AI具体可以解决哪些营销和运营的问题?如何解决?

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AI技术的到来不仅打开了人们的想象空间,也为具体岗位上的个体带来了更多可能,那么综合来看,AI究竟可以解决哪些和营销、运营相关的具体问题?AI又是如何实现解决这些具体问题的?一起来看看作者的回答。

标题是我在招募第一期行动营学员时,被问到最多的问题。

面对来势汹汹的 AI 技术,作为私域运营、市场营销、产品运营等偏营销岗的一员,相信你也有这样的疑问。

既怕错过了趋势,又不知道 AI 具体可以提供哪些价值。

在完成了第一期行动营的交付后,我有了一个相对明确的答案:

  • 对于那些标准化的、机械的、重复的“生产类”工作(如形式固定但产品需要调整的营销文案、如时间固定但需要实时变更内容主体的早报、如目的固定但需要变化花样以保持新鲜感的互动话题),AI 的价值在于直接解放人力。
  • 对于那些需要大量创意碰撞,人类大脑算力不足以穷尽所有创意的“脑暴类”工作(如营销活动的创意玩法、如话题解读的可展开角度、如数据分析的交叉分析维度),AI 的价值在于源源不断的补充创意弹药。
  • 对于那些一旦有了切实的理论支持可以得出更优质产出的“策略类”工作(如使用心理账户理论可以写出更打动人的文案、如使用六顶思考帽模型可以做出更全面的决策、如使用二极管标题法可以更高效的量产优质爆文),AI 的价值在于保量又保质。

一、AI如何解决具体的问题

我们今天使用的 AI,不管国产还是海外的大模型,本质上都是 GPT,也就是Generative Pre-Trained Transformer(生成式预训练Transformer模型)。

所有的能力都是基于 AI 学习的知识“生成答案”,用法的区别在于你期望 AI 生成什么,也就是你提了什么要求。

写机械化的文案、提供创意脑洞或者理论支持,本质上都是在生成内容,只不过生成的内容在你工作链条的不同阶段:

第一种是“你知道怎么做,教给 AI 后让它去做”;第二种是“你知道方向但想不出细节,让 AI 帮你穷举”;第三种则是“你知道最终结果的要求,不知道生产的过程,让 AI 补齐理论支撑”。

第一期学员中,有一线的运营执行者,他们掌握工作的具体方法论,于是 AI 成了价值的放大器。

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这类工作一旦完成了 AI 的调教以后,最大的收获就是:节(天)省(天)大(能)量(摸)时(鱼)间。

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另外就是决策或者策略类工作,这种本质上考验的是决策者掌握的决策模型或者思考问题的方式。

第一期有一个很厉害的 BOSS 级学员,在课程只进行到 1 周的时候,就已经开始用 AI 来做应聘者简历筛选评估了。

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从对话的最后一句大家可以看出,这位老板的段位非常高,在实现了 AI 产能的稳定和可控性后,紧接着就是行业的专业性(这些问题在第二周的课程里解决了)。

对于聪明人来说,一旦开启了“ AI 是可以被教学的”的思路,就必定会进入疯狂的学习“投喂”之旅:“投喂”自己,以调用更强大的 AI。

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这里允许我用 200 个字再啰嗦一下“思维模型”:

思维模型是让人类更高效工作和协同的底层价值,“一个会乘法的人”跟“只会加法的人”在算数的效率上完全不在一个段位。“乘法”就是一种模型,在工作中还有写爆款标题的“二极管标题法”、撰写汇报框架的“金字塔理论”、让用户更容易下单的“心理账户理论”,这些都是思维模型。

掌握,或者哪怕只是知道,这些模型,就可以让你在思考问题、解决问题时效率倍增。

所以我在课程里“强行贴脸输出”,让大家“被迫”学了一些一定会用到的“模型”:

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二、所谓AI+,可以加什么

我每天都会拿出半小时刷即刻 App 的“AI钻探站”这个圈子,有时候半小时根本刷不完过去一天这个圈子里更新的消息。

这个圈子应该是今天中文互联网中,AI 的应用实践、新玩法分享、新技术讨论最活跃的地方。

我在这里看到过用了 AI 以后决定不再招视频编导的、看到过离了 AI 不会写代码和搜索信息的、看到过用了 AI 来提高自己思考效率的、看到了写个提示词让 AI 帮忙审合同的……

如果问「AI+」具体可以加什么,那么我的答案是“人有多大胆,AI 有多大产”。

我在第一期行动营里,因为太“拘泥于”用 AI 来提高私域运营的效率,只留了两节课的时间用来讲 AI 在日常工作和个人成长方面的应用,以至于大家都“怨声载道”的不满足。

所以第二期我把原来用来答疑的 7 天课时全部改成了「AI+一切」,增加了用 AI 来拆解仿写短视频直播脚本、撰写公众号小红书等文字类内容、Office 三件套以及会议总结等办公日常、数据分析、个人成长甚至使用 API 进阶做很多事的用法演示。

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阿里在 9 月 12 日换帅后的内部公开信里,讲了接下来阿里的两大战略重心:用户为先、AI 驱动

如果你在阿里生态做生意,会发现过去的两个月里,阿里上线了大量 AI 驱动的支持类工具。仅阿里妈妈营销平台首页,就有 5 个以上基于 AI 的文案生成、视频图文剪辑和创意策划工具,以及还在内测中可以一键生成主图的万象实验室。

第一期学员中有一个阿里某事业线的主管,ta 今年剩下时间的 KPI 是基于通义大模型训练一个适配自己业务的工具,来给下游商家提供支持。

不止阿里系,拥有了自研大模型的腾讯、百度、科大讯飞和字节,也在用 AI 重构原有的子业务线交互模式。

我在腾讯混元大模型官网的案例展示中,看到一个嵌在企微侧边栏的导购助手,经过知识库预训练后的 AI,可以帮助客服更高效的回答客户的问题。

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百姓网的 Chato 智能助理,支持上传自己企业的知识库“训练”专属的机器人,这个机器人可以嵌入到网页、飞书、公众号、微信客服和抖音等等所有对话的场景。

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这意味着,随着 AI 被嵌入的场景越来越多,原来的大部分业务可能会被重构

作为一个营销人员,你如何利用 AI 更高效的产出文案;作为一个客服,你如何利用 AI 更好的应答客户;作为一个管理者,你如何利用 AI 更好的做决策;作为一个分析师,你如何利用 AI 辅助你更好的研究行业……

请注意,我这里用的是“利用 AI”,而不是“使用 AI”。

三、使用 AI,还是利用 AI

今天最好用的 AI 提示词写法叫「结构化」,这个提示词不是一问一答的“挤牙膏式”用法,而是把某项工作全流程执行方法告诉 AI,实现”一次撰写,重复使用“。

以写私域营销话术为例,我把撰写话术的全部要求和方法通过结构化提示词告诉 AI,一旦提示词被确定下来,之后的工作就是提供产品名、原价和私域内购价,AI 直接输出话术。

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所谓「利用 AI」,是写出这段结构化提示词的人;而「使用 AI」则是给 AI 输出产品名、原价和内购价的那一个。

请感到吃惊的小伙伴立马紧张起来,因为这已经是实现的 AI 用法,不是未来、也不需要特殊的技术前提。

上面展示的提示词是第一期行动营学员在最后一节课众筹的结果,我们用两天“课余”时间,迭代了 11 个版本之后得到了这个可以批量、稳定、高效产出 80 分营销文案的提示词。

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四、一起精进

读到这里,实际上你的思路已经被打开了。

但如果你想加入到把 AI 应用到实践,让具体的工作被提效的快车上,可以关注《AI+私域提效行动营》的第二期。

如前所述,新的一期行动营我增加了更多 AI 可落地场景的演示、实践和思考。我的终极目的不只是让大家用上 AI,而是开启“AI 时代的全新思考模型”。

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以上,我们新的时代见。

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