AI时代的运营

上图可以看到两个基本结论：

运营并非固然存在的，它有产生和发展的过程；

运营岗位的发展与演变，取决于行业的诉求。运营会推进行业的发展，反过来行业的发展会要求运营岗位发生变化。

因此，在AI时代即将到来之际，运营岗位的变化是必然的结果。每一个运营从业者，都应该做好应对之策。

2. 相对于中国，美国的“运营岗位”几乎不存在

稍微熟悉美国互联网圈的朋友应该了解，在美国的科技公司里“运营”是一个比较难找到的岗位。印象非常深刻是，我第一天到Rokid报道时，当时我们美国R-lab负责人姜公略也在，我的老板向公略介绍我是一位运营。实际上，公略同学的是有一些疑惑的，我花了好几分钟的时间向他介绍了我是干嘛的。

说这个插曲，本质上是想跟大家讲一个事实——在美国，可能只有在极少数的电商公司里才有一些做“运营”工作的同事。

实际上，我认为之所以美国没有运营岗位，而中国有大量的运营（与产品的比例，几乎是5:1），根本在于两点：

（1）国内数据驱动不够，工具化、智能化算法不够充分

这并不是因为人才缺乏导致的，而是重视程度的问题。我们可以掰着手指头数数看，国内有几家公司有非常完善、严密、精细化、智能化的数据分析系统？运营系统（运营系统≠给运营用户的系统）？

几乎所有公司，都有一个底层概念——运营工具是给运营用的，运营是公司的员工，相对于用户和业务方的需求，运营的需求优先级就低很多。

当然，必须再强调一下，我这里所说的工具，不是运营管理系统——比如：歌单上架系统、banner上架系统等。而是基于对用户、业务数字化处理后的智能化系统，比如：亚马逊的商城页面逻辑、比如今日头条的内容推荐逻辑。

所以，上面内容并非是抱怨运营需求被降低，而是强调我们在数据驱动、智能化驱动方面的不重视。

（2）国内人力成本廉价和互联网业务的野蛮生长

这不是互联网一个行业的特征，这一现象几乎发生在国内各行各业——建筑、工业、服务业、金融与投资行业。

中国人口众多，大流量的生意做起来很爽，流量变现带来的巨大收益会让很多企业丧失对精细化运营（非运营岗位，而是业务运营、经营）的诉求和敏感度——我何必做特别牛逼的数据分析系统呢？人工来做就好了啊。

这也能解释为什么运营薪资普遍低于产品、研发薪资（门槛低、入门低、价值产出效率低，自然也就回报低了）。

二、运营工种目前的分类和工作是什么

我们在分析中美运营岗位差异的时候，其实本质上还在讲述一件事——大部分的运营（P5-P6甚至部分P7）都在做人力劳动。级别的差异，就来自于谁的效率更高、谁的逻辑更清晰罢了。

所以，在讨论运营会发生什么变化之前，我们再回顾一下移动互联网时代下的运营都有哪些分工？他们的主要工作都是什么？

经典意义上，运营的分工主要是：

产品运营：对能力要求相对均衡的运营工种，一般意义上他的关键工作内容就是通过各种动作（如：活动、新功能等），拉升产品的某个特定数字指标。

内容运营：核心是思考内容生产、消费的生态搭建方式，并提升与之相关的各类指标，比如：阅读量、内容产出量等。

活动运营：在大部分公司里活动运营都会被其他三个岗位所分担掉，不会专门设定一个活动运营岗。活动运营岗的核心，就是围绕特定目标设计恰当的活动形式，在过程中不断动态调整从而达成目标。

用户运营：核心是基于用户分层，设定用户划分逻辑，并针对性制定运营策略，提升诸如收入增长、活跃度、降低流失等指标。

当然，在不同的公司里，还会衍生出不同的岗位，比如：电商运营、新媒体运营等等，但总的来说都可以在上面四个分工里找到最原始的形态。我们单纯去理解四个岗位的定义，会发现其实运营始终在围绕一件事开展工作“制定达成目标的关键策略”。但在真实的工作环境里，却并非如此。

在一家运营驱动的公司里（如：阿里、京东、知乎这类电商、社区公司）可能会好一些，如果是一家产品导向的公司（比如：搜狗、猎豹、360），运营的工作内容与上面的定义也许存在较大的偏差。

我们拿产品运营举例，在一家产品导向的公司里，运营的工作可能就是做用户服务——这个功能做好了，给用户宣贯一下；用户产生抱怨了，整理收集好发给产品。活动运营，可能是某个功能上线了，搞个活动把指标突击一下。内容运营，更多的则是写文案的。

即便在运营驱动的公司里，也有大量的运营工作是在做重复的体力劳动。比如：社区类产品内容的审核、美妆类产品里的内容制作与推荐、音乐类产品的歌单制作等等。

一个岗位越劳动密集型，那么这个岗位在AI时代被替代的可能性就越强。

三、AI会带来怎样的改变？

本质来讲，AI与互联网没区别——他们都是底层技术。互联网带来的改变是连接，而AI技术带来的则应该是聪明。

怎么理解这个“聪明”？

我们回到实际业务中去，以产品驱动的公司和运营驱动的公司来举例。

1. 产品驱动

以猎户星空为例，与Rokid一样都有一条业务线是音箱产品。以数据运营为例，在这样的业务线里，从业者的分工必然出现两种极端分化：

• 为机器学习提供语料的，这类将会成为专业的标注团队。他们会从运营工种中剥离开来，专注标注效率、标注准确度；
• 具备极强的产品导向、业务导向的专业分析师，善于从数据洞察中发现业务问题、优化方向。

在过去，产品驱动的公司里，数据运营同学需要精通数据分析工具，需要在一大堆原始、混乱的数据库中寻找“真相的蛛丝马迹”。而在AI时代，数据运营同学则应该向策略、洞察力转变，像一个“军师”而不是“算盘”。

2. 运营驱动

一般来说，内容类产品多是运营驱动，比如：网易新闻、即刻甚至是脉脉。但实际上在我们身边有一个另类——今日头条。

今日头条一直自我定位是算法驱动，借助于算法让你看到你想看的东西。我在与今日头条一些运营候选人交流时，发现他们的内容运营逻辑很有意思。

我们先来看看一个普通的内容聚合平台，运营逻辑大概是这样的：

如何找到内容消费者（头部）、如何建立内容消费者与内容生产者的互动关系，是内容运营的核心工作。在这过程中，他们需要做各种活动、借助于各种运营资源位、搞各种用户维系。但在今日头条，则相对简单：

在这个模式下，内容运营同学需要重点关注的问题是两个部分：

收入分成结构如何更合理？

用户内容满意度如何监测以及算法如何调优？

四、AI行业的运营需要如何自我提升

从技术视野来讲，即将到来的是AI时代，而从用户和业务角度来讲，未来则是服务驱动的时代。所以，在未来这个“硬币”的两面「AI」意味着效率提升、算法能力提升，更加“聪明”。「服务驱动」则代表着打破壁垒，产品、运营、研发三者意识高度融合。

就运营而言，我们该如何应对这两面？我们需要准备些什么？

1. 认知升级

人与人之间差距最大的，就是认知差距。行业在发生着天翻地覆的变化，运营从业者首先要认知到AI时代即将到来，高人力、低附加值的工种理应逐渐消失。技术积累带来的是技术成本降低，运营人员需要做好迎接变化的准备。

2. 打破边界

运营与产品，在未来可能会变得非常模糊。产品会很懂运营、运营也应该很懂产品，在产品型公司这一天可能来的会更快一点。运营同学务必要准备好迎接这一变化，不能只感到“自己空间被压缩”，而应该勇敢走出“运营工种”的自我定位。

打破边界不等于“运营转产品”，我们上面说过，产品和运营的界限会变得模糊，优秀的骨干员工应该是两种能力都具备，但最擅长某个特定领域，比如：数据分析师；用户运营。

3. 业务导向

产品也好，运营也罢，业务导向将会成为一个必然的趋势。即便是在传统的互联网公司，一个中阶运营向高阶运营的转变，重要标志也是业务的把控能力。运营同学需要站在公司、行业的角度，去思考自己的工作。只有这样，才能在打破边界的基础上，找到自己的价值点并最大化的发挥自己的作用和影响力。

4. 理解技术

理解技术，不代表要会写代码，我们常常听到运营同学说“我不懂技术”，实际上这是不对的。AI时代下，运营同学要有利用技术的意识。比如：我们在做用户分层时，在做用户行为轨迹挖掘时，要有利用技术的意识；再往前一步，我们在做产品体验提升时，能够擅长利用技术优势来达成。

我们能够洞察到自己所在的公司、行业技术突破的边界在哪里，再结合对用户的洞察，超预期的满足用户诉求。

5. 宏观视野与策略制定能力

体系化思考与业务视野是P6-P7的一个关键点，而宏观视野（行业视野、未来趋势判断能力）和制定策略、执行落地，则是向更高阶迈进的台阶。运营同学，尤其是中阶的运营，一定要尝试用更高的视野去思考自己的工作，并尝试去制定策略——在制定策略的过程中全盘考虑自己在做的事情（即便你现在的定位只是一个资深运营）。

综上所述

个人预测：低阶的运营，会逐渐演化成为另一个专业的工种（就像数据标注一样）；而中高阶的运营，则会越发的专业化，产品和运营的边界会非常模糊。

到底还叫不叫运营，目前我不敢确定。但可以确定的是，行业的变化是无法按照我们个人的意识为转移的，面对新时代的到来，运营同学需要勇于打破边界、勇于改变自己，实现自己的社会价值。

 

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