转增长黑客（增长黑客是做什么的）
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增长黑客的意思是什么？
随着时代的发展，网络的黑客越来越多。他们入侵用扫描器到处扫描，用IP炸弹轰炸人，漫无目的地入侵和摧毁。它们不利于计算机技术的发展，却有害于网络安全和网络瘫痪，给人们带来巨大的经济和精神损失。黑客通常是指对计算机科学、编程和设计有很高了解的人。
对于黑客来说，学习如何编程是很必要的。计算机是为编程而设计的。运行程序是计算机的唯一功能。数学也是不可缺少的，运行程序其实就是运算，离散数学，线性代数，微积分等等！成长黑客是指创业团队在数据分析的基础上，利用产品或技术手段获得自发成长的操作手段。随着互联网时代的到来，各行各业逐渐发现了广告资源浪费、转化率低的弊端，我们也找到了新的玩转流量的方式。
有运营和成长部门，他们善于发现数据背后的机会，调整策略，并对创新、激活和保留负责。成长黑客本身是一个产品管理的理论框架，而不是一个实践框架。除了一个完美的成长团队，它还需要产品作为内容，工具作为执行手段。成长黑客这个词在高科技领域已经很流行。花你所有的钱去获得尽可能多的用户和收入。重复上述步骤a、B和C，直到你的公司被另一家公司收购或首次公开募股。
它更适合那些有一定商业成功的产品团队。对于初创企业或冷启动产品，成长黑客不是最佳选择。创始人和员工将建立一个真正的公司，而不是稀释他们的持股比例，这对投资者是有利的，他们也不会受到无法提供长期破坏性业务和短期业绩的投资者的持续压力。许多公司在创造产品和获得早期客户时，需要找到投资者来保留债务，但每一家值得尝试的公司都应该在某个时候赚钱。
百合SEO培训：SEO如何发展和转型
SEO可以横向发展，从事其他的流量渠道，SEM和ASO应该是跟SEO最接近的，都是在搜索引擎打交道，而且都需要对关键词有研究，这是最容易转的。
增长黑客和 KOL，是最近比较火的方式，都是为了获取流量或下载，薪资也不低，特别是增长黑客。
当然，段位比较高的选手，可以 直接覆盖整个流量线，负责所有的流量渠道 ，比如流量总监 / 流量负责人，马上从黄金跃升至王者段位。
比如 58 就有专门负责流量的 VP，阿里也有流量负责人，级别是 P8, P9（当然难度还是非常大的，需要机遇和能力）。
纵向发展 - 业务线
SEO的意义是吸引用户到达网站，而这些用户怎么留存，怎么在网站上转化，整个流程怎么设计，前后端页面怎么开发，这些都是SEO业务线的上下游。
SEO转型可以转向上下游业务，比如 运营、产品、开发 （要有对应的能力）。
段位高的选手也有选择，那就是运营总监、电商线上业务负责人、线上项目总监 ，可以负责整个线上转化链路。个人认为负责整个业务线是最能体现个人价值，以及SEO价值 ，因为可以把流量转变为营业额。
其他方向
当然，周围的很多SEOer也有方向，比如下面几种：
个人站长 ，比如淘宝客
做外贸 ，比如在亚马逊卖婚纱
做老板 ，比如开了乙方公司，开了自媒体平台公司
做SEO工具
做黑产的 ，比如做快拍，蜘蛛池
什么是增长黑客？
增长黑客的概念起源于硅谷企业家Sean Ellis，是介于技术和市场之间的一个新角色。它主要依靠技术和数据的力量来实现营销目标，而不是通过砸钱来获得用户的传统手段。这一概念引入中国后，“用户增长”成为其知名度的核心。在早期的成长圈中，企业使用的成长手段包括但不限于渠道投放、任务体系、线下活动、优化路径等，行业内曾有一个不成文的规定，不管怎样，只要能带动成长，就去做。
增长的概念在初创企业中很常见。它的手段与营销团队的手段相似，常常混淆。以“成长型产品经理”为例。产品经理主要负责产品开发，以提出用户需求和解决问题为导向；营销团队负责新用户数量和用户参与度；而成长型产品经理处于产品与市场之间，目标是用户成长，通过对用户行为的分析，促进一定指标数据的成长。一般来说，成长团队的运营资金远远少于营销团队。因此，我们应该用更直截了当的语言来理解增长团队在做什么——使用低成本甚至零成本的“技术”手段来实现有效增长的目标。更具体地说，在成长目标的前提下，成长成员观察用户行为，分析行为，划分优先级，然后设计并启动实验进行测试。
目前，国内用户增长可分为“产品导向型”和“新媒体导向型”两类公司。以产品为导向的公司，比如今天的头条新闻，有一个成长团队的目标，就是让用户更频繁、更长久地使用他们的客户。所以成长团队的工作就是通过分析数据寻找机会，通过检验设计“实验假设”，分析结果，看看假设是对是错。假设适用于右翼；如果错误被纠正了，假设就被纠正了，下一个实验将继续。因此，成长团队的大部分工作都与“试错”有关。在这个过程中，掌握SQL技能可以帮助您成长。
媒体导向型企业，由于其“媒体属性”，不仅要随时关注新的增长点，更需要有强烈的内容意识来判断一个话题是否会成为热点。最后，分享运营用户增长的“常规”：aarrr，即获取、激活、保留、实现和推荐。这是最基本的增长方法。简而言之，我们应该关注用户的生命周期，并以数据为导向，直到商业化。
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