从品牌营销视角看:AI 产品经理与 AIGC 产品经理的核心差异,小白该怎么选?
在AI浪潮席卷各行各业的当下,“AI产品经理”与“AIGC产品经理”成为炙手可热的新角色。但它们的职责边界、能力要求、成长路径究竟有何不同?本文从品牌营销的视角切入,厘清两者的核心差异,并为初入职场的小白群体提供清晰的选择指南。

作为深耕品牌营销领域三年的 AI 产品经理,我既主导过 “智能营销归因系统” 这类传统 AI 项目,也带队做过 “品牌内容生成助手” 等 AIGC 产品。经常被刚入行的朋友问:“这两个岗位到底有啥不一样?我零基础该先冲哪个?”
其实两者虽同属 AI 赛道,却像 “技术基建工” 和 “创意翻译官”—— 前者搭起 AI 落地的地基,后者用地基上的材料打造用户看得见的创意产物。今天结合我的实战经历,用大白话拆解两者的核心差异,再给小白们一份实实在在的选择指南。
一、先搞懂核心差异:不是 “谁更高级”,而是 “赛道不同”
很多小白以为 AIGC 产品经理是 AI 产品经理的 “进阶版”,但实际两者的工作逻辑从根上就不一样。我整理了最关键的 5 点区别,附上周边营销场景的真实案例,一看就懂:
1. 工作逻辑:“全链路搭建” vs “应用层创新”
AI 产品经理
像在荒地上盖房子,要从打地基到装修全流程跟进。核心是把 “模糊的业务需求” 转化为 “可落地的 AI 解决方案”,贯穿数据采集、模型训练、落地验证、迭代优化的完整链路。
比如我去年做的 “品牌用户分层模型”:从协调数据团队拉取 3 年消费 / 互动数据,到和算法同学定义 “高价值用户” 的特征维度,再到上线后用 2 个月跟踪模型准确率,每个环节都得盯。业界有句玩笑话 “人工智能先人工后智能”,说的就是我们要先靠人工标注数据、验证结果,才能让模型慢慢 “变聪明”。
AIGC 产品经理
像用现成的乐高积木拼新造型,不用自己造积木,核心是把成熟的大模型能力包装成 “能解决具体问题的产品”。工作重点在应用层,比如设计功能场景、控制输出质量、优化用户交互。
比如我参与的 “品牌内容生成工具”:直接调用开源文生文模型,我的核心工作是设计 “营销场景模板”,优化 “指令输入框”,还要解决模型的 “胡说八道” 问题 —— 比如加了 “品牌关键词校验” 功能,避免生成和品牌调性不符的内容。
2. 核心目标:“降本增效” vs “创意赋能”
两者的价值衡量标准完全不同:
AI 产品经理的目标是 “确定性优化”,比如 “把营销归因的人工耗时从 8 小时 / 天降到 1 小时 / 天”“将用户分层的误差率从 15% 降到 5%”。我之前做的智能广告投放模型,核心 KPI 就是 “ROI 提升 10%+ 获客成本降低 8%”,数据不达标就得回炉重造。
AIGC 产品经理的目标是 “创造性提效”,比如 “帮文案团队把初稿生成效率提升 60%”“让没有设计基础的运营能做出合格的海报”。去年双 11 前,我们的内容工具帮团队 3 天生成了 200 条产品文案,虽然需要人工微调,但比纯手写快了 3 倍,这就是核心价值。
3. 协作对象:“全链路对接” vs “聚焦应用端”
AI 产品经理的协作版图要大得多:
得跟数据团队掰扯 “数据完整性”,跟算法团队争论 “模型精度和成本的平衡”,跟业务团队确认 “验收标准”,甚至要跟法务过 “数据合规”。
AIGC 产品经理的协作更聚焦:
主要对接算法团队、内容团队、运营团队。不用深度介入数据采集和模型训练,毕竟大模型的 “地基” 已经由大厂打好了。
4. 能力要求:“技术理解力” vs “场景洞察力”
用表格更直观:

5. 落地难点:“从 0 到 1 的坑” vs “从 1 到 N 的乱”
AI 产品经理最怕 “落地即停滞”:我曾做过一个智能导购模型,花 6 个月搞定数据和训练,结果业务端说 “导购更信任自己的经验,不愿用系统”,最后成了 “抽屉产品”。这也是很多 AI 项目的通病 —— 技术能实现,但改变不了业务习惯, ROI 打不成闭环。
AIGC 产品经理最怕 “同质化 + 不确定性”:现在市面上的 “文案生成工具” 一抓一大把,想做出差异很难;更头疼的是模型 “不听话”,明明要 “高端美妆文案”,却生成 “平价性价比” 风格,得靠大量模板和校验规则来兜底。
二、小白选择指南:别看 “风口”,看 “适配度”
经常有人问 “现在 AIGC 火,是不是该优先选 AIGC?” 其实没有绝对的 “更好”,只有 “更适配”。结合你的背景和需求,按这 3 步选不会错:
1. 先看 “基础条件”:有没有技术 / 行业基础?
若你是零基础小白(非技术 / 无行业经验):优先试试 AIGC 产品经理。
一来入门门槛相对低,不用懂复杂的机器学习原理,只要会用主流 AIGC 工具,能拆解场景需求就行;二来验证成本低,哪怕做个 “小红书文案生成模板” 的 Demo,也能快速体现能力。我团队的实习生就是从帮内容团队设计 “短视频脚本模板” 做起,3 个月就独立负责了工具的迭代。
若你有技术背景(如计算机 / 数学专业) 或有垂直行业经验(如做过营销、金融):可以考虑 AI 产品经理。
技术背景能帮你更好地跟算法团队沟通,行业经验能让你避开 “为 AI 而 AI” 的坑。比如懂营销的人做 AI 归因系统,能直接告诉算法 “渠道优先级要考虑‘品效合一’,不能只看转化量”,这就是核心竞争力。
2. 再看 “兴趣点”:你对 “技术落地” 还是 “创意应用” 更感冒?
喜欢 “啃硬骨头、见长效”:选 AI 产品经理。
这类工作没有立竿见影的成果,可能要盯 3-6 个月才能看到模型准确率提升,但一旦落地,壁垒很高 —— 比如我做的用户分层模型,至今仍是公司营销决策的核心工具,别人想替代得花大功夫。
喜欢 “追新、玩创意、快速出成果”:选 AIGC 产品经理。
大模型技术每月都有新进展,上周刚学会用 RAG 技术优化内容准确性,这周又能尝试多模态生成(文本转图文);而且做个模板、优化个交互,2 周就能看到用户反馈,成就感来得快。
3. 最后看 “职业性格”:你是 “稳扎稳打型” 还是 “灵活应变型”?
耐心细致、擅长跨部门协调:适合 AI 产品经理。
这类工作要跟数据、算法、业务等多方扯皮,还要对着成千上万条数据找问题,没有耐心根本扛不住。比如我曾为了模型的 5% 准确率提升,连续一周跟数据团队核对异常值,这种 “磨细节” 的工作是常态。
敏锐灵活、能快速响应变化:适合 AIGC 产品经理。
大模型技术迭代太快,上个月还流行 “单轮生成”,这个月就得做 “多轮对话式创作”;而且用户需求多变,昨天要 “短视频文案”,今天就要 “直播互动脚本”,得能快速调整产品方向。
三、未来优劣势探讨:短期看 AIGC,长期看 AI + 行业
从品牌营销领域的观察来看,两个岗位的未来各有机会和挑战,没有 “绝对赢家”:
1. AI 产品经理:“慢热型选手”,壁垒高但落地难
优势:
需求稳定且刚需:企业对 “降本增效” 的需求永远存在,比如营销领域的智能归因、精准投放、用户预测,这些都是硬需求,不会因技术热点变化而消失。
职业壁垒高:懂 “AI 技术 + 行业业务” 的复合型人才稀缺,麦肯锡报告显示,AI 产品负责人仍是最难招聘的岗位之一。一旦在某个行业深耕 3-5 年,基本不会被轻易替代。
薪资基数高:3 年以上经验的 AI 产品经理,在营销领域薪资普遍能到 25K-40K,头部企业甚至更高。
劣势:
落地周期长、风险高:很多项目做了半年才发现 “业务不接受” 或 “成本太高”,容易陷入 “项目仔” 困境。我见过不少 AI 产品经理一年换 3 个项目,都没做出能拿得出手的成果。
技术要求越来越高:现在企业不仅要求懂机器学习,还得了解大模型微调、私有化部署等,学习压力不小。
2. AIGC 产品经理:“风口型选手”,机会多但竞争烈
优势:
市场爆发快:AIGC 在内容营销、虚拟人、创意设计等领域的需求井喷,招聘岗位一年内增长了 120%,小白入行的机会多。
跨界门槛低:文科背景也能做,只要懂内容、懂场景,就能设计出好用的 AIGC 工具。我认识的一个前文案策划,转型做 AIGC 产品后,因为懂 “文案调性”,反而比技术出身的更吃香。
薪资涨幅大:目前 AIGC 产品经理薪资普遍比同经验 AI 产品经理高 10%-20%,头部企业 5 年经验能给到 60K*16 的待遇。
劣势:
同质化竞争严重:市面上的 “文案生成”“图片生成” 工具太多,若没有行业场景加持,很容易被淘汰。比如去年有 20 多个品牌内容生成工具上线,现在活下来的只剩 3 个,都靠绑定 “电商营销”“品牌公关” 等垂直场景。
技术迭代压力大:大模型技术每季度都有新突破,要是跟不上(比如不懂 Agent、多模态),很容易被新人超越。
价值易被质疑:很多人觉得 AIGC 产品 “只是套个壳调用 API”,若不能做出 “不可替代的场景价值”(比如帮品牌生成专属虚拟人 IP),很容易被边缘化。
四、最后想说:没有 “最优解”,只有 “顺势走”
作为同时踩过两条赛道的人,我觉得小白不用太焦虑 —— 这两个岗位不是 “非此即彼”,很多能力是互通的:做过 AIGC 产品的人,懂场景设计;做过 AI 产品的人,懂技术落地。我身边就有同事从 AIGC 切入,积累了营销场景经验后,转去做 AI 用户预测项目,反而成了稀缺的 “复合型人才”。
如果你还是纠结,不妨先做个小测试:打开 ChatGPT,试着设计一个 “适合美妆品牌的小红书文案生成模板”,若觉得 “有意思、能想到很多优化点”,那 AIGC 可能适合你;再找一份 “品牌用户消费数据”,试着想 “怎么用这些数据做分层模型”,若觉得 “有逻辑、想深挖数据规律”,那 AI 产品经理或许更对你胃口。
本文由 @郑嘉智(AIPM) 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载
题图来自Unsplash,基于CC0协议
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