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序1 AI时代的商业信用放大器与生存指南
序2 时来天地皆同力，运去英雄不自由
前言
目录
认知篇
 第1章 企业家IP的底层逻辑
  1.1 企业家IP的定义与三要素
  1.2 为什么现在必须打造企业家IP
  1.3 五大误区与应对策略
 第2章 AI打造IP优势、边界与协作原则
  2.1 AI赋能IP打造的四大优势
  2.2 AI的能力边界
  2.3 人机协作原则
 第3章 构建宏观认知框架：AI趋势与生态入口
  3.1 九大AI趋势：从商业到文明的重构
   3.1.1 商业主战场重构：AI主导四大领域“厮杀”
   3.1.2 产品模式重构：从SaaS走向RaaS
   3.1.3 连接方式重构：从工具—产品到情感—服务
   3.1.4 企业形态重构：敏捷型企业崛起
   3.1.5 产品逻辑重构：从流量博弈到价值深耕
   3.1.6 服务对象重构：从服务人类到赋能智能体
   3.1.7 数字身份体系重构：从人类独享到人机深度绑定
   3.1.8 叙事方式重构：从人类独创到人机共创
   3.1.9 全球AI竞争格局重构：中美双极主导与多极协同
  3.2 生态入口的迭代与选择
   3.2.1 4次迭代史
   3.2.2 重新认识商业操作系统
   3.2.3 平台选择4步评估法
   3.2.4 落地4阶段：从定位到变现
实操篇
 第4章 定位三件套：自我、受众与人设
  4.1 定位三要素模型与核心原则
   4.1.1 定位三要素模型的核心逻辑
   4.1.2 定位三要素的匹配法则
   4.1.3 定位的核心原则
  4.2 AI自我盘点
   4.2.1 自我盘点的核心框架
   4.2.2 用AI做自我盘点的3个步骤
  4.3 用AI做受众画像分析
   4.3.1 受众分类
   4.3.2 用AI进行多维分析
   4.3.3 受众画像的核心输出
   4.3.4 受众关键词表的生成与应用
   4.3.5 用AI匹配受众需求与自身价值
   4.3.6 常见问题
  4.4 人设类型与一致性
   4.4.1 常见人设类型
   4.4.2 用AI打造专属人设
   4.4.3 用AI检查人设一致性
 第5章 打造内容生产流水线：从选题到成品
  5.1 内容矩阵
   5.1.1 知识类：行业洞察与干货技巧
   5.1.2 故事类：个人创业与企业成长
   5.1.3 观点类：行业趋势与个人判断
   5.1.4 互动类：问答与社群分享
   5.1.5 品牌类：企业动态与价值传递
   5.1.6 内容配比表：稳定产出的黄金比例
  5.2 AI生成选题池
   5.2.1 用AI生成选题清单
   5.2.2 优化选题
   5.2.3 规划内容日历
   5.2.4 选题筛选的三大规则
   5.2.5 生成100个选题，扩大挑选空间
  5.3 文案与脚本：朋友圈、公众号、短视频与演讲直播
   5.3.1 朋友圈文案：简洁有记忆点
   5.3.2 公众号文章：逻辑清晰、干货满满
   5.3.3 短视频脚本：节奏快、有吸引力
   5.3.4 演讲/直播稿：贴合场景有感染力
  5.4 视觉设计、剪辑与出片流程
   5.4.1 视觉设计基础：海报与封面
   5.4.2 短视频剪辑：AI自动剪辑快速出片
   5.4.3 出片流程：从脚本到成片
   5.4.4 素材命名规范
  5.5 制作数字人分身
   5.5.1 价值分析
   5.5.2 定制流程
   5.5.3 生成口播脚本
   5.5.4 与4类企业家的结合策略
   5.5.5 数字人使用的注意事项
 第6章 平台运营与账号矩阵：分发与增长
  6.1 匹配平台受众与内容形态
   6.1.1 四大类平台特征与适配场景
   6.1.2 用AI选对平台
  6.2 一稿多端分发
   6.2.1 核心逻辑
   6.2.2 拆解流程
   6.2.3 实战示例
  6.3 标题/封面A/B测试与发布时间试验
   6.3.1 标题与封面的A/B测试方法
   6.3.2 发布时间试验
  6.4 账号矩阵体系搭建
   6.4.1 3种账号的角色定位与内容分工
   6.4.2 矩阵运营启动清单
   6.4.3 矩阵联动的三大策略
   6.4.4 跨号导流话术模板
   6.4.5 AI赋能矩阵运营的三大场景
   6.4.6 常见误区与解决方案
 第7章 私域运营：从流量沉淀到价值转化
  7.1 私域价值与载体
   7.1.1 私域的三大核心价值
   7.1.2 四大私域载体分析
  7.2 引流与分层技巧
   7.2.1 用AI生成高转化率的引流方案
   7.2.2 用AI追踪引流效果
   7.2.3 用AI完成用户瞬时分层
  7.3 私域运营自动化
   7.3.1 社群内容自动触达
   7.3.2 咨询自动响应
 第8章 数据复盘：从指标优化到质量保障
  8.1 核心指标体系
   8.1.1 流量指标
   8.1.2 互动指标
   8.1.3 线索指标
   8.1.4 成交指标
  8.2 AI辅助复盘
   8.2.1 用AI整合多平台数据
   8.2.2 用AI定位瓶颈与根因
   8.2.3 用AI提炼成功经验
   8.2.4 结构化复盘报告模板
  8.3 建立内部审稿机制
   8.3.1 四审流程设计
   8.3.2 AI批量预审的方法
   8.3.3 多人协作时的审稿机制
案例篇
 第9章 标杆案例：硅基大司马矩阵解析
  9.1 背景与目标
  9.2 组织重构
  9.3 流程重构
  9.4 传播重构
  9.5 商业重构
 第10章 行业案例：4类企业家的IP打造
  10.1 传统企业
   10.1.1 AI赋能的四大核心环节
   10.1.2 成果与经验总结
  10.2 科技创业企业
   10.2.1 AI赋能专业型IP的核心策略
   10.2.2 平台组合与私域运营策略
   10.2.3 成果与经验总结
  10.3 初创企业
   10.3.1 最小团队配置
   10.3.2 零运营团队的IP打法
   10.3.3 实操提示词示例
   10.3.4 一周的内容包+复盘周报模板
   10.3.5 小团队如何“多平台开花”
   10.3.6 成果与经验总结
  10.4 服务型企业
   10.4.1 服务包结构模板
   10.4.2 转化脚本模板
   10.4.3 可交付证明
   10.4.4 提示词示例
   10.4.5 服务行业IP打造的行动清单
   10.4.6 成果与经验总结
进化篇
 第11章 持续进化：技术迭代与IP长期运营
  11.1 新技术分析：多模态、智能体、本地化
   11.1.1 多模态生成：本质与内容的效率拐点
   11.1.2 AI智能体：从工具使用到能力外包
   11.1.3 本地化部署：数据主权与长期安全
  11.2 组织化与产品化
  11.3 树立长期主义思维
  11.4 IP进化方法论：从流量到价值的十二重法则
后折页
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