用了两年时间想明白了运营的底层逻辑是什么都在这篇万字长文里了

　　这是一篇讲「运营本质」的文章。从抽象逻辑讲到具体实践，给运营有一个系统性解读。本文有1.3万字，建议先收藏再看。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。波普

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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：

　　「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。

　　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

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　《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。

　　「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。

　　「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。

　　《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。

　　注意，第一点就是「有群体的领袖」，这是卡尼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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。