名字就是为了被人记住

 百度处理     |      2021-12-05 15:12

  另外一种思路就是主动出击,假如你能把自己塑造成适合他们“主动出击”的人才,Offer肯定是唾手可得。比如微博、Twitter某某大牛的关注者,这类大牛通常不会是微博上面的微博领袖,而是某个领域里卓有成就的人,比如提到产品经理,也许你就会想到张小龙、周鸿祎,但这是尽人皆知的,再往下研究,你也许会知道苏杰、王坚这类产品经理书籍的作者。这些还不够,如果你能找到市面上所有优秀的产品经理,那就堪称完美了。

  比如搜狗输入法的马占凯、禅游记产品经理纯银等,不管是认证还是非认证的、不管是经常写博客的用户还是异常低调的产品经理都在你的关注列表里面。作为一个刚毕业的求职者,如果你能有幸知道你所关注领域里面的所有大牛,再进一步了解不同产品人的思路风格以及所擅长的方向,至少你已经具备一个优秀的行业聚会组织者所具备的基本能力了。这一点起码可以证明你是一个值得招募的人。

  除了Twitter和微博的关系链条分析以外,在豆瓣上分享读书心得,尤其是相对不流行但是在互联网圈子里巨火的书籍,如《精益创业》等,也有助于建立你专业的产品经理或者运营的形象。此外,知乎上面你所想进入的领域所有相关问题、各种垂直博客、多贝上面的学习资料,都可以证明你是一个善于进行深度挖掘同时敏而好学的人。

  2.逆向打造自己的匹配能力

  按照刚刚周源所用到的招人方式,作为一个求职者,假如我们想进知乎,如何利用逆向思维,打造自己相匹配的能力,赢得用户单位的青睐呢?

  (1)打造一个活跃ID混眼熟

  首先,互联网有很多专业的圈子,如站酷、多贝、知乎、北邮人论坛、水木社区,此外还有若干技术社区、产品经理社区、设计师设区,针对你求职的岗位及目标公司的人常会浏览的社区,去营造一个活跃的ID,起码混个眼熟。

  一个辨识度高的ID是混眼熟的前提,如同给产品取名一样。名字就是为了被人记住,极端一点另类一点都无妨,只要在面试时给ID加入一定的文化内涵,整个故事就圆满了。

  活跃的方式可以有很多。假如对某一个领域有足够的见解且语言组织能力极强,可以试着生产课程、文章、高质量的答案以及有趣的微博等优质内容,通过成为网站的核心内容贡献者来成为活跃的ID。

  其次,如果你的精力跟实力都有限,可以以一个参与者的身份让自己的ID活跃起来。比如参与微博的评论跟转发,参与一个问答的点赞或修改,参与一些线下活动。比较重要的一点是,一定要专业!比如把自己设置成一个专业的点赞党,只点赞,如微博点赞,给关注的微博圈里的人每条微博都点赞,而且是第一时间并且持之以恒地点赞。再或者是专业的沙发党,比如在知乎的每一条关于产品的答案里都给予自己的评论,最好是抢到沙发,用时间弥补实力的欠缺来混眼熟。

  此外,参与到产品的官方QQ群或者微信群中进行讨论,每天抛出一些话题或者消息,帮助活跃群内气氛,假以时日,效果就会很明显。

  (2)与有价值的人互动

  解析大佬们的招聘思维中提到过,关注有价值的人,既能学到东西,也能形成必要的链条,以便更好地被挖掘。这里可以分享一个更简单的方式,即关注有价值的人关注的所有用户,比如你可以把开复老师微博中关注的所有用户都关注一下,筛选出非互联网的用户;再把开复老师在知乎上面关注的所有人都关注一下,至少开复认可的人及其分享的内容,你都可以即时跟进并学习他们分享的内容。依此类推,寻找你认为极靠谱的人复制他们的关注链条,基本就可以把整个行业里所有有价值的人都关注一次。

  我有很多HR的朋友在面试求职者之前会研究他们的微博,而且特别看中一个指标,就是共同关注的用户数。特别是招聘运营相关如用户运营、BD等岗位的时候,假如你跟面试官共同关注的人超过100个时,面试官对你的印象分铁定会翻几倍。而关注面试官的同时也关注你的人接近100个时,你和面试官基本就属于同一个圈子了,满意度会继续上涨。我自己在面试时也有类似经历,两个能力相近的候选人,只因其中一个与面试官的微博共同关注的好友超过了80多个人,立刻就受到了面试官的青睐。

  关注了有价值的人之后,一方面要不断吸收他们的观点,这是一个长期的学习过程。另一方面也要跟他们即时互动。你可以在关注的列表中单独筛选出同一细分行业如产品经理,同时转发评论基本在10条以下的微博账号,列成一个组,利用转发与评论长期与他们互动。如果对方的微博评论长期维持在10条以下,你的评论及用户名就会经常出现在他的消息列表里面,同时要以虚心的姿态不断请教问题,长此以往,你必然会获得更多有价值的人关注,从而离Offer又近一步。

  除了微博以外,在其他互联网从业者聚集的社区当中,这个方式是同样适用的。

  (3)读有价值的书

  读有价值的书,不仅在能力方面可以得到提升,也能引起大佬们的注意。比如周源提到过他会去豆瓣里面看有谁读过、有谁想看、有谁正在看一些互联网书籍,但是往往这个数据量是很大的,而交互越重的方式留存下来的数据往往越少。比如,浏览量肯定会是想读的人好几倍,想读的人到读过的人之间也会有很多的用户流失,读过后再静