中国的广告优化师（广义，包括SEM、展示类广告和信息流广告的优化师）自诞生之日起到现在已经有了十几个年头，时至今日，优化师的境遇与当初相比已经有了很大的不同。
很多老一辈的优化师，尤其是老一辈的SEMer一提起现在的年轻一辈优化师，往往恨铁不成钢地摇摇头，殊不知当初乃是优化师的黄金年代，那个时候在线广告优化方兴未艾，各种新鲜地优化理论和探索方向层出不穷，很多宗匠级的营销专家都是诞生在那个野蛮生长的年代，而现在优化师们的生存环境和生存空间却在不断地变得恶化和日益促狭。
一、首先说说优化师的工作内容
很多优化师工作的内容，一个字概括就是“表”。每天一大早甚至一整个上午的时间都耗费在了处理Excel报表上，以至于很多女优化师都有“表姐”或是“表妹”这样戏谑的外号，其工作量之大、流程之僵化繁琐让很多乙方公司（代理商公司）都不敢把每周的例会安排在周一，更别说是周一的上午。
产生这种局面的原因也不复杂，一部分是因为甲方的合理要求，毕竟投放数据经过适当整理后逐级上报呈现是必须的，还有很大一部分是甲方对接人员偷懒，把本该自己完成的工作内容转嫁给了乙方对接人员。
这样的结果就是导致乙方代理公司每天上午几乎没有任何生产力可言，优化师们都在或笨拙或疯狂地将各种Excel和CSV文档用vlookup函数或是透视表整合在一起。
这甚至影响到了优化师的能力构成，很多优化师对自己推广行业的背景知识不求甚解，却把Excel使用技巧当成了进阶的法宝，类似《优化师常用的X个Excel函数，解决90%数据分析问题！》、《学会这些Excel神技能，月薪X万有没有？》或《Excel数据透视表在SEM数据分析中的基本应用》之类的文章被疯狂地阅读和收藏（很少转发的原因是怕更多人学会了丧失了自身的优势）。
但这是有很大问题的，学了那么多Excel的技能，又有多少人是在利用Excel进行推广相关的数据分析呢？绝大多数时间还不是在做各种报表？现在用Excel，将来怎么办？再学SPSS？而且都在做表，还有多少时间分析账户？还有多少时间完善账户结构？又还有多少时间用来思考策略或是构思新的创意呢？
二、再说说优化师的工作方法
目前无论是SEM优化师还是信息流优化师，主流的工作方法都是亡羊补牢式的结果驱动，讲究的是先消费后优化，先“污染”后治理的工作方式。当然逻辑上这并没有什么不对，毕竟要先通过投放进行基本的数据累积，有经验的优化师会提前通过账户架构进行布局，投放之后迅速展开所谓的“A/B测试”，没经验或者不敬业的优化师就先将过去做过或见过的账户结构不假思索copy过来（代理商总是有很多同行或相似行业的账户可以借鉴的），先投起来再说。
然后根据广告主的转化结果反馈或是第三方监测的结果（通常只能监测到事件）对效果不好的的计划、广告组、关键词或创意进行相应的调整，这样做法的弊端是容易迷失工作的方向，忘记了优化的目的，从优化效果变成了优化数字，甚至是为了优化而优化。须知优化账户数字是落了下乘的，真正的优化应该是对于甲方业务、甲方满意度和领导上级对自身满意度地综合优化。
三、最后说说优化师的工作状态
因为优化师的普遍平均薪水较低，所以大多数优化师是本着“给多少钱做多少活儿”的态度，极端的会想方设法尽量少干活，有一个网上的段子很形象地说明了这个问题：
老大刚刚发飙：你们拿多少钱就要干多少活，要对得起自己的良心！
办公室同事们听后，纷纷停下了手里的工作。
产生这样的状态的根本原因还不仅仅是因为优化师入职门槛较低和薪酬低，还在于大多数公司里的优化师在未来没有合适的职业上升路径和空间，小公司本身缺乏管理岗位，大公司因为需要更专业的管理人才，所以中高层往往依靠外聘空降，而中型公司则要么遵循小公司的管理模式，要么倾向于大公司的管理模式，总之都导致了优化师转管理岗的晋升路上困难重重。
另外，近年来各种推广工具如雨后春笋般层出不穷，未来很多机械化的操作，例如根据一定的条件调整出价完全可以通过第三方工具或广告平台自身的自动规则完成；数据的分析也可以通过类似Ptengine热图这样的可视化工具进行一目了然的分析和洞察：
至于每天让人头痛无比的报表，也可以通过类似DataDeck的标准化数据看板通过关联数据源实现数据实时更新和看板分享。
目前这些SaaS工具未来将会成为优化师职场上最大的竞争对手。
四、优化师们将何去何从？
在不远的将来，复杂的报表不用像现在这样每天低效耗时地做了，基本的数据分析也不用人力做了，简单的账户调整也不用手动做了，这必然导致优化师的生存空间进一步被压缩，入职门槛进一步被降低，同时再考虑到每年剧增的刚刚毕业的大学生，那时优化师们的薪水将很难有进一步提升的空间，甚至很多优化师岗位将会面临被工具取代的命运。
那么，现在的优化师如何未雨绸缪地确保自己未来在数字营销领域有所建树发展或至少工作不丢呢？私以为可以考虑从以下几个方面进行准备：
1、提升创意能力：创意能力（尤其是想象力）是短期内不会被AI、工具或算法所替代的，工作内容包括文案、设计以及策划，这些领域尽管也在不断受到技术的冲击，但短时间之内仍然无法摆脱对人的依赖，当然要想产出优质的创意，不仅需要一定的天赋，还要求对于相关所在行业有着深厚的理解和洞察能力，技能只是浅层面的东西；
2、数据赋能能力：与其被动地被“革命”，不如主动拥抱变化，走在时代的前列，成为数据赋能的桥梁，将数据迅速转化为行动与价值，通过自身努力让数据实现民主化，赋予企业通过数据驱动不断提升自身业务的能力，主要工作内容将是聚合各个渠道的数据，在了解业务场景的前提下，从一个更高的层面去优化整个营销推广；
3、运营咨询能力：可以看做是数据赋能能力的升级版，这个时候技能已经是其次，最重要的能力是发现业务的根源和本质，从根本上给予一个组织赋能，提升整体业务能力。这个时候已经不再受限于甲方或乙方，甚至可以自行创业，真正掌握在职场上的主动权，达到“走到哪里都有饭吃”的境界。
总 结
真正有忧患意识的人是把每一天都当做未来的起点在努力着的，面对未来的巨大挑战和巨大机遇，愿天下的优化师小伙伴都能不断精进自己，Do Not Go Gentle into That Good Night！
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