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榮耀標(biāo)識知識付費是割韭菜嗎？
知識付費作為一種新型的學(xué)習(xí)和獲取知識的方式，近年來越來越受到人們的關(guān)注和追捧。本文將分析知識付費的利與弊，從知識獲取成本到內(nèi)容質(zhì)量，知識付費是割韭菜嗎，一起來看看文章是怎么分析的吧。
這兩天，某博主火了。
事情是這樣：
一張圖片在網(wǎng)上傳播，照片有點諷刺，里面兩個人：一個人是OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧特曼（Sam Altman），一位是自稱清華博士的網(wǎng)絡(luò)大V李先生，他們被并稱為“AI界兩大巨頭”。
不過貢獻(xiàn)不同，一個技術(shù)領(lǐng)域為社會貢獻(xiàn)，一個賣知識付費來賺錢。
隨后，大家對李先生AI課提出質(zhì)疑，認(rèn)為用AI熱潮包裝自己，覺得課程沒有宣傳的有價值，虛高；還有的說，利用AI名義進(jìn)行商業(yè)活動，沒有實際性貢獻(xiàn)，在割韭菜。
我對別人賺多少錢并不來電，畢竟沒到我兜里。我更關(guān)心的，一提到賣課，大家似乎都默認(rèn)是一種割韭菜行為。
但賣課本質(zhì)真是這樣嗎？對此，我有不同看法。
01
什么是賣課？通過線上課程、工作坊、講座、研討會形式輸出專業(yè)知識，給別人提供具體、實質(zhì)性內(nèi)容，賺取勞動成本。
知識付費不一樣。
屬于內(nèi)容消費商業(yè)模式，與賣課相比，范圍更廣，不僅包括系統(tǒng)課，還包括碎片化內(nèi)容，主要幫助人們獲取信息、和個人能力提升的愿望。
所以，二者最大區(qū)別是：專業(yè)性與寬泛之間的關(guān)系。
割韭菜呢？
我不會，也不太懂，也知道該名詞什么時候植入的腦中。于是，查了一下：
它是金融領(lǐng)域俚語，比喻，頻繁通過「炒作無實質(zhì)性價值的產(chǎn)品或者資產(chǎn)，以獲取短期利益的行為，將不明真相的散戶比作待割的韭菜。
隨著時間發(fā)展，大家有了更廣泛應(yīng)用，特別在營銷領(lǐng)域，消費者開始認(rèn)為：拿一些別人懂得的營銷概念，包裝一下，提供東西和價值不成正比，就是割韭菜。
嗯，這樣啊。
大白話來說，假設(shè)課程內(nèi)容淺嘗輒止、缺乏實質(zhì)性幫助、定價虛高、夸大其詞，用戶付錢后沒有得到等價的情況，就是割韭菜。
搞清楚三者關(guān)系，就明朗一些；那么，問題來了，在人們心中，為什么知識付費會等于割韭菜？
首先，我要重塑一個立場，知識付費本身并非割韭菜。
本質(zhì)利用有價值的知識幫助別人，產(chǎn)生收益的一種方法，如果付費的東西，能真正幫學(xué)員提供自己的能力、能力，則非常值得投入。
問題在于行業(yè)有兩個亂象：
其一，低質(zhì)量知識付費，并沒有給別人提供能力。
我朋友圈經(jīng)?？吹揭恍C構(gòu)，導(dǎo)師掛著一長串title，一節(jié)課算下來才8.8元、6.6元；你想想看，去KTV喝瓶啤酒都15元起了，他幾年的經(jīng)驗怎么還沒一瓶啤酒貴呢？
幾塊錢的東西中，也不可能提供上千元真干貨，這種價格，很難讓人相信能從中獲得什么實質(zhì)性東西。
其二，一些不懷好意的機構(gòu)、個人變得狡猾了，擔(dān)心課程質(zhì)量與內(nèi)容貨不對版，會被識破，采取高額收費策略，在市場大肆炒作。
振振有詞的說：“老師很貴，原來是聯(lián)合創(chuàng)始人，什么有過創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷”，但給的內(nèi)容卻空洞無物，我把它稱作「空氣課程」。
這些無價值內(nèi)容，輕松可以從學(xué)員身上收取高額利潤，不僅是欺騙，也是對于學(xué)習(xí)者的不負(fù)責(zé)任。
年前去線下聽過一場創(chuàng)業(yè)課，嘉賓中有不少大佬，談創(chuàng)業(yè)、搞產(chǎn)品、做流量，還探討哲學(xué)，我聽完后覺得沒什么大用。
可能我認(rèn)知水平還沒到，但我真想去學(xué)東西。
嘉賓能把心得拿來賣錢是本事，從學(xué)員角度來看，跑那么遠(yuǎn)肯定不是為了看一張嘉賓的老臉，更要聽一些，結(jié)合實際驗證的認(rèn)知加方法，才能推到出自己怎么干。
還有一種情況不太明顯，算割韭次的高級版。以一些投資課程為例，學(xué)員想得到更好的學(xué)習(xí)效果，需要額外掏錢。
比如：
掏錢后買資料包，想跟專家一對一提問，得加入付費社群，這種隱形收費容易讓人感覺自己被坑了，很難從中得到好處。
所以，到底是不是割韭菜，要搞清楚存在哪些騙局，雖然市場有不少騙子，但依然有不少高質(zhì)量課程存在。
02?
換個角度說：一棒子打死知識付費對所有人都沒好處。
為什么？
從使用角度看，一方面阻礙了高速成長。
付費課程提供一種快速獲取專業(yè)知識的途徑、特別在某些細(xì)分領(lǐng)域，優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，反而幫助一個人（公司）能在短期內(nèi)獲得大量信息，同理，否定同等拒絕了一個加速成長的機會。
拿特斯拉來說，埃隆·馬斯克（Elon Reeve Musk）把自己圖紙公開，看似沒有從中收錢，然而，舉措?yún)s加快了新能源整個領(lǐng)域的發(fā)展。
他在多次采訪中提到，希望通過分析特斯拉技術(shù)，推進(jìn)整體電車行業(yè)創(chuàng)新，幫助世界向使用更可持續(xù)的能力推進(jìn)。
還有比較火的Sora。如果open AI未來將Sora技術(shù)開放給國內(nèi)，不管是否收費，理論上都能讓國內(nèi)AI快速前進(jìn)。
不過，想象一下，如果open AI宣傳的天花亂墜，最后開放半吊子、貨不對板的技術(shù)，那豈不是把大家?guī)芷?？這跟知識付費里，提供高質(zhì)量內(nèi)容一樣的道理。
另一方面，透露出多樣選擇的好處。
判斷是否存在割韭菜行為，每個人都有套邏輯所在。這套邏輯哪來？答案是：「比較」。課程章節(jié)、老師顏值高、說話方式都能比。
這些細(xì)節(jié)為大家提供依據(jù)，完全否定那些質(zhì)量不高的課程，多樣性帶來的好處，會被我們忽略掉。
人的認(rèn)知不同，你讓我聽百億企業(yè)怎么操盤的，我能睡著，反之，聽普通人怎么搞錢的，我不但帶著電腦，還會把老師的內(nèi)容錄下來反復(fù)聽幾次。
因此，知識付費多樣化，在一步步提到大家甄別能力。
從知識產(chǎn)出者角度，益處更多。
拿我身邊的朋友來說：你應(yīng)該聽過這句話，人的一生不賣貨，就賣課（服務(wù)），除非你有技術(shù)在身開發(fā)產(chǎn)品，另外一條路則是公務(wù)員，不做展開。
現(xiàn)在AI時代，產(chǎn)品少了，好多從大公司、突然失業(yè)的人，面臨職業(yè)第二曲線焦慮，說做點什么？
直接創(chuàng)立品牌賣貨嗎？不現(xiàn)實。每個人上有老下有小，還背負(fù)房貸，萬一冒個大風(fēng)險，投幾十萬啥都沒撈著怎么辦？
這時，知識付費顯得重要了，能給那些專業(yè)的人，提供過度，再就業(yè)機會。
假設(shè)把自己多年在市場營銷、運營增長等垂直領(lǐng)域打螺絲的經(jīng)驗，全部梳理下，完全可以幫助后起之秀減少一些壓力。
另一方面，知識付費也是顧問服務(wù)的一種。很多公司要外腦，特別在他們不懂的領(lǐng)域，即便懂，找人咨詢、問問看也很常見。
就像：
前段時間一個朋友抱怨，國內(nèi)某些營銷公司搞的項目，我們自家市場部完全也能做到，為啥還要外面找人呢？關(guān)鍵在于“話語權(quán)”。
你想想看，老板花3萬招聘的設(shè)計師，設(shè)計東西可以改來改去；外腦不同，300萬的不講價，還不修改，分量都不 一樣。
因此，公司找到專家得到需要的答案，懂行的人，通過分享知識賺點外快，是雙贏作用，我們自然不能排斥知識付費。
03
可是，AI時代人聰明了，還要花錢買知識嗎？當(dāng)然。
知識大致可分成兩種類型：
一種偏向傳道解惑，或人文社科類，需要「主理人」自帶光環(huán)，有一套特別的心法去吸引一批愿意隨心而從的人。
另一種則是理工科思維，是明確的、經(jīng)過驗證的、毋庸置疑的、那么，買這些知識就相對比較明確。
通常知識付費，大家掏錢的理由有兩個：
其一，為知識本身，這種情況下誰教不那么重要。比如，說學(xué)英語、材料工程、市場營銷，偏底層原理被納入書籍教材的東西，只要有個專業(yè)證書，人人會講，其二，買講知識的人的認(rèn)知、文化、經(jīng)驗，這種偏知識IP付費邏輯。
為什么大家知道老師的體系不全，還會買呢？
因為這個時代，知識往往帶有老師個人獨特色彩，用戶愿意付費認(rèn)同那個人后，再去買他的知識體系。這樣做節(jié)省了找信息的時間，還能給心靈帶來一種直接的快樂。
很多知識付費，是介于咨詢和知識之間。說白了，聽了后有啟發(fā)，不是一個嚴(yán)絲合縫的產(chǎn)品卻有一定幫助，那么，自然付費原因?qū)Ψ劢z屬性偏多，普世教育偏少。
在我看來，導(dǎo)師型IP做知識，主要有三種：
- 有獨特犀利觀點
- 劍走偏鋒的話題
- 給予的能量滋養(yǎng)
比較三種情況，你會發(fā)現(xiàn)有好多類似的IP，賺的盆滿缽滿，外界不感興趣的人，根本看不懂。不過，對于只要有熱點就蹭一下，然后，有流量趕緊弄個課出來老師，我們怎么能判斷真實水平呢？
我有一句話經(jīng)常用在寫作選題上，知識付費領(lǐng)域同樣受用，即：選題不能代表一個人專業(yè)，專業(yè)是看一個人的細(xì)節(jié)。
一個老師課到底專不專業(yè)，光看課程大綱看不出什么，如果過程中，能深入到每一個小細(xì)節(jié)，把原理講清楚，確保不僅能聽懂，還能跟著做到，那確實有一定專業(yè)水平。
舉個例子：
市面講AI課程并不少，有的老師充其量告訴你「怎么提問、思維方式、AI能做什么」，當(dāng)你問它一些技術(shù)問題，類似大模型都有哪些類型、注意力機制，他們就答不上來了。
所以，理論老師、實操專家，前者關(guān)注通識教育，后者關(guān)注技能教育，解決實際問題，可以分的出來，只不過，大部分人不愿意去區(qū)分。
二者并沒有對錯之分，大家研究東西不同。
就像，我妹搞材料工程學(xué)，天天在學(xué)校做實驗，卻很少做學(xué)術(shù)匯總，他們分工很清晰，有人負(fù)責(zé)用已經(jīng)統(tǒng)計好的數(shù)據(jù)來做理論研究。
因此，如果你清楚自己要什么，對付費這件事，看的會更加清晰。
04?
通識知識搜索能得到，我更喜歡技能教育，對于我這種即買，又賣知識付費的人，買課有三個原則：
1. 我不理解的領(lǐng)域
比如，我想學(xué)人工智能，但又不想啃專業(yè)書，我會找一個能把復(fù)雜知識講明白的老師，或買一個很便宜的通識課掃一圈。
2. 我要深入的領(lǐng)域
類似于市場營銷，我雖然做了七年，但各平臺每家都在更新算法，用更科學(xué)的方式講營銷，所以，更垂直、關(guān)于數(shù)據(jù)歸因的一套東西，我會找專業(yè)老師。
3. 我想掌握的技能
技能和上述二者不同，更注重實操。例如寫作、商業(yè)分析；想一想，怎么把語法詞匯搭配得恰到好處，怎么清晰表達(dá)觀點，怎么改掉小毛病，光憑摸索很難搞定。
所以，明白這些，你也能看懂未來知識付費的趨勢。
以前知識付費盈利靠線上賣一些視頻課程，核心把知識變成商品賣錢，現(xiàn)在，情況變了，越來越多課程開始注重品牌（IP）和提供深入服務(wù)體驗。
這意味著：
買課的人不僅要學(xué)點知識，還要得到點不一樣的體驗，所以，那些能鉆得特別深的領(lǐng)域，能提供更牛服務(wù)的人的課，價格也就高。
根本原因是，這種深度服務(wù)，學(xué)習(xí)效果會更好。
話說回來，如果你剛被裁，急著找個副業(yè)，或者你有不少工作經(jīng)驗，還沒機會幫到更多人，這個建議可能正合你意：
制作知識內(nèi)容時，有個簡單法則：按照黃金圈法則(The Golden Circle)把一個問題說明白，然后，加上自己實際操作經(jīng)驗，這樣別人聽完一節(jié)課知道里面為什么、是什么、怎么落地，屬于閉環(huán)。
為什么這么做？
我不排斥觀點很稀缺。但知識產(chǎn)品的核心賣的不是觀點，是如何行動，僅有的觀點不能直接幫助別人理清思路、解決問題。
國內(nèi)，哪個行業(yè)競爭都非常激烈，大家手頭上的課程已經(jīng)夠多了，所以，注重課程質(zhì)量反而會贏得一些口碑，實在不行把質(zhì)量做好，把價格提上去，也是不錯選擇。
再來說說清華一哥李先生，賣課算割韭菜嗎？
從生意角度，買賣是雙方自愿交易行為，買課的人肯定覺得需要，其實利用了信息不對稱，構(gòu)成了一個完整的商業(yè)模式，所以，頂多在營銷宣傳時吹過頭而已。
總結(jié)而言：
內(nèi)卷背后是進(jìn)化。
希望大家不被盲目收割，希望你能清楚每一次付費，到底在買什么？也希望提供內(nèi)容的老師，能認(rèn)真對待每個學(xué)員。
專欄作家
王智遠(yuǎn)，公眾號：王智遠(yuǎn)，暢銷書《復(fù)利思維》作者，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家?；ヂ?lián)網(wǎng)學(xué)者，左手科技互聯(lián)網(wǎng)，右手個體認(rèn)知成長。
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