做Marketing的人应该都懂：工作里真正把人耗空的，很多时候不是想策略、做创意，而是前后那一大堆不得不做的Dirty Work。
- 活动结束了，要到处找方案、素材和数据做复盘
- 不同平台导出的表格格式不一样，要重新清洗和对齐
- 用户评论、访谈和客服记录堆在一起，要逐条整理
- 看完行业报告，还要重新提炼重点
- 同一份内容换个平台，又得重新调整结构和表达
每件事单独看都不难，但它们特别碎，而且一件接着一件。等资料终于整理完、数据终于对上、报告终于写好，真正需要做分析和判断的时候，脑子已经没电了。
所以用了一段时间AI以后，我越来越觉得：AI适合替Marketing人接手的，可能不是写文案，而是这些又重复、又耗时、结果还能检查的Dirty Work。
我重点在把下面5类Dirty Work交给AI做第一轮处理。
一、复盘底稿整理
以前做一次营销活动复盘，第一步不是分析，而是先到处找资料。现在我会先把这些内容交给AI，让它帮我：
- 对齐原定目标和实际结果
- 恢复整个campaign timeline
- 整理中途做过的调整
- 汇总不同渠道和素材的表现
- 标出数据变化和缺失信息
- 生成复盘报告的基础框架
AI先帮我还原“发生了什么”，它不是替我完成复盘，而是先把复盘需要的底稿准备好。
我需要做的，是结合真实业务背景判断为什么发生、哪些结论可以成立，以及下一轮应该测试什么。
二、数据清洗与对齐
不同平台导出来的数据，字段名称、日期格式和统计口径经常完全不一样。同一个指标，在不同渠道甚至可能不是同一回事。
现在我会先向AI解释每一列代表什么、哪些数据可以比较、什么情况算异常，再让它协助：
- 合并不同渠道的表格
- 统一字段和数据格式
- 处理重复值、空值和异常值
- 生成Excel公式或者处理代码
- 输出一份data cleaning说明
但关键数字和统计口径，我还是会回到原始后台核对。底层数据如果是错的，后面的分析做得越完整，反而越容易把人带偏。
三、用户反馈整理
用户评论、客服记录和访谈资料里，经常藏着非常有价值的信息。问题是数量一多，人很容易只记住几个表达特别强烈的案例，把个人印象当成用户共性。
我现在会让AI先按照固定维度整理：
- 使用场景
- 核心痛点
- 购买顾虑
- 选择或放弃的原因
- 用户原话
- 信息来源
这一步有个关键：不要只让AI总结观点，一定要保留用户原话和出处。
AI负责把反馈变成可以分析的材料，Marketing人还要回到真实语境里寻找洞察。
四、消化长内容
行业报告动不动几十页，播客、访谈和知识类长视频经常一两个小时。很多标题看起来信息量很大，完整看完却发现大部分只是熟悉观点的重复。
现在我会先把报告或者视频文字稿交给AI，让它帮我：
- 提炼核心观点和关键数据
- 区分事实、观点和案例
- 标出真正有新意的部分
- 判断哪些内容与当前项目有关
- 保留原文页码或视频时间位置
- 列出需要继续核实的问题
如果整理后发现只是重复内容，我就不继续看了。如果里面有值得深入的部分，再跳到对应页面或者时间位置认真看。
五、跨平台内容适配
以前一份内容发完以后，想同步到其他平台，经常等于重新做一遍。长文需要完整逻辑，图文笔记需要快速进入问题，短视频需要更口语化的表达……
现在我会先让AI提取原内容里不能改变的核心观点，再根据不同平台完成第一轮adaptation：
- 长文章整理成图文笔记
- 项目案例改成长文章
- 书面内容转换成口播脚本
- 长视频拆出多个短内容角度
- 根据平台调整标题、封面和表达节奏
- 检查改写后有没有偏离原意
AI负责处理重复的结构调整和语言转换。
我需要判断的是：这个平台上的用户真正关心什么，哪些内容值得保留，以及什么表达更自然。
总结
这段时间的体感是：AI真正降低的，是信息处理成本，而不是营销判断的门槛。
它可以先把散落的资料变成复盘底稿，把混乱的数据变成可分析的表格，把零散反馈变成结构化材料，也可以帮我快速消化长内容、完成跨平台适配。
但洞察、判断和方向选择，还是要由Marketing人完成。AI先处理Dirty Work，我再把时间放到理解用户、分析问题、设计实验和做出决策上。