用戶思維不僅是新媒體內容能否成功的關鍵，更是新媒體運營的核心競爭力。本文將深入探討用戶思維在新媒體領域的核心價值，分析如何通過用戶思維實現精準的內容創作、避免常見誤區，并在不斷變化的平臺規則中保持競爭力。
有人說，Deepseek文筆太強了，新媒體崗位很快要被AI取代了。
真的嗎？
回答這個問題，我們要思考一下，新媒體人的核心能力到底是什么？
如果這個核心能力是AI能做到的，那這個觀點就是對的。
決定新媒體數據好壞的因素有很多，比如標題封面、內容質量、文筆、平臺算法、用戶互動、數據分析、持續輸出等等。
但如果我們只能做到其中一條，那最核心的、決定內容生死的一條是什么？
是用戶思維。
所有新媒體人必須明白：內容為王≠自嗨為王，流量密碼的本質是用戶思維。
新媒體編輯有可能被取代，但新媒體運營永遠不會。
一、為什么用戶思維是新媒體的生死線？
先記住一個公式：
用戶需求*平臺規則*你的優勢 = 有效內容
三者缺一不可，而用戶需求是支點。
1. 新媒體不是媒體，而是“用戶需求翻譯器”
傳統媒體時代，用戶被動接受信息；
新媒體時代，用戶用0.5秒決定是否劃走你。
“用戶思維”的本質是：站在對方的世界里說ta想聽的話。
賣母嬰產品，新手媽媽不想聽“德國工藝”，但會為“3招讓婆婆閉嘴的科學育兒法”停留；
講商業知識，創業者懶得看“波特五力模型”，但會點開“海底撈服務員如何套出我銀行卡密碼”；
甚至官方號都在用“雍正整頓職場”和年輕人對話。
用戶不為專業買單，只關心“這和我有什么關系”。
2. 算法是用戶思維的“數字代言人”
為什么同樣的內容發抖音和小紅書，流量天差地別？
因為每個平臺的算法都在執行同一道指令：“我的用戶喜歡什么？”
抖音的“標簽池”本質是用戶興趣的數字化；
小紅書的“關鍵詞推薦”是用戶搜索習慣的鏡像；
公眾號的“在看”是用戶社交身份的投票器。
不懂用戶思維的內容，就像往大海倒礦泉水——再優質也激不起浪花。
二、用戶思維≠跪舔用戶
很多賬號踩過這兩個坑：
盲目追熱點，結果粉絲漲了但轉化率為0；
無底線玩梗，品牌形象碎了一地。
真正的用戶思維是“雙向篩選”：
用你的核心價值，服務精準用戶的需求。
記住三個關鍵動作：
1. 畫“用戶需求-內容價值”坐標軸
- 橫軸：用戶需求強度（弱→強）
- 縱軸：你的內容價值（低→高）
只做第一象限（強需求+高價值）的內容。
朋友的職場教練賬號初期盲目追熱點，流量起伏不定。
后來他們通過問卷發現，粉絲最痛的點不是“升職加薪”，而是“如何優雅拒絕同事甩鍋”。
圍繞這個場景產出系列內容，單月漲粉5萬+。
2. 建立“用戶語言轉化器”
專業術語→用戶語言：
- “非對稱降準” → “銀行從你手里搶走的錢又吐回來一點”
- “沉浸式體驗” → “玩Switch到半夜，發現手機居然有20個未接來電”
高階技巧：用“用戶原聲”倒推內容
- 扒目標用戶的社交媒體評論區；
- 記錄線下場景中的真實對話；
- 把調研問卷的答案直接做成標題。
- 某美妝賬號曾把粉絲吐槽“粉底液氧化快”的原話做成視頻標題：
《早上白月光，中午黃臉婆？這個鍋粉底液不背！》，播放量暴漲3倍。
3. 設計“用戶獲得感”閉環
所有爆款內容都在提供以下至少一種獲得感：
- 生理爽感（短劇的“逆襲打臉”套路）
- 認知顛覆（“原來手機充電到100%是錯的”）
- 情緒共鳴（“00后整頓職場”的集體狂歡）
- 社交貨幣（提供談資的“MBTI職場人格測試”）
關鍵測試：
寫完內容后問自己：“用戶看完會想截圖/轉發/評論嗎？為什么？”
還可以同一主題準備兩個版本標題：
- A版：專業視角（例：《5大維度解析底層邏輯》）
- B版：用戶視角（例：《老板夸我“邏輯好”全靠這個心機》）
發布后觀察打開率。
三、警惕：用戶思維的三個致命誤區
誤區1：把“用戶想要”當成“用戶需要”
用戶想要“3天瘦10斤”，但需要科學減脂方案；
用戶想要“刷劇式學英語”，但需要深度學習體系。
想要是“結果”，需要是“解決方案”。
在標題/封面滿足“想要”，在內容中解決“需要”。
誤區2：用戰術勤奮掩蓋戰略懶惰
盲目日更但從不分析用戶流失原因；
瘋狂投流但忽略內容本身的價值缺口。
用戶思維是ROI最高的投放。
誤區3：把用戶當數據，而不是活生生的人
當你說“用戶畫像”時，眼前浮現的是Excel表格，還是具體的人？
別再用模糊的“18-35歲女性”，試試具象化：
她的微信聊天背景是貓還是娃？
她最近在拼多多搜過什么？
她刷抖音時最常點贊什么情緒？
記住這個場景：
一個媽媽在凌晨3點奶娃時刷到你的內容，屏幕微光照亮她疲憊卻期待的臉——你的內容值得成為她繼續向前的小小慰藉嗎？
四、寫在最后：流量會死，人性永存
新媒體平臺的規則每年都在變：
- 公眾號從圖文轉向視頻；
- 抖音從娛樂場變成商城；
- 小紅書從種草神器到搜索引擎；
但穿越周期的底層邏輯從未改變：
用戶思維不是技巧，而是對人性的敬畏。
當你在為數據焦慮時，不妨回到那個最原始的問題：
“如果這是我的朋友，我會怎么把這件事講給他聽？”
畢竟，算法終究是工具，
而人心，才是永恒的內容坐標。
本文為@喵妹原創，運營喵專欄作者
