AI產品的數據產品經理的技能全變了

在現在時代，曾經數據產品經理應以為傲的埋點檢測、用戶路徑分析、以及轉化率漏斗，在現在AI產品里面通通都沒用了。

還在做漏斗分析，以AARRR模型做產品優化已經是淘汰了，因為在AI時代，用戶使用并不是靠點擊率來完成轉化，而是信息使用次數或者任務完成成功，就算用戶被注冊了，但是你的AI模型或者agent不能完成用戶任務用戶也會離開，即使他已經付費了。

他只會認為被是割韭菜了，再也不來。

做點擊率漏斗分析的產品經理，在2026年的可能已經算老登了。可以說技術進度之快，尤其是我在做云木鳥新媒體AI伴侶，發現我們曾經設計的功能性模塊，雖然仍然是市面上99%的產品經理工作內容，但是價值幾乎沒有了。

即使傳統軟件公司都還沒有反應過來，并且他們原本的產品價值還在，能夠穩定收益。

而AI產品經理的機會現在非常大的原因還是因為現在幾乎所有一切靠點擊的產品都可以替換為信息價值替換。

通過輸入框或者語音對話或者多模態的會話（甚至是位置信息、圖像信息），就能夠完成信息獲取，AI就可以給用戶有用的信息獲取方便直接做生產力才是最好的AI，如下是流程圖

AI產品經理的KPI：用戶對話-獲得任務解決-信息價值-信息使用

傳統的產品經理KPI：是注冊登錄-點擊頁面-完成頁面操作-任務完成

2個流程圖的價值考核就不同，第一是直接面對用戶價值，而下面則是需要用戶不斷地點點，不保證解決用戶問題。

前者要是沒有設計好提示詞框架與流程，就導致tokens不斷消耗，邊際成本不斷增加，而下者則是讓邊際成本幾乎不變，但是浪費用戶的時間，只有花費自己的時間，并且用戶識別成本還較高。

AI產品經理要考慮到AIagent的產品邊際成本

除了用戶的對話會消耗tokens外，就是當調用各類AI能力比如agent、agent矩陣，其耗費的tokens就越來越多。

另外針對網絡攻擊的tokens保護，很多小團隊實際上是沒有能力做安全的，有的黑客通過通過攻擊消耗企業積分來賺錢，而有一些黑客針對攻擊算力保護弱的來故意消耗某些平臺積分，導致平臺必須又要花費去充值，這又是一條灰色產業鏈了。

因此AI產品沒有辦法達到一個邊際成本，尤其是4090 8張卡的總功耗就是接近10KW，是一臺服務器的10倍左右，加上電源的消耗，那功率就更可怕了。

因此目前來看還是有相當的距離與時間的。要想達到像服務器那樣的邊際成本。

對于AI產品經理相比點擊率、注冊、拉新為導向的優化方式，改為AI的任務創建數、任務匹配數、解答數以及信息使用數是AI產品經理的核心指標。

以前我們說一個產品經理要負責拉新、注冊、用戶粘性，而現在AI產品就是任務匹配度與解決數，以及生產內容的復用率，否則沒有一絲價值，即使用戶完成了注冊、付費。

我們在做云木鳥新媒體AI伴侶，最大的變化就是如何讓創作者能夠重寫一篇公眾號文章，達到最高的使用率，同時排版能夠一次性排版成功，就是我們在開發階段不斷調試的，讓創作者可以一次性排版出自己想要的排版。

同時也要做好安全防護，尤其是在推廣之前要達到基本的日志檢測與前端漏洞等，保證系統可以即使面對黑客攻擊上也能夠做到回溯，從而保證算力不被浪費掉。

今天的分享就到這里。

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