新媒体运营类和编辑类工作中间到底有什么区别
之所以有很多人把新媒体运营当做编辑，主要是因为一些企业招聘岗位写的是新媒体运营，但做的却是新媒体编辑的工作。
今天，我就给大家讲讲，新媒体编辑和新媒体运营，到底有何区别?
01
编辑对内容负责，运营对转化负责
编辑是对内容负责，简单来说，就是要创作出读者喜欢看的、好的内容。
而运营则是对转化负责。就是通过一切方法获取潜在客户，并且把潜在客户变成付费客户，甚至是忠诚的付费客户。
正是因为两者的目的不同，所以思考的角度和工作内容都有所不同。
1.思考角度
新媒体编辑通常是从内容的角度去思考问题，而新媒体运营一般则从运营的角度去思考问题。
我们可以举一个例子来更好地理解他们的区别。
我曾经面试过一个新媒体运营岗位的应聘者，当时问了他这样一个问题：
如果一篇文章的转化率较低，会是哪些方面出了问题，又应该如何改善呢?
他的回答只是提到了提高文章内容的质量，把握合适的内容调性等等内容方面的方法。
这其实便是从内容的角度去思考。
如果以运营的角度，则应该从以下几个方面去思考。
用户痛点：写文章之前应该明确目标用户，戳中用户痛点。
如果我的用户是新媒体小白，想了解入行、运营、求职相关的内容，而我却写《互联网巨头为何纷纷涉足医疗》，对于这样的文章，用户兴趣不大，转化自然较低。
内容编辑：这便是编辑的日常工作。我们可以考虑标题、封面、开头、语言风格、文章质量等方面的内容。
引流转化：我们可以采取优化引流话术，留下福利礼包、将引流话术插入到文章合适的位置等方式。
2.工作内容
两者目的不同必然也会导致工作内容有所差异。
如果我们作为一位编辑，则经常需要与内容打交道。
考虑读者喜欢什么样的话题，这些话题最近有哪些热点，怎样的文章标题和封面会更吸引读者等等。
通过这些工作，去创作出读者感兴趣的、热点高的文章。
而如果我们作为运营者，虽然也需要创作内容，但这只是工作的一环。对于成功实现转化来说，还远远不够。
我们需要通过拉新、促活、留存、转化这四个方面的工作，获得更多的潜在客户，并把潜在客户有效地转化为付费客户。
运营的具体工作如下：
拉新：通过内容营销让更多的目标用户看见，这其中就包括了图文、视频、音频等多种形式的内容。
促活：看见内容没有用，还需要把看见内容的读者或者观众变成潜在客户，因此需要设置引流点，留下福利，去获取潜在用户的联系方式，为转化做准备。
留存：用户注册了关注了，但是可能很快就忘记了，因此还需要通过内容和活动的方式，把用户留下。
转化：把用户留下以后，最后还是想要从这一些用户身上赚到钱，因此一般还需要通过社群运营等，把粉丝转化成付费用户。
看到这里，有的读者就有疑惑了：新媒体运营这么多工作，怎么能完成呢，莫非运营人每天都要 996 ?
在这里则要补充一点。
在不同的公司，新媒体运营的职责会有不同的偏重点。
有的偏向于社群运营、有的偏向于订阅号运营、有的则偏向于小红书运营等，这些我们可以通过招聘简章的岗位职责去了解。
02
编辑要求专业型人才，运营要求复合型人才
编辑的工作主要是对内容的精雕细琢，因此往往需要写作能力强的专业型人才。
而运营虽然也是以内容为主，但是除了内容能力以外，同时也需要具备用户思维，并且掌握数据分析和策划的能力。
因此往往需要一专多能的人才。
1.用户思维
什么叫用户思维呢?其实便是换位思考。
我们来举一个生活中的例子帮助你理解：
当你的朋友因为失恋而伤心，你应该怎么做才能让她开心?选项有：
A 刨根问底，追问事情的来龙去脉。
B 给她安慰，带她做其他开心的事情。
相信你的回答肯定是 B，这就是一种用户思维：根据对方的需求给予她想要的东西，这样子才能让她满意。
而当你作为一个运营，就需要学会站在用户的角度去思考：他在关心什么，在乎什么，需要什么样的产品解决什么问题?
比如，我之前做订阅号运营的时候，总觉得用户喜欢看干货，所以就在运营的专业能力的干货挖掘的特别深，经常做一些类似「什么样的文案能带货」的文章。
但是发现这一类的文章写的是不错，但是打开率都不高。
后面做了调研才知道，我们的用户其实是「转行者」和「小白」居多，他们更关注的是入行和入门的知识。
特别是在推送了一个「学员故事」创造了打开率新高的时候，我们才调整了选题方向，专注创作一些入行的内容，比如「订阅号新手应该如何高效排版」。
2.数据分析
数据分析能力，就是我们根据已有的数据，提炼出有用的信息，从而推动工作的进展。
在新媒体运营中，我们可以通过分析每篇文章的转化率、阅读量等，对内容进行优化和复盘，从而为之后的内容创作提供参考。
比如，我之前写了一篇转行故事的公众号文章，经过数据分析，发现这篇文章虽然阅读量不高，但是转化率却高于平均水平，达到 40%。
通过对这篇文章的复盘，发现是因为引流话术合适和 cta 的位置得当，因此之后写文章时，便特别注意引流话术和 cta 的位置。
这里的数据分析并不是要你去学 python 或是 spss，其实一个短链接就能实现。
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