完整复盘：我如何跑通2个虚拟产品赛道，稳稳月入2W+？

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很多做虚拟产品的同学会有这样的困扰，我的产品有淡旺季怎么办，收入非常不稳定，很没有安全感了，大家我说的是不是你们的内心戏？

今天这篇文章来自，前两天心想事陈同学来到野生运营的一次快闪分享的精华内容整理，快300人进群，现场效果炸裂，心想事陈同学是我们往期优秀学员心想事成同学，他的策略非常好，布局两个赛道，面试题+课件。

这两个且都是被验证极容易出单的正反馈赛道，你只需要不断的塑品和发笔记就行了。这场分享好多很多训练营的同学，纷纷反馈心想事陈又迭代了！群里还进行了很多高价值的讨论，比如用什么工具爬商品、刚开始更建议做哪个赛道，平时一天发多少笔记？

期待能在6月的虚拟电商训练营见到大家，本次快闪分享，录屏、转录稿和PPT已上传到文末，有需要的同学，一定要逐帧进行学习！

插入一条：时隔两个月，全面迭代的来了，如果你也想在主业外构建自己的生意，欢迎来～这次有非常大的迭代：Codex、Claudecode、Obsidian都会讲透。

这个训练营我们已经办了快1年了，找过千名同学都拿到了结果。6月15日开课，陪跑两个月，如果这次报不上名，下次就8月啦！

我是松月老师和阿哲老师小红书虚拟电商训练营的学员。到现在复训了大概 5-6 期，每次复训主要是因为 AI 更新太快，每一期都会有新的东西，跟不上的话很容易就落后了，尽量减少信息差。

我目前同时在跑两个方向：教师 PPT 课件和校招/社招面试题库，两个赛道加起来有2-300个商品。这次分享就是把我自己做下来的一些经历和感受说一说，不一定适合所有人，只是我自己的经验，供大家参考。

为什么选这两个赛道？

选赛道这件事，我当时主要是看了 2025 年 11 月 Gemini 的一次更新。那次更新之后我感觉 AI 在图像生成和文字整理这两块的能力明显变强了，而这两块恰好是 PPT制作和面试题整理最核心的部分。

我当时的判断是：AI 的价值就是放大产能上限。做一套 PPT 原本要花 8 小时，AI 能压到 1 小时以内，那这个方向就有规模化的可能。做面试题答案原本要大量人工整理，AI 能批量生成结构化的答案，那就能快速上量。这两个方向，在当时 AI 工具覆盖效率是比较高的。

选这两个赛道还有一个原因：付费人群基础比较大

PPT 这边，从幼儿园到初高中，每个学段的老师都有做课件的需求。班会课、家长会、开学第一课、节气课……这些是每年都要做的，老师通常也没那么多时间自己设计，付费意愿还可以。

面试题这边，每年春招（3-4 月）和秋招（9-11 月）都有两个高峰，加上全年的社招。拿到面试通知的候选人，往往会觉得买一套题库和答案很值，心理效应比较容易过。

两个赛道的时间节点高度重叠，这个让我觉得挺好的。

春季开学（3 月）对应春招（3-4 月），秋季开学（9 月）对应秋招（9-11 月）。两个赛道几乎同时迎来旺季，可以相互印证，淡季时也可以小小交替补足，尽量减少空窗期。

还有一点：节点型的虚拟产品有跨年复用的特性。今年做的开学第一课 PPT，只要质量过关，明年开学还能继续卖。面试题也一样，某家公司的题库每年秋招都还用得上。这在一定程度上分摊了制作成本。

阶段性验证——我跑出来的数据

3 月份和 4 月份是我做 PPT 赛道比较明显的两个节点。3 月是开学季，4 月有一些节日和主题课需求，这两个月下来出单情况比之前好了不少，也算是对这个方向的一个基本验证。

具体就简单说下：3 月份总支付金额大概 2 万，笔记端出单占比约 78%；4 月份大概 1.6 万，笔记端出单占比约 77%。两个月合计大概 3.6 万左右。这对我来说是验证了这个方向可行的基本信号，就接着跑了。

面试题这边，春招期间跟着节点做了几家公司的题库，反应还不错，后来陆续把同类的品做起来，商品数量也逐渐累积上去了。

说实话，一开始做的时候很多地方都不完善，3 月份布局的时候经验不足，有一些品做得比较粗糙，后来慢慢迭代，每一期复训也会有新的调整。不算什么很厉害的数据，就是正常在跑的状态。

选品这件事——我的思路

我做选品有一套自己摸索出来的框架，大概分五个维度去过一遍。不一定适合所有人，但至少对我来说，每次上新品之前过一遍这个框架，会清晰很多。

我的选品五维度：

节点（时机）× 人群（谁买）× 场景（什么时候必须买）× 近期信号（最近有没有人在问）× 产出能力（我能不能持续做出来）

维度

我会问自己什么

大概怎么判断

节点

有没有一个清晰的窗口期？

节点越近，需求越急。窗口期已过的品要谨慎

人群

谁会买这个？

付费人群的基数够不够大

场景

他什么时候"必须"付这个钱？

是刚需还是可有可无？是一次性还是会复购？

近期信号

最近有没有人在问、在买、在反馈这个需求？

小红书、社群里有没有真实的需求声音

产出能力

我能持续做出来吗？AI 能放大产能吗？

制作周期、质量稳定性

底层逻辑其实就一个：先看需求，再看自己能不能供上去。不是「我能做什么就卖什么」，而是「市场在需要什么，我有没有能力做出来」。

PPT 赛道——我是怎么做的主要面向的是哪类人群

我 PPT 这边主要做的是幼儿园到初高中老师的需求。这个人群的特点是：时间紧、需要好看、有明确的使用场景。班会课、开学第一课、家长会、节气文化课、心理健康课……这些都是年年都要做的，需求比较稳定。

选品逻辑：两条路

我选 PPT 品的时候基本走两条路：

一是看固定年度节点。学校的日历基本是固定的——开学、期中、期末、家长会、节气、节日，年年如此。我会基于训练营里老师分享的规划表，再补充一些自己找到的信息，形成一张全年的「内容日历」，从 1 月到 12 月每个月都有对应的选题方向。

二是看动态信号。主要有三个来源：

• 看头部同行在发什么。卖了几万份的卖家在什么时候上架什么品，这就是市场在用销量说话。我会重点看「今年在发什么」和「去年同期发了什么」。

• 在教师/家长社群潜水。小红书上有很多老师和家长，在这些群里能比较直接地感知到真实需求。

• 看同行的商品上架时间线。翻一翻同行的历史上架记录，能大概推测出行业的备货节奏，可以提前布局。

这是我后来摸出来的一个思路。以「开学第一课」为例，很多人只做一个通用版，但其实这个关键词可以往下拆：

• 通用版（全年级）

• 分学科版（语文/数学/英语/科学各做一套）

• 分年级版（一到六年级各一套）

• 心理健康课版

• 班规、行为规范

一个节点拆下来，可以撑起好几个独立的 SKU。而且同一个老师在开学季可能同时需要开学第一课 PPT 和节气文化课 PPT，连带购买的情况挺常见的。

每个细分品的单量可能不大，但叠在一起，100 个小需求加起来不一定比一个大爆款差。我自己的体感是：细分越精准，搜索命中率越高，转化也相对好一些。

另外一个我常用的方法：「爆款风格迁移」。找到已经卖得不错的 PPT，把它的视觉风格提炼出来，再迁移到新的主题上。不是抄，而是把风格基因提取出来复用，能节省很多测试成本。

节奏感：要提前，别等到节点再动手

春季秋季需要提前 1-2 个月准备。1 月份就开始备 3 月开学的品。虽然那时候经验不足，有些品做得粗糙，但提前上架在开学季爆发期能第一时间接住流量，这个时间窗口是抢不回来的。

面试题赛道——我是怎么做的核心在于：第一时间知道面试通知

面试题和 PPT 最大的区别是：它对时机的依赖性更高。一旦某家公司发出面试通知，候选人的需求会在 24-48 小时内集中爆发——他们会去小红书搜面试经验、题库、准备攻略。谁先做出来，谁先能接住这波流量。

所以我在面试题这边做选品，不是先考虑「选哪家公司」，而是先建立一套能尽早感知面试通知信号的机制。

我主要用的三个信息渠道

渠道

我怎么用

价值

春秋招汇总表

关注各平台整理的企业招聘名单和时间线

提前知道哪些企业要招聘，做好预备

面试辅导机构账号/群

关注做面试辅导的小机构的小红书号和社群

这些机构反应很快，通知信息往往比候选人早

企业官方招聘号

最直接的官方招聘动态

三个渠道我都用，但说实话，日常刷小红书的收益也不小——候选人拿到面试通知后会在小红书发帖，评论区里的需求非常直接，你能看到大家在问什么，这些就是产品的方向。

有一类帖子我特别关注

就是真实候选人发的面试通知帖。这类帖子的特征很明显：文字多、图少，点赞不多，但评论区很活跃，大家都在问「怎么准备」「会考哪些题」。

看到这类帖子，基本就意味着：这个面试的需求正在爆发，而且还没有被大量卖家覆盖。这时候做产品是比较好的时机。

产品组合维度

面试题的优势是可以从多个维度组合拆品：

• 公司维度：某家公司的面试题库

• 岗位维度：某岗位（运营/产品/销售/技术）的通用面试题

• 环节维度：AI 面试题库、一面题库、二/三面高管面题库

这三个维度交叉，一家公司就能拆出好几个 SKU：「某公司运营岗 AI 面试题」「某公司产品岗一面题」「某公司综合 1-3 面全套」……

我的差异化：做 1-3 面全套

很多同行只做一面题库。我的做法是把 1-3 面打包成一个完整的产品，价格在同行基础上适当上浮。

逻辑很简单：候选人买了一面，若通过后很快就需要二面，与其分开买，不如一次买全套。全套感知上更「安全」，哪怕贵一点也觉得值。这是用产品完整性打出来的一点定价空间。

节点过了之后要收手

面试题有个我自己总结的经验：面试通知发出的 1-2 周内是密集出单的黄金期，过了这个窗口，同款产品的需求会明显下降。节点一过，就要把精力转移到下一个目标，不要继续在同一个品上过度投入。

产品差异化——我的三个方向

这个赛道同质化挺严重的，大家做的产品很像，价格也差不多。我自己做下来，觉得差异化主要可以从三个地方入手。

视觉差异：封面要让人愿意点进来

对 PPT 来说，封面点击率很关键。用户在小红书刷到你的笔记，第一眼没有被吸引，他不会点进去，也就看不到你的产品框架，更不会购买。

我观察下来，点击率比较高的 PPT 封面一般有几个特点：标题有画面感、有情感张力（不是「元旦主题班会」这种平铺直叙）；有具体的视觉主体；整体风格有辨识度。

我的做法是：把卖得比较好的几款 PPT 的视觉风格提炼出来，用 AI 逆向推导提示词，沉淀成自己的「风格资产库」。这套提示词不是用一次就扔，而是积累起来，部分内容可以换设计、换主题直接复用。

框架差异：从「我能做什么」到「用户关心什么」

框架差异的关键是：产品框架的设计出发点，不是「我能做哪些内容」，而是「用户真正需要的是什么」。

我以「期末家长会 PPT」举个例子：

版本

包含内容

用户感受

基础版

班级情况 + 学生表现

能用，但感觉简陋

进阶版

+ 成绩分析 + 纪律/安全教育

更完整，但还是有缺

完整版

+ 班级活动回顾 + 学生问题对策 + 家校配合建议 + 下学期计划

老师拿到基本不用改，直接用

完整版的框架，我在设计的时候同时考虑了老师的视角（展示教学成果、提出计划）和家长的视角（孩子在班里的状态、排名情况）。老师用的时候只需要填自己班的数据，不用重新想框架。这种「拿来就能用」的感觉，是框架差异能给到的最好状态。

附加值差异：给超预期的东西

PPT 这边，我认为现在的行业标配是：

• PPT 课件本体

• 配套教案

• 配套逐字稿（老师可以直接读）

• 相关素材包（图片、背景、字体）

面试题这边，附加值可以往这些方向加：

• 面试官考察点（这道题考的是什么能力）

• 变体问法

• 答题框架/思路（STAR 法则等）

• 行业专业词汇词典

• 反面案例（哪些回答会减分）

• 公司背景介绍 + 岗位职责说明

附加值做不做、做到什么程度，可以测试用户反馈来决定。但前提是完整版要做到位，才有资格去测试。

定价和交付定价我的思路

我不主动打价格战。价格战只会把整个市场拉低，对谁都没好处。我的定价步骤大概是这样：

• 先调查下同行，了解市场价格区间

• 在同行价格的基础上，用视觉差异、框架差异、附加值来支撑一点溢价

• 初期用合理的价格积累销量和评价，等数据稳定了再小幅提价

不是一上来就定很高，也不是跟着最低价走。有差异化的产品，定价可以稍高一点，但也不要脱离市场太远。

PPT 的交付策略

商品页设计上，我会把封面图和样章分开设计：封面图负责吸引点击，样章负责展示框架和质量。另外交付边界要写清楚——买到什么、格式是什么、可不可以编辑——这些说清楚了能减少很多售后问题。

面试题的差异化定价

前面说了，我做 1-3 面全套打包的产品。同行一面卖 9.9，我全套可以卖 19.9 或 29.9。候选人面临选择的时候，往往会觉得全套更「安全」，哪怕多花一点也愿意。本质上就是用产品完整性换来一点定价空间。

PPT 制作——我的 AI 工作流

做 PPT 的整体思路是：重复性的生产工作交给 AI，创意性的判断和最终验收留给自己。我自己用下来的流程大概分 6 步。

第一步：确认主题（人工判断）

在小红书上看需求和同行参考，确认这个选题值不值得做。这一步不能完全靠 AI，需要自己判断市场信号。

第二步：确定风格和框架（AI 辅助）

收集同类产品里卖得好的 PPT，用 AI 逆向推导提示词，同时提炼框架结构。这些提示词会沉淀到自己的素材库，下次用同类风格直接复用。

第三步：生成 PPT 图片（AI 生图）

我主要用 GPT Image 2。两种方式都用：给提示词会比较稳定可控；不给提示词有时候会出一些意外的好效果，「抽卡」或确定性风格，按需选择。

第四步：可画（Canva）AI 图层分离

把生成的图片导入可画，用 AI 图层分离功能把文字和背景分开，方便后期编辑。

注意：可画国际版的 AI 图层分离对中文字体的提取支持比较差，导出后 PPT 里的中文可能变成韩语、日语或繁体。我的做法是中文内容切到国内版可画处理。导出之后一定要检查每一页的字体，这个坑我踩过，客诉不太好处理。

第五步：编辑和精修（人工 + 可画）

检查每页的文字是否乱码、图案是否完整、排版是否合理。图层分离有时候不完整，单独补一下就行。

第六步：生成配套稿件（Skill）

PPT 做完导出后，做了skill来提高效率， Claude Code /codex均可以，一键生成逐字稿、教案、等配套材料。然后人工验收，检查字数和质量。

工具成本

可画国内版/国际版会员在咸鱼上买月套餐，大概 9.9 元，性价比不错。GPT Image 2 用月费套餐。Codex 的额度每 5 小时重置一次，日常使用基本够用。

面试题制作——我的 AI 工作流

面试题的制作流程相对比 PPT 简单一些，主要是信息整理 + AI 生成答案 + 人工检查，大概分 5 步。

第一步：确认公司/岗位/面试环节

这一步要搞清楚：这套题是哪家公司、哪个岗位、哪个面试环节（AI 面/一面/全套）。信息准确是最基本的——题目做错了，后面全部白费。实操里这一步很容易出错，要特别留意。

第二步：收集原始题目

从小红书、职场平台等渠道收集真实面经，整理成题目列表。这一步人工参与比较多，需要自己筛选和判断题目的真实性。

第三步：AI 生成结构化答案

把题目和格式要求发给 AI，让它按照预定结构生成答案。我会测试不同模型的效果：

• GPT：比较稳定，质量还可以

• Gemini：之前表现不错，最近更新后格式遵循度下降，越来越「豆包化」，在观察中

• POE、DeepSeek：备选，国内模型在国外工具不好用时的替代方案

我用多个模型的原因不是「贪多」，是分散风险。如果只依赖一个模型，它一次更新效果变差了，整个工作流就断掉了。多备几个，随时有替代方案。

第四步：整理检查

对 AI 生成的内容做人工复核，确保答案结构完整、格式统一、没有明显问题。

第五步：导出打包交付

整理好之后导出为 PDF 或飞书文档链接，打包成商品交付给用户。

答案结构设计

不只是给答案正文，可以按需加上这些内容：

• 面试官考察点（这道题想测什么能力）

• 变体问法（同一考点可能的不同问法）

• 答题框架/思路

• 行业专业词汇词典

• 不好的案例（哪些说法会扣分）

我对「发笔记」的理解

我自己把发笔记当成测试工具，不是推广工具。每篇笔记对我来说都是一次数据采样：这个需求有没有人看到（曝光）、有没有人关注（小眼睛/互动）、有没有人想买（商品访问/出单）。

这个心态变化之后，发笔记没那么焦虑了，因为就算数据差，也只是这个方向的测试结果，换个角度就行。

一套面试题产品，可以拆的角度：

• 拆解其中一道具体题目

• 面试准备攻略

• 常见坑的避坑建议

• 面试官会问什么的预测

• 完整面试流程全攻略

一套 PPT 产品可以拆的角度：

• 老师怎么用这个 PPT

• 学生视角

• 痛点切入（老师做这类 PPT 最大的麻烦是什么）

• 设计展示

• 不同主题的变体

一个品拆下来，10-20 篇笔记是可以做到的，每篇角度不同、内容不重复。

先发自然流，再挂商品

我的标准节奏是：

1. 先发笔记，不挂商品链接，只评论区挂，用纯内容测自然流量

2. 如果数据还可以（小眼睛偏高、评论区有人问「在哪买」），再挂商品链接

3. 同一方向连续发 2-3 篇都有反馈，就多角度加码

4. 没有反馈，看自己和同行的数据对比，决定下一步

3-4 月份我发了很多风格相似的笔记，收到了平台的同质化警告（7 天限流+观察期）。处理方式就是：把用的封面风格、话术模板全部换掉，用新角度重新开始。

账号是最核心的资产，不要为了短期出单去触碰平台规则的边界。我的日常节奏是每天 3-6 篇，风格多样，选题差异化，这样比较稳。

语料库的积累

我会把发过的、效果好的笔记，连同封面、标题、正文结构一起沉淀下来。不只是同赛道的，跨赛道的好笔记也存——好的选题角度、封面风格、话术结构，换个赛道往往也能用。积累多了之后，这个库也是 AI 个性化生成内容的重要素材来源。

投流那点事

投流这块的点点经历，非专业，目前还在学习中

我对投流的定位

投流对我来说就是「花钱买更快的数据反馈」，不是救命稻草，也不能替代选品和内容质量。

如果产品本身没有自然出单，盲目投流就是烧钱。有了一定的自然出单基础，再投流才是在放大。这个顺序不能反。

我的实践

主要用千帆平台的「简单投」和「标准投」两种。策略：

• 先用小预算（几十到一两百）测多个品，看哪些能跑出模型

• 跑出来的品继续加码，逐步提高 ROI 目标

• 跑不出来的品先停，回头检查产品本身

我了解到的行业参考数据：小红书 PPT 赛道的投流 ROI 大概在 2-4 之间，实际跑的时候供参考。

我通过 Claude 分析投流数据的时候发现，简单投的数据里有一些水分——本来会自然出单的订单，也被算进了投流贡献的销量。所以看简单投的 ROI 数字要留一点保留，不能完全信表面的数字。

一个小技巧

Codex的额度每 5 小时重置一次。开始高频用 AI 工具之前，先查一下当前额度的重置时间，在重置前两小时提前发指令，能保证在工作高峰期额度是满的，不会在关键时刻断粮。

数据复盘

用 AI 做多维分析

我自己复盘的方式是：把数据导出来，交给 Claude 分析，不靠人眼看表格。

具体来说，我会把投流数据、出单数据导出，发给 Claude，让它帮我分析：哪些品一直能出单、哪些品的 ROI 健康、哪些品的数据有水分。

松月老师分享了她的方法：用 Obsidian + Claude Code 做一个一站式的运营系统，把笔记、对标、封面图、商品、数据都放在一个地方，然后让 AI 做多维度交叉分析——笔记质量 × 商品数据 × 同行对比 × 投流效果。这种分析是人眼做不到的，但 AI 可以。

同行横向对比

另一个我认为挺重要的复盘动作：找 3-5 个同行，看他们在同一个商品上各卖了多少单。这能帮你判断：这个品整体市场容量有多大？是「整个市场都不好」，还是「同行能卖但我没做好」？两种情况的处理方式完全不同。

最后还是那句话：先别憋大招，先把流程跑通一遍再说。选一个品，做出来，上架，发笔记，把这个闭环完整走一遍，对这个赛道的感知会比看再多分享都清晰。边做边调整，比等准备好了再开始要实在得多。

嘉宾链接：心想事陈，目前自由职业，曾在K12教育、新能源行业，现在主做Al论文工具、GEO服务商、小红书虚拟电商。

今天这篇文章来自，前两天心想事陈同学来到野生运营的一次快闪分享的精华内容整理，如果你也正在做虚拟产品，强烈建议去看视频，逐帧学习

本月，时隔两个月，全面迭代的来了，如果你也想在主业外构建自己的生意，欢迎来～这次有非常大的迭代：Codex、Claudecode、Obsidian都会讲透。

这个训练营我们已经办了快1年了，找过千名同学都拿到了结果。6月15日开课，陪跑两个月。

如果这次报不上名，下次就是8月见啦！

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