本文来自微信公众号： 袁振商业笔记 ，作者：袁振
打开招聘软件，会看到一个颇有时代感的分类。
BOSS直聘首页把“客服/运营”放在同一个职位入口里，甚至有些职位百科里还有一个更直接的词：运营客服。[1]
这多少有点伤人。
过去十年，互联网运营写过文章、追过热点、拉过新、促过活、盯过转化，还要会做活动、看数据、建社群。到了AI公司，简历往桌上一放，却像是来应聘接电话的。
更让人不安的是，很多AI科技公司的确很少招聘“运营”。打开它们的招聘页面，常见的是产品、研发、销售、市场和品牌，传统意义上的内容运营、电商运营，几乎没有座位。
运营真的要消失了吗？
我的判断是：消失的不是运营，而是“运营”这个大口袋。以前凡是产品和销售不愿意接、又跟增长沾边的工作，都可以往里面塞。AI公司把这只口袋拆开了，里面的活并没有少，只是换了名字，也换了责任人。
为什么科技公司看起来不需要运营
运营这个岗位，在中国互联网的繁荣，本来就依附于两种生意。
第一种是内容平台。平台需要持续生产和分发内容，于是有了编辑运营、内容运营、社区运营和热点运营。第二种是电商。货架、店铺、活动、库存、物流和售后，每个环节都需要人盯，于是又长出了店铺运营、商品运营、直播运营和用户运营。
不少工具型AI公司，恰好绕开了这两套系统。
它不经营一张需要每天填满的内容版面，也不卖一件需要入库发货的商品。产品在云端交付，用户注册、试用、付费，几分钟内就能走完。很多内容还是用户自己生成的：写一封邮件、做一张图、生成一段代码。公司不需要先养一支编辑队伍，再把内容喂给用户。
所以，内容运营和电商运营自然少了。
但用户从哪里来？第一次使用能不能得到结果？为什么用了三天就离开？付费后出了问题谁来解决？这些问题一个都没有消失。
它们被拆进了产品增长、开发者关系、社区、客户成功、市场和品牌。过去运营经常对“过程”负责，今天这些岗位被要求直接对激活率、留存、销售线索和续费负责。
运营没有被降级成客服。更准确的说法是：低判断、重复执行的部分正在客服化和自动化；剩下的部分，则正在产品化、市场化和专业化。
AI越容易做
市场和品牌越重要
AI创业最容易制造一种错觉：模型厉害，产品就会自己增长。
现实往往相反。模型能力越来越像公共水电，同一种功能，很快会出现在十个产品里。用户第一次被效果惊艳，第二次开始比价格，第三次就会问：我为什么非得用你？
RevenueCat对订阅应用的统计很有意思。2026年的数据里，AI应用第一年的实际用户价值比非AI应用高41%，但月度订阅用户的12个月留存却差了36%。[2]AI更容易让人掏出第一笔钱，也更容易在新鲜感过去后被删除。
这正是市场和品牌要解决的问题。
市场负责把产品放进一个具体场景：谁在什么时刻遇到什么麻烦，为什么现在应该试一下。品牌则负责更慢的那部分：当功能被复制、价格被追平，用户还愿不愿意记住你、相信你，甚至愿不愿意替你解释。
AI公司不是不需要内容。它只是不需要“为了更新而更新”的内容。真正有用的内容，要么让用户看见一个以前没想过的使用场景，要么让客户相信这家公司懂他的工作。
C端和B端
做的是两种市场
C端AI产品面对的是一个人。下载、试用和删除，可能发生在同一个晚上。
因此，C端市场的首要任务是降低第一次使用的门槛，再把一次惊艳变成使用习惯。它需要演示、创作者合作、用户案例和社区，需要把抽象能力翻译成一句普通人听得懂的话。品牌也更像一种身份暗号：使用这个产品的人，认为自己是谁？
C端看的是激活、留存、分享和自然搜索。发布会很热闹，却没有人第二周回来，市场就只是替产品办了一场烟花表演。
B端完全不同。企业买的不是一次惊艳，而是一项需要承担后果的决定。
一个AI工具进入公司，要经过业务部门、IT、安全、法务、采购和老板。每个人担心的事情都不一样。麦肯锡2025年的全球调查显示，88%的受访企业已在至少一个职能中常态使用AI，但真正进入规模化阶段的只有大约三分之一；只有39%的受访者认为AI已经带来任何程度的企业级利润影响。[3]
这说明B端市场缺的不是“AI很重要”的教育，而是从试验走向采购的证据。
B端市场要做行业洞察、客户案例、白皮书、会议、标杆客户和重点账户营销；品牌的任务也不是显得年轻，而是降低决策风险。LinkedIn与Edelman的研究显示，73%的决策者认为，一家公司发布的思想领导力内容，比产品宣传册更适合判断它的能力。[4]
所以，同样是内容，C端要让人产生“我也想试试”，B端要让一群人敢在采购单上签字。
同样是活人感，C端可以是创始人亲自体验、用户在评论区改产品；B端则是创始人真的懂业务，能和客户讨论流程、风险和回报，而不是背一套模型参数。
最好的C端品牌
创始人通常就在用户里面
泡泡玛特为什么有强烈的用户感？一个重要原因是，它不是站在门外研究年轻人，而是在那个审美和收藏体系里做产品。
科技公司里，Canva有一个很像的起点。
2007年，Melanie Perkins还在大学里教同学使用InDesign和Photoshop。她看到学生花很长时间学习复杂软件，于是判断：问题不一定出在人，可能出在软件。[5]Canva后来所有“让普通人也能设计”的产品语言，都不是市场部从用户画像里编出来的，而是从创始人亲眼见过的笨拙和挫败里长出来的。
AI公司中，Replit更典型。
创始人Amjad Masad年轻时在安曼写代码，没有自己的电脑，经常借电脑或去网吧。每换一台机器，就要重新配置开发环境，代码还得靠邮件传来传去。他最早做Replit，并不是看到一份“在线编程市场规模报告”，而是想给自己做一台云端个人电脑。[6]
后来Replit从在线编程环境走向AI编程，产品主张一直没有换：让一个人更快地把想法变成可以运行的软件。
这种公司不太容易把市场做成空话。创始人自己就是用户，团队每天说的也是用户的语言。所谓“活人感”，不是让老板多拍几条短视频，而是用户能感觉到：屏幕另一边的人，真的遇到过我正在遇到的问题。
B端也有对应的版本。法律AI公司Harvey的两位创始人，一个做过DeepMind研究员，一个是证券和反垄断律师。他们最初就是自己拿模型实验法律工作，由此发现机会。[7]律师背景没有替代技术，却让公司知道客户真正害怕什么：幻觉、保密、责任和无法复核。
C端的创始人用户感，带来共鸣；B端的行业经验，带来可信度。
AI公司应该怎样做市场和品牌
第一件事，是别再用“运营”招聘所有增长杂活。
如果目标是让新用户第一次获得结果，就招产品增长；如果目标是让专业人群持续交流，就做社区或开发者关系；如果目标是推动企业采购，就做行业市场和客户营销；如果目标是续费和扩容，就把责任交给客户成功。岗位名字可以不同，结果必须清楚。
第二件事，是让市场靠近产品现场。
C端团队每周都应该看新用户第一次使用，看他们在哪一步皱眉、在哪一刻愿意分享。B端团队则要跟销售拜访、听实施会议、读客户提出的安全问题。离现场太远，市场只能生产正确但没用的话。
第三件事，是建立一条“人话—证据—产品”的链路。
先用目标客户熟悉的语言讲清问题，再拿真实案例和数据证明，最后让产品完成承诺。C端不必把每次传播都做成技术课，B端也不能只靠情绪价值。两边都需要活人感，但活人不能只负责热闹。
最后，别把品牌外包给AI。
AI可以整理资料、生成初稿、测试标题，却不应该替公司决定自己相信什么。品牌的起点，是公司和目标客户对一个问题有相近的判断：什么值得改变，什么不能牺牲，什么结果才算真的有用。
招聘软件把运营和客服放在一起，并没有预言运营的死亡。它只是无意中提醒了我们：如果一个岗位只剩回复消息、搬运内容和执行流程，它的确会越来越像客服，也越来越容易被AI接管。
但那些真正理解用户、定义市场、建立信任的人，不会消失。
他们只是不会再被笼统地叫作“运营”了。
（全文完，感谢您的耐心阅读，原创不易，欢迎关注）
参考资料
[1]BOSS直聘首页职位分类及职位百科，“客服/运营”“运营客服”。原始资料
[2]RevenueCat,*State of Subscription Apps 2026*。原始资料
[3]McKinsey,*The State of AI:Global Survey 2025*。原始资料
[4]LinkedIn&Edelman,*2024 B2B Thought Leadership Impact Report*。原始资料
[5]Canva Newsroom,“Canva Co-Founder Cameron Adams'biggest lessons”。原始资料
[6]Replit,“Celebrating 20 Million Replit Developers”。原始资料
[7]Harvey,“The Ultimate Guide to Landing a Job at Harvey”。原始资料