如今广告投放平台的算法越来越黑盒化，比如说巨量引擎强制使用全平台推广，不再支持优化师选择独立投放版位，这就对优化师提出了新的挑战。
面对这种变化，优化师需要重新定位自己的价值，尤其是工作重心会经历核心的转变。
传统的投放优化师更关注于流量思维，比如说关注平台指标，而未来需要更多地去关注用户生命周期价值（ltv）、gmv、品牌健康度等全局的指标。
同时对于素材的生产要求，也逐步从少量爆款凭经验和感觉产出过渡到大规模、快节奏的假设-测试-迭代的生产方式。
接下来我们详细聊一聊优化师如何进行调整和提升。
一、强化投放战略思维与商业洞察
优化师需要从单纯的花钱执行者转向为赚钱的战略规则者。这就要求优化师理解业务本质，深入了解你所推广产品的核心商业模式、利润结构、用户生命周期价值。而不只是简单关注前端的点击成本、注册成本、点击率、转化率等等。
同时需要具备全域视角，将单一平台的投放置于整体的全域营销策略中，思考如何协同搜索广告、信息流广告、社交广告、内容种草、私域运营等等，打造完整的用户转化链路。
二、强化创意与内容生产能力
当定向和出价被平台算法接管后，创意就成了最核心的杠杆和最大的变量。
优化师需要建立创意假设-快速测试-数据反馈-迭代优化的闭环思维，不再凭感觉做素材，而是通过A/B测试数据指导创意方向。
同时需要熟练掌握图文、短视频、直播等多种内容形式的策划和优化要点，尤其是短视频和直播已经成为重要的引流和转化阵地。
三、提升AI工具的驾驭能力
把AI从工具变成优化师的副驾驶。
熟练学习各类工具来辅助完成素材生产、文案撰写、数据清洗等重复性工作，进而提升工作效率。
同时需要具备关键节点的人工干预，AI缺乏人性洞察和文化敏感度，优化师需要对其产出的内容进行审核、修正和转换成用户语言。
如果有条件的话，还可以尝试用品牌独特的数据，比如说高转化的素材、评论等等来微调AI模型，让AI更懂你的业务，成为你的素材军师。
四、掌握数据解读与测试能力
黑盒之下数据解读和实验设计的能力会更加重要，优化师不要只看平台提供的表面数据，如ctr、展示次数等，需要结合第三方监测工具进行深度归因分析，理解流量背后真实的用户行为路径。
建立一套规范的a/b测试流程，有效的测试不同变量，如创意落地页、受众包等，对最终业务目标的影响，从而做出真正可靠的优化结论。
AI能力的提升路径大致分为三个阶段。
一、短期阶段立即行动。
熟练掌握1-2种AI工具，提升素材生产效率，主动寻求跨渠道、跨平台的学习机会，不要只局限于自己熟悉的平台。
尝试为自己负责的账户设计一次完整的测试链路并形成分析报告。
二、中期阶段成为垂直领域的专家。
积累行业konw-how和成功案例，努力向策略层靠进。
强制参与制定季度广告策略和预算分配方案。
同时也可以考取各类广告平台的证书，为自己的专业能力背书。
三、长期阶段转型为增长营销负责人。
负责统筹全局策略。或者成为独立顾问或者创业者，为企业提供营销战略咨询或开展代运营业务。
广告平台的算法黑盒化趋势不可逆转，这是一场职业进化的训练，它迫使我们从重复机械的操作中解放出来，去做那些不擅长的事情。比如深度思考、战略规划、情感共鸣、创造性洞察等等。
未来的顶级优化师将是商业策略加人群洞察加业务赋能的三角形人才。
优化师的核心价值不再是熟悉广告平台得执行者，而是成为连接算法用户与商业目标的不可替代的大脑。
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