周超（圆西）
FY27 年度晋升提名评审
提名陈述人：湫风
年龄
27岁 · 1998年
学历
云南大学（211）硕士
入职时间
2024.06.06 · 司龄2年
所属团队
承接&创意中心
职位
产品运营专员 · To C产品运营
前司经历
拼多多 · 创意运营（2022-2024）
FY27 年度晋升提名评审
渠道中心自营素材长期面临产能瓶颈（设计师人均日产出25张图片/10条视频）和质量波动，AI素材在总消耗中占比仅14%，且效果不稳定。组织需要在有限人力下实现素材产能和效果的数量级突破。
AIGC素材生产体系的方案设计与推进落地负责人——不是单纯的执行者，而是整个体系从零到一的搭建者。定义了"怎么生产"（Prompt资产库+生产规范）、"生产什么"（分品类×分渠道×分时段的创意策略矩阵）、"怎么判断好坏"（质量评估体系+badcase反馈闭环），以及"如何在业务中验证"（闪购项目全场景落地+AB测试驱动策略迭代）。
主导完成7个迭代批次，累计沉淀126组结构化Prompt（覆盖字体、背景、视觉层级、构图等模块），驱动全员自营设计师参与。推动资产库从"功能模块维度"向"商品品类维度"演进。直接支撑AI图文CTR从人工的9.61%提升至13.03%（+3.42pt）。
围绕nano和自研模型建立两套评审标准（商品图4维度8子项、原生图3维度9子项），累计完成7波评审、评估素材超2500条。badcase库按问题类型分类反馈至算法团队，驱动模型在物理逻辑约束、图像融合算法、商品主体保护等方向的优化——不仅"使用AI"，还在"训练AI"。
从心智打造→利益点AB测试→促购转化→AI智能化四阶段推进，制定腾百抖快RTB及厂商、达人渠道素材规范。闪购CTR从9.18%提升至11.65%（+2.47pt），AI消耗占比达60.89%，远高于大盘37%。
| 指标 | 基线（S1） | 成果（S2-331） | 提升 |
|---|---|---|---|
| AIGC素材消耗占比 | 14% | 37%（峰值48%） | +23pt |
| AI素材CTR | — | 12.51%（vs大盘8.24%） | 领先4pt+ |
| 周均过审图片 | 1,500张 | 53,000张 | 约35倍 |
| 周均过审视频 | 1,500条 | 85,000条 | 约56倍 |
| 设计师人均产能 | 25张/天 · 10条/天 | 315张/天 · 125条/天 | 提升10倍+ |
| 过审率 | 50%+ | 90%+ | +40pt |
给AI贡献策略：126组Prompt本质上是把人类创意经验结构化后"教给"AI，126组Prompt就是126条创意策略规则。
反向优化AI：质量评估体系产出的badcase库直接反馈算法团队，驱动自研模型多轮迭代优化。
定义AI的工作方式：视频设计元素库（片头196个、脚本60个、贴纸105个、TTS音色375个、BGM 58首）将视频制作从"全流程手搓"变成"标准件拼装+个性化微调"。
对接算法团队（奥树）推动模型能力迭代，横向联合渠道投放团队制定素材策略并获取投放数据反馈，向下管理自营设计师团队和5家头部巨浪供应商的产能调配，联动UED完成品专等高品质物料。在闪购项目中完成"承接-素材-渠道"串联交付，针对不同渠道制定差异化需求表并by周验收。
7个迭代批次、126组结构化Prompt，覆盖字体/背景/视觉层级/构图/安全区等模块，驱动全员参与建设。帮助自营及产技算法团队实现自动化图文迭代，是"从经验驱动到数据驱动+AI洞察"转型的核心方法论载体。
查看文档 →建立商品/权益图（4维度8子项）和原生图（3维度9子项）两套评审标准，累计7波评审、评估素材超2500条。badcase库按问题类型分类反馈至算法团队，驱动模型持续优化。
查看文档 →覆盖四个阶段的完整素材策略：场景化心智打造 → 利益点AB测试（RTB渠道3组实验桶，曝光640-670万/桶）→ 营销节点促购转化 → AI全场景智能化供给。最终实现闪购CTR +2.47pt、AI消耗占比60.89%。
查看文档 →晋升P6后岗位定位为AIGC创意生产体系负责人，对渠道中心AIGC素材的"策略-生产-质量-投放验证-归因迭代"全链路端到端负责。
构建"选品-素材-投放-归因"AI Native闭环：建立待测商品池（首批2000-3000品），推动从"追爆品"转向"测新品+多样式覆盖"，搭建素材测完率监控机制。
参与AI创意-投放知识库建设，将优化师判断标准提炼为可量化指标，沉淀为AI-Agent的Skills，降低对个人经验的依赖。
承担AIGC方向小团队owner职责，将各模块协同给团队成员，聚焦策略层和体系层的思考与设计。
AI素材消耗占比受投放策略波动影响较大（如闪购减投/停投期间占比回落）。核心问题在于"生产—投放—回收—迭代"的自动化闭环尚未完全建立，高CTR能力需要沉淀为更清晰的选题包、模板库和策略包。
当前体系建设更多依赖个人业务理解与推进力，在将经验沉淀为产品化、平台化能力方面还有提升空间。需要更多地向上游推动——把"我手动搭了一套流程"变成"系统自动跑这套流程"。
在AIGC项目中展现了很强的个人突破能力和主动补位意识，敢于做团队和自己笃定的正确的事。但在项目管理协同性上还需提升——从"我自己冲在前面把事情做出来"到"带着团队一起把事情做出来"。
1. 端到端Owner项目：下一步的"待测商品池+素材测完率机制"项目由他全权负责，从选品策略到生产规则到投放测试到归因反馈，逼他跳出"生产环节负责人"定位，站在全链路视角思考。
2. 产品化需求定义：在AI创意-投放知识库建设中，让他承担业务需求方角色，与产品/算法团队共同定义知识库结构和AI-Agent Skill设计，培养产品化思维。
3. 团队协同刻意练习：将AIGC模块周会主持、Prompt迭代评审、供应商产能调配等工作交由他主导分配，要求明确分工、同步进度、收集反馈。在1:1中做场景复盘辅导。