商业化-广告投放平台策略产品经理

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为商业化产品专家或产品总监，主导更大规模的广告变现策略
• 横向可向商业化运营、算法策略或业务负责人方向转型，全面负责营收增长
• 负责B站商业化广告投放平台的策略设计，优化出价、定向、预算等核心机制，提升广告转化效率
• 搭建覆盖广告创编、转化回传、数据洞察的全链路工具，帮助客户更好地进行广告投放
• 与算法、研发和运营团队紧密协作，推动策略产品从需求评审到上线迭代的全周期管理
• 深刻理解效果广告投放逻辑（如出价、定向、起量、赔付等），具备扎实的广告策略产品经验
• 具备优秀的数据分析能力，能熟练使用SQL进行数据查询，并具备敏锐的产品sense
• 熟练掌握AI Agent的应用，能将其融入需求分析与数据洞察中，提升工作效率

申请策略

• 提前体验B站的商业化广告产品（如必火、起飞等），了解其现有投放链路和痛点，准备优化建议
• 突出广告策略产品经验，详细列举在出价、定向、预算分配等核心策略上的优化项目及带来的业务收益（如转化率提升、ROI增长）
• 强调数据分析能力，展示使用SQL进行复杂数据查询、挖掘业务机会并转化为产品功能的实际案例
• 展现AI工具应用能力，说明如何利用AI Agent提升需求分析、数据洞察或日常工作效率的具体场景
• 深入学习主流AI Agent框架及Prompt Engineering，探索其在产品工作流中的深度应用
• 复习并强化SQL高级查询能力，了解常见的广告归因模型和转化漏斗分析方法

面试指南

• STAR法则：针对项目经验题，严格按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)展开，重点突出数据结果
• 结构化拆解：针对策略问题（如起量困难），采用“流量、转化、客单价”或“人货场”等框架进行系统性拆解，展现逻辑性
• 请分享一个你主导过的广告投放策略优化项目，你是如何发现问题、设计方案并最终提升转化效果的？
• 在效果广告投放中，出价、定向和预算分配之间是如何相互影响的？如果客户起量困难，你会从哪些策略层面进行排查和优化？
• 你平时是如何使用AI Agent来辅助需求分析或数据洞察的？请举一个具体的应用案例
• 当算法团队认为你的策略需求在技术上难以实现或ROI不高时，你如何推动项目落地？
• 准备2-3个自己最得意的广告策略产品案例，深挖其中的数据指标变化和业务逻辑
• 了解B站当前的商业化战略、广告产品矩阵以及行业竞品的广告策略差异