核心技能要求
1. ​AI技术应用能力​
​技术工具掌握：熟练使用自然语言处理（NLP）工具（如ChatGPT、Jasper）、图像生成工具（如Midjourney、DALL·E）、视频生成工具（如Runway ML），以及AI数据分析平台（如Google Analytics AI模块）。
​算法基础：了解深度学习、生成对抗网络（GAN）等基础算法逻辑，能根据业务需求调整AI模型参数。
2. ​内容创作与营销能力​
​创意策划：具备内容选题策划能力，结合热点与用户需求生成创意脚本，并通过AI工具批量生产文案、图片、短视频等素材。
​多平台运营：熟悉微信、抖音、小红书等平台的算法规则，利用AI优化内容分发策略。
3. ​数据分析与优化能力​
​数据洞察：能通过AI工具分析用户行为数据（如点击率、转化率），挖掘高潜力内容方向，并实时调整生成策略。
​A/B测试：设计AI生成内容的对比实验，优化标题、配图、关键词等元素的效果。
4. ​跨领域协作能力​
​技术对接：与IT部门协作优化AI工具链，解决模型训练、数据接口等技术问题。
​业务理解：深入理解企业产品特性，将营销目标转化为AI可执行的指令逻辑。
工作内容与岗位职责
1. ​AI内容生产与优化​
​自动化生成：利用AI工具批量生产社交媒体文案、短视频脚本、产品详情页描述等内容，覆盖图文、视频、音频等多形式。
​质量把控：对AI生成内容进行人工审核与润色，确保符合品牌调性、法律合规性及用户接受度。
2. ​智能分发与运营​
​跨平台发布：通过AI工具自动化调度内容至微信、抖音、电商平台等渠道，并实时监控发布效果。
​个性化推荐：基于用户画像数据，使用AI算法实现“千人千面”的内容推送策略。
3. ​数据驱动的策略迭代​
​效果分析：利用AI分析工具生成多维度报告（如用户互动热图、内容传播路径），识别高转化内容特征。
​模型优化：根据数据反馈训练垂直领域AI模型（如行业术语库、风格模板），提升内容生成精准度。
4. ​技术维护与创新​
​工具链管理：维护AI工具的使用环境（如API接口调试、算力资源分配），探索新兴AI技术（如多模态生成、实时交互内容）的应用场景。
​风险控制：监控AI生成内容的伦理风险（如版权、虚假信息），建立内容审核机制。
5. ​跨部门协作​
​与市场部联动：基于销售数据与用户反馈，制定季度AI内容营销计划。
​与产品部协同：将用户需求转化为AI可识别的关键词库，支持产品卖点挖掘。