很感谢大家的回答，因为自己想做微商，但是关于微商的小道消息很不可信，我也想让大家推荐一下有没有比较靠谱的微商

那些今天提款买车，明日提款100万，哪个老总亲临现场，什么明星代言的可能是假的，但是还是有好多认真努力的微商的，不骗人。

不是，但不可否认有骗子，也有教你方法你不做的，而且微商也怕被骗…

每个行业都有骗子。不只是微商。很多微商的产品的质量其实是很不错的。

虽然我自己也是微商，但是，还是要说，

这个东西分人分产品。

1.产品好，人品不好。

这种情况最多就是微商多赚你钱。

2.人品极好，产品不行。很有可能那个微商自己都不知道自己产品都是假的，但是，他一定会给你个交代。

3.产品差，人品差。

那你就完了。

4.产品强，人品好。

说明你是个幸运儿。

微商有好的有坏的，骗子是不少，但是真正良心的也有很多。不能全认定他们是骗子。

这……不能一概而论，那种天天炫富的肯定不靠谱，就骗小白呢，专注发产品发反馈的应该不假。我就是日常发好评跟产品，做的是手工无添加小吃辣条，顾客都很信任我，还有那种代理就五六级的不要信，我这就两级，那种你做个代理不知道要被抽成多少

有好有坏，可不能一棒子打死

看产品吧 你是遇到了骗子吗

分人分产品

像那种减肥药的，

还有要交很多会费的

我真的劝你别信！

如果是免费的也要考虑一下，她给你的价格你能不能卖的出去，很多时候免费的才是最贵的。

微商这个词其实是被一堆没脑子的人搞臭了

靠谱的微商，都是有著优质的产品，有著好的引流方法

流量那块处理的好，产品质量和售后维护也处理的好

产品就不说了，你做什么项目，产品，你肯定是熟悉的很

说说流量这块儿

大多数没脑子的微商，都是莽夫一样，到处乱加一些人，不管他们对你的产品有没有需求

然后拚命的去朋友圈刷屏，或者私聊人家

那你要能把这个生意做好，就奇了怪了

想要把这个生意做好，你前期唯一需要思考的事情就是引流

引流说难不难，关键你得一点点的去踩坑，去测试，找到可行的方法

这样，你才能够做出来效果

具体怎么做呢？

比如，你是做化妆品的

知乎上面有很多跟化妆品相关的话题

这些话题，你完全可以拿来覆盖你的广告，你的广告覆盖的越多，文章质量越高，来找你的人就越多，越精准

像上面这些话题，都是做化妆品的人提的，一看就很营销

然后这些话题你就可以有针对性的进去推广

可以上一篇两篇的高质量广告，然后弄一堆的小号去点赞，评论，然后把文章打火，推送起来，像下面这个

也可以找提前写好一堆模板，杂交一堆伪原创文章出来，大量的往这些话题里边去塞

塞的多了，在系统的推荐演算法下，有一部分会被打火

就算没被打火，只要存在于平台上面，就一直会有效果

但是，做这个需要大量的账号，你得囤积几千个账号，还得避开平台的反作弊机制

不然平台会封掉你的账号的

这个怎么避开？

你可以这么处理

给每一个账号分配独立的ip和机器环境，包括浏览器等等一些参数

做到上面这些，你就能避免账号被封，可以大量去发帖子了

上面讲的这个方法是利用文章来引流

还有评论引流，私信引流等方法

简单说说私信引流吧

私信引流怎么做？

还拿化妆品来说

上面这个大v的粉丝就是你的精准粉丝

因为都是卖化妆品的，你玩全可以去截流他的粉丝来进行转化

具体怎么做呢？

采集他的粉丝数据

这些是采集到的粉丝

批量的选中进行私信

内容根据自己需求填写发送

一天几万条刷出去，起码也有几百个人找过来

还有很多引流方法这里不细说了，感兴趣的可以参考下图找我交流

其实微商做不好，大多数原因都是在于你没有搞明白引流怎么去做！

如果你把引流这个东西搞明白，搞清楚，你口袋就慢慢的鼓起来了

def run_steep_gradient_descent(data_x, data_y, len_data, alpha, theta):

""" Run steep gradient descent and updates the Feature vector accordingly_

:param data_x : contains the dataset

:param data_y : contains the output associated with each data-entry

:param len_data : length of the data_

:param alpha : Learning rate of the model

:param theta : Feature vector (weights for our model)

;param return : Updated Features, using

curr_features - alpha_ * gradient(w.r.t. feature)

"""

n = len_data

prod = np.dot(theta, data_x.transpose())

prod -= data_y.transpose()

sum_grad = np.dot(prod, data_x)

theta = theta - (alpha / n) * sum_grad

return theta

def sum_of_square_error(data_x, data_y, len_data, theta):

""" Return sum of square error for error calculation

:param data_x : contains our dataset

:param data_y : contains the output (result vector)

:param len_data : len of the dataset

:param theta : contains the feature vector

:return : sum of square error computed from given features

"""

prod = np.dot(theta, data_x.transpose())

prod -= data_y.transpose()

sum_elem = np.sum(np.square(prod))

error = sum_elem / (2 * len_data)

return error

def run_linear_regression(data_x, data_y):

""" Implement Linear regression over the dataset

:param data_x : contains our dataset

:param data_y : contains the output (result vector)

:return : feature for line of best fit (Feature vector)

"""

iterations = 100000

alpha = 0.0001550

no_features = data_x.shape[1]

len_data = data_x.shape[0] - 1

theta = np.zeros((1, no_features))

for i in range(0, iterations):

theta = run_steep_gradient_descent(data_x, data_y, len_data, alpha, theta)

error = sum_of_square_error(data_x, data_y, len_data, theta)

print("At Iteration %d - Error is %.5f " % (i + 1, error))

return theta

def main():

""" Driver function """

data = collect_dataset()

len_data = data.shape[0]

data_x = np.c_[np.ones(len_data), data[:, :-1]].astype(float)

data_y = data[:, -1].astype(float)

theta = run_linear_regression(data_x, data_y)

len_result = theta.shape[1]

print("Resultant Feature vector : ")

for i in range(0, len_result):

print("%.5f" % (theta[0, i]))

if __name__ == "__main__":

main()

我见过积极向上的微商，每天学习提升自己，但都是需要门槛的，门槛就是买他们的东西成为类似会员一样的，相当于交入门费，真正能赚钱的属于少数人，后面进来的大多被当成韭菜收割了

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