本文来自微信公众号： 时光笔记簿 ，作者：Hanni，原文标题：《传统营销人如何用好 AI？与其观望，不如试试这5个建议》
我身边聊AI话题的营销人，大概分三类：
第一类是趋势派，大谈智能体、脑机接口、技术奇点……很宏大，很前瞻。但让人焦虑，听完啥也没记住。
第二类是技术派，热衷于分享Gemini Pro的参数测评、NotebookLM的隐藏功能…感觉他好牛，自己好笨。
第三类是焦虑派，也是人数最多的一类。一边问“真的好用吗？还要科学上网？”，一边叹气“哎，我赶不上这波红利了，算了躺平吧”。
你是哪一类？
我三种都沾点边。
作为传统的营销人，年龄大，非互联网出身，非AI原生代。我应该是学AI是最费劲的一类，也是最容易变成第一类的人。
但我还偏不信邪，就是要自己折腾。
用现在流行的话说，就是"Learn by doing"（在做中学）。
学完发现并不难，这5个实践总结分享给你：
1.要用付费版，这笔钱值得花
很多人第一步卡在如何“上网”，这个问题不应该成为障碍，网上攻略非常多。
紧接着的问题是：“为啥我的ChatGPT、Gemini没你说的智能？”此时我会问“付费了吗？”
要知道，免费版和付费版体验感差别很大。
只要条件允许，尽量用收费版。
大部分AI工具都可以月付，先使用1-2个月，不好用就不订了（就是要记得取消），也花不了太多钱。
我最近花钱的只有GeminiPro和Manus。
Gemini是小助手，NotebookLM是学习搭子，Manus就是我的工作助理。
这三位帮我做了很多事情，比如Gemini总结Youtube逐字稿，NotebookLM学AI论文，Manus用来写行业分析PPT。
都非常好用，是2025年最值得的投资之一。
2.自己总结提示词，别依赖模版
刚开始用AI的时候，我也到处找提示词模版。
之前习惯了搜索关键词，要问一个完整的问题，总是感觉说不到点子上。
我为此找了各种神级Prompt模版（甚至也花钱买过），但并不好用，得出的答案常常不是我想要的。
后来我就尝试用自己最熟悉的产品思维来提问，发现效果最好。
比如我要写一段产品介绍内容我会说“我要写给XX看”“他们遇到XX问题”“我希望从三个方面入手解答，并描述功能、情感、社交三方面价值”，很好用，你也可以试试。
我还尝试让AI来自己总结提示词。
比如跟AI对话多次后，让他总结这段对话可用怎样的提示词快速获得最终答案，这样下次调用就省掉了中间环节，效率提高了。
3.Vibe coding不难，多试试
"Vibe Coding"（凭感觉编程）是AI大神Andrej Karpathy提出的概念，很多工程师对此嗤之以鼻，很多营销人又认为门槛太高，文科生学不会。
我的观点是是Vibe coding做产品早期探索非常有必要。
过去想验证一个想法行不行得通，需要开很多次沟通会，等原型出来后，大家都没热情了。
现在先用AI快速测试，在Google AI Studio上用自然语言描述需求，想要实现的效果，外观、颜色等，很快就会生成一个app/网站/产品设计效果图。
我花了1小时就做了一个可以每天生成心情图片的app，在过去根本不敢想不懂代码的人能干这个。
当然这样的app主要还是给自己用，距离专业程序员还差很远。
但是vibe coding中练就了换位思考的能力，不如需求如何描述？需要神恶魔功能？
这个过程让我理解了产品研发团队面临的真实挑战。
4.AI作图、视频都试试
之前营销人要设计一个海报，要不就是用很丑的模版，要不就是等设计有空再安排，再或者是请昂贵的乙方广告公司来完成（花很多时间来来回回沟通）。
现在有什么想法，用AI先做个初稿，如果效果好，直接用。
如果要求高，还需要专业人士用专业软件输出，那按图优化。
沟通效率提高了太多。
视频制作也一样。
过去做一个视频非常费时间、费钱。写脚本、分镜图、选模特、拍摄、剪辑、配音，几分钟的视频要折腾很久。
现在用AI迅速生成初版，边测试，边再优化脚本、拍摄、剪辑…效率提高了很多，也能提前验证是否受欢迎。
把AI当作MVP（最小可行性产品）的生成器，快速试错，比憋大招重要得多。
5.拥抱知识库，换一种学习方式
信息爆炸的时代，真正的行家是“懂得构建和调用知识库的人”。
AI工具（比如NotebookLM）能瞬间把几十、上百份份文档变成专属知识库。
不管是客户财报，还是整理专业资料，我试着把资料提供给AI，让成为老师，我问它答，针对性的解决我的疑惑。
昨天我看到硅谷产品经理Lenny把他的300多个播客的逐字稿全部放到了网上。
我试着下载了一些感兴趣的GTM、产品定位相关的内容，放在NotebookLM上，提出自己的问题，就感觉是很多专家在给我答案。这感觉太棒了。
我也曾经想把我的公众号和接近2000篇过去10年写的笔记作为营销开源知识库，说不定这个想法很快就能实现了。
写在最后，我想说，用AI越多，我越不焦虑了。
AI只能干指定的具体工作，但是为什么要做这个工作，希望达到什么效果是要人来决定。
不过在AI这个领域，追热点的人太多，沉下来积累能力的人太少。
把AI当成工具，在使用中不断思考并积累个人能力的人，未来三年会越来越厉害。
与其观望迟疑，不如马上行动起来！