几乎整个2024年，吴嘉欣都处在焦灼之中。

前天早上化妆时，看着镜子里逐渐加重的法令纹，她甚至产生了离职的念头。

在公司，她负责公众号运营，坐拥几十万粉丝。面对那些不尽如人意的阅读量和转化率数据，愁眉不展的还包括她手下那些殚精竭虑的小伙伴。

“流量红利用尽了，该怎么办？”这是她们几乎每月的工作探讨中都不同角度要探讨的话题。

相信，在网络的那一端，微信生态的拥有者一样犯愁。

在微信这个超级应用里，流量看似取之不尽，但真正能深入用户内心、提供精准服务的企业却少之又少。正如身处一片繁花似锦的花园，算法之手却越来越难以采撷到那朵最契合用户需求的花朵。

“超级应用”与“超准应用”：打破“空有规模、不够深入”的困局

超级应用是中国数字经济发育过程中的奇观。

先有淘宝和京东等电商平台，靠着“大一统”的流量模式收获了巨大红利；

接着是微信崛起，凭借着社交功能迅速积累了庞大的用户群体;

此后更有抖音爆发，借短视频的流量圈粉了无数用户。

然而，随着发展，问题也逐渐显现。

以微信为例，小程序、公众号、朋友圈等众多功能不断叠加，使得应用变得繁杂。企业在这个生态里竞争时，信息过载严重。

用户每天会收到大量公众号推送，却日益难从中筛选出真正感兴趣的内容。

“超准应用”的需求，自然就这样孕育出来。

企业亟需对齐应用目标，围绕特定场景或用户需求深度打磨。

技术上，通过数据挖掘和模型训练，做到精准定位。

例如，音乐类应用通过分析用户的听歌历史、收藏歌曲类型等数据，精准推送用户可能喜欢的新歌曲和相似歌手的演唱会信息。

运营方面，从用户视角出发，采用“少而精”的策略。

比如健身类APP，只精选最受欢迎的几种健身课程进行推荐，而不是把所有课程一股脑地推给用户。

我们可以用买手机的场景来类比超级应用与超准应用的差异。

超级应用就像是一个大型手机卖场，各种品牌、型号、功能的手机琳琅满目。而“超准应用”则像是一家定制手机店，根据你的使用习惯、预算、对手机功能的特殊需求（如长续航、高清拍照等）为你定制一款专属手机。

人机协同：让AI成为“数字搭档”，而非“冰冷工具”

有人担心AI会替代人类工作，但在运营和写作场景中并非如此。

吴嘉欣的大学同学刘静雯，在一个科技类公众号工作，她们的设想是，让AI能够根据热门科技话题自动生成选题和稿件初稿，而负责运营的同事，则根据公众号的定位和受众喜好对稿件的调性进行把控，发挥创意进行润色，她们称之为“人工+智能”。

放开个案，我们可以发现，在公众号/企业运营中，引入AI分不同阶段。

入门阶段，小型企业的公众号团队利用AI进行舆情监控，及时了解用户对企业的评价和行业动态，同时做一些基础数据统计，如每日新增粉丝数量、文章阅读量的来源分布等。

进阶阶段，中型企业的公众号开始让AI做自动回复，解答用户的常见问题，生成内容初稿。例如旅游类公众号，AI根据热门旅游目的地生成游记初稿，运营人员再进行修改完善，同时专注于与粉丝的深度互动和关系维护。

高级阶段，大型企业的公众号高度依赖AI进行A/B测试与策略优化。比如连锁餐饮企业的公众号，通过AI对不同菜品推荐文案、不同促销活动的推送进行A/B测试，根据结果优化推送策略，但始终保留人工审核与定向决策。

刘静雯就是在这个过程中一步步走过来的。

她以前每天花费大量时间在选题上，自从使用了AI工具后，选题效率大大提高。

她把节省下来的时间用于与粉丝互动，回答粉丝的私信、在评论区与粉丝交流等。

结果，公众号的阅读量和转化率都有了显著提升，AI赋能之下，她靠人机协同，实现了与用户的互利共赢。

社群共创：从“粉丝”到“共同创造者”

以前的企业公众号大多是单向输出，用户只是被动接收，这样导致吸粉成本高、粉丝留存低。

现在，年轻用户群体崛起，他们渴望参与到品牌发展中。

在微信生态里，社群共创有着几个关键节点。

选题共创。美食类公众号可以在粉丝群里发起“你最想看到的美食专题”投票和话题讨论，根据结果确定下一期的推文内容。

内容共创。时尚类公众号可以征集粉丝的穿搭照片和心得，将优秀的内容整理后在公众号上发布。

产品/服务共创。电商类企业可以通过小程序收集用户对商品的改进建议，直接反馈到企业的研发和运营部门。

在海外社交平台上，社群共创同样可行。

国潮品牌可以在Instagram上，考虑到语言和文化差异，利用AI筛选和翻译海外用户的反馈，然后本土团队根据这些反馈调整产品和宣传策略。

司林凯是一家运动品牌的设计主管。他最近的得意之作是，向海内外粉丝征集T - shirt设计方案，经过粉丝投票选出的款式，一经推出，销量是普通款的3倍，他因此被BOSS多次在工作会议上点赞，初尝社群共创的职场红利。

“任务流智能体”：让运营从“自动化”走向“闭环智能”

大多数公众号运营流程是割裂的，比如从选题到发文再到收数据，各个环节看似独立。而“任务流智能体”理念让每个环节都有AI参与决策或执行，并把结果反馈到数据端，形成闭环。

仍以微信运营为例。

内容生产环节，可以利用AI先获取用户的阅读偏好，然后拟写稿件框架，人工进行审校后自动排版推送，最后数据回传以便进一步优化。

用户交互方面，AI识别粉丝问题并提供自动回复，遇到关键问题引导人工介入，同时将交互内容沉淀到知识库。

社群活动中，AI实时监控社群活跃度，预测发布活动或抽奖的最佳时间，活动结束后自动统计结果并反馈到运营平台。

当企业走向海外多平台运营时，同样可以运用“任务流”思路。

比如游戏企业在海外推广游戏时，在Facebook、Instagram等平台，可以注意充分发挥AI的价值，进行跨平台数据打通和多语言处理。

早上，AI根据数据和热点推送选题建议给运营团队，运营人员根据建议创作内容并发布。

白天，AI自动回复粉丝问题，引导人工介入关键问题。

晚上，AI根据当天的互动数据进行自动化复盘，为第二天的运营提供参考。

国内深耕与出海并进：“超准应用”双线演化

在国内市场，流量见顶后，优质内容、稳固社群、长期用户价值成为新的KPI。

例如一些在线教育企业，不再单纯追求粉丝数量，而是通过提供优质的课程内容，建立学习交流社群，提高用户的复购率和推荐率。

此时，“超准应用”的价值，在于帮助企业更精准地洞察粉丝需求，更高效地构建服务闭环，培养稳定的私域关系。

在海外市场，企业面临本地化、多平台、跨文化等挑战。

实体企业出海时，利用AI进行多语言翻译和数据分析。在不同平台如Facebook、Instagram、TikTok等运营时，可以根据当地社交文化微调运营策略，在品牌调性、用户画像、合规要求等方面深度适配。

双线结合的关键在于人机协同、社群共创、任务流智能体这三大法宝。

比如内容服务型企业，在国内市场通过人机协同优化内容，社群共创提高用户参与度，任务流智能体提升运营效率。在积累了经验后，逐步将这些模式复制到海外市场，实现稳扎稳打的发展。

从0到1：快速搭建“超准应用”运营体系

先定小目标，再做扩展。

比如起一个新的读书类公众号，可以先设定“提高周阅读量15%”的目标。然后快速构建一个MVP，如先确定一种固定的文章排版风格，一个简单的内容推荐逻辑。

在数据管理与AI模型的“启蒙”阶段，如果没有大投入和大团队，可以利用通用AI工具。

例如小型文化类公众号，使用元宝或者豆包进行选题分析，自动回复粉丝的简单问题。当然，同时要重视数据隐私与合规，在采集和应用粉丝数据时遵循平台规定和法律法规。

社群共创方面，可以开展主题讨论会，如文学类公众号，定期举办读书分享会；行业干货共享，如职场类公众号分享职场技能干货；直播问答，如美妆类公众号通过直播解答粉丝的美妆问题；粉丝创意征集，如手工类公众号征集粉丝的手工作品创意。为活跃粉丝提供荣誉激励，如积分、勋章、专属折扣等。

任务流智能体的初步搭建，可以在公众号后台设置自动欢迎消息，当新粉丝关注时自动发送欢迎语；设置关键词触发回复，如输入“优惠”就弹出相关优惠活动；定时推送，如每天定时推送一篇文章；数据同步，确保不同平台的数据能够及时更新。同时要鼓励定期迭代，避免一次性做太多高级功能。

在这方面，元宝最近推出的公众号智能体值得关注。

AI时代的“超准应用”与企业的全球化想象力

2025年，公众号或海外平台可能会走向多模态与实时AI的模式。

例如，可能会出现视频化的公众号内容，用户可以通过语音交互获取信息，甚至在AR/VR直播中与品牌互动。

AI也可能会有更强大的“感知 - 决策”能力，出现像“AI主持人”主持线上活动，“AI顾问团”为企业提供运营决策建议等形式。

不过，AI时代也存在风险，如信息茧房可能导致用户只看到自己感兴趣的内容，数据滥用可能侵犯用户隐私。企业在追求效率和商业利益的同时，必须有敬畏心，恪守责任底线。

从“超级应用”到“超准应用”，从国内深耕到海外拓展，这对中国企业来说是机遇，也是对传统运营思维的变革。

感谢即将过去的2024带来的AI体验，让我们在这个“人机共舞”的新时代，有机会朝着更精准、更丰盈、更具创造力的未来奋勇前行。

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