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AI时代,优化师的工作有哪些是可以用AI来辅助提高

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2026-05-19 08:01
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直接按照我们这边已经实现的一些东西来拆解,目前AI可以帮助我们做哪些事情。也拆分了一下,基础玩法,比如素材生产,基础的日报处理,高阶玩法是直接实现自然语言做业务数据分析,打通广告数据+产品数据,还能基于数据问建议,甚至直接出方案。

一、内容生产类,已经属于“必上AI”

1、文案

以前优化师每天都在写标题、写描述、改CTR、想不同角度、做多语言本地化,这些事情非常耗时间。现在你只需要告诉AI产品类型、用户画像、国家地区、投放平台、想打的情绪点、竞品风格,他一次就能给你几十版,而且还能自动多语言、自动本地化语气、自动适配Google/Facebook/TikTok字符限制、自动生成AB测试版本。
更狠一点,你把历史高CTR素材喂给AI,它甚至能学习你的爆款风格,未来很多团队内部都会有自己的“爆款文案GPT”。

2、做图

以前做图是找参考、写需求、等设计、来回修改,现在 Midjourney、GPT-4o、Flux 这些已经能直接产出大量广告图,尤其适合信息流素材、网感图、AI模特、本地化场景图、漫画风、剧情封面。
甚至还能自动换国家元素、自动换人物肤色、自动换文字、自动批量生成尺寸。以后很多团队不会缺设计,而是缺“会描述需求的人”。
目前正在尝试的是做一个输入端“竞品素材”,丢进去后结合我们自己跑出来的素材,一起分析数据叠加优化师的诉求,自动产出。

3、做视频

这个变化更夸张,以前做视频要写脚本、配音、剪辑、字幕、包装、转场,现在AI已经能自动生成脚本、自动配音、自动字幕、自动翻译、自动口型、自动剪辑。
目前AI视频素材在类似社交,AI项目等数据还不错,我没电商,但是据说电商效果非常好,某些对“真人”要求高的还是不太行,比如小贷的,用户能感觉角色不是真人的时候信任度下降,效果就打折。

二、竞品分析,未来会彻底AI化

4、竞品产品分析

以前看竞品要开广告库、翻素材、自己研究,现在完全可以做成技能。下次只要丢一句:“分析一下 XXX App”,AI就能自动输出产品定位、用户画像、变现模式、投放地区、广告素材风格、素材关键词、评论区反馈、ASO情况、商业模式、下载趋势、大概率ROI逻辑。
还能自动抓广告库、自动抓商店评论、自动总结用户差评、自动分析素材为什么能跑。很多原本要研究半天的东西,现在几分钟就结束了。
长期固定的一些分析,可以写出来一个技能,固定起来,每次只要丢竞品名字进去即可,完整的产品分析就出来,虽然抓到的数据可能不太准,但是比自己去找省太多时间。

5、竞品公司分析

未来甚至可以直接做成“公司分析技能”,下次只要丢一个公司名字,AI直接输出公司背景、主营业务、融资情况、产品矩阵、投放方向、招聘方向、海外布局、是否赚钱、组织规模、技术能力、核心市场。
甚至还能分析最近在扩哪个国家、是否准备融资、是否进入增长阶段。很多时候,招聘信息本身就是情报,AI很适合做这种“信息汇总+逻辑总结”的工作。

三、知识库,未来团队一定会做

6、内部AI知识库

这个价值其实非常大,因为很多团队天天都在重复:为什么账户被封、为什么素材不过审、为什么支付失败、某个平台怎么操作、某个API怎么接、某份文档在哪。
未来最合理的方式就是把 SOP、历史问题、飞书文档、操作文档、封号案例、平台规则、内部经验全部喂给AI,之后新人直接问AI。
比如:“XX账户发布失败,报错信息是xx,分析原因?” AI直接给原因、给解决方案、给对应文档、给历史案例。以后很多公司的“运营中台”,本质上就是一个AI知识库。

四、真正厉害的部分,数据分析AI化

这个我觉得才是最有价值的地方。
第一步,通过API抓 Facebook、Google、TikTok、Applovin、Unity、ASA、Snapchat 等所有广告数据,然后存到自己的数据库。
第二步,给字段打标签,因为AI不懂你的业务字段。你需要告诉AI:spend 是消耗、revenue_d7 是7日收入、install 是安装、retention_d1 是次留、roi_d7 是7日ROI,甚至哪些是维度、哪些是指标、哪些是媒体字段、哪些是素材字段,这样AI未来才能真正理解你的数据。
第三步,打通业务数据,只接广告数据还不够,你还需要打通安装、注册、付费、留存、用户标签、订阅、LTV、用户行为,最终实现广告数据 + 业务数据完整打通。
第四步,自然语言分析数据。当AI理解你的字段后,未来你就可以像指挥数据分析师一样指挥AI。
例如:“帮我分析最近7天美国Android ROI下降原因”,AI就能自动查数据、自动拆维度、自动看素材、自动看国家、自动看版位、自动找异常,最后直接输出结论。
优化师不需要会写SQL,直接问就好,常用的查询自己创建成技能,下次直接用,也可以设置定时任务自动跑起来,每天给总结。

五、自动日报、周报

这个其实已经非常容易实现,可以固定日报模板、固定周报模板、固定老板汇报模板,然后让AI自动生成。基于现在自己的日报格式,丢给AI处理,让他学习模板,再适当调试,形成技能,自动执行。
还能自动发飞书、自动生成飞书文档等等。

六、高阶玩法,AI直接操作投放系统

真正高级的玩法不是聊天,而是AI直接操作你的投放系统。
比如:“把违规素材全部替换成安全素材”,AI就能自动识别违规素材、自动找到对应广告组、自动上传新素材、自动替换、自动重新提交审核。
再比如:“暂停ROI低于20%的广告”,AI直接自动执行。
至于创建广告,其实也不是完全不行,但风险会更高,更适合的方式是让AI帮你写一个“广告编辑上传工具”,然后通过固定模板去创建广告,这样会更安全,也更可控。
不过这里需要注意风险,包含前面的数据库,给的权限太高容易出现问题,API能操作你所有账户,使用也需要谨慎,这个直接绕过了你原本的广告账户身份验证环节。

七、为什么大型团队更适合自建AI数据系统

现在很多人开始聊“MCP接媒体”,理论上可以,但对于数据量大的团队,其实未必是最优方案。
真正适合大团队的,还是自己做数据中台,核心思路就是:API拉数据、自建数据库、自定义字段、自定义数据结构、AI负责理解和调用。
因为未来数据量会越来越大,而且你会越来越依赖自定义逻辑、自定义指标、自定义归因、自定义权限,所以最后大团队基本都会走向“自己的AI数据系统”。

八、知道能做什么比知道怎么做更重要

很多人一直在研究“怎么实现”,但其实更重要的是:你到底想让AI做什么。
现在很多实现难度,其实已经没有以前那么高,很多时候你甚至不用会写代码,你只需要说清需求、描述清流程、描述清业务逻辑,剩下的 Claude、Codex、Cursor、GPT 基本都能帮你写。
真正难的已经不是技术,而是你的业务理解能力。

九、未来优化师最值钱的能力

未来最值钱的可能不是会不会调价、会不会控成本、会不会写SQL,而是:会不会定义问题。
因为未来AI负责执行,而你负责提需求、定目标、判断方向、定策略、判断AI输出是否靠谱。
以后最强的优化师,很可能不是最会手动操作的人,而是最懂业务、最懂增长、最懂如何指挥AI的人。

十、最后一个很重要的点

AI时代最重要的不是“怎么实现”,而是“你能想到什么需求”。
因为很多时候,你能想到的需求,AI可能真的都能帮你搞定。
现在真正限制大部分人的,已经不是技术,而是想象力。如果你能把业务逻辑讲清楚,AI甚至能比你公司的很多执行人员还稳定。
肯定还有更多高阶玩法,也欢迎大家一起交流,看看还有哪些骚操作。
最后如果大家还有人没用起来AI,比如claude,codex之类,我建议你先直接下载一个腾讯的WorkBuddy,有免费积分可以让你先入门(而且他迟早都会把其他几家好的给抄过来),可以找个公开的技能比如帮助你实现日报周报自动生成之类先(找公开技能,自己适当修改),数据没有API获取的,可以直接导出数据表给他去分析。
用熟悉了之后搞一个CODEX,数据处理能力+文本处理能力 还有生图的能力都会明显提升,比如这篇文章95%的文字是GPT处理,我只写了大框架+补充了少数我自己使用情况。

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