AI 产品经理（投放）

优缺点分析

角色解读

• 在智能投放和AI应用领域深耕，成为AI产品专家，负责更复杂的业务增长产品
• 向商业化产品负责人或增长产品总监方向发展，统筹多产品线
• 依托游戏行业和AI技术背景，可向更广泛的营销科技领域拓展
• 规划并迭代公司级智能投放工作台，围绕投放效率、数据分析、风险预警等场景设计产品功能
• 推动数据能力、MCP工具和内嵌看板落地，减少低价值定制报表，提升业务决策效率
• 建设投放端AI能力，覆盖盯盘、预警、诊断、异常波动等场景，提高投放问题响应效率
• 推进自然语言交互和批量操作，降低高频场景下投放人员的操作成本
• 熟悉国内效果广告投放链路，深入理解计划、单元、创意、定向、出价、预算、归因、ROI等核心指标
• 具备较强的数据理解和产品抽象能力，能区分需求应由数据能力、工具、看板还是产品主流程解决
• 对AI在投放场景中的应用有认知，理解盯盘、预警、诊断等场景的产品价值
• 具备良好的跨团队协作能力，能与投放、运营、数据、算法、研发等团队协同推进项目

申请策略

• 调研波克城市的游戏业务和投放体系，面试中可结合具体场景提出想法
• 准备一份智能投放工作台的产品设计思路或案例，展现思考深度
• 突出投放产品或增长产品的项目经历，尤其是平台型产品建设经验，量化成果
• 强调数据分析和产品抽象能力，举例说明如何判断需求解决方案
• 展示对AI应用的理解，如投放下盯盘、预警、诊断等场景的认知
• 体现跨团队协作成功案例，说明项目推进能力和影响力
• 学习自然语言交互、MCP工具等AI技术概念，了解它们在投放场景的价值
• 熟悉主流广告投放平台（如巨量引擎、腾讯广告）的操作和常见指标

面试指南

• 回答产品设计问题时，先明确业务目标与用户场景，再拆解模块，结合现有资源规划MVP和迭代路径
• 回答需求判断问题时，可采用“需求本质-成本效益-产品策略”框架，先分析用户核心痛点，再评估不同解决方案的投入产出比
• 回答跨团队协作问题时，运用STAR法则，突出目标、过程、冲突解决和最终成果
• 如何设计一个公司级智能投放工作台？你会如何规划功能优先级？
• 如何判断一个业务需求应该用数据能力、工具能力、看板还是产品主流程解决？
• 请分享一个你推动多团队协作项目的案例，遇到哪些挑战，如何解决？
• 你对AI在投放场景中的应用有哪些理解？具体可以落地哪些功能？
• 如何衡量投放产品带来的业务价值？你如何设定和验证产品指标？