有赞白鸦揭秘公域增长实战：AI是放大器而非万能药，关键在于解决业务本质问题

近期观看了有赞创始人白鸦关于公域获客的深度分享，内容极具实战价值。他将多个实际场景巧妙串联，以下整理核心要点与延伸思考。

去年曾协助一位朋友运营的连锁品牌，尝试通过AI自动生成文案，辅助各门店柜姐高效产出小红书笔记。初衷清晰：商家希望推动全员营销，但柜姐的写作水平参差不齐。然而一段时间后，项目进展已变得模糊不清。直到我亲自以创作者身份深入体验小红书，才深刻意识到：若不透彻理解平台规则，根本难以把握笔记创作的关键。这与白鸦的观点不谋而合——若不亲自下场实践，就无法真正理解平台特性，产品设计也就无从谈起。

白鸦虽以有赞产品为例，但更值得关注的是：领域专家如何基于自身Know-How，与公域渠道高效融合，并让AI在其中发挥真正价值。近期与电商、建筑、扫描仪等多行业朋友交流AI落地，普遍希望借助AI赋能，却因信息繁杂而难寻切入点。而白鸦的分享恰好给出了一个清晰的实战范本：从真实业务场景出发，经产品设计，最终实现AI赋能，逻辑链条完整。

视频中的道理，说出来、写出来似乎很简单。白鸦也多次强调，道理虽通，但真正能长期执行落地的企业却寥寥无几，因为实践中充满变数。

以去年那家连锁品牌为例，他们试图用AI减轻柜姐的写作负担，表面看是“写作能力不足”，AI似乎天然适配。但深入剖析，本质实为“组织能力”与“激励机制”的缺失——例如，柜姐发布的笔记带来的销售业绩归属线上部门，与自身无关。AI能解决“如何写”的效率问题，却无法解决“为何写”和“持续写”的动力问题。一旦短期内未见成效，项目便难以持续。

回归AI赋能的核心判断：AI是放大器，而非启动器。若业务流程顺畅、团队动力充足，AI能极大提升效率与效果；反之，若流程阻塞、团队缺乏意愿，AI放大的只能是混乱与无效。

从建筑行业的实践积累来看，这一逻辑同样适用。AI是强大工具，能高效完成大量重复性工作，但战略、创意乃至审美层面的决策，仍需人类主导。对企业而言，AI来临前已存在的业务痛点，若根本逻辑未理顺，仅靠AI大概率无法根治。

对行业而言，更务实的路径或许是：先深入优化自身管理与业务流程，在局部提效场景中尝试AI，积累手感，再逐步规划更宏观的AI赋能方案。这种循序渐进的方式，比一开始追求宏大叙事更为稳妥。