很感謝大家的回答，因為自己想做微商，但是關於微商的小道消息很不可信，我也想讓大家推薦一下有沒有比較靠譜的微商

那些今天提款買車，明日提款100萬，哪個老總親臨現場，什麼明星代言的可能是假的，但是還是有好多認真努力的微商的，不騙人。

不是，但不可否認有騙子，也有教你方法你不做的，而且微商也怕被騙…

每個行業都有騙子。不只是微商。很多微商的產品的質量其實是很不錯的。

雖然我自己也是微商，但是，還是要說，

這個東西分人分產品。

1.產品好，人品不好。

這種情況最多就是微商多賺你錢。

2.人品極好，產品不行。很有可能那個微商自己都不知道自己產品都是假的，但是，他一定會給你個交代。

3.產品差，人品差。

那你就完了。

4.產品強，人品好。

說明你是個幸運兒。

微商有好的有壞的，騙子是不少，但是真正良心的也有很多。不能全認定他們是騙子。

這……不能一概而論，那種天天炫富的肯定不靠譜，就騙小白呢，專註發產品發反饋的應該不假。我就是日常發好評跟產品，做的是手工無添加小喫辣條，顧客都很信任我，還有那種代理就五六級的不要信，我這就兩級，那種你做個代理不知道要被抽成多少

有好有壞，可不能一棒子打死

看產品吧 你是遇到了騙子嗎

分人分產品

像那種減肥藥的，

還有要交很多會費的

我真的勸你別信！

如果是免費的也要考慮一下，她給你的價格你能不能賣的出去，很多時候免費的纔是最貴的。

微商這個詞其實是被一堆沒腦子的人搞臭了

靠譜的微商，都是有著優質的產品，有著好的引流方法

流量那塊處理的好，產品質量和售後維護也處理的好

產品就不說了，你做什麼項目，產品，你肯定是熟悉的很

說說流量這塊兒

大多數沒腦子的微商，都是莽夫一樣，到處亂加一些人，不管他們對你的產品有沒有需求

然後拚命的去朋友圈刷屏，或者私聊人家

那你要能把這個生意做好，就奇了怪了

想要把這個生意做好，你前期唯一需要思考的事情就是引流

引流說難不難，關鍵你得一點點的去踩坑，去測試，找到可行的方法

這樣，你纔能夠做出來效果

具體怎麼做呢？

比如，你是做化妝品的

知乎上面有很多跟化妝品相關的話題

這些話題，你完全可以拿來覆蓋你的廣告，你的廣告覆蓋的越多，文章質量越高，來找你的人就越多，越精準

像上面這些話題，都是做化妝品的人提的，一看就很營銷

然後這些話題你就可以有針對性的進去推廣

可以上一篇兩篇的高質量廣告，然後弄一堆的小號去點贊，評論，然後把文章打火，推送起來，像下面這個

也可以找提前寫好一堆模板，雜交一堆偽原創文章出來，大量的往這些話題裡邊去塞

塞的多了，在系統的推薦演算法下，有一部分會被打火

就算沒被打火，只要存在於平臺上面，就一直會有效果

但是，做這個需要大量的賬號，你得囤積幾千個賬號，還得避開平臺的反作弊機制

不然平臺會封掉你的賬號的

這個怎麼避開？

你可以這麼處理

給每一個賬號分配獨立的ip和機器環境，包括瀏覽器等等一些參數

做到上面這些，你就能避免賬號被封，可以大量去發帖子了

上面講的這個方法是利用文章來引流

還有評論引流，私信引流等方法

簡單說說私信引流吧

私信引流怎麼做？

還拿化妝品來說

上面這個大v的粉絲就是你的精準粉絲

因為都是賣化妝品的，你玩全可以去截流他的粉絲來進行轉化

具體怎麼做呢？

採集他的粉絲數據

這些是採集到的粉絲

批量的選中進行私信

內容根據自己需求填寫發送

一天幾萬條刷出去，起碼也有幾百個人找過來

還有很多引流方法這裡不細說了，感興趣的可以參考下圖找我交流

其實微商做不好，大多數原因都是在於你沒有搞明白引流怎麼去做！

如果你把引流這個東西搞明白，搞清楚，你口袋就慢慢的鼓起來了

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()

我見過積極向上的微商，每天學習提升自己，但都是需要門檻的，門檻就是買他們的東西成為類似會員一樣的，相當於交入門費，真正能賺錢的屬於少數人，後面進來的大多被當成韭菜收割了

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