来自一个每个月AI费用超过2000元，2025全年用完10多亿token的AI深度用户的感受。也仅限于当下，也许下个月ai的新技术又变天了。
来自一个每个月AI费用超过2000元，2025全年用完10多亿token的AI深度用户的感受。也仅限于当下，也许下个月ai的新技术又变天了。
看起来很美的误区1：用AI做市场调研决策
越来越多用ai生成的行业调研报告了，随便看看都还好，但是要是用于做决策真是要踩坑的。
在讨论AI写市场调研报告的局限性（这里还包括竞品分析，定价策略，产品FAB定位等等所需要的市场研究）时，我们需要回归到数据的源头。市场调研的数据分为两类：一手数据（Primary Data）和二手数据（Secondary Data）。弄清这两个定义，你就明白了为什么AI看上去“神机妙算”，有时却在“一本正经地胡说八道”。
二手数据：AI 的统治区
定义： 已经被人类收集、整理、发布过的现成信息（如财报、新闻、行业白皮书、百科全书）。
这是AI的绝对主场。大模型本质上是一个阅读了互联网上几乎所有二手数据的超级大脑。当你问它“2024年医美市场趋势”时，它能瞬间聚合几千篇报告的精华。
但是AI只能“反刍”。如果互联网上没有这篇文章，或者数据被锁在企业内网（非公开数据），AI就无能为力。更可怕的是，二手数据本身可能是过时的，AI会把过时的观点当成现状讲给你听。
一手数据：AI 的盲区
定义： 为了解决当下特定问题，需要挖掘的原始信息（如针对你新产品的问卷调查、机构访谈、竞品价格的趋势、经销商的反馈、用户体验的变化）。
这是AI目前的盲区。
市场调研的核心价值往往在于发现未被记录的真相（一手数据）。而AI只能基于已被记录的历史（二手数据）进行推演。
当我们在报告中通过 Prompt 要求 AI 提供行业报告研究时，AI 给出的不是真实的一手数据，而是合成数据（Synthetic Data）。
它是基于概率算出来的“平均值”，而不是一个有血有肉的当下市场。用AI做调研，你得到的是“逻辑上的合理”，而非“事实上的真实”。
更关键的是，由于国内自媒体平台的反爬虫设计，搜索引擎能抓取的信息本就不够全面。你让AI基于这些信息生成策略，只能看起来头头是道，实际漏洞百出。
同样的问题在国外工具上也存在，只是程度不同。区别在于，如果你愿意付出技术成本、经济成本、学习成本，能用到的数据生态会更成熟，信息更新会更及时。
但大多数人不愿意付这三个成本，就只能用似是而非的答案，做出让市场摇头的内容。
更严重的问题是，如果这个行业已经分不清"AI生成的精美报告"和"基于行业实战的经验"有什么区别了。当大家都在追求"快速生成"内容便捷时，真正差异化的思考正在被边缘化。
看起来很美的误区2：用所谓的口令规则生成营销物料
我观察到一个现象：很多医美机构的营销物料，正在呈现出一种"廉价的AI感"。
什么是"AI感"？就是：
视觉浮夸但缺乏品牌调性
文案流畅但假大空
排版精美但缺乏统一性
玩玩热梗可以，跟风乱用真的很影响品牌调性。
不是说AI不能用，不信你用同样的口令在豆包，可灵，Nanobanana，lovart，免费版和付费版等尝试下就知道玩梗和专业的差距在哪里。
也不是说玩梗就不行，但是总体的品牌输出需要统一，专业的品牌一定会有品牌指导手册，对于内容的字体，间隔，色号，视觉呈现输出有着严格的要求，就算是ai生成的内容也需要符合品牌标准。
朋友圈经常刷到明显没有经过品牌规律统一的，ai一键生成的海报，风格迥异的品牌视频，产品滤镜图片了，嗯，自己开心就好。
要是高德美，艾尔建做出这样的露出，总部品牌部估计会直接冲过来吧。
先简单说这两个问题，说不完，真的说不完。
AI应用的心得体会
26年开年，我把Claude Pro升到了Max，加上chatgpt pro和gemini pro，grok......，每天就没让ai下过班，这一年来也算把最前沿的ai工具深度学习体验了遍。
最近，视频号和自媒体上看到大量内容，教医美从业者如何"一键生成市场策略"、"批量输出营销物料"、“ai话术生成口令”，甚至有人已经开始收费培训。
忍不住要吐槽，如果一两句话就可以做个市场调研，一个口令就能完成推广策略内容，免费的API就能搭建个客户管理系统，白嫖的token就能听话干活，医美这个行业怕是又要再混乱一些了。
不是因为他们说得不对，而是这种断章取义的逻辑存在问题。
当大家都以为掌握了AI工具就等于掌握了营销能力时，一场更深层的认知分化正在悄然发生。
身边很多朋友都会问我一些ai使用问题，我不敢教，只能说分享。只觉得每天都在学习新鲜的东西，上半年还在赞叹chatgpt的能说会道，下半年震惊gemini全家桶的全面，岁末的时候沉迷于vibe coding不可自拔。
什么PowerPoint和word，已经很久没有打开了，canva又快又美丽，html做简单排版更神速，只要内容在脑子里，工具的发展一日千里。让ai一键生成ppt？目前的所有ai做ppt的逻辑方向都还没达到正常商业化要求。嗯，也许不久的将来会有，真不好说。
刚刚还在学习Nanobanana的口令如何写，lovart的分层设计又吸引了我的注意力，然后Nanobanana 又升级了pro，解决了中文显示和精度问题，用于自媒体和科研生图太夯了。
Claude上个月更新了4版，刚刚学会通过项目md文件延续项目指令，新的skill技术又让我从头学习。
Claude code+ VScode+ android studio的组合工作流，我在现有的legado软件框架下手搓了一个个人定制版。整合了ai，开源，所有文本格式，嵌套文件夹，tts自定义听书，书源评价等等等所有一个深度阅读的人需要的功能。意满离！！！（开源的做不了商业上架，就是本地安装了自己用）
RSS代码库+Claude Skill+Canva的工作流组合帮我实现了小红书爆文的复制，上线半个月，曝光量超过50万，所有数据超越同行99%。
来不及学，真的来不及学。但是不学习，真的要被新的时代技术淘汰了。
体会
持续学习，拥抱AI变革
AI工具更新很快。各种传统的软件也在逐步AI化，或者接入API，甚至搭建自己的LLM，勇敢尝试拥抱AI时代吧，门槛很低，带来的助力是革命性的。
不用背口令，抄Prompt，而是学会prompt的框架结构
不盲从AI的工具营销
AI的更新真的是日新月异，技术的迭代是以月为单位的。
但这不意味着需要追逐每一个新工具。
真正重要的是：
建立自己的方法论（可以根据ai技术的更新提升和简化）
选2-3个核心工具深度使用
形成稳定的工作流（可复制、可迭代）
不要全盘信任AI的回答和方案
接受知识付费
国内的现状确实很习惯于白嫖，但是AI时代可能真还不行。
算力，模型，时间在技术呈现上就是跟价格正相关。
但是用好以后，跟人力成本，沟通成本比起来，不值一提。
