一、我们遇到了什么问题

在日常工作中我们遇到的问题大概分为两类，一类是外部对运营的理解问题，另一类是运营从业者自身的困惑，简单说就是外部和内部。  

1. 外部：协作方和上级

作为工作中接触和依赖最多的角色，大部分协作方和上级对运营的理解是不够的，这样就会带来协作不顺畅，得不到上级舒服一点的支持，生存状态比较艰辛。 说直接点，目前很多公司就是把产品和技术做不了的事扔给运营，说好听点查漏补缺，说难听点脏活累活。

• 回想了一下我自己这几年待过的公司，会接收到这样的问题：
• 产品说：这个功能明天上线，运营可以拉个群让用户用一下；（注意，是明天上线）
• 算法说：算法的事你们不用管，维护好用户就行了。哦对了，挑出一批优质的内容出来吧，做A/B实验需要；

随便谁都可以说：竞对这个梗爆了/这个人火了/这个活动出圈了，咱们得跟进啊。 没错，这些具体的事都是运营需要做的，但整体的协作性太差了，完全没发挥出运营的价值。脏活累活肯定要干，但比例要控制，也要深度参与到项目中。从这些日常沟通中发现，各角色之间的协作很差，不是那种互相依赖的链条关系，而是「运营收垃圾，大家扔垃圾」的关系。 如果公司整个大环境是这样，也就是被扔的垃圾太多了，运营团队就很难喘过气，即使专业能力再强也没用。而且这种不健康的环境，也很难留住优秀的人才，几轮离职再招人后，团队业务水平肯定就持续下降了。  

2. 内部：运营从业者

运营从业者自身的问题有两类，核心都是焦虑带来的，但实际上大可不必。 第一是被上面讲到的不健康环境影响，长期被扔垃圾感受很不好，认为自己没成长，虚度二十多岁这样的青春了，那么到了30岁或者35岁，自己会变成什么样呢？这个职业值不值得做下去呢？所以开始焦虑； 第二是运营从业者自己也搞不清运营是什么，没有比较系统和深刻的认识。书上和网上虽有定义和概念，但各式各样的也不知道谁是对的，更多的只是个人的经验总结，不一定站得住脚。那么真相到底是什么，怎么才能不这样混沌下去？想不清楚，所以开始焦虑。 为什么说这样的焦虑大可不必？因为焦虑只是感受，是会受外部条件变化的影响，比如别人晋升但你没有、其他公司裁掉运营但你们还悬而未决；同时，也是因为人类「求安全感」的本能所致，不安全感会促使人类去追求去进步，而安全感只是会发生在一时，拿到后很快就消失了。 所以这样的焦虑是正常的，不是只有某个行业某个职业才有，也不是只有25岁或30岁的人才有，而是现代人类社会共通的。  

二、问题的核心原因是没有共识

上述问题只是表象，核心原因是各角色对运营的定位、职责和价值是没有共识的。没有理论根基，只是个人经验的总结。 个人经验是相对片面的，只适用于某几种应用场景，不能比较全面的解释现象和预测可能发生的事，不能证伪，不是科学的分析方法。所以，每个人都有自己的观点，也都认为自己是对的，当然无法达成共识。 既然个人经验是没办法解决问题的，那么还有什么其他选项吗？ 从人类知识的概念来说，包括常识、经验、科学、宗教、神话等几类。注，这个概念出自奥地利哲学家、学术理论家波普尔，就是他提出了科学是可被证伪的观点。 如果按这个分类来看，常识和经验都是因人而异且不确定性强，人们也不太会去验证对错；宗教和神话过于精神层面，与实践无法结合；而科学是系统化、公式化的知识，在达成共识这件事上，科学就是最好的依据。  

三、运营是科学，不是迷信

没错，运营也是科学。这么去下结论，不是为了达成共识，而是日常运营的决策逻辑，本来就是源于科学，只是我们平时在工作中更多的以为是经验，是思考的还不够，这个下面会有详细论述。  

1. 在讲运营是科学之前，要先「破除迷信」

行业内有一种挺有代表性的观点，认为运营在公司好不好做，主要看老板信不信。如果老板信，那么运营就可以如鱼得水；如果老板不信，就麻烦了。这种观点肯定是错误的，而且真的不应该出现在运营从业者群体中。因为这个观点认为，运营是凭空捏造的、毫无关联的逻辑，完全依赖外部环境，无限弱化了运营的价值。  

2. 说完迷信，说说什么是科学

科学是系统化、公式化的知识，是对现象的解释。主要包括自然科学（如物理化生物）和社会科学（如经济学心理学社会学）。有个简单的理解方法，就是大学里设置的那些学科专业，基本上就是科学的枝叶。这么说可能不合理，只是帮助理解。  

3. 落地实践时需要「中层理论」

抽象的科学理论很难应用在实际工作中，所以需要中层理论，介于宏观和微观之间，去更好的利用科学去解决问题。见下图示意： 究竟什么样的理论是运营所需要的「中层理论」呢，下面举例来说。 「观察学习」是心理学里的概念，意思是在观察一个榜样之后，会想：如果我也像他那样做，我会得到同样的奖励，或者避免同样的惩罚。 这就是一个非常典型的中层理论，基本上每一位运营都会涉及到这个概念。因为运营是没办法直接影响用户的，而是通过改变用户对产品、对这个事的理解，来产生行动，从而达到想要的目标。 在影响用户这点上，产品和研发就可以做的更直接一些。产品经理通过设计人机交互的产品或者策略，来直接影响用户的操作使用；研发通过让用户运行他们写的代码，来呈现自身的价值。他们都可以直接「摸」到用户，但运营不行。 插一句，可能有人说，运营作为最贴近用户的角色，当然能摸到用户了。没错，但运营只能摸到个体用户，量极小，影响效率低，仍然没办法与产品、研发去比。这点在这不展开了，下文有详细讲述。 接上文，所以运营对用户的影响，是认知的影响。具体方式是通过参与用户的「观察学习」，去改变他们的认知，最终改变行动。 从理论上说，「观察学习」的步骤分为：注意、记忆、再现、动机。 注意：观察者注意到行为和后果。

• 感觉：感受器，视觉、听觉、嗅觉等；
• 知觉组织：你的大脑整合来自感官的证据以及对世界的已有知识，形成对外部刺激的内部表征；
• 辨认与识别：赋予知觉和意义。比如，知觉的上个阶段是「这个物体看起来像什么」，在这个阶段就是辨认问题「这个物体是什么」、识别问题「这个物体的功能是什么」。

记忆：观察者能够把榜样行为存储在记忆中。记忆三种心理操作过程：编码、存储、提取。

• 编码：要求对外部时间的信息形成心理表征。比如，收到最好的生日礼物是什么，描述的方式是画张图、讲个故事等等
• 存储：如果信息得到适当的编码，将会存储一阵子；
• 提取：线索更容易被提取，比如背景、人物关系、故事、画面、符号。

再现：观察者有能力再现榜样的行为

• 合适的榜样：认可这个榜样，与自己所在阶层接近；
• 合适的行为：观察者在能力和价值观层面认可的行为；

动机：观察者有理由重现榜样的行为

• 有指引：去做什么具体的事；
• 有收获：能获得什么奖励，或者避开什么损失；

以上就是大致的理论框架，在实践中常用在showcase的打造上，以「抖音电商打造罗永浩这个showcase」为例，来说「观察学习」这个中层理论的应用。 背景是在头部平台的直播带货业务中，淘宝有薇娅李佳琪，快手有辛巴，这都是行业内稳定一致的认知，但抖音是没有这个角色的。这对于主播、品牌方等角色对抖音电商的理解是不利的，或者说要想快速把业务做起来，抖音要去解决这个问题。 具体措施是抖音先签下罗永浩的独家约，与平台强绑定；之后从预热到前几次直播，都给了非常庞大的流量资源，硬生生的把罗永浩直播间流量推了起来；直播后抖音又以平台方的角色去做传播，PR方向就是高GMV。 也不是只做好showcase就够了，抖音接下来有一系列的承接政策，迎接更多的电商主播入驻，会有资源扶持。 而且在直播期间给账号短视频投放，来给直播间带流量的玩法也得到验证。不管是平台流量扶持，还是自己花钱投放，这个玩法就值得一试。 从之后业务发展的情况来看，罗永浩很好的扮演了平台showcase的角色。有调查得出，在罗永浩首播后1-3个月里，淘宝直播的商家在大量向抖音迁移，通过数据能看出这个趋势。以及从整体上看，抖音直播带货之后的发展势头很好，在于对手的竞争中也取得了明显优势。 套用「观察学习」的注意、记忆、再现、动机这四个步骤，是这样的：

• 注意：利用罗永浩在高线人群、在互联网行业的知名度，让直播电商的业内人都注意到抖音在大力推进这个业务了，并已经有不错的结果。具体形式就是猛推罗永浩直播预热，和直播带货的高GMV传播战报；
• 记忆：持续不断的在媒体传播，在站内给短视频推流量，反复出现在用户面前，更容易被记住；
• 再现：直播电商从业者在注意到这个case后，会认为自己也有希望做到。因为他们从价值观上认可罗永浩这个人和案例，也认为与自己属于临近阶层，「他做到的我也能做到」。
• 动机：抖音官方平台当时在大力吸引有直播带货能力的大中V和品牌方入驻，给服务、给资源，做好吸引和融入平台的引导工作。

以上就是「观察学习」这个中层理论在「罗永浩的抖音直播带货」实践中的应用。用一句话说，平台方做了一个B端showcase，帮助各角色注意和理解平台的玩法，并引导他们付诸行动和做好转化。 当然这套逻辑不只涉及运营，产品和算法要做好直播流量生态，商业化产品要好用和高效，再加上运营的showcase打造和后续引导扶持，这个业务才能运转起来。 除此之外，还有更多类似「观察学习」这样的中层理论，比如： 1）意见领袖 业内叫kol，泛指对群体有影响力的个体。传播学和社会学叫意见领袖，意思是大众媒体的信息先流向人际传播中的活跃分子，然后再流向其他人。这里的人际传播活跃分子，就叫意见领袖。由于kol传播时的非正式性和灵活性，导致接受者防御心理降低，所以效果大于大众传播。 学习这个概念，就会了解运营在选择kol的时候是有筛选条件的，不是简单取现有TOP.1就完事了。比如这个kol与被影响者要在同一个阶层，至少看起来是；kol的行为和价值观是被影响者认可的，且是有能力去模仿的，等等。 2）头部效应 意思是头部会获得更多的资源，也就是资源会向头部流动集中。在一个系统里，头部获取的关注和资源大概占40%，是比例最大的。一旦成为头部，系统就会产生正反馈，让头部获得更多的关注和资源，从而变得更大。 运营对头部效应的使用，可以自己推，也可以去借势。自己推就类似上述罗永浩之于抖音的案例，借势就是蹭资源，与系统内的TOP流量结合。 比如利用好热点、push、榜单、大V私域等，让运营自己想推的东西也成为系统内TOP流量的一部分，获取更多的关注和资源。 3）平台效应 平台是交易空间或场所，存在现实世界，也存在虚拟网络空间，引导或促成双方或多方之间交易，并通过收取费用而努力吸引交易各方使用该空间或场所，最终追求利益最大化。 平台由供给侧和消费侧组成，供给可以带动消费，也能改变消费结构，消费可以反作用供给。所以运营在面对平台中双边或多边关系时，该取谁舍谁，或者应该先搞谁再搞谁，通过研究平台效应，是可以给出答案的。 之前写过一篇有关平台运营的文章，感兴趣可以找来看看。上面两张图是从中摘出的，是两种平台模式的示意。 篇幅原因，就不再做展开了。要知道的是这类理论有很多，可以在实践中不断总结提炼，同时也要学习更多的科学知识。比如运营常会用到的心理学、社会学、传播学、经济学等，多读读入门书籍，就会对工作有帮助。  

4. 运营要有科学的研究方法

或者说，在科学的研究业务发展过程中，运营是很重要的一环，必须要参与进来。 首先说一下为什么要做业务研究，必要性在哪里。从业内发展的状态来看，能活下来的、运转状态还不错的产品或业务，都是有自己独特赛道的，存在差异化。 这意味着大家都很难去抄作业，直接照搬其他家的打法，很有可能水土不服。如果真的照搬过来也一样能玩得转，那么你或对方的同质性就太强了，未来可能只会留下一家。所以要投入一部分精力去做科学的业务研究。 科学的研究很多情况下是源于对现象的观察，长期、持续、大量的去研究个体现象，然后试着归纳出理论，也可以叫洞察；再拿着这些洞察回到现象中去演绎，看看是否能跑通；如果能跑通，再去类比到更多业务中。见下图中左图。 毫无疑问，运营是团队中接触现象最多，也是最前线的角色，所以一定是最熟悉业务的人。所以，在科学研究中对现象的观察和归纳，运营是最好的发起源头。在有初步结论后，再把更多角色囊括进来做进一步研究。 如果团队中的运营，对现象不够了解，也不是很贴近一线业务，没办法成为公司里最懂业务的人，那就不是一名合格的运营。  

四、运营是人工干预

上文都是围绕「运营是科学」来展开说的，接下来讲本文第二个核心观点：运营就是人工干预。 人工干预听起来太抽象，以一个现实生活中的现象来打个比方。用什么方法可以制止非机动车道上乱停车的行为，有下图两种方式，左图的贴条和右图的放置栏杆。 这两种方法都可以解决乱停车问题，但特点不同。贴条只能是有人到现场拍照记录和贴条，而且不能持续蹲守，只是某个时间点巡转；放置栏杆的方法是一劳永逸的，但成本高，不仅有栏杆成本，而且这样的分割法会让道路变得更窄，道路灵活性变差。 贴条的方式就是人工干预，特点是人肉操作、覆盖面小、有导向性效果；方栏杆的方式就是产品设计，通过改变结构和流动方式来解决问题。 互联网行业内的人工干预案例有很多，简单举例来讲： 1）电商双11大促 双11的本质是造节，是节日就会促消费。以春节这个节日为例，央视这样的平台就在铺天盖地的渲染节日气氛，除了迎合民俗之外，也有商业收益。 春节节日氛围浓，老百姓就会看春晚，是电视台一年里收视率最高的时段，也就是咱们说的流量峰值。这时候卖广告，价格就也是最高的。能拿下央视大年三十春晚开始前最后一个广告，能证明企业的品牌和实力。 双11大促的成功之处就是人工造节，集中平台流量资源去推节，拿平台资源撬商家资源，最后以优惠打折活动吸引消费者短期集中产生消费行为。所有这些环节，都是人工在干预和推动的。 其实这就是一个大型活动，基本上所有活动都是人工造出来的。双11这种是凭空硬造，而有的是与节日节气结合的，比如十一小长假旅游、冬季的滑雪温泉等。 2）短视频挑战赛 短视频平台常看到的挑战赛，就是强人工干预的形式。对平台来说，收益并不是增量vv，绝对值和占比都小到可以忽略。价值在于人工推起一个玩法，可能是一个梗、BGM、贴纸/魔法表情，让用户跟风模仿拍摄。如果主题合适的话，还可以引爆出圈。 除此之外，挑战赛还可以做商业化品牌广告售卖，为平台和自己业务带来广告收入。虽然频次不好控制，但终归是创作者变现的机会。 这种形式主要是人工策划、发起、推广引爆、传播，其他角色来辅助，是个标准的人工干预形式。 3）B端签约 人工干预最直接最粗暴的场景就是B端签约，比如短视频平台会与内容创作者签约，商家与电商平台签约，内容版权方与长视频平台签约等。签约的类型也有很多不同类型，有完全独家，也有定向排某几家竞对等。 签约的目的是让B端与平台绑定，这样平台给B端资源的时候，不会担心长大后跑到竞品。另外，对B端资源或产能的锁定，本身也是平台很好的策略。难点在于签谁、怎么签、ROI怎么算，以及有价值的B端一般不愿意和平台签，愿意签的又不一定有价值。 这种签约就是靠人工参与制定名单和条件，然后完全用人力去搞定商务谈判。产研可以在资源使用和扶持签约B端上，给运营抓手和赋能。  

五、人工是什么

上面得出结论，运营就是人工干预。接下来要拆开了解释，分别讲人工和干预分别是什么。  

1. 人工会一直存在吗

回顾内容侧运营的前世今生，大概路径是这样的：

• 源头是媒体编辑，如报纸杂志电视台。特点是内容自产自推，也就是相信自己就是最专业的，问题是与用户割裂，基本上不关心用户需求；
• 接着到了门户编辑，如新浪搜狐网易。特点是内容自产自推，但有数据参考、有更好用的后台工具，但离用户仍然较远，还是权威视角；
• 然后是UGC/PGC/自媒体时代，如博客、公众号、微博、短视频等，特点是内容源从权威角色转变到全网个体，更加用户导向，内容数量多，但质量参差不齐；
• 与此同时还有平台，如抖快B红。他们的运营自身不生产内容，更关注平台的内容生态健康与否，以及与行业结合的深度广度。

通过回顾这个发展进程，得出两个结论： 首先，从媒体编辑到当下的内容平台的运营，始终都是有人工在参与的； 其次，趋势是从直接产出和推荐内容，变成间接干预内容的生产和分发。 所以，从这个趋势上来看，人工的价值仍会持续存在，在这个层面近20年都没有特别大的变化。要说最大的变化，就是今日头条的出现，让算法拿去了编辑直接推荐分发的工作，而是变成在幕后设计规则和把控质量。 可以认为，人工在之后几年仍然会承担与现在类似的价值，不会有太大的变化，更不会消失。  

2. 人工与其他角色的关系

在这里要提出的是，运营要更好处理与其他角色或者环节的关系。运营往往干预的是供给侧，那么与分发和传播的协作就非常重要。 有同学问人工怎么与算法PK。这种观点是不对的，而且对自己的定位认知也有错误。算法AI的价值是做内容分发，或者当前还没有很好的应用在内容制作上（虽已有大厂在做研究），而人工主要在供给侧，所以与分发是接力棒的协作关系，并不是谁要去替代谁。 如果非要把运营放在分发这个事上，人工的效率肯定是比算法低，这是科技进步的结果。就像一个人骑着自行车和另一个开车的人去比速度，肯定是没必要的。但自行车有自己的场景，比如适合短途、不堵车、成本低等，所以会一直存在。  

3. 对人有什么要求

在人工干预这个职责里，对人有什么样的技能要求呢，毕竟这里说的人就是我们自己。简单来说，对人的诉求是解决产品和技术无法解决的问题，包括内容洞察、行业理解、用户需求。 1）内容洞察 交易侧运营主要看GMV这个方向的收入或变现指标，内容侧运营主要看DAU、时长、PV/VV这样的用户活跃方向指标，本文主要讨论的后者。 能提升用户活跃的重要场景就是对内容的消费，用户来了看看内容，刷刷feed，就带来了活跃和时长。在运营这类产品的时候，对内容本身的理解就是运营的核心技能，就是内容洞察。 所以，内容洞察简单说就是找规律，展开说就是要理解平台什么样的内容效果好、什么样的不好；要理解内容消费用户都是什么画像，对内容的理解和鉴赏的程度、角度是什么，有什么需求；最后再连接平台和用户，提炼出可多次复制的规律。 这么说太抽象，提一个具象的案例：许知远的十三邀、李诞的脱口秀、樊登的讲书、脱不花讲职场，这些类型的内容分别会在什么平台火、什么平台不火，原因是什么。不用管长短视频，因为长视频平台可以放完整版，短视频平台可以放剪辑。 这个问题在这篇文章里不宜展开，没办法系统说清楚，用在我发在微博和即刻上那段话来简单表述： 城市主义是社会学里的概念，意思是在城市里人和人的关系是表面上的间接接触，限于某个时间和场合的人际关系，而在农村地区是亲密的直接接触，意味着关系更近，在人与人接触中会投入更多时间，失去更多个人空间和隐私。 这两种模式，意味着人看待其他人和社会的角度、话语体系、感兴趣的话题都不一样，这都会影响用户对媒体内容的感知。大部分的内容，都有受众差异，也应该有，但我就总在琢磨这里面的规律。 比如，快手主播说话声音大，总喊；用词直接，几乎没有修饰，常有脏话；词汇量也相对少，这就是这个群体的原生特征，就是很大众化的表现。也就是在线下就是这样，不是为了迎合平台。 与此对应的话语体系，可以看看十三邀里许知远的用词，摘几个如：戏谑、欢愉、自我欺骗、惊讶、俘获。。。这可不是他写在书里的词，而是交谈时候说出来的，虽然我们都能看懂这些词，但聊天时候恐怕是没人用的。 作为内容或者传播领域的从业者，得先对中国社会阶层有些基本了解，才能理解和解释一些现象，才知道劲儿该往哪个方向使。最糟糕也最常见的情况，就是做出来的东西只能取悦自己，那就是资源和时间的浪费。 2）行业理解 从趋势看，互联网不会再是一个行业，而是工具、载体或理念。已经有很多的垂直行业与互联网有成功的整合，比如电商是互联网+零售、滴滴是互联网+出行、支付宝是互联网+银行，还有音乐、医疗、汽车等。连抖快这种流量巨头的内容平台，也在思考与垂直行业的结合，比如本地生活。 所以，行业对人的要求就变成有横有纵的T型人才。横是指互联网，就像学英语一样，是一种基础能力和意识；纵是指垂直行业，比如医疗、音乐、汽车、零售。 如果只了解互联网，那就是缺一笔，从竞争力角度说是不够的。至少需要了解从事这个行业的模式、角色及其之间的关系，也要懂行业话语体系、需求场景，简单说就是至少能画一个行业大图出来。 3）用户需求 这里的用户需求，主要是指C端用户，想说的主要在上面1）内容洞察里了。需要补充的是，了解用户需求先看画像，再看社会圈层，最后才是理解需求。 用户画像是人口学特征，性别、年龄、所在地、教育程度等，这个角度太粗导致在很多场景下都没意义。但总要先看一下，特征明显的也可以得出小红书这种一线年轻女白领，以及快手这种三线以下的下沉市场。 社会圈层是打破画像逻辑的，是有共同属性的群体，并在现实社会中有呈现的。比如小镇青年、IT码农、厂哥厂妹、留守儿童、都市蓝领等。这需要在画像基础上再做研究，可能会得出这样的结论。 这种结论是非常有可能呈现的，因为线上产品其实是现实社会的映射载体，只要到了一定的规模，总是能找到规律的。除非流量及其大，大到像微信和抖音一样，那就是另外的问题了。 得出这些圈层结论后，就要去理解需求。不要先去想这个群体对产品有什么需求，而是研究群体本身有什么需求。 比如老年人群体的特征是退休养老，最近几年才接触智能手机和移动互联网，习惯于生活节俭，消费习惯谨慎。所以他们的需求是需要打发时间、需要陪伴；爱看养生和正能量内容，但没有真伪的分辨能力；热衷于金额不大的抢红包和金币类活动，觉得看视频还可以白拿红包，买菜的钱就有了。 以上只是示例，真正的需求洞察的内容会非常详尽。对群体需求有丰富的理解，才能指导实践中的每一步决策。所以，用户画像、社会圈层和理解需求就是运营对于C端用户运营的基本技能。  

六、什么是干预

讲完人工是什么，再讲什么是干预。分两点去讲：干预谁和如何干预。  

1. 干预谁

必须要认识到人工能干预的用户量级是比较小的，试图直接干预大部分用户甚至全量用户的想法是不实际的。注意，这里说的是「直接干预」。 有人说做产品运营或者做策略运营呢，主要是依赖调整机制的方式来覆盖用户，抓手不一样，就可以干预全量用户吧。其实也不是： 首先，合理的机制或策略是精细化的。精细化本身是分群的逻辑，不是一刀切政策，然后即使分群也没必要覆盖全部用户，针对几个重要或有增量价值的群体就行； 其次，机制或策略都有转化漏斗，也就是从策略下发执行到用户被触达接受，再到用户改变行为，最后拿到客观数据结果，这个转化漏斗会有非常大程度的衰减流失，真正特别理想的情况是很少的。 好，明确只能干预小部分用户，那么该选择谁？ 肯定是选择更重要的用户。「重要」的定义可以有很多种，而且往往是相对应的。比如有带动作用的头部用户、单个价值高的用户、供给侧用户。  

2. 怎么干预

怎么干预，用一个字说就是：撬。本质有两个元素，以小换大和借力。 1）以小换大。「小」是人能直接干预的群体，上面已经讲过；「大」是指最终目标。虽然一直强调能干预到的群体小，但最终目标肯定不能是小，而是偏整体的收益。 2）借力。就是找杠杆的支点，在互联网黑话里叫「抓手」。但也有空手套白狼的情况，用未来或预支的资源，撬了更多收益回来。 「撬」的三种有代表性的场景： 1）撬头部 对头部的撬动，是头部带动整体的逻辑，之前有单独一篇文章讲过，感兴趣可以找来看。在这里简单复述一下重点： 涉及的中层理论分别是：个别人物法则、群体有传染属性、话语权在少数人手中。 首先，个别人物法则。 《引爆点》中提到的个别人物法则（Law of the Few），在传播中有三个角色是非常重要的，分别是联系员、内行和推销员。如果掌控这三类人，就抓到了传播的关键点。 简单介绍这三类人：

• 「联系员」是流量池。指联系人非常多，社交能力极强的人；
• 「内行」是指专家。指专业的、掌握内情的群体，有信服力；
• 「推销员」是渠道。指有极大动力和感染力的群体，可以靠一己之力做推广传播；

在面对海量用户群体，想落地策略或制度的时候，不必试图一下子影响全部整体，只要能找到联系员、内行、推销员这三类头部角色，就可以利用他们的力量去做传播和渗透，最终拿到影响整体的效果。 难点是如何识别这三类人，也就是筛选条件是什么。举个简单粗线条的案例：

• 「联系员」去找站内外粉丝最多的人，看内外部TOP粉丝榜，弱化看能力和专业度；
• 「内行」去找有专业资质或从业经历的人，比如教授、持专业证书的人，其次是粉丝越多越好；
• 「推销员」去找对产品或品牌忠诚度最高的人，比如群里最活跃、举报投诉最多、花钱最多的人。

「个别人物法则」本质是挑选头部角色并用好他们的方法，这个观点是被论证和应用过的，已经有比较成型的理论。 其次，群体有传染属性。 《乌合之众》将群体分为异质性和同质性群体两种：

• 异质性群体：无名称的群体（码农）、有名称的群体（陪审团）
• 同质性群体：派别（宗教）、身份团队（球迷）；

群体存在了，就会形成群体心理，而群体心理是有传染属性的。 《乌合之众》认为个体在组成群体之后，思考能力和个性就消失了，极易受到群体心理的传染，变得非常极端、简单、没有耐心，从而接受群体的思想和意志。引用丹尼尔卡尼曼在《思考快与慢》里说的，就是这些人的系统2失效了。 要形成群体心理的传染属性，需要具备三个前提条件： 注意，第一点就是「有群体的领袖」，这是会产生群体心理传染属性的重要前提。没有领袖，传染这件事就不会发生。这里说的领袖，可以是一个人，也可以是多个人，实际上就等同于群体中的头部角色。 领袖对于群体的传染，实际上就是头部对整体的带动。 运营在去筛选和运营头部的时候，实际上就是试图把握群体中的领袖。希望通过领袖，向群体传递运营的意志。 然后，话语权在少数人手中。 群体中头部角色的重要性，还可以从社会话语权这个角度去论述。《未来简史》中提到一个观点：从古到今，人类世界都是被受过不错教育的人和读书人在统治，这就是读书写字的重要性。 之所以有这样的结论，主要是有以下两个原因： 首先，文字对人类的影响不只是用来记录，而在于可以用来讲故事。重要的是，人类是需要故事来驱动的。 其次，人们在记录历史的时候，会有不同的角度，比如写什么和不写什么。我们选择讲述其中一种叙事，就等于选择让其他叙事失声。 正是因为可以选择写什么和不写什么，带来的危害是信息壁垒，写出来的文字和事实很可能就是不一样的。常见的情况是官僚作风，为了欺上瞒下，保护自己的利益，写下并非是很客观的文字记录。带来的好处是有用信息的沉淀，做延续性的研究，以及指导后续趋利避害。 因此，人类社会是受过不错教育的人在统治，而放眼整个人类群体，这样的人一定是极少数。 中层理论讲完了，结合三个案例再具体化： 案例1：在某平台，每日TOP内容UV/VV会呈现下图这样的幂次分布，头部内容的数量可能只有20%，但占据了80%的流量。所以在人工干预的时候，就会去动手干预这20%的头部内容，或者说希望通过干预让某些内容成为这20%的头部。 常见的场景，就是做热点内容或者冲热搜。人工来挑选或产出热点内容，再推到站内外的资源位上，凭借内容本身去抢流量。 案例2：某品牌厂商想把新产品推广到终端店面和消费者手里，肯定不会自己去一个个找，这样效率太低，没办法大规模复制。而是把各地渠道商都集合到一个大会上，来讲产品功能和渠道政策，撬动渠道商去做推广。 这里的终端店面、消费者、渠道商，构成了厂商的客户整体。但在落地执行的时候，厂商选择用渠道商这个头部角色，去撬动客户整体。 案例3：在某平台，按照用户身份的维度可分为：明星、专家、职业人士、业余爱好者。通过常识也可以判断出这四类身份的人数规模是依次递增的，也就是明星最少，可能只有十几个人；业余爱好者最多，可能会有几十万。 在实际运营的过程中，都会选择明星、专家这样的身份优先级高且数量规模更小的群体。也就是用人工运营的手段去撬少数头部，期望去带动整体效果提升。 2）撬资源 中层理论是头部效应，意思是头部会获得更多的资源，也就是资源会向头部流动集中。资源是向头部集中的，因为更有可能获得回报。所以获得更多资源的途径之一是让自己成为头部，或者成为最重要的、最受瞩目的。 这个道理是非常简单的，也无需过多展开，但仍然需要单独拎出来说，原因就是这个对运营来说非常重要，而且在工作中也很常见。 有人跟我说，运营就是做活动。这句话是有道理的，想想大部分运营的产出都是以活动形式存在的，为啥呢？ 因为运营想做干预，总要发起一个项目吧，或者说做一件事。这个项目或者事，通常是独立于产品之外的，毕竟产品的自运转是运营不太好直接干预，更适合产品经理来优化。所以运营做的这个事，一般就是活动。 活动的本质和运营干预的本质一样，都是撬。活动能撬很多东西，可以拿着头部来撬其他头部和中腰部，也可以拿着活动去撬站内和站外的资源，还可以做好活动的传播，来撬用户的认知。 有个思路就是把项目做的尽可能大，就可以拿到更多的资源。 这里的大，是指项目本身的规模、收益和影响力。另外，也包括在公司里的大，囊括更多的部门来参与支持，让更多的老板理解和认可。这都有利于拿到更多的资源，当然也要扛起相应的职责。 上图左一的快手新知播活动，其中一条支线是拿着这个项目方案，撬动了近百家各赛道的头部机构或公司来参与。而这些机构公司的参与，就可以撬动更多更深的传播，带来更广泛的B端认知。 上图左二的快手517活动，用站内资源撬餐饮品牌商家来直播卖货，并且要拿出足够吸引消费者的优惠。然后再拿着这些品牌商家的优惠，撬更多的消费者来购买。 这两个项目都是我在前司负责的业务，正好符合撬资源这个逻辑，拿来示例。 3）撬认知 以上文提到的「观察学习」为中层理论，用户通过视觉、听觉等感官去获取信息，传送至大脑去理解和认识，最终可能会产生行为。这样的过程被多次循环后，用户就会有比较牢固的认知。 案例1：提到网易云音乐的时候，首先用户的认知是氛围、人味儿，所以会忘掉这里是没有周杰伦的，会忽视这个问题，但这就是网易云音乐的卖点和差异化认知。 歌单、评论和UGC这样的产品形态，再加上缺少头部版权的现实条件，反而会催生涌现出一批偏小众的音乐和歌手，与此对应的是用户构成也是高线高知高收入的，体现了供给和消费的相呼应。 而腾讯音乐是版权最全的，有些歌手的音乐就只能在这里听到，是另外一个方向的差异化。两个产品在运营和传播策略上，能看到用不同的手段来撬用户对自己的认知。 上图是多年前酷狗在公交站牌的一波推广，非常有意思。主题叫「啥也不说，就是歌多」，并且把版权主打歌手名字赤裸裸的写在站牌上，足够吸引注意，明确的传播自己产品的卖点。 来看看网易云音乐做了什么，上图是在地铁里的传播。把用户评论摘出来，铺满了车厢和地铁站，非常具有冲击力。 音乐作为一种艺术形式，是跳动在人们情绪上面的符号，所以每一句音乐的评论，背后都是一段动人的故事，或者是很触动人的画面。当用户在线下看到这些评论后，也会不自觉的沉浸进来，有共鸣，就更容易被记住。 案例2：快手泛知识当时面临着B端用户缺乏认知的问题，希望通过少部分头部用户来建立影响力，撬动整体B端头部的认知。 用头部来撬认知，是相对来说效率更高，或者说可能性更大的方式。在快手新知播这一系列活动完成后，业内对快手做知识这个事有了初步的认识，并且有些头部有了后续的行为，愿意在快手上投入了。  

七、运营的价值怎么衡量

讲完运营的本质，说说具体衡量价值的衡量方式。首先要特别说明的是，虽说运营是对少部分群体的干预，但收益一定不是少部分，而是趋向整体的。哪怕不能直接作用到整体，有一层间接指标的拆解也是可以的，底线是务必指向整体收益。 在项目复盘或业务总结的时候，就是衡量运营价值的场景。建议由两部分内容组成： 一部分是客观的数据指标。来说明是否达到预期，有多大差距或者超出多少。不管情况有多复杂，至少应该给个结论。对公司、对上级、对协作方都是一个基本的交待。 另一部分是对业务的洞察，是偏主观的产出。可以包括内容洞察、行业理解和用户需求三部分，正好就是上文提到的对运营人才的要求。运营在一线战场通过对现象的观察和分析，得出的业务洞察，对公司是非常有价值的。 这里有几个关键点要说： 1）总有人想得到一个简单衡量运营价值的方式，这是不可能的。我们本就处于一个非常复杂的环境，影响结果的因素有很多，也非常难拿到特别合理的归因，所以想用几个简单指标就拿到价值衡量，是不现实的。 2）客观数据没达成目标，不代表业务做得不好；反之，也不一定就是做得好。在很多情况下，都存在躺赢躺输的情况。如果没达标就惩罚，那么一定会带来非常负面的导向效果。要知道做数据，对运营来说反而是最简单的事。 3）运营的目标可能很难直接与公司核心指标挂钩，所以很少有运营直接把DAU和收入写到OKR里。但可以做二级甚至三级的拆解，只要能与北极星指标挂钩就是合理的。 4）切勿以小比大。比如大盘的视频vv是1亿/日，一个运营跑来说自己做的项目每天可以为平台带来300万的vv，这就是以小比大，自寻死路。要知道300万只是1亿的正常波动范畴，完全无法体现价值。