每周小结是最难写的，毕竟需要回溯我这一周做了哪些事情，过程中是不是有犯什么错误，或者能不能从中汲取什么经验。
说实话很多时候的工作内容都是类同的，哪有那么多创新或者踩坑犯错，就是那几招基本功。
调研每个竞争对手做的怎么样，看看搜索结果页面上的最新反馈，并做好自己的内容机会与推广机会。
然后根据自己的计划去生产内容，并适时寻找对应的内容推广机会（这部分工作我现在倒是做得比较少）。
当然过程中需要做好内容审核，并做好运营过程中的数据记录，免得后面出了问题不知道是因为什么。
其实这一套工作流程中，我觉得我今年踩的最大的一个坑就是过度依赖 AI 自动化。
就拿最简单的信息调研场景举例，现在 AI 做的确实非常厉害，只要给一个主题方向，AI 便可以给你一个信息粒度很细的调研报告。
甚至 AI 工具可以按照我们的要求从数据源中抓取数据，并形成别具一格的调研结论。
但我现在回头去看，充分放权让 AI 去做这一步骤的工作，我觉得并不是很有意义。
最大的顾虑是我自己没有深度参与到调研的过程中来，单单看最后的调研报告并不明白真实用户到底需要什么（或者说没什么深刻的印象），自然就办法在后续内容生产过程中写出击中用户痛点的文案。
逻辑不难，毕竟最终报告只能让我了解产品受众的大致情况，至于具体的用户关切在报告里很难细致体现出来。
而这些用户核心关切，才是最后是否能达成转化的关键。
类似这样的场景还有不少，我之前都过分迷信并放权让 AI 去做，虽然明显的问题尚未碰到，但就是觉得哪里不太对。
也可能是我自己太保守了吧，不管怎样我现在都不想用这种全自动化的 AI 流程了，还是喜欢在调呀阶段、在内容上线阶段削弱 AI 的影响。
这种削弱操作做起来也非常简单，直接将过去的全自动 AI 工作流程切换成 AI 协助类流程，让 AI 充当一个助手而非决策者。
整体的工作流程也没必要大改，只需要调整下工作逻辑就可以了。
比如调研阶段，之前全权交给 AI 去做并最终由 AI 自己形成调研报告，那现在自己去做信息采集与信息标注，先在自己脑子里形成一个初步的结论，后续再让 AI 来处理调研报告输出。
人力与 AI 算力相互协作，人力来控制信息判断与内容核实，AI 则来处理信息加工与整理，我自己这段时间体验下来挺好的。
另外还有一点，我自己实际体验下来 AI 在需求分析与需求挖掘上，其能力并不是那么出众，有些时候甚至有一些错误。
毕竟它只是一款通过数据训练出来的模型，在深度挖掘特点人群需求上，可能还是有一些局限吧。
不管怎样，内容运营的工作重点都是研究好人的需求并用文案去戳中别人的需求痛点，服务好这个核心点肯定是没错的。
