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五毛一分红中麻将群霸气麻将群聊名称理解那自然是好的，但如果不能，只需要理解算法运作的基本原理即可。

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　　因此无论你涉及到的领域是内容、电商还是社交，只要是与核心业务相关，AI产品经理本质上解决的都是资源匹配的问题，只不过除了关注供求两端，你也需要关注对平台本身的收益。
　　比如对2C平台来说，每个阶段的侧重点是不同的，前期更注重日活，后期看GMV。

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所以AI产品经理需要时刻关注随着算法策略的迭代，模型表现提升对大盘收益提升的边界效应在哪里。除非你是专门做“技术创新”的纯技术型产品经理，不然所有脱离大盘收益的算法打磨，以及一味追求算法复杂度的行为，都只是耍流氓。

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　　前文已经很明确了，真正的AI产品经理，必须是兼具数据驱动思维的产品经理，基于这条准则，古牧君把市面上跟AI产品经理还算相关的岗位整理如下：
　　
　　初步感觉是用户增长产品经理胜出？对几个可能有争议的项目稍作解读：
　　（1）研发工程师：“或许具备一定数据驱动思维” ？
　　坦白说在跟研发工程师深度配合多年后，古牧君发现，严谨的逻辑思维并不等于数据分析思维or数据驱动思维。核心差异在于，经过长期训练，工程麻将群怎么挣钱一起玩温州麻将群产品，所以产品的同质化问题比较严重。甚至与市场上不同公司的产品，或者同一公司不同子品牌的产品，在功能上没有太大差别，谁都无法从产品质量上或产品功能上占领市场。
　　为了占领用户心智，通过品牌推广与线下广告投放，以及产品降价促销等模式，强化用户对自己产品的认知，进一步化强化品牌在用户心中的地位。
　　此时，找到一个细分的用户群体是很重要的，了解用户的行为习惯及消费观念是有必要的。

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　　但对于C端互联网产品而言，用户选择产品的标准不在于定价，主要差别在于用户体验。
　　而用户体验的优劣标准是一个相对标准化的评判标准，不会因为用户群体的细微差别而产生较大的差异。换句话说，评价一个互联网产品的用户体验好坏有相对统一的标准，不会因为群体的不同而有什么大的变化。
　　产品经理更应该思考从如何从用户体验这个维度上去提升产品价值，而非去研究产品当前用户的行为偏好与生活、消费习惯，在这个时候做用户细分和对细分群体进行画像实际上就没有太大的意义了，它并不会为我们的产品设计提升有效的结论输出。

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　　但即便如此，互联网企业的UED(用户
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