千金策略 AI产品经理的营销落地实践探索

AI产品经理不仅要懂技术千金策略，更要懂市场。本文从实战出发，探索AI产品如何实现从0到1的营销落地，涵盖策略制定、用户洞察、渠道选择等关键环节，为产品人提供一套可借鉴的落地方法论。

一、开篇：从百万预算的“水花”谈起

“我们这次活动投放了上百万预算，覆盖了千万级用户，但后台数据显示，内容点击率又没达标。用户到底喜不喜欢我们的内容？钱都花哪儿去了？”

这或许是许多市场部同事在周会上经常发出的灵魂拷问。当产品经理刚从传统岗位转型到AI领域时，也可能面临类似的困境。每天耳朵里灌满了AIGC、大模型、RAG、智能投放……这些词汇像流星雨一样划过，绚烂又遥远。一边在技术分享会上努力跟进，一边在面对业务方的具体问题时，脑子里一片空白。

“那个AI，能不能帮我们预测一下下个季度的爆款文案风格？”

“用AIGC做一套海报吧，要那种既有创意，又能体现我们品牌调性，还要符合不同渠道尺寸规范的。”

这些问题，听起来都像是AI的“主场”，但真要动手，却发现千头万绪，无从下手。AI+营销，这个概念被炒得火热，但对一线的产品经理来说，它究竟是解决业务顽疾的灵丹妙药，还是一个需要投入巨大资源却前途未卜的新瓶装旧酒？

这篇文章，不想再增加从业者的焦虑。它不打算探讨空泛的理论或者遥远的技术奇点，而是希望基于实践中踩过的坑和总结的经验，真诚地分享一套务实的“四步走”落地框架。它将像一份行动地图，指引产品经理如何从0到1，用有限的资源，在“AI+营销”这个充满机遇的领域里，做出第一个看得见、摸得着的成果。

让我们一起，把那些高悬在空中的“AI黑话”，变成手中实实在在的工具和武器。

二、重新理解价值：AI到底能为营销做什么？（The Why）

在撸起袖子动手之前，有必要先校准认知。AI不是无所不能的魔法棒，指望它“一键解决所有营销难题”是不切实际的。作为产品经理，需要清晰地认识到AI在当前阶段的核心价值。它主要在以下三个方面，能帮助营销团队把工作干得更漂亮、更高效。

1. 内容生产：从“手工作坊”到“智能工厂”

过去的方式：想象一下，市场部为了一个“618”大促，需要为100个不同的商品，匹配5个不同的社交媒体渠道（微信、微博、小红书、抖音、B站），每个渠道还需要3种不同风格的文案和配图。这是一个巨大的工程，需要一个内容团队连续加班数周，产出的内容质量还可能参差不齐。这就像一个“手工作坊”，高度依赖人工，产能有限，且难以规模化。

AI赋能后：AI，特别是AIGC（生成式AI），彻底改变了游戏规则。它不是简单地替代写稿和做图，而是带来了一场规模化、个性化内容生产的革命。产品经理可以训练一个模型，或者利用成熟的商业模型，输入产品的核心卖点、目标人群画像和渠道风格要求，AI就能在几分钟内生成数百个版本的文案和图片。产品经理的角色，从“内容的生产者”转变为“生产规则的设计者”和“结果的审核者”。这使得内容生产从“手工作坊”模式，一跃升级为自动化、高效率的“智能工厂”。

2. 决策辅助：从“拍脑袋”到“看数据说话”

过去的方式：“我觉得用户可能喜欢更年轻化的设计。”“根据我的经验，这个标题的点击率会更高。”——这些基于直觉和经验的“拍脑袋”决策，在营销的日常中随处可见。它们并非一无是处，但在海量的数据和快速变化的市场面前，往往显得力不从心。我们花了大量预算，却常常不清楚决策的依据是什么，成功和失败都难以归因和复用。

AI赋能后：AI强大的数据处理和模式识别能力，为决策者提供了一双“火眼金睛”。它能从成千上万条用户评论、社交媒体讨论、竞品动态中，快速洞察消费者的真实情感、识别新兴的需求趋势、预测不同营销活动的效果。例如，AI可以通过分析用户评论，揭示产品最被诟病的是“包装”，而不是之前以为的“价格”。它能帮助团队从海量的投放数据中，找到那个隐藏的最具价值的用户群体。AI让营销决策不再是“艺术”，而是一门有据可依的“科学”，让每一次判断都更加坚实。

3. 流程自动化：把“重复劳动”交给机器

过去的方式：运营同事每天需要手动筛选出符合特定条件的用户，给他们打上标签，然后配置一个推送任务；广告投手需要时刻紧盯后台，根据实时的ROI（投资回报率）手动调整出价和预算分配。这些工作繁琐、重复，且极易出错，占用了营销团队大量宝贵的时间，让他们无暇思考更宏观的策略。

AI赋能后：AI擅长执行基于规则的、重复性的任务。可以利用AI构建自动化的营销流程（Marketing Automation）。比如，设置一个规则：“当用户连续三天浏览了‘跑鞋’类目但未下单时，自动向其推送一张跑鞋优惠券”。或者，让AI算法根据实时竞价环境和转化数据，7×24小时不间断地自动优化广告投放策略。这将极大地解放生产力，让团队成员能将精力聚焦在用户洞察、创意策略、品牌建设等更具创造性和战略价值的工作上。

总而言之，AI在营销中的价值，不是替代人类的智慧，而是成为人类智慧的“放大器”。它通过提升内容生产效率、增强决策的科学性、自动化重复性工作，最终让我们能够以更低的成本、更高的效率，实现更精准、更有效的市场沟通。

三、战场地图：AI在营销中的六大核心应用场景（The Where）

了解了AI的核心价值，接下来要做的，就是找到具体的“战场”。AI+营销的应用场景非常广泛，但作为起步，需要聚焦在那些最核心、最容易产生价值的领域。可以把下面这张“战场地图”当作一份寻宝指南，每个点都可能挖出金子。

场景1：市场洞察 —— “用户在讨论什么，关心什么？”

传统痛点：依赖人工阅读用户评论、浏览社交媒体和行业论坛，效率低下，样本偏差大，难以捕捉到全局和动态的趋势。

AI如何破局：利用自然语言处理（NLP）技术，AI可以实时抓取并分析全网（社交媒体、电商评论、新闻资讯）与品牌、产品或行业相关的数据。它可以自动进行情感分析（用户是正面、负面还是中性评价）、关键词提取（讨论的焦点是什么）、话题聚类（形成了哪些主要议题）。团队不再需要人工“大海捞针”，而是能得到一份清晰的舆情洞察报告，指出“最近用户对新功能的不满主要集中在‘操作复杂’上”，或者“竞品A最近因为‘环保材料’的宣传获得了大量正面声量”。

场景2：客户画像 —— “谁是我们的‘超级用户’？”

传统痛点：用户画像往往停留在“25-35岁，女性，一线城市，白领”这类宽泛的人口统计学标签上，无法指导精细化运营。

AI如何破局：AI可以通过机器学习中的聚类算法，分析用户的行为数据（浏览、点击、购买、停留时间等），自动发现有意义的用户分群。它能帮助团队构建更立体、更动态的客户画像，例如“深夜剁手党”、“价格敏感型学生”、“高价值内容爱好者”等。这些基于行为的画像，比简单的标签更具指导意义，能帮助团队为不同群体设计截然不同的沟通策略和产品推荐。

场景3：内容生产 —— “如何又快又好地搞定文案、图片和视频？”

传统痛点：内容创作周期长、成本高，难以满足多渠道、个性化的内容需求。创意枯竭是常态。

AI如何破局：这是AIGC的主战场。可以利用GPT-4、文心一言等大语言模型，在几秒钟内生成不同风格的营销文案、社交媒体帖子、产品描述。可以利用Midjourney、Stable Diffusion等图像生成模型，快速创造出符合品牌调性的广告图、插画。甚至可以用Pika、RunwayML等视频生成工具，制作动态海报或短视频片段。AI成为了一个永不疲倦的创意伙伴和高效的生产工具。

场景4：广告投放 —— “如何让每一分钱都花在刀刃上？”

传统痛点：依赖投手经验手动调价，难以应对复杂的流量环境和海量的广告位。预算分配和出价策略往往是“玄学”。

AI如何破局：几乎所有主流广告平台（如Google, Meta, 巨量引擎）都内置了强大的AI投放能力。AI可以实时分析数百万个信号（用户行为、时间、设备、地理位置等），预测特定用户的转化可能性，并自动出价，确保广告展示给最有可能转化的用户。它还能自动分配预算给表现最好的广告素材和人群包，实现ROI的最大化。产品经理的工作是理解这些AI工具的原理，并指导运营团队充分利用它们。

场景5：客户触达 —— “如何对100万用户说100万句不同的话？”

传统痛点：传统的用户触达（如App Push、短信）往往是“一刀切”的群发千金策略，内容千篇一律，容易引起用户反感，导致卸载或屏蔽。

AI如何破局：AI让“千人千面”的个性化沟通成为可能。结合客户画像和AIGC，系统可以为每个用户生成独一无二的触达内容。例如，对一个刚刚浏览过红色连衣裙的用户，推送的内容可以是：“Hi [用户名]，您关注的那条红色连衣裙正在热销，搭配一双白色高跟鞋会更出彩哦！” 这种高度相关、个性化的沟通，能极大地提升用户的点击率和转化率。

场景6：效果分析 —— “这次活动的效果到底好不好，下次怎么改进？”

传统痛点：活动复盘报告通常只包含表层的数据罗列（曝光、点击、转化），难以深入洞察成功或失败的根本原因。

AI如何破局：AI可以进行更深度的归因分析和预测。例如，它可以揭示“这次活动成功的主要原因是新启用的KOL触达了以往未覆盖的高潜力人群”，而不仅仅是“KOL渠道ROI高”。更进一步，一些BI工具集成的AI功能，可以基于历史数据，预测在不同预算和渠道组合下，下一次活动可能达成的效果，为未来的营销策划提供数据驱动的建议。

四、落地路线图：从最小可行性验证到规模化推广（The How）

想法再好，也得落地。面对AI+营销这个宏大的命题，最忌讳的就是一开始就想搞个“大新闻”，试图构建一个无所不包的“AI营销中台”。这种项目往往周期长、投入大、风险高，很容易在无尽的需求和技术细节中迷失。一个推荐的思路是，遵循最小可行性原则，稳扎稳打，分四步走。

第一阶段：发现与定义（Find & Define）

核心原则：不求大而全，只求小而美。行动指南：

这一阶段的目标不是写代码或选模型，而是成为一名“侦探”。产品经理需要深入业务一线，和内部的“客户”——市场、运营、销售的同事们，真正地坐下来喝喝咖啡，聊聊天。忘掉AI，先聊他们的工作。

问对问题：“在日常工作中，哪件事最让人觉得‘烦’？就是那种特别重复、特别耗时，但又不得不做的事？”“如果有一个魔法棒，最想解决工作中的哪个难题？”“在目前的工作流程里，哪个环节最影响效率/效果？”寻找切入点：在他们的抱怨和吐槽中，寻找那个“高价值、低复杂度”的黄金切入点。“高价值”意味着解决了能直接带来业务提升或显著降本增效；“低复杂度”意味着问题边界清晰，不需要改造整个系统，可以用现有工具或简单开发来解决。举个例子：“全面提升用户生命周期价值”就是一个糟糕的起点，因为它太宏大、太模糊。而“电商运营同学每天要花4个小时手动为50个新品撰写产品描述，文案质量还不稳定”就是一个绝佳的起点。它具体、痛点明确、价值清晰（节省时间、提升内容质量）。

产出物：一份一页纸的《问题定义文档》

## 问题定义文档 (示例)

1. 问题描述：电商运营团队（2人）每日需为约50个上新SKU撰写产品描述文案。该过程纯手动，平均每篇耗时约5分钟，总计每日耗时约4.2小时。文案风格依赖个人经验，存在不统一、卖点不突出、SEO关键词覆盖不足的问题。

2. 业务影响：占用运营人员约25%的工时，使其无法投入到更有价值的活动策划和数据分析中；内容质量参差不齐，可能影响商品点击率和转化率。

3. 期望目标：开发/引入一套AI辅助工具，将单篇文案撰写（含修改）时间降低至2分钟以内，并确保文案风格统一、核心卖点突出。

4. 为什么现在解决：降本增效，释放人力；为即将到来的“双十一”大促内容准备工作提效。

第二阶段：最小可行性验证（MVP）

核心原则：用最小的成本，验证最核心的假设。行动指南：

有了清晰的问题定义，现在我们要构建一个最简单、最粗糙但能跑通核心流程的解决方案，也就是MVP（Minimum Viable Product）。这里的核心假设是：“AI方案真的比现有流程更高效/效果更好吗？”

拒绝完美主义：如果问题是写文案慢，这个MVP不应该是一个需要前后端开发的复杂内部系统。它可能仅仅是一个精心设计的“Prompt模板库”加上一个共享的GPT-4账号。这个模板库可以是一个Word文档，指导运营同学如何输入产品信息，以获得高质量的文案初稿。聚焦核心指标：为这个MVP设定1-2个最关键的、可量化的成功指标。对于写文案的例子，指标可以是：①单篇文案平均耗时；②生成文案的采纳率（即运营同学在初稿基础上修改后直接使用的比例）；③（如果条件允许）上线后商品的点击率。进行A/B测试：让一部分运营同学继续使用老方法（A组），另一部分使用这个MVP方案（B组）。运行一到两周，用数据说话，客观地比较两组在核心指标上的差异。

产出物：一份可量化的《MVP测试结果报告》

## MVP测试结果报告 (摘要示例)

1. 测试周期：2025年X月X日

– 2025年X月Y日

2. 测试分组：

A组（传统手写，2人），B组（Prompt模板+GPT-4，2人）

3. 核心指标对比：

-单篇文案平均耗时：A组 5.1分钟 vs B组 1.8分钟 (含修改)，效率提升 64.7%。

-文案采纳率：B组生成初稿的采纳率达到85%。

-用户反馈：B组同学反馈，AI生成的初稿能有效激发灵感，并覆盖了之前容易忽略的细节卖点。

4. 结论：MVP验证成功。AI辅助方案在效率和内容质量上均显著优于传统流程。建议进入下一阶段迭代优化。

第三阶段：迭代与优化（Iterate & Optimize）

核心原则：不要急于推广，先让产品“更好用”。行动指南：

MVP的成功证明了方向的正确，但它通常很粗糙。这一阶段的目标是根据测试中收集到的数据和用户反馈，快速打磨这个解决方案。

收集真实反馈：深入观察用户是如何使用这个MVP的。他们在哪一步卡住了？他们对生成的结果哪里不满意？他们有没有“发明”出一些意料之外的用法？快速迭代：也许会发现用户觉得每次复制粘贴Prompt很麻烦，那么下一步就是做一个简单的浏览器插件或Web界面来简化操作。也许用户反馈生成的文案“太官方”，那么就需要去优化Prompt，加入更多关于“口语化”、“小红书风格”的指令。也许GPT-4对于某些垂直领域知识理解不够，就需要考虑引入经过行业数据微调的模型。持续追踪指标：在迭代的每一个小版本中，都要持续关注核心指标，确保每一次改动都带来了正向的提升。

产出物：一个更新版的解决方案，以及持续追踪的用户反馈文档。

第四阶段：固化与推广（Standardize & Scale）

核心原则：将个人经验，沉淀为团队能力。行动指南：

当解决方案被证明稳定、高效，并且用户口碑良好时，就到了收获果实的时候了。需要将这个成功的“点”，复制到更多的“面”。

编写SOP：将整个流程标准化。编写一份清晰、易懂的操作手册（StandardOperatingProcedure），让任何一个新加入的同事都能快速上手。SOP应该包括：工具介绍、使用场景、详细操作步骤、常见问题解答、优秀案例展示。组织内部分享：组织一场分享会，邀请最初参与测试的同事现身说法，分享他们使用前后的变化和感受。真实的成功故事比任何华丽的PPT都更有说服力。制定推广计划：思考这个解决方案能否被其他团队复用。例如，AI写商品描述的成功经验，能否推广到“写公众号文章”、“写EDM邮件”等其他内容创作场景？制定一份《横向推广计划》，主动找到其他有类似痛点的团队，将成功经验复制过去，扩大战果。

产出物：一份《标准化作业流程（SOP）》和一份《横向推广计划》。

通过这“四步走”，不仅解决了一个具体的业务问题，更重要的是，在组织内部建立了一个AI赋能的成功范例，培养了团队使用AI的信心和能力，为后续推动更复杂的AI项目铺平了道路。

五、武器库：不同场景下的AI工具选型参考（The What）

工欲善其事，必先利其器。在AI+营销的战场上，选择合适的工具至关重要。需要强调的是，这里的工具没有绝对的“最好”，只有在特定场景、特定预算、特定团队技能下的“最合适”。下面按照之前提到的核心场景，分类整理了一份武器库清单。

1. 市场洞察 & 情绪分析轻量级方案：直接使用通用大语言模型，如ChatGPT、Claude、文心一言。可以将收集到的用户评论、社交媒体帖子（注意数据合规性）作为输入，让它进行情感分析（“请将以下评论分为正面、负-面、中性三类”）、要点总结（“总结这些评论中用户抱怨最多的三个问题”）。这种方式成本极低，适合快速、小范围的探索性分析。企业级方案：采用专业的舆情监控工具，如Talkwalker、Brandwatch等。这些工具通常已经内置了成熟的AI分析引擎，能够实现全网数据的自动化抓取、清洗、分析和可视化。它们功能强大，但费用较高，适合有持续舆情监控需求、预算充足的企业。

2. AIGC内容创作

1）文案生成：

ChatGPT(GPT-4)/Claude3：在长文案创作、创意构思、逻辑推理方面表现出色。文心一言/通义千问：对国内语境、网络热梗、文化习俗的理解更到位，生成的内容更“接地气”。

核心技巧：把它们当作激发灵感的“初稿生成器”或“思路开拓伙伴”，而不是指望一键生成就能直接发布的“终稿交付器”。优秀的AI使用者，本质上是优秀的Prompt工程师。

2）图像生成：

Midjourney：生成的图片艺术感和创意感极强，适合用于概念设计、品牌海报等高质量视觉内容的创作。StableDiffusion：开源，技术自由度高，可以通过社区丰富的模型（LoRA等）实现特定风格的稳定生成，但使用门槛相对较高。即梦(腾讯)/绘世(阿里)：对中文指令和中国风元素的理解更友好，生成国潮、二次元等风格的图片效果不错。

3）视频生成：

Pika / RunwayML: 目前（截至2025年）主要适合生成几秒到十几秒的短视频片段、动态图、产品展示等创意性内容。距离生成长篇、连贯的叙事性视频还有距离，但技术迭代非常快，值得持续关注。

3. 广告投放 & 优化平台内置AI：这是最直接、最有效的选择。包括GoogleAdsAI、MetaAdvantage+、以及国内的阿里妈妈、巨量引擎的智能投放等。核心思路：优先且充分地利用平台自身的AI能力。因为平台最了解自己的流量生态和用户数据，它们的算法是基于海量第一方数据训练的。产品经理或营销人员的工作重点是为AI提供高质量的“弹药”（清晰的转化目标、优质的创意素材、准确的人群包），并正确解读AI的反馈数据，而不是试图自己造一个投放算法去对抗平台。

4. 数据分析 & 客户画像BI工具中的AI：主流的商业智能（BI）工具，如Tableau、PowerBI、阿里云QuickBI等，正越来越多地集成AI功能。例如，它们可以提供“智能洞察”，自动在你上传的数据中发现异常波动或相关性；提供预测功能，根据历史数据预测未来趋势；提供聚类功能，辅助进行客户分群。专业客户数据平台（CDP）：如果企业数据量巨大，需要进行复杂的跨渠道用户行为分析和画像构建，可以考虑引入专业的CDP。例如，火山引擎、京东言犀等提供的CDP解决方案，通常包含了更高级的AI画像标签生成、流失预测、生命周期价值（LTV）预测等能力。

六、避坑指南：三个最容易掉进去的“坑”

在探索AI+营销的道路上，机遇与陷阱并存。根据我的观察和亲身经历，有三个“大坑”是新手产品经理最容易掉进去的。提前了解它们，能帮你少走很多弯路。

坑1：数据安全与隐私的“达摩克利斯之剑”

表现：为了快速验证效果，直接将包含用户敏感信息（如昵称、手机号、交易记录）的内部数据，上传到公开的第三方AI工具（如网页版ChatGPT）进行分析或处理。

风险：这无异于将公司的核心数据资产和用户的隐私置于裸奔状态，一旦发生数据泄露，将引发合规风险、用户信任危机，甚至导致法律诉讼，后果不堪设想。

解决方案：

建立红线意识：在团队内部反复强调，任何涉及用户个人身份信息（PII）的数据，绝对禁止在未经脱敏和合规审批的情况下，上传到任何公共云服务。优先选择合规方案：优先考虑那些提供私有化部署或通过API模式提供服务的大厂模型。在使用API时，务必仔细阅读并确认服务商的数据政策，确保数据的所有权归属、使用边界和销毁机制是清晰且安全的。数据脱敏：对于必须使用外部工具分析的数据，必须进行严格的脱敏处理，去除所有可识别到个人的信息。

坑2：内容质量的“失控”

表现：过度迷信AIGC的效率，建立了一套“全自动”的内容生产流水线，AI生成后不经审核或仅做粗略审核就直接发布，导致出现事实错误、违反品牌调性、甚至产生不当言论的内容。

风险：AI生成的内容可能存在“一本正经地胡说八道”（幻觉）的现象。一条错误的参数、一句不恰当的描述，都可能对品牌形象造成难以挽回的伤害。质量失控比效率低下更可怕。

解决方案：

建立“人机协同”审核流程：这是现阶段最核心、最可靠的原则。将AI定位为高效的“第一稿创作者”，而人类专家则负责“最终把关者”的角色。一个经典的模式是“AI负责80%的生产，人负责20%的创意注入和质量审核”。制定明确的审核标准（Checklist）：针对不同类型的内容，制定清晰的审核清单，例如：①是否有事实性错误？②是否符合品牌价值观和语调？③是否包含敏感或不当词汇？④核心卖点是否突出？分级审核：对于高风险、高曝光度的内容（如官网首页、重要活动宣传），实行更严格的多级审核；对于低风险、海量的长尾内容（如商品评论的自动回复），可以适当放宽标准，但仍需建立抽检机制。

坑3：团队的“抵触情绪”

表现：产品经理满怀激情地引入一个AI新工具，期望它能“颠覆”现有的工作方式，但却发现业务团队并不买账，使用意愿低，甚至认为新工具在“抢他们饭碗”。

风险：再好的工具，如果没人用，价值就等于零。团队的抵触情绪会让项目寸步难行，最终不了了之，还会打击未来在组织内推动创新的信心。

解决方案：

从“助手”而非“对手”切入：沟通策略至关重要。不要一上来就说“AI要替代大家的工作”，而要说“这里有一个很棒的小助手，能帮大家从繁琐的重复劳动中解放出来，去做更有趣、更有价值的事”。让数据说话，让事实服人：严格遵循我们前面提到的“四步走”路线图。从解决一个大家公认的、具体的痛点开始，通过MVP的数据证明AI方案的价值。当运营同学亲身体会到原本4小时的工作现在1小时就能完成时，他们的态度自然会从抵触转为欢迎。寻找“早期采用者”和“内部冠军”：在团队中找到那些对新技术充满好奇、乐于尝试的成员，让他们成为你的第一批用户和盟友。他们的成功经验和正面口碑，是打破僵局、推动更大范围采纳的最强催化剂。

七、总结：AI不是魔法，是放大器

写到这里，文章从AI在营销中的核心价值（The Why），到具体的应用战场（The Where），再到一步步的落地路线图（The How）和工具选择（The What），最后还探讨了需要避开的坑。希望这趟旅程能让读者对“AI+营销”的轮廓有了一个更清晰、更务实的认知。

需要再次强调，AI的成功应用，其核心不在于技术本身有多么新潮、模型参数有多么庞大。对于产品经理而言，真正的挑战和价值在于，是否能深刻理解业务的本质，能否将AI这个强大的“锤子”，精准地敲在业务流程中最关键的那颗“钉子”上。

AI不是魔法，它不能凭空创造出不存在的需求，也不能替代产品经理对用户的同理心和对市场的战略洞察。它是一个强大的“放大器”——它能放大效率，让团队在同样的时间里做更多、更好的事；它能放大洞察力，让人们从纷繁的数据中看到过去看不到的规律；它最终，能放大一名产品经理的价值。

回到文章开头的那个场景，当市场部同事再为内容点击率发愁时，产品经理或许可以不再迷茫，从容地打开话匣子：“这个问题，也许我们可以试试用AI来分析一下最近社交媒体上的热门话题，并生成一批不同风格的文案来做个小范围测试……”

这，就是从0到1的开始。

祝愿大家在AI+营销的道路上，保持好奇，大胆尝试，但永远从小处着手，快速验证。玩得开心，做出成绩。

本文由 @Antivox-小陈原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图由作者提供千金策略

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