小红书知识库虚拟产品如何找到优质海外信息源？

如果要推荐一个天花板高的虚拟产品赛道，知识库赛道一定是最好的赛道，几乎没有之一。

但是大多数人的卡点是不知道怎么找到优质的信息源，信息源很重要，信息源是护城河，决定你内容的厚度和深度，假如你没有优质的信息源作为支撑，这个知识库也很难做下去。

假如你想做一个知识库类的虚拟产品，该怎么去找信息源呢？如果你是准备做或者正在做知识库的商家，这篇内容一定要好好看。

首先，是稀缺性。

其实你仔细观察，会发现很多小红书卖的比较好的知识库，他们的信息源几乎没有国内的，而是各种国外优质信息的整合。

为什么稀缺性这么重要？因为用户对唾手可得的信息并不珍惜，并且也没有付费的意识，比如公众号有很多优质的文章，你把公众号的文章整合到一起，是没有人看也没有人买的。

而国外的信息本身获取门槛就比较高，因为你需要找到那些宝藏的信息源，并通过一定的形式，比如文字或者视频翻译成中文呈现给用户，你需要付出很多劳动和心血，用户才能看到内容。

这就是卖点，这就是稀缺性。

当我们理解稀缺性后，海外有哪些优质的信息源？以及该如何快速找到你想要的信息源？

知识库的4个宝藏信息源推荐

第一个是YouTube

YouTube是一个非常优质的平台，它也是我第一个推荐的平台，因为YouTube上集合了各个国家的优质内容创作者，并且YouTube还有一个优势，就是对长内容友好；因为视频的时长其实就代表了创作者对某个主题/话题的研究程度，Youtube的内容很多都是一个小时，很多都是3个小时的视频。

而视频播客在美国很繁荣，各个领域的专家都会去表达，你可以看到很多免费、硬核的专业知识；比如我经常会看Huberman的视频，他是斯坦福大学的教授，自身专业知识很强大，同时还会请很多各个神经学、营养学领域的专家，非常硬核。

还有一个重要的理由：YouTube和Notebooklm可以完美的结合，因为他们都是谷歌旗下的产品，你可以直接上传YouTube链接，Notebooklm可以直接解析，你可以想象Notebooklm是你的互联网老师，你有什么针对这个视频不懂的都可以问它。

同时，目前Notebooklm可以一次性读取300个视频，也就是说，你可以通过Notebooklm去做专题内容，我举个例子，比如你想做外企求职指南的知识库，你是不是可以在一个Notebooklm里收集你喜欢的关于外企求职的干货，然后再去整理成一个知识库

另外，我推荐一个插件，这个插件叫做NotebookLM网页导入器，它的优势在于你可以一键把你想看的视频，觉得好的视频导入到NotebookLM中，也可以把一个Youtuber的主页视频全部导进去，比如我喜欢看一个youtuber叫做David Perll，它的内容全部都专注在写作方面，可以轻松的把他所有视频都导入进NotebookLM中，非常方便。

在这里强烈推荐所有人用NotebookLM的报告功能，这个功能优势在于，NotebookLM可以根据你的想法去生成文章，而且字数你可以自己确定。

我当时试验过，它最多可以一次性生成1.3w字的内容，而且并不是口水话，而是有真正的有价值信息。

第二个是Reddit

Reddit的slogan是互联网的心脏，它有点像国内的知乎，它的优点是有很多领域的干货，但是这些干货不是文章的形式出现，而是通过帖子和讨论的形式存在.

小红书也有很多关于Reddit的笔记，点赞和收藏都很多，比如Reddit热议，就是一个主题，而针对于我，经常去Reddit去看AI和提示词，以及各种AI 工具的使用方法以及大家的讨论.

我经常就会去看Reddit各个大神关于提示词的用法，也学到很多，那么该如何把Reddit这些内容转成你的东西？核心是积少成多，聚沙成塔.

你只需要按照一定的主题和逻辑，把散落在Reddit的优质内容整合到一起，打包成知识库或者知识库的形式，单个Reddit的帖子没有人看，但是对于某个主题的reddit帖子深度整合肯定是有人看的。

除此之外，因为Reddit的内容相对稀缺，你可以直接做个翻译官， 把Reddit的内容整合到小红书，给你的账号增加流量。

总的来说，Reddit的资源很值得运用，单篇的内容可以写笔记，深度整合Reddit的内容可以变成虚拟产品，也可以打造成你的钩子产品。

第三个是Z-library

这是一个经常被忽略，但是目前还是很小众宝藏的信息源，Z-library的优势，它是世界图书馆，你可以在里面搜到不仅是国内的书，而且还有海外的书，并且你每天都可以免费下载。

而我刚刚讲过，就是稀缺性，国内的书可能很少有人感兴趣，因为你的竞争对手是微信读书，还是刚刚那个观点。

人们不会珍惜唾手可得的内容，而海外爆火，没有中文版的书，本身就是一个很好的卖点。

举个例子，以前有一本书特别火，就是纳瓦尔宝典，但是在有中文版，我看的是英文版，也有很多人通过分享纳瓦尔宝典的英文版做网盘拉新，也赚了钱。

但是，如果要做知识库，怎么用好Z- library？

还是要结合AI，核心是要让读者快速的得到书籍的精华，因为用户都是没有耐心看完一本书的，假如你精心整理了100本海外必读书籍，会让读者有很大的打开压力，并且你也没有办法去制造卖点，去凸显你知识库的价值，因为在用户看来，你只是整理了书，并没有提供一些额外的洞见。

而AI可以帮你快速整理和沉淀一本书的精华，这里用的工具还是NotebookLM，还有一个知识库的管理软件是ima。

首先介绍下ima。

ima是腾讯旗下的一个知识库软件，它的优势是操作简单，你只需要上传文件或者直接通过笔记的形式做知识库就可以了，大多数人的卡点是知识库的制作上，ima就非常好上手，新手友好。

第二个优点，ima背靠微信

这个优点不起眼，但是非常重要，因为你可以在微信打开ima，可以提高读者的打开率，而飞书是没有办法做到的。

第三个优点，ima深度嵌入了AI功能

这个功能很重要，因为一旦这个知识库有了AI功能，你就可以把这个功能打造成卖点，比如ima知识库有了问答功能，你就可以包装成卖点，24小时无限次提问，你的商业外脑…等等概念，都可以进行包装。

同时，ima还可以生成播客和思维导图，播客就非常适用开车的场景，也可以进行卖点的包装。

第二个工具是NotebookLM

刚刚讲了NotebookLM对Youtube的视频解读，其实它也可以解读书。

因为NotebookLM背后是Gemini大模型，它的优势是有100w token的上下文，而这100w的上下文的容量很大，可以装下很多书，也就是说，你不用担心你上传的书它解读不了，它是完全可以理解整本书的内容。

NotebookLM+ima+Z-library的玩法总结

首先，你要把你需要解读的书上传到NotebookLM，注意你要上传PDF的格式；

第二，当你上传完书之后，下一步就要去解读，还是要选择报告的功能，这个报告功能可以高度萃取这本书的精华内容，核心就是把有价值的信息整理出来。

这也是关键步骤，一定要理解一个底层原理：AI拥有对信息的重新组织权。

你可以理解为NotebookLM可以根据你的提示词对这本书进行精华萃取，比如你可以对NotebookLM说：帮我对这本书进行一个精华整理，我的要求你必须对每章的内容进行整理，要尽可能保留精华，同时要摘取每个章节的金句，字数尽可能的多。

这是我的提示词，当然你也可以有自己的提示词，核心是你可以用NotebookLM对这本书进行梳理。

目前小红书已经有很多类似的知识库，工作流都是这样的，先在Z-library上选书，注意！最好要选择海外的书，因为稀缺感，否则和微信读书没有任何区别。

当你选完书之后，就让NotebookLM解读每本书，然后上传到ima里，当你积累了50或者100或者200本书的时候，你的这个ima知识库就可以打造成你的虚拟产品了。

这个赛道还是有很大的机会，因为读书是一个公认的成长方式，而NotebookLM解决了你没有只想读精华而不想读完一本书的痛点，人都是懒得，都想找捷径，而AI的价值就是萃取知识精华，给用户很强的知识密度冲击和获得感的浸泡，这是AI时代独有的生意模式。

第四个是twitter

这也是一个碎片化的平台，它集合了海外很多优质的博主，各个领域；

而且twitter还有一个优势，就是你可以去看到一些优质博主的公开版本newsletter ，而且在twitter是有一定的数据指标帮你判断这个内容到底火不火。

比如前段时间一人公司大神Dankoe就在twitter发了一篇文章，获得近亿的观看，这就是跨平台爆火的内容，你如果做相关领域的知识库，就可以把这篇内容收入囊中。

所以，twitter对于我来讲更像一个热点优质信息风向标平台，你可以根据平台的相关指标找到优质的博主，另外这些博主也会发表很多有观点、有洞察的推特，也可以作为你的选题来源。

第五个是Newsletter

优质的内容平台一定不要忽略Newsletter，Newsletter是非常优质的内容平台，它有点类似国内的公众号，比较有代表性的两个平台是Medium和Substack，基本上都是文章的形式呈现，不过都是付费版本的。

如果你想要获得非常优质的文章内容或者观点文章，Newsletter也是不错的平台。

如何快速找到优质的信息源

很多同学的卡点也知道这些平台，但是作为一个新手，不知道怎么找到这些平台的优质信息，不知道如何快速构建一个领域的知识地图。

所以，你要学会去搜索，以及找到那些真正表达的专业博主。

就像对于一个领域，新手和专家看到的视角和内容不同，新手永远在入门，而各个行业的新手科普博主，讲的东西太浅，知识库的内容一定要有一定的深度，同时要有一定的体系性。

比如你要做一人公司知识库，你不能所有的内容都是围绕着为什么要做一人公司，一人公司多多好去展开，这样的内容太浅了，你要去构建一个知识地图，要深入一点。

第一，通过AI搜索，投石问路

这是我试验过最好用的方法之一，就是通过AI进行投石问路，因为AI拥有这个世界的语料库，所以它也知道各个垂直领域的知识。

举个例子，比如我想做一个关于如何进入外企的知识库，我不知道怎么搜什么，那么我就可以问AI：我想要深入了解针对不同经验的打工人该如何进入外企，我要从浅到深去了解，能否给我一套搜索关键词，可以帮我构建进入外企的知识体系？我只要英文关键词。

上面就是我常用的提示词，一定要注意一点，就是你一定要让AI给你英文关键词，因为在Youtube上比较优质的语料，就是英文语料。

刚刚我把这个提示词发给了AI大模型，它给了我一些搜索词，我搜索了它提供的关键词，果然给我的信息源是非常非常垂直和小众的，而这些内容也是国内用户所需求的。

第二，从人入手

优质内容的背后是人，所以你找到人就可以，然后建立你专属的信息源，然后定期整理他们的内容也可以，但是怎么找到人呢？

关键是找到最关键的那个人缘最好的中间人。

刚刚讲过，Youtube上有很多优质的播客，而其中有很多高价值的采访播客，你只需要去关注这些采访类播客他们的采访嘉宾就可以了。

比如，如果你关注互联网和AI，你一定要关注Lenny的播客节目，他经常会采访很多AI公司的一线业务专家，你也可以顺藤摸瓜，去关注这些嘉宾的社交媒体，以及假如你对某个博主非常喜欢，你也可以收集他参加过的所有访谈，去做他们的内容合集。

这就是从人入手的逻辑，你需要不断的关注人，最终找到优质的内容。

举个例子，当你想学写作的时候，不知道到底该学什么，你就只需要找到这个行业的中间人，比如David Perll就经常采访各种作家，你就可以看他的账号建立嘉宾图谱。

但是又有人问我，假如我都不知道这个行业的中间人是谁怎么办？

如果你不知道这个行业的中间人是谁，你也可以去问AI，建议直接用谷歌的AI搜索模式

知识库虚拟产品出单的关键：品味

当我们识别到优质的信息源后，下一步就是整理和策展，这也是很多人的分水岭；前几天看Dankoe的视频，他提到了一个观点，AI时代人与人之间的门槛不是技术也不是编程，而是审美、品味和视角；横看成岭侧成峰，同一个事物，视角不同，看到的内容也不同。

所以，你一定要学会讲好故事，学会去找角度。

具体的方法，就是找对标，小红书的头部知识库，他们是如何塑品的，向他们学习。

比如小红书有一个商家，一个月知识库卖了1000多单，她做的知识库其实就是我们刚刚提到的思路，首先是在Z-library上去找到英文书，然后用NotebookLM总结书的内容，最后把总结的内容沉淀到ima里。

这个工作流，几乎每个人都会掌握，也就是没有门槛，那么门槛是什么，其实门槛不是你用AI有多6，而是品味和视角，这也是我最想分享的，品味和视角很重要，而它们取决于你日常的积累。

就像这个商家，她的卖点是500本+全球经典好书，但是它包装了卖点，比如，她写的卖点是【加入这个知识库相当于聘请100位终身私教】

她把这个知识库的价值升维了，你拥有的不是书，不是这个知识库，而是100位终身私教，一个随身携带的“认知私董会”，而价格仅仅是16.8。

而她的详情页也说了一点：领先国内市场，我们带你版本前瞻，纽约时报/亚马逊畅销的现象级爆火的海外书单，国内滞后两三年才有的中文版的我们拆解给你看。

这就是我们刚刚提到的【刻意制造稀缺性】，非常值得学习。

所以，这个同行很值得学习，然后借助AI去优化，建立你自己产品的卖点。

所以，出单的一个关键词就是品味和视角， 你要有自己的品味和视角，并且通过文字去表达出来，让消费者觉得他们买的这个东西很值得，这才是关键。

做好信息源筛选，不要一键收集。

这也是我想跟大家分享的很重要一部分内容

我是反对去一键收集，一键收集等于没收集，因为你需要去筛选，有自己的标准，知道什么是你喜欢的，什么是你厌恶的，而且你也对你筛选的东西心里有数。

那么反观一键收集呢？比如对于爆文这件事，你一键收集了500篇小红书爆文，看似效率很高，其实就是在做无用功，因为你没有经过筛选，你根本不知道这500篇爆文是不是你需要的东西，是否对你有帮助，这并不是一个很好的策略。

所以，AI时代，是有些苦功夫要下的，语料的收集就是其中一个，因为语料就是上下文，而上下文决定了你的输出质量，特别是对于内容创作这件事，你的语料+大模型决定你输出的质量优劣，而当每个人都在使用同样的大模型的时候，最后拉开差距的关键就是语料了。

AI时代，信息和内容都是通货膨胀的，根本不缺内容，最缺的其实就是判断力。

你手动筛选50篇爆文，看似慢，实际上你在做三件事：第一，你在给自己的大脑建索引，下次遇到类似场景能快速调用；第二，你在形成自己的”元认知”，知道什么样的内容对你有效；第三，你在跟语料产生真实的互动，而不是囤积。

反过来说，那些一键收集500篇的人，他们收集的不是语料，是焦虑。他们害怕错过，但最后错过的恰恰是”深度咀嚼”这件事。结果就是语料库越来越大，但输出质量没有本质提升。因为AI只能放大你的判断力，不能替代。你喂给它的是杂草，它再智能也长不出玫瑰。

而语料的价值不在于”有”，而在于”用得上”。

你的大脑有个特点：记忆是依靠”提取强度”而不是”存储数量”来工作的。你手动筛选过的50篇，因为你投入了注意力，产生了情绪反馈（”这个开头绝了”或”这个逻辑好扯”），大脑会给它们打上强标签。下次创作时，相关场景一出现，这些语料就能被自动调用。

但那500篇一键收集的？它们躺在文件夹里，和你大脑没有发生任何化学反应。你需要它们时，还得重新搜索、重新理解、重新判断，相当于把筛选环节延后了，但成本更高，因为你已经失去了”批量对比”的语境。

知识库出单心法：人无我有，人有我优

如果你想快速出单，你可以把这8个字看作出单公理，特别是你做了很多尝试，出单效果也不理想的时候，一定要关注这8个字，这什么意思呢？

简单讲，就是对于同样一个知识库虚拟产品，别人没有的卖点你要有，就是要做深，别人有的卖点，你做的更好，这就是做优。

而要做到这样，你一定要站在消费者的视角去思考问题。

要考虑打开率的问题。

现在大家看到这里，跟着我一起思考，对于知识库类虚拟产品，最大的痛点其实就是打开率，知识库类虚拟产品也被叫做年卡健身房虚拟产品，很多人买的目的就是为了缓解焦虑，并非是真的想看。

所以你想要让提高打开率，在运营上就要下功夫，比如你可以搭建专属的社群，每周/每月定期把知识库的优质内容整理发给大家，让大家培养阅读习惯。

同时，你也要把这些运营动作包装成你的产品卖点，这才是最重要的，这也是我一直说的人无我有，人有我优，因为你必须让别人知道你会提供一个运营动作，你会定期整理周刊月刊，让用户更加高效的吸收知识库内容，而不是买了就不看。

对于同一个类型的知识库，你有这个卖点，你就可以获得更多的流量，因为别人没有，而你有。

当你解决了打开率的问题，就可以增加用户的复购率，因为用户不会为没有看过的东西二次付费。

东西太多/看不过来的问题。

这也是一个卡点，东西太多看不过来怎么办？

因为既然是知识库就存在这个问题，关键在于是你看到的是问题还是机会‘

之前看到一个知识库，做法很简单，只是把Dankoe的内容整合到一起，放到ima里，如果只告诉用户，他的知识库只是把Dankoe的内容整合到一起，这样做的卖点并不突出，用户也可能看不过来。

这个商家做的很巧妙也很值得学习，因为ima是有一个AI知识库问答功能的，所以他把这个AI知识库问答功能包装成了一个可以随时和Dankoe对话的外包大脑。

并且他也明确了，你不用所有都看，只要你有一人公司的问题都可以问他，因为他就是一人公司的代表，而不是传统的读书式学习，而是一种提问式学习，他这个知识库传递了一个学习理念。

内容深度的问题

知识库的底层是内容，所以内容一定一定是最重要的，这里有一个很重要的部分，先给大家分享一个概念，新事物是由旧元素的重组而成，放在知识库的内容层面就是你可以根据【某个主题】去整理散落在各个平台的优质内容，这就是你的竞争力和护城河。

我举个例子，比如你要做一个关于职场沟通/演讲的知识库，我想收集海外优质的内容，为了让你的内容更丰富、更硬核，就可以从Youtube、TwitterRredditZz-library这4个平台入手。

投石问路

很多时候，我们想做某一个领域的知识库，比如刚刚我提到要做关于职场沟通/演讲的知识库，我甚至都不知道怎么搜，这个时候就要用到刚刚讲的【通过AI搜索，投石问路】

你可以直接向AI说明你的意图，比如你直接向AI说：我想做一个关于职场沟通/演讲的知识库，我想在reddit、youtube上找到优质的信息源，你告诉我应该搜什么关键词，我不想要人人都知道的小白知识技巧，而是要深入一点，记得给我英文搜索关键词。

这就是一个活生生的针对某一个具体业务场景，该如何沟通的例子，核心操作就是把海外散落的各个平台的内容整合到一起。

再举一个例子。

比如，很多人都在做纳瓦尔知识库，他们只是把纳瓦尔的Youtube主页视频进行了翻译和整理，那你是不是可以把散落在各个平台，关于纳瓦尔的所有内容，比如纳瓦尔的推特，纳瓦尔写的newsletter，以及纳瓦尔参加过各个嘉宾的访谈都整理到一起，成为你独特的语料呢？

这就是解决内容深度的问题。

这也是知识库的出单心法，人无我有人有我优，思考消费者购买知识库的痛点、卡点、摩擦点，服务产品都要好，这样才会有人下单。