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集里怎么说它

• 《AEO实战指南：如何让产品出现在ChatGPT答案里》(00:29起):本集说 YouTube 策略很容易因为没人管你发什么，特别适合 B2B 那些不够光鲜但高价值的关键词，没什么人做 AI 支付 API 的视频
• 《Block CTO：代码质量与产品成功毫无关系，打造 AI 原生公司靠的是组织重组》(02:39起):本集以它作经典反例:早期被 Google 收购时其代码和架构饱受诟病(甚至把视频当 blob 塞进 MySQL),却凭借解决用户痛点成为极其成功的产品,证明了代码质量与产品成功无关。
• 《扎克伯格 6500 字 AI 宣言：远见还是数据中心公关？》(30:48起):本集说 Spotify 若不想继续输给 YouTube 这个『黑箱』——人们正开始在 YouTube 上看播客——就应站在播客主和开放标准这一边。
• 《MTV 联合创始人 Tom Freston:打破规则的生意经》(17:40起):本集说 YouTube 因用户上传受版权保护内容而被 Viacom 董事会看作「侵犯版权的机器」,Viacom 在 Freston 离开后起诉它、「出了名地对抗未来」,如今它价值将近 6000 亿美元。
• 《Whatnot：直播电商如何让购物重新变有趣》(04:10起):本集提到 Grant 在 YouTube 工作了很长时间，做了视频方面的经历
• 《让品牌被 AI 看见：AEO 实战与研究》(41:17起):Liam 给出的聚焦建议：枪口抵头就押 YouTube——它是原生搜索渠道、由 Google 拥有、会长期存在。
• 《从苹果回到风投：Josh Elman 谈 AI 代理、微短剧与创业者的新机会》(18:05起):本集引用 YouTube 早期名言「我们不打败电视最精彩的一小时,要打败最糟糕的一小时」,以此论证新内容平台不必直接对抗 Netflix,只需比「不知道看什么」更有吸引力、从底部往上长
• 《训练机器人缺数据？答案藏在数十亿网络视频里》(05:20起):本集举例的主要视频来源：约五十亿个视频，第一人称开门视频可能有数百万小时，行车记录仪素材有数亿小时。
• 《Tokens 进、互动出：推荐系统正在像 LLM 一样扩展》(01:07起):嘉宾此前在 Google 参与的核心 ML 团队之一;本集把 YouTube 列为 semantic ID / 生成式检索已规模化的公司,并举其「自定义信息流」为可引导推荐的行业例子。

① 提到它的金句

1 条

在我离开之后,他们最终起诉了 YouTube,出了名地想要对抗未来。
They ultimately, after I left, sued YouTube famously trying to fight the future.
—— Tom Freston · [20:14]

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② 出现在这些集

9 集

• 《AEO实战指南：如何让产品出现在ChatGPT答案里》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《Block CTO：代码质量与产品成功毫无关系，打造 AI 原生公司靠的是组织重组》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《扎克伯格 6500 字 AI 宣言：远见还是数据中心公关？》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《MTV 联合创始人 Tom Freston:打破规则的生意经》 — 作为被讨论公司
• 《Whatnot：直播电商如何让购物重新变有趣》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《让品牌被 AI 看见：AEO 实战与研究》 — 作为概念
• 《从苹果回到风投：Josh Elman 谈 AI 代理、微短剧与创业者的新机会》 — 作为被讨论公司
• 《训练机器人缺数据？答案藏在数十亿网络视频里》 — 作为概念(提及)
• 《Tokens 进、互动出：推荐系统正在像 LLM 一样扩展》 — 作为被讨论公司

③ 关联

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