一篇文章说清楚营销人如何从0到1学AI


一篇文章说清楚营销人如何从0到1学AI

如果你是营销人,会发现,当你真的要学AI的时候,市面上其实没有合适的学习路径。

分享的内容一部分是纯框架(like 大语言模型啊、llm、上下文工程啥的),另外一部分是只有业务。

AI怎们接近业务里面其实并没有合适的内容。

很多东西看完知道AI很重要,但你明天坐回工位,该写的方案还是得自己写,该找的达人还是得自己翻,该对的数据还是得自己盯。

什么都没变。


大家学AI的目标从来不是成为程序员,不是研究大模型,也不是追最新的技术动态。

我最开始是,只想做到两件事:把我每天重复的事情解放出来,把我的内容和业务做得更好。

基于这个目标,给大家分享一下,一个营销人是怎么把这条路走通了的。


第零步:先有一个思维,叫做万事用AI

很多人学AI,上来就找工具,找课程,找教程。

我觉得第一步不是这个。第一步是先改一个习惯:遇到任何问题,先问AI一句。

查资料,问AI。不知道怎么写,问AI。不知道怎么决策,问AI。不知道某个词什么意思,还是问AI。

这一步用豆包就够了。不用付费,不用学技术,先用起来。

当你能把豆包用得很溜,其实已经完成了最重要的一件事:你开始相信AI能帮你了。这个相信,比任何工具都值钱。


第一步:改变你的信息输入源

你每天在看什么,决定了你这件事能走多快。

如果你的输入源还是刷各种营销资讯、刷抖音,你对AI的感知会一直停在“它很重要”这个层面,进不去。

把输入源换掉。

推荐一些我自己会关注的博主。

1.数字生命卡兹克

从设计师转行做AI博主,最早一期熬夜分享干货的博主。不是纯技术的讲解,更有落地的案例。

2.张咋啦zara

之前是飞书的产品营销负责人,现在自己开始做产品经理,也会build in public,接近于日更博主了,很多实操的学习案例。

3.Lex Fridman

YouTube上采访的大佬,做了很多AI圈的采访。比如ChatGPT创始人奥特曼、小龙虾创始人、黄仁勋、马斯克等等……

4.X上的公司账号

国外的营销环境相对于国内的最大差别是,openai、Claude等的公司、创始人、CTO等等在X(原推特)上的活跃度很高,你不仅能看到公司的最新动态也可以关注他们的最新思考。

同时加入一个的AI社群,找到真的在用、在实操的人待在一起。

首推WaytoAGI,一个已经成立三年的AI社群,你想学习的所有AI软件都能在里面找到免费教程,同时每天都会有不同的直播。

我也在运营一个专门面向营销人的付费AI社群,有意向的可以后台发送“AI社群”

这两步加在一起,能保证你每天接触的信息里有足够密度的AI内容。不用死记,吸着吸着就不一样了。


第二步:学会Vibe Coding

先说清楚——我说的不是学编程,不是让你去写代码。

我说的是:学会用AI帮你写代码,解决你自己的小问题。

现在这个门槛真的很低。你会说话,你就能做出一个小工具。国内的模型厂商在把这个门槛继续往下降,你能做的事情比两年前多太多了。

学这个是为了什么?解决你每天10分钟的重复小事。

找选题要10分钟,整理资料要10分钟,格式转换要10分钟,数据汇总要10分钟。这些东西单个看不大,加起来是你每天真实的时间漏洞。AI把它补上,你的时间就出来了。

当你的重复时间被解放,你才有精力去做那些真正需要你判断的事情。


第三步:用Obsidian搭知识库

用AI用到一定深度,你会发现缺一个东西:记忆。

AI本身是没有记忆的。每次对话都是全新的陌生人,你得重新解释你是谁,你们品牌是什么风格,你们之前做过什么判断。这件事很烦,而且效率很低。

Obsidian就是解决这个问题的。

你把你说过的话、做过的判断、沉淀的经验、品牌的语气和历史内容都存进去。AI读了这些,才能真正“认识你”。

不需要学语法,不需要装插件,先建一个文件夹,把最近的东西往里放就行。

知识库能帮你做两件事:内容沉淀 和 内容进化 你的东西越存越多,AI帮你做的事情质量就越高——因为它有了背景,有了你的风格,有了你积累的判断。


第四步:先改造一条小业务

有了前面这些底子,不要急着做大的事情。

先找一件你每天都在做、小的、重复的事情,让AI接手。

比如:你每天要找选题,让AI帮你找;你每天要写文章,让AI按你的风格来写;你每次要给客户出brief,让AI先出一版。

先改造你自己的业务,跑通一个闭环。

等你自己的闭环跑顺了,再往大的走:把品牌价值观、语气、品牌指南、历史策略、过往内容报告都塞进知识库,配一个总Prompt,让AI变成你们品牌的内置策略师。

达人筛选、竞品评论区分析、内容复盘和选题优化——这些你都可以让AI参与进来,而且参与的质量会越来越高。


最后想说一件事

真的把AI用到有深度之后,你会发现一个很有意思的现象:市面上大部分软件的生命周期在缩短。

不是说软件没用,是你不再需要靠买工具来解决问题,你自己就能搭出来自己需要的东西。

这才是学AI真正值钱的地方。

不是你学会了某个工具,而是你形成了一套内化的系统。这套系统跟你的业务长在一起,跟你的判断长在一起,别人复制不走,模型更新了你直接换,什么都挡不住你。

营销人学AI,学的不是软件,学的是这个。


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关于作者

“林花钱”这个名字,来自我过去长期在公司负责花钱:投广告、做传播、找达人、做 campaign,花过千万,做过几十亿的内容曝光。

我一直关心钱有没有花值,内容有没有带来结果,品牌有没有被真正记住。

现在我把过去做品牌、投放、内容和团队管理的经验,重新组合到 AI、内容生产和个人业务里。

持续更新,欢迎一起聊。