如何用AI搭建一套自动化产品增长系统🤔？

最近跟身边很多创始人朋友聊起来，大家都有一个共同的体感。

做产品之前，大家都以为卡点会是「做」产品上，比如前期的市场调研、挖掘需求，还有功能打磨等等。

但产品真正做出来以后，才发现最大的卡点，还是回归到产品的运营、推广和增长。

如何才能让更多人看到我的产品？今年以来，我一直在思考这个问题。今天这篇会来给大家分享一下我是怎么看产品增长的，以及我现在用OmniWork搭建的一套自动化增长系统。

先问大家一个问题：你做的产品，增长从什么时候开始？

很多人第一反应都是上线之后。我见过很多产品，上线后才开始找渠道、KOL，但每件事都要从零开始，节奏完全乱掉。

我很受启发的是Jenni AI 创始人 David Park 说的一句话：增长的技能会复利增长。但复利的前提，是你足够早开始积累。

他花了两年时间，靠制作成本不超过 100 美元的短视频，把一款 AI 写作工具做到年收入千万美元，而且是持续盈利的。

他没有资源，也没有大团队，有的只是一套很早就跑起来、然后一直在迭代的增长方法。所以产品上线前，应该先搭建一套自动化增长的执行流程。

1、先弄清楚你要找的是人，而不是流量

做增长最容易犯的第一个错误，是把渠道问题放在受众问题前面。很多人做增长，上来就问：我要发推还是TikTok？找大博主还是小博主？做 SEO 还是投信息流？

这些问题的答案，取决于你的产品，是为一个极其具体的人解决一个极其具体的问题的，但这个人是谁？

不要一些宽泛的画像，比如内容团队、创作者、AI爱好者这种，宽泛的画像毫无意义。

我理解的 ICP 应该具体到：他每天的工作流程是什么样的？他现在在用什么工具解决这个问题？他为什么还没有找到一个让他满意的解法？他愿意为什么东西付钱？

所以我用 OmniWork 做的第一件事，是先去Expert市场，雇佣了几个Growth专家。OmniWork 的 Expert 市场，简单理解就是一个「AI 知乎专家全干版」。有专家的专业度，但不只是给建议，而是把真人专家的工作方法、决策逻辑，系统化地写进了推理链路，然后帮你把活干完。

比如，除了我用到的Growth专家，还有很多其他Expert Agent。一个懂导演思维的镜头 Agent，它在处理分镜的时候，知道用什么景别、如何衔接情绪；一个懂传播逻辑的内容运营 Agent，它在策划选题的时候，知道什么结构容易爆。

你可以直接在市场上“Hire”这些专家，让他们来帮你干活。比如，我先Hire了Growth Marketing Expert 和Content Insights Analyst，并艾特他们协作，做一轮竞品用户深度分析。

我会先把我的产品同赛道的几款竞品喂进去，抓取他们产品相关真实使用用户的评论做深度分析。

分析维度包括四个方向：用户在抱怨什么（痛点）、用户在要求什么（未满足需求）、用户在表扬什么（竞品的护城河）、用户在和什么做对比（替代方案）。

从这些内容里，我可以拼出一个相对清晰的用户轮廓：他们在用什么工具，哪里不满意，愿意为什么样的改进多付钱。

2、在用户开始搜索之前，就把内容放在那里

用户画像清晰了之后，接下来要解决的问题是：这批人在哪里？他们在看什么？

做内容增长有两种方式：1、发内容，等用户来主动找我。2、研究用户在搜什么、在看什么，然后提前把内容放在那里，也就是截流。

你的目标用户，在产生需求之前，已经在互联网上留下了很多行为痕迹。如果能提前识别这些信号，并在他们出现之前就把内容布好，转化效率会比你主动投放高很多。

当然，这件事如果单靠人工做，效率极低，所以我会用 Autowork 配置自动化监控流，持续在后台跑。

以下面这个竞品动态追踪监控流为例，我要求追踪竞品更新日志（changelog 页面）、官方社媒账号、以及 G2 上的新增评价。一旦检测到以下信号就触发提醒：竞品发布新功能、出现集中差评、调价或改变免费版额度。

举个例子：如果我某个竞品突然取消免费版，那就是最佳截流窗口。大量轻度用户会开始搜索替代品，我们需要在 24 小时内把"XX产品替代品"相关内容发出去。

3、内容是唯一能跑复利的分发方式

对于早期 AI 产品，付费投放是在租流量，但内容是在买流量，一篇好内容可以持续带来新用户。

根据前面用户画像和监控信号，我们需要确定产品上线前需要准备的内容矩阵。

但是，一个人怎么保证足够高的内容产出密度，同时还保持质量？

我的解法是，把内容生产拆成两层。第一层为选题池（由我判断和决定）

第二层是执行层，可以大量交给 Expert Team：确定一个选题和核心角度之后，让它同时跑出三到五个不同切入点的初稿版本。

同一套内容，还需要适配不同平台，这些改写也是全部交给增长 Expert 来做。同时，让 Autowork 每天自动汇总各条内容的关键指标，按早期信号强度排序。

5、给产品做全套视觉

做增长不只是写内容，还有做产品的全套视觉。比如，我可以直接 Hire专家Visual Design Director，让它帮我把全套品牌视觉一次性交付。

我把产品信息和所需的物料清单一次性告诉它，它很快就帮我完成了全套物料。

以前可能要找专业的设计师，但现在我把需求丢进去，Expert 理解品牌语言之后，会一次性输出全套成品文件，风格统一、尺寸规范。

6、把每轮迭代沉淀进 OmniWork 的 Skill 系统

每轮内容测试结束后，把验证有效的经验固化成可复用模块，存进 Skill 系统。这是最容易被忽视、但长期来看最有价值的一件事。

OmniWork 的持久记忆机制在这里的价值，在于把这些散落的经验主动融入下一次的任务里。不需要每次重新交代背景，每次任务执行前，系统会从记忆库里召回相关内容，自动融入推理。

当然，除了我上面说的几个Expert，OmniWork 还和上戏文化合作打造了影视 Expert，和上海音乐学院人工智能音乐疗愈重点实验室合作打造了音乐疗愈 Expert 等等，让不同领域真实专家的经验变成可持续运行的系统能力。

这也是我理解的，真正的增长复利。