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随着deepseek的爆火,又一批AI受益者高调诞生:
凌晨3点,你还在手动调价抢量,AI已经用博弈论算出对手预算缺口;
你刚写完10条文案,AI已经生成100条并完成AB测试;
当你盯着CTR发愁时,算法早已把素材前3秒换成爆款模板…
这不是科幻,而是正在发生的现实。
AI正在“吃掉”哪些工作?
数据民工→失业预警
过去:熬夜研究数据、做Excel透视表,手动标注高转化人群。
现在:某医疗投流团队接入AI后,报表生成时间从4小时压缩到6分钟,优化师转岗率超40%。
残酷真相:重复性操作岗位,3年内或消失50%。
玄学投手→科学下岗
案例:某教育公司用AI预测“家长焦虑关键词”,自动生成“孩子数学差?2周逆袭攻略”类素材,转化成本下降63%,而依赖“感觉”写文案的优化师被调岗。
警示:经验主义在算法面前,可能一文不值。
AI撬动的4大红利
红利1:24小时在线的“投流大脑”
某美妆品牌用AI监控竞品素材,发现“夏日油皮”相关创意点击率飙升后,2小时内自动生成50组仿写文案+素材,抢占流量高峰。
你的机会点:学会给AI下指令
❌低价值命令:“分析昨天数据”
✅黄金指令:“对比近7天18-24岁女性在抖音/快手的CPM差异,归因到素材前3秒元素”
红利2:破解“创意枯竭”的死局
工具实测:用ChatGPT+剪映AI生成脚本:输入“防晒霜,卖点:轻薄不粘腻,目标人群:通勤女性”
输出结果:
开头3秒:地铁人挤人镜头+画外音“你敢信?涂了防晒也能这么爽?”
转化钩子:“同事追着问链接的伪素颜心机,其实只要1步…”
行动建议:把自己从“创作者”变成“编辑”,专精筛选与微调
红利3:用“AI外挂”碾压竞争对手
高阶玩法:某游戏公司训练专属AI模型,通过竞品落地页抓取→分析痛点的“弱提醒词”(如“加载慢”出现频次是同行3倍),针对性投放“秒开服”素材,ROI提升2.1倍。
核心逻辑:AI不是替代你,而是帮你打信息差
红利4:从“流量贩子”转型“策略军师”
未来价值模型:
初级优化师:执行AI指令 → 薪资≤8K
战略型人才:指挥AI打仗+制定生态位策略 → 稀缺溢价
AI不会让你失业,但会用AI的人正在让你贬值。
从“操作者”转向“策略指挥官”
法则1:建立“人机分工”黄金公式
一提到利用AI,大多数人都是让AI包揽所有工作,这就直接导致结果失控、创意同质化
正确解法应该是:AI做肌肉,人类做大脑。
AI做“肌肉”:数据清洗、素材批量生成
人类做“大脑”:策略校准(如识别AI推荐的“高CTR素材”是否符合品牌调性)、风险预判(如AI未察觉的节日舆情敏感点)
案例:某电商团队用AI处理80%的重复工作后,优化师专注做:
策略推演:模拟节假日期间,若竞品突然降价20%,AI应如何调整出价策略
机器纠偏:删除AI生成文案中违规词(如“最便宜”→替换为“性价比王者”)
法则2:训练你的“AI副手”
使用AI提高工作效率的关键是“养AI”,而不是“用AI”
喂给AI“行业记忆”
上传历史爆款素材库+用户差评数据,训练它总结规律:
“防晒霜文案中‘轻薄’出现频次>‘防晒力’时,女性用户转化率提升27%”
定制专属指令集
基础版:“分析Q3美妆赛道抖音CPM波动原因”
进阶版:“假设我是母婴品牌投手,请根据2024年竞品动作,设计预防呛奶品类的策略”
用AI实现“决策杠杆化”
若AI只帮你从10条文案中选1条,这仍是“劳动力替代”,所以真正的提效应该是用AI将个人经验转化为可复制的“决策模型”
例如:
输入:将过往成功案例抽象成规则(如“教育类爆款素材=痛点场景+权威背书+限时福利”)
训练:让AI学习规则并生成100组衍生创意
放大:人工挑选Top10组合,投入10倍预算测试
最后我想要告诉各位优化师一句话:我们要做的是用AI把个人的经验转化为可复制的“决策模型”,而不是劳动力替代。
可以把过往的成功案例抽象成规则,比如教育类的爆款素材=痛点场景+权威背书+限时福利,在训练AI的时候就可以让AI学习规则,并且成圣100组衍生创意。
而优化师要做的就是在这100组衍生创意中,挑选10组最好的,投入预算进行测试。
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