我们分析了 1000 个营销职位列表：真正重要的是这些

AI 不会抢走你的工作。但懂 AI 的人可能会。

过去两年里，这一直是主流论调。因此，为了不再增加推测，我们提取了真实数据。我们分析了 LinkedIn 上 1000 份美国营销职位列表，看看公司实际上在招聘什么，薪资如何，以及 AI 在其中处于什么位置。

事实证明，就业市场看起来与 LinkedIn 上的网红叙事所描绘的截然不同。

有些职位申请者众多，却只支付入门级工资。与此同时，有些职位薪资高出 60%，竞争却只有一半。

AI 出现在 43% 的职位列表中，但并非出现在你预期的地方。此外，虽然工作内容几乎完全相同，但标为“数字营销”与“增长营销”之间的职位薪资差距却高达 27,000 美元。

以下是数据实际显示的内容，以及它对你职业决策的意义。

目录

• 市场份额的误区：热门职位不一定是高薪职位
  • 这对意味着什么
• 专业化是唯一的防守阵地
• AI 的普及并不统一：它按职能和级别聚集
• 如何打造差异化的 AI 技能
  • 1. 将 AI 与你现有的工作联系起来
  • 2. 将这些工具整合到工作流程中。
  • 3. 将一个可行的用例转化为可重复的流程并记录下来。
• 你的简历正被 AI 筛选：用 AI 击败它
• 周一早上该做什么
• 市场奖励的是系统，而非工具

市场份额的误区：热门职位不一定是高薪职位

社交媒体营销占所有职位列表的 24.8%。它是我们数据集中占比最大的单一类别。这也是对你职业生涯最糟糕的选择之一。

平均薪资： $81,790

每个职位的平均申请人数： 110

与增长和绩效职位相比，后者仅占列表的 10.5%，但平均薪资为 $132,469，竞争者只有 104 人。或者 CRO（转化率优化）职位，市场份额为 20.7%，平均薪资 $128,390，每个职位 98 名申请者。

算笔账很残酷：大批量的职位竞争激烈且薪资较低。

稀缺性不在于职位空缺的数量。而在于那些能获得高回报补偿的技能。

以下是主要营销细分领域的细分情况：

*市场份额代表每个营销细分领域占职位列表总数的百分比。薪资反映了公开薪酬职位的平均值，竞争程度通过平均申请人数衡量。

综合 数字营销 拥有最糟糕的组合：薪资中规中矩，为 $83,652，但竞争最激烈，每个职位有 125 名申请者。这些职位听起来容易上手，却制造了最残酷的筛选压力。

当我们将其与 2025 Exit Five B2B 营销薪资报告 进行交叉参考时，出现了一些模式。

(图片来源)

Exit Five 发现 产品营销 的薪资最高，达到 146,000 美元。我们的数据证实了这一点，但也揭示了这些职位比社交媒体或综合营销的职位要少得多。这是一条强有力的职业道路，但选择面更窄。

Exit Five 显示“Digital & Performance”角色平均薪资为 105K，而“Growth”角色平均为 132K。在我们的数据集中，公司招聘的 Growth 头衔要多得多。

技能重叠度很高。职责的重叠度更高。

然而，区别在于 Growth 被定义为对营收负责，而 Digital 被定位为渠道执行。 薪酬回报也遵循这种认知。

你追求的职位头衔和你做的工作一样重要。

这对你意味着什么

招聘市场不仅仅告诉我们要招聘哪些角色；它还向我们展示了营销行业竞争变得多么激烈。是的，有些职位比其他职位吸引更多的申请者。是的，有些职位比其他职位薪水更高。

但结果总是一样的：无论你在哪个细分领域，你都必须脱颖而出。

专业化是唯一的防御性定位

招聘市场不仅竞争激烈——而且是两极分化的。像社交媒体和综合营销这样的大批量职位吸引了大量的申请者，因为准入门槛看起来很低。每个人都认为他们能做社交媒体。大多数人都做不好，但这并不妨碍 110 个人申请每一个空缺职位。

更专业的职位，如 CRO、Growth 和 Performance，吸引的申请者较少，因为很少有人构建了在实验、分析和数据驱动决策方面可证明的技能。

在高批量职位中脱颖而出意味着建立一个能证明速度和质量的的作品集。

你需要展示你能快速行动，适应平台变化，并使用 AI 工具在不降低标准的情况下放大产出。

你需要展示真实的结果——销售管道贡献、转化率提升以及与你进行的特定实验相关的营收影响。

市场到处都很竞争激烈。但有些职位奖励深度，而有些奖励数量，这两种方法之间的薪酬差距是每年 50,000 美元。

因此，虽然这些数据给了我们有用的方向，但保持领先的最好方法是继续学习、继续测试和继续提升技能。

AI 的采用并不统一：它是按职能和层级聚集的

42.9% 的所有职位描述都提到了 AI、机器学习或生成式 AI 工具。但分布极其不均。

*此表显示 AI 相关关键词（如 ChatGPT、Automation 或 Machine Learning）在所有职位描述中出现的频率。

营销分析与运营职位在 83.9% 的列表中提到了 AI。社交媒体营销在 16.7% 的列表中提到了它。那是 5 倍的差距。

更有趣的是：60% 的高管级职位提到了 AI，但初级职位只有 29%。

公司寻找的不是会写 ChatGPT 提示词的初级员工。他们寻找的是能够制定 AI 战略、将工具整合到工作流程中，并就自动化在何处创造杠杆而非引入风险做出决策的领导者。

尽管备受炒作，提及率最高的 AI 能力并非 ChatGPT。而是自动化——在 11.3% 的工作中被提及，频率几乎是任何特定工具的 4 倍。SEO 和 内容 职位在“生成式 AI”方面的关注度最高，达到 28.8%，考虑到其在内容生产中的直接应用，这是合乎情理的。

数据没有显示的是： 当公司要求“AI 技能”时，他们是否真的知道自己想要什么。

许多招聘信息将 AI 作为一个流行词，却没有定义具体用例。这为那些能够展示具体、可重复应用而不仅仅是熟悉工具的从业者创造了机会。

如何构建具有差异化的 AI 技能

如今，近一半的市场营销职位都提到了 AI。这意味着 AI 素养正成为一项基准期望，而非差异化因素。

优势将归于那些能够将 AI 映射到其领域内的实际用例，并将这些用例转化为可重复工作流程的营销人员。

1. 将 AI 与你现有的工作连接起来

如果你从事内容或 SEO 工作： 尝试使用生成式 AI 进行草稿撰写、大纲制作、内容优化和关键词缺口分析。价值不在于让 AI 撰写你的内容；而在于利用 AI 加速研究、构建论点，并识别你可能会遗漏的优化机会。

如果你从事增长或效果营销： 测试 AI 在广告变体生成、受众研究和自动化报告方面的应用。效果营销的瓶颈在于测试速度。AI 可以帮助你在不按比例增加人力的情况下更快地运行更多实验。

如果你从事 CRM 或生命周期： 探索 AI 在细分、大规模个性化以及信息测试方面的应用。挑战不在于发送邮件；而在于在正确的时间向正确的细分群体发送正确的邮件。AI 可以帮助你构建适应行为的动态细分逻辑，而不是依赖静态列表。

2. 将这些工具连接到工作流程中。

数据显示，自动化的提及频率远高于特定的 AI 工具。公司看重的是能够让系统运转的营销人员，而不仅仅是使用独立应用程序的人。

3. 将一个成功的用例转化为可重复的流程并记录下来。

那份文档将成为你能力的证明。当招聘经理问，“你在工作中如何使用 AI？”时，你不会说，“我使用 ChatGPT”。你会说，“我构建了一个工作流程，在保持质量标准的同时将内容生产时间缩短了 40%。流程如下。”

这就是使用 AI 与将 AI 转化为运营优势之间的区别。

你的简历正由 AI 筛选：利用 AI 来击败它

我们数据集中的 44 条招聘信息明确披露，AI 可能会筛选和处理申请。这些系统会根据相关关键词审查简历，对候选人技能进行排名，并分析筛选问题的答案。

实际数字几乎肯定更高。公司没有义务披露 AI 筛选，许多公司也没有披露。

如果公司使用 AI 来筛选候选人，为什么不用 AI 来为此筛选做准备呢。

将你的简历和目标职位描述上传到 ChatGPT、Claude 或 Gemini。

要求它：

• 检查你的简历是否包含招聘信息中的关键技能和关键词。
• 建议缺失的术语或措辞。
• 指出哪些经验可以描述得更具体或更可衡量。

这确保了你的简历在进入自动筛选之前是“AI 友好”的。不是通过关键词堆砌来操纵系统，而是确保你的实际经验用符合该职位要求的语言来表述。

接下来，以同样的方式准备筛选面试。

询问 AI：

• 这个职位可能会问哪些问题。
• 你的回答有多强。
• 如何提高清晰度、结构或影响力。

这里有两个你可以立即使用的提示词：

提示词 #1：简历优化

提示 #2：面试准备

把 AI 作为你的排练伙伴。这种讽刺真是天才：正在筛选你的同一种技术也可以帮助你通过筛选。

周一早上该做什么

数据揭示了市场的形态。你的下一步行动决定了你是利用它获利还是被它压垮。

1. 对照市场定位审核你的职位头衔。 如果你处于“数字营销”职位但做着增长工作，例如开展实验、优化漏斗、推动管道，请争取更改头衔。这并非虚荣。这平均价值 27,000 美元的薪水，并让你处于竞争较小的职位定位。头衔向招聘算法和薪酬范围发出了价值信号。

2. 在你的领域构建一个有文档记录的 AI 工作流程。 选择你职责中最重复、大量的任务。规划 AI 如何在不牺牲质量的情况下加速它。记录前后的指标。节省的时间、增加的产出、保持的质量。当面试中提到 AI 技能 时，这就成了你的作品集证明。

3. 从专业化而非广度的角度重新构建你的经验。 如果你正在竞争大量的职位，你的简历需要展示你能快速行动并大规模交付质量。如果你瞄准的是专业化职位，你的简历需要展示系统思维以及对收入的可衡量影响。通用的“营销经验”陈述在这两种情况下都会被过滤掉。

4. 使用 AI 为每次申请优化你的简历。 不要给每个工作发送相同的简历。使用上述提示来针对每个职位的具体要求定制你的简历。关键是要强调你经验中与他们筛选标准相匹配的部分。

5. 开始测试比你目前高一个级别的职位。 如果你在 社交媒体，测试 增长职位。如果你在 通用数字营销，测试 CRO 或效果营销职位。最坏的结果是你了解到自己需要构建哪些技能。最好的结果是你超越了那些困在饱和类别中的竞争对手。

付出： 每周花几个小时记录你的工作并 完善你的定位。

回报： 获得薪水更高、竞争更小且 晋升路径 更清晰的职位。

市场奖励的是系统，而非工具

AI 正在重写营销职位的定义、薪酬和筛选方式。但其潜在模式一如既往：专家比通才赚得多，构建系统的从业者比执行战术的从业者赚得多。

陷阱在于认为 AI 技能是关于知道使用哪些工具。并非如此。它们是关于知道如何将这些工具整合到创造杠杆的工作流程中——更多的产出、更好的质量、更快的速度、可衡量的影响。

数据显示了市场的走向。增长和专业的绩效岗位在薪酬方面正在拉开差距。AI 素养正逐渐成为基本要求。自动化比单一工具的熟练程度更重要。此外，战术执行与系统思维之间的差距正在扩大。

你可以去追逐那些高竞争的岗位，从 110 名申请者中突围，只为争取 82,000 美元的薪水。或者，你可以通过构建技能，让自己跻身 10.5% 的职位列表中，享受减半的竞争和高出 60% 的薪酬。

市场不会等你做决定。现在正是行动的时机。

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