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想要成为一名顶尖运营，往往需要具备很多的必备技能。在本文中，作者为我们介绍了其中之一——搜索归纳法，并且归纳了两个具体的步骤，即搜索挖掘和汇总归纳。高效搜索和汇总归纳属于项目执行中的策划筹备阶段，希望看完本文的你能够对掌握这个方法，应用到项目的策划筹备中去。

其实每个人都天然具备“搜索归纳”的能力，例如我们想要购买一样商品，会通过多个渠道对比优惠价格、质量、评价等信息。

其实把这些收集的信息汇总起来就可以变成一份优质的个人评测， 将“搜索归纳”的能力在工作中运用并加强，会逐步增强我们的目标意识，让我们能够更快更准的发现问题，高效的解决难题。

简单一句化概括就是：“没有解决不了的难题，除非你还没有发现问题或者没有思考过解决方法”

一、第一步：搜索挖掘1. 我们遇到的大部分问题，其实都已有参考答案

我们需要做的是如何从网络这个“庞大的书架”上找到它们，首先我们可以检索自己的知识库，然后去搜索团队的资料和复盘。

因为这两部分的内容更加精准优质，但是需要依靠日常素材积累和团队良好的复盘归纳习惯，短时间内很难补充完善。

所以大部分人会选择第三种方式：在网络公共知识库中进行模糊搜索，逐步筛选后找到对自己有用的参考答案，今天的内容重心也会放在如何通过公共知识库进行高效搜索。

2. 如何更快更精准的搜索我们想要的参考答案呢？

最优选择是在垂直内容网站进行搜索，如果想要搜索活动方案/玩法解析/案例拆解/项目复盘等内容，优先选择人人都是产品经理/鸟哥笔记/运营派/CnweBe/知乎等优质内容网站进行站内搜索。

如果想要寻找设计配色/内容排版/创意灵感，优先在站酷/优设/UI中国/Dribbble等设计类网站进行搜索；

如果你对广告创意和商业文案有很高的要求，广告门/TOPYS/梅花网等网站将是你的第一选择，总之不同行业领域有不同的垂直内容门户网站，这将是我们在搜索时的第一选择。

备选方案是在搜索引擎进行捡漏式搜索，为了让自己的效率更高一些，建议收藏多个搜索引擎同时搜索，因为每个搜索引擎的内容权重排列不同，扩大搜索范围才能大幅提高结果匹配度。

比如百度/搜狗/360搜搜/必应/谷歌等通用搜索引擎，我会把他们全部放在同一个浏览器收藏夹中以备不时之需，虽然搜索结果质量参差不齐，但需要大量信息时，广而全毕竟还是要比少而美更好一些。

差也有差的好处，例如平时需要搜索竞品时，百度搜索的竞价“广告”还是很直观的（滑稽）。

3. 搜索中需要特别注意的搜索技巧，需全文背诵

搜索前第一步：提炼核心关键词

例如：我想找一份教育行业拉新的裂变案例

扩大搜索范围：拓展同义关键词

提高搜索精准度：细化核心关键词

按照以上这些搜索方法，我们可以找到N条标题或内容和关键词相匹配的文章资料，这时需要我们快速浏览文章大纲，判断是否有我们需要的内容，将有用的内容或者全文链接汇总至文档内。

我在日常中遇到问题时，花费最多时间的不是思考如何去做胡杨女人全集百度影音，而是会先通过搜索把问题的参考答案汇总完毕再进行思考：哪些资料适用于我目前遇到的问题？结合自己的问题我还需要做哪些优化？以及还能不能再继续完善一些？

如果搜集的资料已经解决了大部分疑惑，那就进入下一阶段开始汇总归纳吧。

二、第二步：汇总归纳

无论是需要完成一份项目规划还是团队数据分析，都需要先弄清楚：我们要做什么？准备实现什么目的？分为哪几个步骤去实现？具体的策略和执行分工是什么样的？

很多朋友喜欢使用脑图工具，将零散的思考和迸发出的灵感按照顺序梳理出来，其实就是在培养自己的逻辑思考能力，锻炼自己区分主次优先级和流程化思考的方式，下面我会结合自己近期的工作来谈一下如何去做。

1. 核心目的是什么？我们接下来要做什么？

例如：8月份我们团队的整体目标是销售额要完成X万元，平台商家新注册增加X万人。

销售团队的目标，主要是根据上个季度的成交率和每月完成进度进行预估和分配，对于运营团队工作的拆解如下：帮助销售小组成交转化、维护平台日常运营、完成商家拉新目标、品牌宣传、教化用户、客服号朋友圈运营等等。

其中，帮助销售小组进行成交转化和平台商家拉新是核心目标。

2. 有哪些可量化的指标？具体执行策略和步骤？

针对TOB商家拉新目标，可以分析平台近期增长趋势，预估得出本月自然新增商家数是Y，距离本月目标差值是Z，所以运营小组的本月商家拉新考核目标就是>Z。

针对筛选高意向客户线索的工作，目前测试出最高效的转化方式是：通过线上大促活动以及训练营转化用户支付“意向金”，然后对接销售团队关单成交，所以转化X个“意向金”线索是量化目标。

完成核心目标拆解后，首先要确定执行节奏，将大目标根据每个岗位划分为若干个小目标，让大家了解团队本月的目标计划，清楚自己每周需要完成哪些量化到数字的小目标。

同样，每位团队成员也需要根据自己的小目标进行拆解，思考自己每周需要完成多少进度，落实到执行中需要对哪些数据负责，如果数据低于预期如何弥补？

以我们运营团队成员分工为例：

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