一本书开启AI智能运营时代，成为AI时代的先行者。

《AI智能运营从入门到精通》从多个方面介绍了如何整合AI技术进行运营工作，包括AI与用户运营的融合、精细化运营策略的构建、智能内容创作助手的运用、AI驱动分析决策。读者可以通过《AI智能运营从入门到精通》学习如何利用AI处理运营工作，从而更好地满足目标受众需求，提高内容质量，做出更准确的决策，并提升工作效率。《AI智能运营从入门到精通》内容丰富实用，旨在帮助读者适应数字化时代的挑战，实现运营工作的智能化和高效化。随着 AI 技术的飞速发展，业界逐渐认识到通过 AI 技术建立业务自动化流程等方式，能够有效降低运营成本并且提升效率。如何充分利用AI 技术的力量，使运营工作更加高效和智能，就成为至关重要的问题。

任嘉兴____________________________ 专栏作家独立运营顾问三节课特邀专家讲师拥有丰富的互联网行业经验，曾任职于乐视体育、搜狗、字节跳动等多家知名公司，历任运营经理、高级策略运营等职务。为数十家传统企业及互联网公司提供企业顾问及运营咨询服务，助力其建立高效的业务决策系统。

第一章 AI 运营的崭新时代1.1? AI 的前世今生?1.2? AI 对运营行业的影响?1.3? AI 的底层逻辑与应用? 第二章 构建精细化运营策略2.1? 用户精准运营：用户分层及分群方法?2.1.1? ABC 分类法?2.1.2? RFM 模型? 2.1.3? VALS 系统? 2.1.4? 波士顿矩阵?2.2? 用户画像解析：解读用户的群体特征?2.3? 积分激励体系：提高用户的行为价值?2.4? 用户生命周期：运营用户的底层逻辑? 2.5? 个性推荐系统：购物篮关联规则算法? 第三章 智能内容创作助手3.1? 挖掘内容选题：拓展海量的创意来源? 3.2? 构思视频脚本：生成高质量视频脚本?3.3? 内容降重处理：降低内容的重复程度?3.3.1? 语言词汇替换?3.3.2? 内容结构调整?3.3.3? 内容扩充完善?3.3.4? 调整时态语气?3.4? 打造爆款标题：优质文案素材的学习? 3.5? 制作调研问卷：调研用户的相关需求?3.5.1? KANO 模型?3.5.2? MaxDiff 模型? 3.5.3? 联合分析模型?3.6? 内容文本分析：洞察用户的潜在偏好?3.6.1? 文本词频分析?3.6.2? 文本情感分析?3.7? 策划活动方案：RSM 活动模型的训练? 3.8? 撰写运营周报：优化工作的展示成果? 第四章 AI 驱动分析决策4.1? 数据的力量：AI 提高数据分析效率?4.2? 运营数据分析基础：入门技能与理论框架?4.2.1? 指标体系搭建：解构业务的指标密码? 4.2.2? 多维度拆解法：化繁为简的拆解策略?4.2.3? 假设检验分析：逻辑推理与统计推断?4.2.4? 5W2H 思维模式：七维视角思考框架? 4.2.5? A_B 测试实验：优化决策的科学验证? 4.2.6? 漏斗转化模型：剖析关键的转化节点? 4.3? 运营数据分析进阶：高阶技巧与算法模型?4.3.1? 描述统计学：掌握数据统计相关概念? 4.3.2? 数据标准化：构建数据的一致性框架? 4.3.3? 四分位数法：快速实现数据范围划分? 4.3.4? 层次分析法：主观决策权重计算方法?4.3.5? 熵值分配法：客观决策权重计算方法? 4.3.6? 卡方检验法：揭示数据之间的独立性? 4.3.7? 朴素贝叶斯：基于特征进行概率预测?4.3.8? K 均值聚类：科学化的数据聚类算法? 4.3.9? 线性回归分析：判断变量关联与趋势走向

随着AI技术的飞速发展，业界逐渐认识到通过AI技术建立业务自动化流程等方式，能够有效降低运营成本并且提升效率。如何充分利用AI技术的力量，使运营工作更加高效和智能，就成为至关重要的问题。

AI运营并不是指某个特定的职位，而是AI时代运营从业者需要掌握的通用能力。然而，虽然很多运营人员使用了一些AI工具（如ChatGPT、文心一言、讯飞星火认知大模型等），也学习了一些提示词技巧，但是在实际工作中遇到问题时还是不知道怎么解决，比如：

使用AI生成了大量内容，却发现这些内容难以应用在实际工作场景中；

希望使用AI进行数据分析，却不知道应该用什么样的方法进行分析；

希望使用AI制定业务运营策略，但又不知道策略的底层逻辑和实操方法；

希望使用AI为运营工作赋能，但不清楚AI能在哪些方面发挥作用。

为了帮助运营从业者解决上述问题，本书将从三个方面进行详细介绍。

本书将从多个角度探讨AI的底层逻辑和应用方法，从而帮助运营人员了解AI对运营人员和整个行业可能带来的潜在影响，并且更有效地与AI进行交互。

2.AI时代的运营通用技能

除了理解AI的底层逻辑，运营人员还需要掌握一些策略方法，以更具体地与AI进行交互。本书将涵盖运营工作中的基础技能和一些进阶技能，并对一些复杂的数据知识进行简化，使运营人员能够轻松掌握其背后的逻辑并灵活加以应用。

本书介绍了如何将运营策略与AI进行结合，通过分析实际案例和提供具体的操作步骤，使运营人员能够清晰地理解每个环节的变化。同时，运营人员也可以根据自身的业务需求，定制更合适的模型，以进一步提升运营效果。

最后需要说明的是，AI的赋能效果最终受限于运营人员自身的思维方式和知识储备。

例如，当用户出现流失时，很多运营人员常常通过单一维度来判断流失原因。然而，用户流失可能受到多种因素的影响，仅仅基于表面特征的挖掘并不能为减少用户流失提供有效策略。

作为直面用户的运营人员，如果掌握一些专业技能，如使用AI对大数据进行处理，并结合朴素贝叶斯算法对用户流失进行条件预测，就可以更好地判断流失原因。通过建立科学的用户流失模型，运营人员既能更加深入地了解用户，也能展现其良好的专业素养。

AI与运营的结合有无限可能，愿我们共同迎接智能化未来。