深度链接 179
6.4.3 采用深度链接提升转化率的案例 181
6.5 实用工具箱推荐 184
6.5.1 如何高效获取社交网络中有价值的信息 184
6.5.2 如何快速制作可交互产品原型 187
6.5.3 如何利用Slack+Hubot 自动发布内容 189
6.5.4 如何利用Mailchimp 进行电子邮件自动化营销 190
6.5.5 如何快速搭建直播服务 191
6.5.6 如何快速搭建支付及其运营系统 193
6.5.7 如何利用Google Alerts 监控舆情和商机 194
6.5.8 如何利用ownCloud 搭建团队内部私有网盘 195
6.5.9 如何获取更多测试用途手机号 196
6.5.10 如何搭建微信自动回复机器人 197
附录A
增长黑客学习资源推荐 199
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第1 章
检验商业计划
1.1 创业是持续而反复的构造 1
1.1.1 你的创意根本无足轻重 1
1.1.2 伪需求产品是如何诞生的 2
1.1.3 快速验证你的商业计划 4
1.1.4 爆款产品的实现路径 10
1.1.5 学会从用户兜里掏钱 12
1.1.6 转型，创业的常态 13
1.2 什么样的增长才是好的增长 15
1.2.1 黑暗模式下的零和游戏 15
1.2.2 背离商业本质的创业苦旅 16
1.2.3 再见，烧钱补贴的美好时代 18
1.2.4 建立你的付费增长框架 19
1.2.5 付费购买增长的三种姿势 22
1.2.6 增长的三个阶段：选择最恰当时机和目标 23
1.2.7 增进认知，优化价值传递 27
第2 章
组建增长团队
2.1 增长团队：硅谷独角兽公司的增长引擎 30
2.1.1 Facebook 增长团队是如何运作的 31
2.1.2 从增长黑客到增长团队 33
2.1.3 增长团队的成员角色 34
2.1.4 增长团队的日常工作 35
2.1.5 硅谷增长团队的组织架构 39
2.1.6 优秀增长团队的四大特征 41
2.1.7 增长团队的价值 45
2.2 增长团队国内落地实践指南 47
2.2.1 创意领衔到数据为王 47
2.2.2 如何招聘筛选增长团队成员 51
2.2.3 增长团队的日常管理事项 53
2.2.4 如何召开增长团队周会 53
2.2.5 如何用OKR 指标体系衡量增长团队绩效 54
2.2.6 SaaS 产品的增长团队如何支持销售部门 57
2.2.7 全新团队模式下的成功案例 57
2.2.8 给企业内与增长团队相关角色的一些建议 60
2.3 海外创业型公司如何本地化 60
2.3.1 海外创业公司本土化的失败教训 61
2.3.2 如何选择加入一家具有海外基因的创业型公司 63
第3 章
提升协作效率
3.1 流量漏斗与模型思维 65
3.1.1 海盗指标：AARRR 流量漏斗模型 66
3.1.2 如何套用流量漏斗模型，提高转化率 70
3.1.3 流量漏斗模型的拓展与延伸 72
3.2 从增长模型中挖掘机会 73
3.2.1 创建属于你的增长模型 73
3.2.2 确定你的北极星指标 76
3.2.3 自下而上提升核心指标 77
3.3 如何建立团队内部协作流程 80
3.3.1 第一步：头脑风暴，提出假设 80
3.3.2 第二步：确定优先级 86
3.3.3 第三步：不断测试 89
3.3.4 第四步：动手研发 95
3.3.5 第五步：持续优化 98
第4 章
秉持数据为王
4.1 基于数据制定理性决策 105
4.1.1 炙手可热的数据分析职位 106
4.1.2 搭建团队内部数据分析基础设施 110
4.1.3 确立数据的权威性 113
4.1.4 是否一切皆可被数据化衡量 115
4.1.5 数据不能解决什么 116
4.2 数据分析常见方法及指标 118
4.2.1 数据分析的一般步骤 118
4.2.2 如何判别项目是否健康增长 119
4.2.3 留存率——产品早期“最重要的唯一指标” 120
4.2.4 NPS 净推荐值：衡量产品早期用户忠诚度 123
4.2.5 魔法数字：发现用户的惊喜时刻 125
4.2.6 同期群分析 131
4.2.7 热图分析 132
4.3 实战案例：如何通过大数据分析提升电销利润 135
4.3.1 如何获取并维护客户销售线索 135
4.3.2 如何控制成本实现收益最大化 137
4.3.3 如何抓住转瞬即逝的商机 138
4.3.4 如何利用用户需求提炼系统找出业务增长点 139
第5 章
洞悉用户心理
5.1 用户画像：理解你的目标用户 141
5.1.1 为什么要使用Persona 141
5.1.2 Persona 的七大原则 144
5.1.3 Persona 包括的内容 144
5.1.4 构建Persona 的一般步骤 145
5.1.5 如何发挥Persona 的最大作用 147
5.2 新手引导：加速惊喜时刻的到来 147
5.3 病毒基因：让产品像病毒一样疯传 150
5.4 用科技绑架用户心智 157
第6 章
技术驱动营销
6.1 营销是如何逐渐被技术接管的 160
6.2 爬虫抓取：对网络公开资源的巧取豪夺 162
6.2.1 爬虫抓取的含义和用途 162
6.2.2 爬虫抓取的基础指令和常用工具 165
6.2.3 如何规避抓取别人家数据的潜在风险 168
6.2.4 如何反抓取，保护自己的数据资产 169
6.3 A/B 测试：如何用数据定夺最终决策 170
6.3.1 A/B 测试的含义和典型案例 170
6.3.2 A/B 测试的价值 171
6.3.3 A/B 测试应该持续进行多久？ 175
6.3.4 所见即所得的A/B 测试服务 177
6.4 深度链接：如何合纵连横提升转化率 177
6.4.1 深度链接的基本原理和优势 178
6.4.2 如何在产品中启用深度链接 179
6.4.3 采用深度链接提升转化率的案例 181
6.5 实用工具箱推荐 184
6.5.1 如何高效获取社交网络中有价值的信息 184
6.5.2 如何快速制作可交互产品原型 187
6.5.3 如何利用Slack+Hubot 自动发布内容 189
6.5.4 如何利用Mailchimp 进行电子邮件自动化营销 190
6.5.5 如何快速搭建直播服务 191
6.5.6 如何快速搭建支付及其运营系统 193
6.5.7 如何利用Google Alerts 监控舆情和商机 194
6.5.8 如何利用ownCloud 搭建团队内部私有网盘 195
6.5.9 如何获取更多测试用途手机号 196
6.5.10 如何搭建微信自动回复机器人 197
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第1 章
检验商业计划
1.1 创业是持续而反复的构造 1
1.1.1 你的创意根本无足轻重 1
1.1.2 伪需求产品是如何诞生的 2
1.1.3 快速验证你的商业计划 4
1.1.4 爆款产品的实现路径 10
1.1.5 学会从用户兜里掏钱 12
1.1.6 转型，创业的常态 13
1.2 什么样的增长才是好的增长 15
1.2.1 黑暗模式下的零和游戏 15
1.2.2 背离商业本质的创业苦旅 16
1.2.3 再见，烧钱补贴的美好时代 18
1.2.4 建立你的付费增长框架 19
1.2.5 付费购买增长的三种姿势 22
1.2.6 增长的三个阶段：选择最恰当时机和目标 23
1.2.7 增进认知，优化价值传递 27
第2 章
组建增长团队
2.1 增长团队：硅谷独角兽公司的增长引擎 30
2.1.1 Facebook 增长团队是如何运作的 31
2.1.2 从增长黑客到增长团队 33
2.1.3 增长团队的成员角色 34
2.1.4 增长团队的日常工作 35
2.1.5 硅谷增长团队的组织架构 39
2.1.6 优秀增长团队的四大特征 41
2.1.7 增长团队的价值 45
2.2 增长团队国内落地实践指南 47
2.2.1 创意领衔到数据为王 47
2.2.2 如何招聘筛选增长团队成员 51
2.2.3 增长团队的日常管理事项 53
2.2.4 如何召开增长团队周会 53
2.2.5 如何用OKR 指标体系衡量增长团队绩效 54
2.2.6 SaaS 产品的增长团队如何支持销售部门 57
2.2.7 全新团队模式下的成功案例 57
2.2.8 给企业内与增长团队相关角色的一些建议 60
2.3 海外创业型公司如何本地化 60
2.3.1 海外创业公司本土化的失败教训 61
2.3.2 如何选择加入一家具有海外基因的创业型公司 63
第3 章
提升协作效率
3.1 流量漏斗与模型思维 65
3.1.1 海盗指标：AARRR 流量漏斗模型 66
3.1.2 如何套用流量漏斗模型，提高转化率 70
3.1.3 流量漏斗模型的拓展与延伸 72
3.2 从增长模型中挖掘机会 73
3.2.1 创建属于你的增长模型 73
3.2.2 确定你的北极星指标 76
3.2.3 自下而上提升核心指标 77
3.3 如何建立团队内部协作流程 80
3.3.1 第一步：头脑风暴，提出假设 80
3.3.2 第二步：确定优先级 86
3.3.3 第三步：不断测试 89
3.3.4 第四步：动手研发 95
3.3.5 第五步：持续优化 98
第4 章
秉持数据为王
4.1 基于数据制定理性决策 105
4.1.1 炙手可热的数据分析职位 106
4.1.2 搭建团队内部数据分析基础设施 110
4.1.3 确立数据的权威性 113
4.1.4 是否一切皆可被数据化衡量 115
4.1.5 数据不能解决什么 116
4.2 数据分析常见方法及指标 118
4.2.1 数据分析的一般步骤 118
4.2.2 如何判别项目是否健康增长 119
4.2.3 留存率——产品早期“最重要的唯一指标” 120
4.2.4 NPS 净推荐值：衡量产品早期用户忠诚度 123
4.2.5 魔法数字：发现用户的惊喜时刻 125
4.2.6 同期群分析 131
4.2.7 热图分析 132
4.3 实战案例：如何通过大数据分析提升电销利润 135
4.3.1 如何获取并维护客户销售线索 135
4.3.2 如何控制成本实现收益最大化 137
4.3.3 如何抓住转瞬即逝的商机 138
4.3.4 如何利用用户需求提炼系统找出业务增长点 139
第5 章
洞悉用户心理
5.1 用户画像：理解你的目标用户 141
5.1.1 为什么要使用Persona 141
5.1.2 Persona 的七大原则 144
5.1.3 Persona 包括的内容 144
5.1.4 构建Persona 的一般步骤 145
5.1.5 如何发挥Persona 的最大作用 147
5.2 新手引导：加速惊喜时刻的到来 147
5.3 病毒基因：让产品像病毒一样疯传 150
5.4 用科技绑架用户心智 157
第6 章
技术驱动营销
6.1 营销是如何逐渐被技术接管的 160
6.2 爬虫抓取：对网络公开资源的巧取豪夺 162
6.2.1 爬虫抓取的含义和用途 162
6.2.2 爬虫抓取的基础指令和常用工具 165
6.2.3 如何规避抓取别人家数据的潜在风险 168
6.2.4 如何反抓取，保护自己的数据资产 169
6.3 A/B 测试：如何用数据定夺最终决策 170
6.3.1 A/B 测试的含义和典型案例 170
6.3.2 A/B 测试的价值 171
6.3.3 A/B 测试应该持续进行多久？ 175
6.3.4 所见即所得的A/B 测试服务 177
6.4 深度链接：如何合纵连横提升转化率 177
6.4.1 深度链接的基本原理和优势 178
6.4.2 如何在产品中启用深度链接 179
6.4.3 采用深度链接提升转化率的案例 181
6.5 实用工具箱推荐 184
6.5.1 如何高效获取社交网络中有价值的信息 184
6.5.2 如何快速制作可交互产品原型 187
6.5.3 如何利用Slack+Hubot 自动发布内容 189
6.5.4 如何利用Mailchimp 进行电子邮件自动化营销 190
6.5.5 如何快速搭建直播服务 191
6.5.6 如何快速搭建支付及其运营系统 193
6.5.7 如何利用Google Alerts 监控舆情和商机 194
6.5.8 如何利用ownCloud 搭建团队内部私有网盘 195
6.5.9 如何获取更多测试用途手机号 196
6.5.10 如何搭建微信自动回复机器人 197
附录A
增长黑客学习资源推荐 199
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Facebook的 Hamath palihapitiya说,他们定义的惊喜时刻是让新用户在注册的前10天里添加至少7个好友。为此 Facebook开发了“你可能感兴趣的人( People you may know)功能来引导用户互加好友。
Zynga的 Abell hyatt意识到,如果他们游戏的玩家在注册后的第二天重新登录,则这批人变为活跃用户和付费用户的可能性更高,所以将“第一天的次日留存率”(Day1 Retention)视作核心指标之一
Dropbox的增长负责人 Chenli wang观测获知,惊喜时刻在于让用户上传至少一个文件到自己的网盘空间。
通过对常见产品魔法数字的归纳总结,我们不难得出以下三种衡量标准
用户关系网络密度:在X天内添加/关注了Y名好友
产生内容:添加(上传/发布/撰写)了X单位的内容。
访问频度:在X天之内发生重复访问行为。
Hub spot曾经进行过一项用户调研,探究用户为什么离开,结果昭示出血淋淋的现实:
30%的人因“没有感受到产品价值”而离开
30%的人因“不知道怎么操作”而离开
10%的人因“使用中有失败体验”而离开
剩下不到30%的人出于兼容性差、投奔竞品等理由离开
·邀请系统的前提是产品已经具备了病毒传播的基础:产品本身有卖点适于口碑传播,做好了规模化的准备,有一定用户基数。
·通过搭建数据追踪系统,实时监控各项指标的变动,对每一项产品策略的改加以衡量。
·围绕增长模型发散出尽可能多的创意点,不放过任何可能提升转化率的机会，哪怕是一行不起眼的文案。
1.把购买流量当作增长本身;
2.产品功能并非实际服务于用户;
3.重视非技术运营,粗放地消耗人工和资源进行非可复制性的经营活动;
4.产品迭代过分强调唯快不破,快到数据收集等环节忽略缺失;
5.底层基础设施不完备,信息流动分享机制闭塞。
相反地,许多创业者卧薪尝胆、熬夜加班,与其在努力,倒不如说是在克服自己的愚蠢——因为自我的局限，短板尚未克服,而困囿于个人的能力天花板下——根本轮不到拼什么“风口”,“趋势”。
那条艰苦卓绝的量荒之路,很可能还未行至谋求增长的高速路段,就在P/MF( Product/ Market fit达成产品与市场相契合的状态)的半途泥沼上戛然而止了。聪明的创业者和企业家应当尽早学会分辨出:何谓砒霜,何为蜜糖。
另一方面,互联网的价值很大程度上被人们广泛误解,短期内被高估,长期内被低估。媒体、通信、出版、游戏、音乐这些现实世界里很容易被比特化的行业首先被改变甚至颠覆,以至于互联网人那不知何来的优越感，催生了一种居高临下的“互联网沙文主义”:既然互联网能够搞定这么多先进行业,那搞定剩下这帮落后行业是迟早的事。
有人简单地将互联网视为万能钥匙,能够捅破一切妨碍增长的障壁;有人将其看作洪水猛兽,唯恐避之不及却总不期而遇:也有人把它作为忽悠谋生的手段,大肆鼓吹“互联网思维”,制造人人自危的恐慌继而从中牟利,收取智商税。