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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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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