AI产运字节实习面经 攒人品

攒人品版，全是干货～
1)抖音公开提到推荐系统的核心目标之一是"用户长期价值/北极星指标"，并通过多目标体系做平衡。现在让你负责AI抖音App的核心用户体验，你会如何定义"北极星指标+护栏指标"，并把它拆成可执行的运营/产品抓手与节奏?
2)你如何在2周内建立AI抖音App的"下载动机地图"(动机分层+关键阻力+证据链)，并产出可以直接改产品/改运营的结论?
3)假设AI抖音App上线新版本后，新用户D1不变但D7明显下滑。你会如何快速定位是"推荐/内容供给/新手教育/性能/权限/预期管理"哪一类问题，并给出可验证的假设与优先级?
4)抖音技术侧公开过用"反馈工作台/标签场景化/体验指标概览/画像原声检索/体验专项管理"等方式，把用户反馈变成可落地的体验优化。站在运营负责人视角，你会如何搭建AI抖音App的反馈监听闭环(采集-聚类-定级-推进-验收)?
5)请描述你会如何识别AI抖音App在不同场景下的"体验痛点与消费趋势"，并把它转成一套可执行的运营策略(含人群、场景、机制、节奏、指标)。
6)假设AI抖音App新增一个"AI创作/AI助手"能力，你会如何设计从曝光理解首次成功复用分享的教育与促活体系，并确保最终拉动留存而不是只做热闹?
7)选择一个你认为AI抖音App最关键的体验抓手(如新手引导、召回机制、任务体系、内容模板)，说清楚你会如何做A/B或灰度实验来验证效果，并确保结论可信。
8)抖音公开的"体验专项管理"思路，假设你要主导一个"高留存体验专项"(覆盖产品、推荐、内容、客服)，你会如何拆解里程碑、明确责任边界、建立例会与升级机制，确保按期交付?
9)抖音公开提到会针对诈骗、网暴、不实信息、AIGC滥用等做专项治理，并通过"人工+机器"体系设置护栏。假设AI抖音App因生成式能力导致低质/不实内容增加、用户信任下降，你会怎么做"体验+治理"的一体化方案?
10)你遇到过"少数高声量用户"强烈反对某项改动，但大盘数据又显示收益明显的情况吗?请你站在AI抖音App的视角，讲清楚你会如何做取舍与沟通，让决策既有人味也有证据?11)假设AI抖音App某次版本上线导致口碑下滑(应用商店差评、社媒负面、留存抖动)，你如何组织一次高质量复盘:既找到根因，又把改进固化到机制/看板/流程中，避免下次再犯?