EP.65 《生成》解读 4--生成式AI重构营销逻辑 当人类被AI超越 营销该何去何从?

生成式人工智能的浪潮正以前所未有的力量冲击着营销领域的传统范式。当图灵测试不再是挑战,当 AI 绘画能斩获艺术大奖、AI 生成的摄影作品能骗过专业评委,当 GPT-4 在各类考试中超越绝大多数人类考生,甚至在高考中取得可上顶尖学府的成绩时,我们不得不直面一个核心问题:当人类在诸多能力上被 AI 超越,营销该何去何从? 本期播客为《生成:AI生产力重构营销新范式》新书解读第三章,聚焦生成式 AI 带来的新红利与挑战,从 AI 能力边界的突破、营销创造力的重构、消费者态度的博弈到行业应对策略,解析 AI 如何从工具升级为企业智力资源,以及营销从业者应如何在这场变革中找到破局之道。 共谈嘉宾: 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES: 1:23 《生成》第三章新红利--人类被超越时,营销该怎么做? 3:40 图灵测试对于深层次的人工智能已经不再是挑战。 6:15 人工智能在其他知识领域具备比肩甚至超过人类的全科能力。 8:16 从2024到2025年,AI的能力从文科生已经逐渐转变成为了理科生。 11:45 AI已经能够深刻洞察市场的趋势,并基于趋势来创造合适的广告方案。 14:53 人工智能新产品创意上,人工智能已经超越了顶尖商学院的工商管理硕士。 18:43 人工智能不止于生成内容,它能够表达情感、感受情感。 19:18 大众对于人工智能生成内容的态度存在算法厌恶的倾向。 24:37 AI推理的过程再加上混合专家模型,等效工作年限可能超过八年。 27:16 反驳是人类也是人类智慧进化的一个部分,AI也是同理。 31:31 AI有多模态识别的能力,看得懂你的视觉表达的效果,而且给效果准确的命名。 34:25 AI法律层面,工具不拥有版权,使用工具的人可以声称拥有版权, 一、AI 已突破智能边界:从工具到企业核心智力资源 图灵测试的本质是对机器 "类人交流能力" 的验证,但如今的生成式 AI 早已突破这一框架。2022 年 AI 绘画《太空歌剧院》斩获艺术大奖、2023 年 AI 生成摄影作品《虚假记忆电工》获国际赛事认可,证明在视觉创作领域,专家已无法区分人机作品。 这种 "不可区分性" 并非偶然 ——AI 的能力已从内容生成延伸至情感创造,既能表达温度,也能精准捕捉人类情绪,成为真正意义上的 "智力资源"。 这种转变的核心在于,AI 不再是被动工具,而是可与人力资源并列的企业核心资产。正如 GPT-4 在统一律师资格考试中超越 90% 应试者、在 SAT 考试中击败 93% 考生,其展现的知识储备与逻辑能力,已相当于顶尖专业人才。 2025 年国内 AI 大模型在高考理科卷突破 650 分的成绩,更印证了其从 "优秀文科生" 向 "全能型人才" 的进化。 二、营销创造力的代际更替:AI 已实现多维超越 在营销的核心创造力领域,AI 的表现呈现 "碾压式进步": * 广告文案能力:2023 年 AI 文案等效工作经验为 2.47 年,2024 年提升至 3.6 年,2025 年借助混合专家模型(MoE)技术,已接近 8 年专业水准。双盲测试显示,消费者完全无法区分人机文案,而 AI 作品在洞察市场趋势方面甚至超越资深从业者。 * 新产品创意:宾夕法尼亚大学沃顿商学院的实验极具颠覆性 ——AI 生成的大学生群体产品创意中,前 16 名全为 AI 作品,目标用户购买意愿显著高于 MBA 团队。这意味着在 "创造用户真正需要的价值" 上,AI 已掌握更精准的密码。 这种超越的底层逻辑,在于 AI 实现了 "量与质的双重突破":既能通过海量数据训练形成精准洞察,又能通过思维链推理、多智能体协作(Agent 化)模拟人类团队的共创过程,最终产出兼具创新性与落地性的方案。 三、消费者认知博弈:破解算法厌恶的关键路径 尽管 AI 能力卓越,但消费者对其仍存在 "算法厌恶" 的隐性壁垒。复旦大学研究显示,当消费者感知内容由 AI 生成时,购买意愿会显著下降,核心症结在于 "可信度质疑"。但这一困境存在破局点 ——人机协作模式能完全消除这种厌恶。 数据表明,标注 "人机共创" 的营销内容,不仅能提升消费者信任度,更能强化品牌的 "创新形象" 与 "效率感知"。这提示营销从业者:AI 的应用需兼顾能力释放与消费者心理,透明化人机协作过程,将技术优势转化为品牌资产。 四、行业应对策略:从被动适应到主动掌控 面对 AI 的加速进化,营销行业需构建新的能力体系: * 技术层面:拥抱混合专家模型(MoE)与 Agent 化趋势。AI 已从 "单兵作战" 升级为 "多智能体协同",能模拟消费者反馈、整合艺术专家与法律专家视角,实现广告片 "分秒帧级" 的优化,这要求从业者掌握 AI 团队的管理逻辑。 * 教育层面:院校需重构课程体系。正如 "汽车时代无需苦练奔跑",营销教学应从 "培养创意生产者" 转向 "培养 AI 协作者",开设 AI 工具应用、多模态内容优化等实战课程。 * 法律层面:明确权责边界是前提。当前法律框架下,AI 作为工具不具备版权,使用者需承担创作成果的全部权利与责任,这要求企业建立 AI 内容合规审查机制,规避侵权风险。 生成式 AI 带来的不是替代危机,而是营销行业的 "进化契机"。当 AI 能承担基础创意、数据洞察等工作时,人类的价值将向战略决策、情感共鸣、伦理判断等更高维度迁移。未来的顶级营销人,必然是那些既能驾驭 AI 能力,又能守住人性温度的 "混合体"。 TAKEAWAY 1、生成式 AI 已突破图灵测试,成为企业核心智力资源。 2、AI 在艺术创作领域,专家难分人机作品。 3、AI 具备全科能力,考试成绩超越多数人类。 4、AI 文案等效工作年限快速增长,逼近资深从业者水平。 5、AI 新产品创意受消费者青睐度超顶尖商学院人才。 6、消费者对纯 AI 内容存在算法厌恶,人机协作可化解。 7、人机共创内容能提升品牌创新与效率形象。 8、AI 呈现 agent 化趋势,多智能体协同能力堪比人类团队。 9、法律层面,AI 生成内容版权归使用者,责任由使用者承担。 10、行业需转型,聚焦 AI 工具运用与协作能力培养。 思考点 1、当 AI 在营销创造力上持续超越人类,营销从业者的核心竞争力应向何处迁移? 2、如何平衡 AI 生成内容的效率优势与消费者的算法厌恶心理? 3、人机协作模式下,营销行业的人才培养体系需做出哪些根本性调整?

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EP.64 《生成》解读 3--AI不仅是技术工具,更是重新定义生产关系、商业逻辑与竞争壁垒的“新推动力”

在数字技术飞速迭代的当下,生成式人工智能正以前所未有的力量重塑着营销领域的底层逻辑。《生成》第二章围绕 “新的推动力 —— 揭秘生成式人工智能” 展开深度探讨,为我们揭开了这项技术如何从原理层面向应用层面渗透,并最终重构营销范式的神秘面纱。 从大语言模型的海量学习、概率赋权到文本生成,从基于人类反馈的强化学习(RLHF)到适配企业需求的绩效反馈强化学习(RLPF),生成式人工智能的技术内核逐渐清晰。它不仅实现了内容的海量生产,更推动营销从 “工具升级” 迈向 “生产力革命”,催生出从生产到消费的全链条变革。 本期播客为《生成:AI生产力重构营销新范式》新书解读第二章,深入解析生成式人工智能的工作机制、与企业的融合路径,以及它对营销范式的颠覆性影响,为理解这一 “新推动力” 提供全景视角。 共谈嘉宾: 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES: 1:26 《生成》第二章---新的推动力揭秘生成式人工智能。 2:31 AI完成内容生成第一步:学习,通过海量文本训练语言模型。 4:37 AI完成内容生成第二步:赋权,计算词语之间的概率关系。 5:16 AI完成内容生成第三步:生成,基于输入词预测下一个最可能的词。 10:23 RLHF(基于人类反馈的强化学习)结合了人类反馈技术,优化人工智能表现。 16:01 RLPF绩效反馈会训练出一个符合企业需求的模型。 17:34 提示词本身是一个是人类与人工智能互动的一个方法。 21:30 人工智能需要用户尝试不同的措施才能得到满意。 27:05 重构营销范式本质上就是生产力的变革。 29:58 今天所有行业都在应用生成式人工智能 32:31 人工智能的第一把刀是砍了人工智能的创造者。 37:20 在不久的将来,人工智能负责所有,工作不是一种必须,而是一种选择。 41:27 成本越稀化了,它越来越普遍化和大量的供给了,就生产力的爆发。 43:33 创造就是整个世界充满了无限的可能性,你用AI去探索。 50:30 AI的生产力,它改变了这种就是我们过去的委托中介的这种模式。 52:14 内容在海量生产之中,筛选是未来企业做事情的一个点。 一、生成式 AI 的技术内核:从 "学习" 到 "生成" 的三阶跃迁 生成式人工智能的运作遵循着精密的逻辑链条,其核心工作流程可拆解为三个递进阶段,共同构建起与人类交互的基础能力。 学习阶段是技术的根基。以 GPT 为代表的大语言模型(LLM)通过读取海量文本数据,涵盖书籍、文章等多元内容,借助 Transformer 神经网络架构,捕捉语言中的复杂模式与结构规律。这一过程如同人类的 "广泛阅读",最终形成庞大的语言知识库,为后续生成提供素材储备。 赋权阶段是逻辑的核心。模型通过计算词语间的概率关联,建立 "词与词" 的排序系统。借助深度学习中的反向传播算法,模型不断优化权重参数,从而精准预测句子结构的合理性 —— 这种能力类似人类说话时对 "下一个词" 的潜意识判断,是生成连贯内容的关键。 生成阶段是价值的输出。当用户输入提示词(Prompt)后,模型基于前两阶段的积累,预测下一个最可能出现的词,并通过 "温度(Temperature)" 参数调控输出风格:低温(接近 0)生成确定保守的内容,高温(大于 1)则呈现更多随机性与创造力,如同人类多巴胺分泌对思维活跃度的影响。 二、人机协同的进化逻辑:从 RLHF 到企业定制化训练 生成式 AI 之所以能贴合人类需求,核心在于 "基于人类反馈的强化学习(RLHF)" 机制。 这一过程通过三步闭环实现:模型生成多元答案后,人类评审员依据连贯性、易懂性、无害性等标准排序;基于排序结果训练 "奖励模型",使其掌握人类偏好;最终通过强化学习算法持续优化,让 AI 输出更符合人类预期的内容。这种机制赋予 AI"讨好性人格",使其如同人类沟通者般预判听众感受。 当技术下沉到企业场景,"绩效反馈的强化学习(RLPF)" 成为定制化关键。 如同新员工需通过绩效反馈融入企业文化,企业可将业务指标作为训练信号,让通用大模型进化为贴合自身需求的专属工具。这种从 "通用" 到 "专属" 的转化,正是 AI 落地企业的核心路径。 三、营销范式的重构:从 "工具升级" 到 "生产力革命" 生成式 AI 对营销的影响绝非简单的效率提升,而是引发生产关系变革的 "范式重构",其核心体现在三个维度的颠覆。 生产侧的变革最为直观。过去一人一天产出 1 篇营销文案已属高效,如今借助 AI 可实现百篇级量产,这种生产力飞跃类似工业革命中 "从手工到流水线" 的转变。更关键的是,内容生产不再依赖专业团队,企业可通过 AI 快速生成广告创意、图文素材乃至视频内容,彻底打破创作壁垒。 消费侧的互动模式被重塑。传统数字营销依赖 "标签匹配 + 程序化投放",而 AI 能根据用户实时特征生成个性化内容 —— 不再是 "千人一面" 的物料推送,而是 "千人千面" 的实时服务。这种从 "被动匹配" 到 "主动响应" 的转变,重构了品牌与用户的连接方式。 商业逻辑的颠覆尤为深刻。AI 催生了 "先生产后交易" 的新模式:创作者利用 AI 批量生产文化元素与品牌的碰撞内容(如青铜器汉堡创意),通过社交媒体测试热度后再对接甲方,彻底改变了传统 "委托 - 创作" 的中介模式。这种 "用生产力试错,用市场筛选" 的逻辑,让营销创新更具爆发力。 四、企业的破局之道:在海量生产中锚定 "筛选权" 面对 AI 带来的内容爆炸,企业的核心竞争力正从 "生产能力" 转向 "筛选能力"。当 AI 可批量生成千篇内容时,筛选出符合品牌调性、契合用户偏好、能转化为商业价值的优质内容,成为决定营销效果的关键。 这种筛选并非简单的人工判断,而是要建立一套融合企业价值观、业务指标与用户反馈的评估体系,如同 RLHF 机制中 "奖励模型" 的作用。 提示词工程(Prompt Engineering)则是提升筛选效率的工具。通过精准描述需求(如 "撰写小红书风格的环保文案")、设定边界条件(如 "禁止虚构数据")、预留交互窗口(如 "不清楚时可反问"),企业能引导 AI 生成更贴合需求的内容,从源头降低筛选成本。如今的提示词已从短句指令进化为万字级策略,成为人机协同的核心技能。 生成式 AI 正在书写营销行业的新篇章。它不仅是技术工具,更是重新定义生产关系、商业逻辑与竞争壁垒的 "新推动力"。对企业而言,理解其技术原理、把握其应用逻辑、锚定其核心机遇,才能在这场变革中实现从 "适应" 到 "引领" 的跨越。 TAKEAWAY 1、生成式人工智能通过学习、赋权、生成三步流程完成内容创作。 2、温度参数控制生成内容的随机性与创造性,类似人类多巴胺的作用。 3、RLHF(基于人类反馈的强化学习)让 AI 更贴合人类期望。 4、RLPF(绩效反馈的强化学习)可训练出符合企业需求的模型。 5、提示词是人机互动的关键,其工程正不断升级复杂化。 6、生成式 AI 重构营销范式,本质是生产力变革引发的连锁反应。 7、人工智能已渗透各行业,营销领域几乎所有流程都可应用。 8、未来工作可能成为选择,AI 或承担大部分生产任务。 9、AI 催生 “先生产后交易” 的新营销模式,颠覆传统中介逻辑。 10、内容海量生产时代,企业核心竞争力在于筛选符合自身需求的内容。 思考点 1、生成式 AI 的温度参数与人类多巴胺系统的相似性,对优化人机协作有何启示? 2、从 RLHF 到 RLPF 的演进,如何影响企业对 AI 工具的定制化路径? 3、内容海量生产时代,企业该如何建立独特的筛选标准以保持竞争力?

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EP.63 《生成》解读 2--生成式人工智能:跨越创新鸿沟 从技术破局到产业重构的全维跃迁

生成式人工智能正以颠覆性力量重塑科技与商业的底层逻辑。当 DeepSeek 以周级速度刷新 ChatGPT 用户增长纪录,当中国 AI 产品数量突破 307 个且用户日均使用时长激增,这些数据印证的不仅是技术迭代,更是一场跨越创新鸿沟的社会范式变革。 从文生图的跨模态突破到通用智能的终极愿景,生成式 AI 正沿着 “技术突破 - 市场渗透 - 产业重构” 的轨迹,推动人类文明向智能时代加速迈进。本期播客为《生成:AI生产力重构营销新范式》新书解读第一章(下)。 共谈嘉宾: 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES: 2:21 文字生视频引入了深度学习中的注意力机制和时序卷积网络。 4:46 用户规模的扩大是帮助深层次人工智能跨越创新鸿沟方面的重大意义。 6:07 创新鸿沟理论是指早期采用者和早期大众之间存在巨大的差异。 9:08 中国用户在人工智能产品上的总访问市场也显著性增长。 11:35 起点时刻的到来---科技快速发展可能到带来的质变的时刻。 12:41 人工智能可以分为分析式人工智能、深层次人工智能以及通用人工智能。 14:35 生成式人工智能有三个核心能力:创造能力、推理能力、互动能力。 18:45 生成式人工智能的发展,使得通用人工智能的时代到来不断加速。 20:09 生成式人工智能跨越了创新鸿沟,未来目标是通用人工智能。 21:54 人工智能高峰是全部人类都在使用AI,场景上会持续的拓张。 一、技术破壁:从跨模态映射到认知能力进化 1. 多模态生成的底层突破 2021 年 OpenAI 推出的 Dall・e 模型,通过转换器架构实现文本到图像的精准映射,其核心在于跨模态深度学习对 “语言 - 视觉” 联合概率分布的学习。 这种机制如同人类画家将文字描述转化为画面的过程,但借助对抗网络与算力优势,AI 能以指数级效率完成 “创作 - 优化” 循环 —— 当系统接收到 “落日熔金的海边城堡” 指令时,会通过判别器不断校准画面的光影、比例与意境,直至输出符合语义的视觉内容。 视频生成领域的演进更凸显技术跃迁。早期模型因分辨率与时序连贯性缺陷,只能生成碎片化动态画面,而引入注意力机制与时序卷积网络后,如今的文生视频技术已能处理 10 分钟以上短片。 通过捕捉 “人物行走 - 场景变换” 的时空逻辑,实现动态内容的语义一致性。这种从静态到动态的跨越,标志着 AI 从 “符号映射” 向 “场景理解” 的认知升级。 2. 推理能力:从语言生成到逻辑演绎 DeepSeek 等模型展现的推理能力,打破了生成式 AI “语言表达工具” 的局限。传统文生图技术本质是语言能力的视觉转化,而推理能力让 AI 具备了 “思维链” 构建能力 —— 例如根据 “城市交通拥堵” 数据,不仅能生成拥堵场景图,还能推演 “增加地铁线路 - 分流私家车” 的解决方案。 这种能力使 AI 从 “内容生产者” 进化为 “问题解决者”,正如人类从学会说话到掌握逻辑推理的认知进阶。 二、市场破局:创新鸿沟理论与用户规模革命 1. 跨越鸿沟的关键转折 杰弗里・摩尔的创新鸿沟理论指出,早期采用者与早期大众间的认知断层是技术普及的最大障碍。VR/AR 等技术因无法说服早期大众 “实用价值”,至今困于 “创新者陷阱”,而生成式 AI 凭借用户规模的指数级扩张实现突破:2024 年底用户从早期大众扩散至晚期大众,2025 年更渗透至老年与儿童群体。 ChatGPT 突破 2 亿月活的纪录被 DeepSeek 以 “周级速度” 刷新,全球 1757 个 AI 产品的供给侧爆发,印证了技术从 “小众玩具” 到 “大众基础设施” 的质变。 2. 中国市场的范式引领 中国在这场变革中展现独特优势:307 个本土 AI 产品构建起完整生态,用户日均使用时长超工作场景,形成 “生活娱乐 - 工作学习” 的全场景渗透。 这种 “供给 - 需求” 的双向繁荣,源于中国消费者对 AI 的高信任度与企业的激进拥抱 —— 当制造业用 AI 优化设计流程,农业通过生成式模型预测病虫害,中国正成为全球 AI 应用的 “超级试验场”,其经验将为全球技术扩散提供范式参考。 三、产业重构:从生产力工具到文明塑造者 1. 制造业的设计革命 生成式 AI 与 CAD 软件的融合,彻底颠覆工业设计流程。传统模式中,设计师需手动绘制数十版方案,而 AI 能基于参数生成数千个创新设计,例如根据 “轻量化汽车部件” 需求,同步输出材料组合、结构形态与应力分析报告。 更前沿的应用中,AI 已能直接操控 CAD 软件自动建模,将 “创意构思” 到 “工程实现” 的周期压缩 80%。这种变革不仅提升效率,更突破人类思维局限,催生如 “分形结构建筑”“仿生机械臂” 等超越传统认知的设计。 2. 营销领域的认知重构 生成式 AI 的三大核心能力(创造、推理、互动)正在重塑商业逻辑: * 创造能力:自动生成千人千面的营销文案、海报,甚至根据用户画像动态调整广告剧情; * 推理能力:通过分析用户浏览轨迹,推演消费动机并生成个性化推荐策略; * 互动能力:情感陪伴机器人能识别儿童情绪并生成安抚故事,老年陪伴 AI 可根据对话内容自动检索时政新闻。 这种 “数据驱动 + 创意生成” 的模式,让营销从 “经验主义” 迈向 “科学艺术融合”,例如某美妆品牌用 AI 生成 10 万组包装设计,通过用户测试快速锁定爆款方案,新品研发周期缩短至传统模式的 1/5。 四、未来图景:通用智能的机遇与奇点思考 1. 从生成式到通用智能的跃迁 当前 AI 发展正沿 “分析式 - 生成式 - 通用式” 路径演进:分析式 AI 如车牌识别,仅能基于数据做判断;生成式 AI 能归纳演绎创造新内容;而通用人工智能(AGI)将具备跨领域学习能力 —— 从预订机票、管理智能家居到操控汽车,甚至自主研发科学理论。 OpenAI 首席执行官预言 AGI 将在 “2.7 年内” 到来,马斯克更认为 “两年内实现”,这种乐观源于深度学习对 “数据模式无限捕捉” 的潜力。 2. 奇点时刻的文明挑战 当 AI 从 “工具” 进化为 “智能体”,社会结构将面临深层变革。 制造业中,AI 设计 + 机器人生产可能使 80% 流水线岗位消失;服务业中,智能客服与陪伴机器人或将重构人机交互模式。 这种变革伴随 “奇点时刻” 的争议 —— 当机器智能超越人类,科技发展将进入不可预测的加速期,正如数学家维纳所言:“我们正在创造与人类认知水平相当的智能,而它们的进化速度将远超我们。” 在变革前夜做理性的激进者 生成式 AI 的爆发不是技术周期的偶然,而是智能文明的必然。对企业而言,需在 “效率提升” 与 “范式创新” 间找到平衡点 —— 既用 AI 优化现有流程,更需重构组织架构以适应 “人机协作” 新生态;对个人而言,从 “AI 使用者” 升级为 “AI 协同者”,培养 “技术理解 + 创意洞察” 的复合能力,将成为穿越变革的核心竞争力。 毕竟,当 AI 开始具备推理与创造能力,人类的价值将更聚焦于 “不可被算法替代的人性光辉”—— 这既是挑战,更是文明跃迁的契机。 TAKEAWAY 1、生成式 AI 通过跨模态技术实现文生图、文生视频,推动多模态交互发展。 2、用户规模从技术狂热者扩散至普通大众,标志生成式 AI 跨越创新鸿沟。 3、创新鸿沟理论揭示早期大众需实证案例才接受新技术,VR 等技术仍未突破。 4、生成式 AI 与 CAD 结合颠覆工业设计,实现方案自动生成与精准建模。 5、生成式 AI 具备创造、推理、互动三大核心能力,重塑营销与服务模式。 6、中国成全球 AI 应用高地,产品数量与用户时长增长凸显市场开放度。 7、技术正从生成式 AI 向通用人工智能演进,目标实现人类级跨领域智能。 8、通用人工智能可能在数年内到来,引发关于机器智能超越人类的奇点讨论。 9、生成式 AI 推动产业全链条变革,从制造业设计到生活娱乐场景全面渗透。 10、拥抱 AI 需理解技术脉络,从工具使用者升级为智能协同时代的创新参与者。 思考点 1、生成式 AI 跨越创新鸿沟的关键因素是什么? 2、生成式 AI 的三大核心能力如何重塑产业? 3、通用人工智能到来将引发哪些社会变革?

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EP.62 《生成》解读 1--生成式AI奇点时刻:人工智能发展经历了哪些关键阶段 核心技术突破是什么?

当机器开始像人类一样思考、创作甚至超越人类在特定领域的能力时,我们正站在一个前所未有的历史节点上。 从 1956 年达特茅斯会议首次提出人工智能概念至今,这项技术历经多次兴衰,终于在生成式人工智能的推动下迎来爆发时刻。大语言模型与转换器架构的突破,让机器不仅能理解语言,更能自主生成内容;生成对抗网络的发展,则使高质量图像生成成为可能。 这些技术进步不仅重塑了人工智能的发展轨迹,更在商业营销等领域掀起了底层逻辑的革命。本期播客为《生成:AI生产力重构营销新范式》新书解读第一章(上),从技术演进视角,剖析生成式人工智能如何从人类智能的梦想走向现实。 共谈嘉宾: 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES: 2:18 第一章:新风口--人类智能的起点时刻,让机器像人类一样工作一直是人类的梦想。 4:53 从1960到2023年人工智能的发展经历了多次的爆发和寒冬。 5:38 1956年的达特茅斯会议上人工智能叫AI这个概念首次被提出。 6:04 20世纪50年代后期,逻辑理论学家用程序展示了这一时刻的雄心和创新。 7:06 20世纪70年代的,人工智能研究迎来了第一次寒冬。 8:10 1975年,机器学习和大数据的技术推动人工智能到新高峰期。 8:30 20世纪70和80年代,科学家将专家级的知识编写成程序,以解决特定问题。 9:19 20世纪90年代中期开始,探索通过数据驱动的方法来实现知识和建构模型支持。 12:53 2012年开始深层次人工智能带来的人工智能的大爆发。 14:05 大语言模型的发展,是今天人工智能实现规模化应用的关键推动力。 16:27. 2018年,GPT首次亮相,就采用了单向转换器的架构,专注于文本生成任务。 19:29 深层对抗网络推高了高质量图像生成技术的进步。 人工智能演进的三幕史诗:从规则编程到数据涌现 第一幕:基于规则的符号主义黄金时代(1956-1970s) 1956 年达特茅斯会议正式提出 AI 概念,开启了通过符号系统与逻辑推理模拟智能的探索。逻辑理论家程序成功证明数学定理,ELIZA 聊天程序实现基于规则的人机对话,这些突破建立在艾伦・图灵计算理论与初代计算机技术基础之上。 但这种 "人工编写规则" 的模式存在致命缺陷:1970 年代,AI 系统在面对动态环境时暴露出知识获取成本高、计算资源消耗巨大、系统脆弱性等问题,首次寒冬降临,AI 研究退回实验室场景。 第二幕:机器学习与大数据的拉锯战(1975-2010s) 1975 年机器学习与大数据技术推动 AI 进入新阶段,专家系统通过编码领域知识解决特定问题,如医疗诊断与工程设计。但这类系统依赖人工输入规则,缺乏自学习能力,1980 年代末再次陷入低谷。 1990 年代中期,支持向量机、贝叶斯网络与神经网络的应用带来第三次高峰,1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋世界冠军成为标志性事件。然而数据标记成本高、统计方法解释性不足等问题,导致 AI 发展再次遇阻。 第三幕:深度学习引爆的生成式革命(2012 至今) 2012 年深度神经网络(DNN)突破,联合大数据与 GPU 算力,将 AI 带入爆发期。 2016 年 AlphaGo 通过深度学习与强化学习击败李世石,证明机器在复杂决策领域超越人类的可能;2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制,模仿人类 "认知聚焦" 模式,实现长文本高效处理;2018 年 GPT-1 凭借单向 Transformer 专注文本生成,至 GPT-3 以 1750 亿参数实现多任务学习,生成式 AI 迎来规模化应用拐点。 与此同时,2014 年生成对抗网络(GAN)通过生成器与判别器的对抗训练,将图像生成质量推向新高度。 生成式技术的底层突破:从大脑仿生到计算范式革命 神经元模型与计算规模的仿生学突破 1943 年麦克洛克 - 皮茨神经元模型首次提出人工神经元概念,为神经网络研究奠定基础。人类大脑超 800 亿神经元的协作机制,在 GPT-3 的 1750 亿参数规模中实现计算层面的映射 —— 这种 "用规模模拟生物智能" 的思路,突破了早期模型无法处理非线性问题的局限。 Transformer 的注意力机制更直接复刻人类认知特征:如同大脑通过 "注意力手电筒" 选择性加工信息,AI 模型通过注意力权重分配实现长序列高效处理。 从 "规则编程" 到 "数据涌现" 的范式转移 传统 AI 依赖专家预设规则(如语法规则、医学诊断标准),而生成式 AI 通过海量数据训练实现 "规则自涌现"。 在自然语言处理领域,GPT 不再需要人工标记语法规则,而是从互联网语料库中自动学习语言规律;图像生成领域,GAN 通过对抗训练让模型自主掌握图像特征,无需人工定义 "人脸结构" 等先验知识。这种 "数据驱动而非规则驱动" 的范式,使 AI 突破特定领域限制,获得跨场景泛化能力。 多模态生成的技术协同效应 生成式 AI 的革命性还体现在技术融合上:大语言模型(LLM)与视觉模型的协同,实现文本 - 图像 - 视频的跨模态生成。2018 年 GPT 专注文本生成,2021 年 DALL-E 实现文本生成图像,2023 年多模态模型已能同步处理文字、图像、语音等信息。 这种协同效应源自 Transformer 架构的通用性 —— 注意力机制不仅适用于语言处理,也可扩展至视觉特征提取,形成统一的多模态建模框架。 生成式 AI 重塑营销:从效率工具到价值创造引擎 营销技术底层逻辑的重构 技术始终是营销进化的核心驱动力,但生成式 AI 带来的不是工具升级,而是底层逻辑重构。传统营销依赖 "人工创意 + 数据分析" 的线性模式,生成式 AI 则实现 "创意生产 - 用户洞察 - 渠道优化" 的闭环自动化。 生成式技术正在成为商业运作的底层逻辑,其价值在于将营销从 "信息传递" 升级为 "价值共创"——AI 不仅能生成文案、设计海报,更能基于用户数据模拟消费场景,预测需求趋势。 生成式营销的三大颠覆性特征 * 个性化规模生产:基于大语言模型,品牌可针对每个用户生成专属沟通内容。如电商平台为不同消费者自动生成个性化产品描述,实现 "一人一策" 的精准触达,打破传统营销 "批量生产" 的局限。 * 多模态创意自动化:生成式 AI 覆盖文字、图像、视频全内容形态。广告公司可通过 AI 快速产出数百版营销素材,适配不同渠道与场景,将创意生产效率提升数十倍,同时降低内容制作成本。 * 实时互动智能进化:对话式 AI 结合生成技术,使客服、导购等场景实现自然语言交互。AI 客服能根据用户对话实时生成解决方案,甚至主动推荐产品,将被动服务转化为主动营销,重构用户体验流程。 技术与营销的深度耦合场景 在内容营销领域,生成式 AI 可基于产品数据自动生成差异化文案,如美妆品牌针对同一产品生成适合不同肤质人群的卖点描述;在用户运营层面,AI 能根据消费者行为数据生成个性化沟通策略,如电商平台为沉默用户定制专属召回方案;在广告投放环节,AI 可实时优化广告素材与投放策略,根据实时反馈调整创意方向,提升转化率。这种 "技术 + 营销" 的深度耦合,正在重塑商业价值创造的方式。 站在智能奇点的思考:当 AI 生成超越人类创意 从 1943 年人工神经元模型到 2023 年多模态生成模型,AI 用 80 年走完了人类大脑数百万年的进化历程。生成式技术的爆发不仅是技术奇点,更是商业思维的重构点 —— 当 AI 能自主生成创意、预测需求,营销人需要重新定义自身价值:从 "创意生产者" 转变为 "AI 训练师" 与 "价值校准者",负责为 AI 提供优质数据、设定伦理边界、把控价值方向。 正如大脑神经元通过连接产生智慧,生成式 AI 正通过技术与商业的深度连接,开启智能时代的新篇章。理解这场变革的本质 —— 不是 AI 替代人类,而是人机协同创造新可能 —— 将成为企业在智能经济中占据先机的关键。 TAKEAWAY 1、1956 年达特茅斯会议首次提出 AI 概念,开启人类让机器像人一样工作的梦想。 2、人工智能发展历经多次爆发与寒冬,每次寒冬都为后续突破蓄积力量。 3、1943 年提出的人工神经元模型,奠定神经网络和现代人工智能研究基本框架。 4、2012 年深度学习推动人工智能进入黄金期,2016 年 AlphaGo 击败人类棋手成标志性事件。 5、2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制,革新自然语言处理技术。 6、2018 年 GPT 首次亮相,采用单向转换器架构专注文本生成,后逐步升级。 7、生成对抗网络(GAN)于 2014 年提出,推动高质量图像生成技术进步。 8、大语言模型是当前人工智能实现规模化应用的关键推动力。 9、生成式 AI 实现从 “规则编程” 到 “数据驱动” 的范式转移,无需人工定义过多规则。 10、生成式 AI 正重塑营销,带来个性化生产、多模态创意自动化等颠覆性变革。 思考点 1、人工智能发展经历了哪些关键阶段?各阶段的核心技术突破是什么? 2、生成式 AI 与传统 AI 的本质区别是什么?其底层技术逻辑如何实现? 3、生成式 AI 对营销领域带来了哪些颠覆性变革?未来还有哪些应用可能?

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EP.61 赢在社媒系列 6--社媒运营提效三大核心策略:从关键词占领到达人精准投放

在社媒营销预算持续攀升的 2025 年,企业正面临 “投入增加而效率难升” 的关键挑战。数据显示,头部品牌社媒营销预算年增长率已达 42%,但超六成企业反馈 ROI 未达预期,凸显出精细化运营提效的迫切性。 本期播客,系统梳理社媒运营提效的底层逻辑与实操路径,围绕关键词战略、达人矩阵优化、跨域转化归因三大核心板块,结合宝洁、联合利华等品牌实战案例,拆解如何通过精准的认知占位、高效的达人投放与全链路效果追踪,构建社媒运营的提效闭环,为企业提供从理论到落地的系统化解决方案。 共谈嘉宾: 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES: 1:27 社媒投资越来越大,要做内容,要理解圈层,社媒提效迫在眉睫。 3:50 社媒提效关键的战略叫关键战略,运营的最最核心的长期目标要有关键词。 9:22 品牌升级要用内容来控制,要围绕着几个关键词,要能占有它。 14:44 市场在发展,竞争是永恒的,要竞争市场份额,竞争货架份额。 20:04 在内容侧内容对于关键词的强化,会让品牌变成非常有明确的特征。 22:09 达人是另一个非常重要的事情,是今天在社媒营销里面花钱的大头。 27:43 全员营销越来越多,现在是老板要做KOB,。 31:37 企业开始做KOC就是粉丝量不高的新人,就对于体系化运作能力就要求更高了。 35:26 选择KOL的核心就三个原则:匹配、风险规避、效率算账(cost per engagement)。 35:56. 第一种匹配:目标人群匹配,粉丝跟品牌的目标人群一致。 36:21. 第二种匹配:调性匹配,KOL对品牌的风格和调性能起到一定的支撑作用。 36:36. 第三种匹配:内容匹配,跟热点跟世界有关系。 38:32 选择KOL第二点:风险规避,就是要规避爆雷的风险和虚拟数据的风险。 39:48 选择KOL第三点:效率,KOL在社交媒体上互动数据就是一个最关键的KPI。 一、关键词战略:占领心智的核心战役 品牌的核心资产是消费者心智中的认知占位,而关键词战略正是构建这一占位的核心工具。 以 Olay 为例,其从 “妈妈超市品牌” 向 “专业护肤品牌” 的升级,正是通过精准的关键词管理实现的 —— 舍弃 “玉兰油” 旧标签,聚焦 “烟酰胺”“小白瓶” 等新关键词,通过理性(成分功效)与感性(昵称记忆)双路径强化认知,仅用一年半时间便完成品牌调性的彻底转型。 (一)关键词占领的双重维度 * 心智占位:在消费者认知中建立品牌与特定关键词的强关联。如邦迪占据 “创可贴” 品类词,海飞丝占据 “去屑” 功能词,企业需通过内容持续强化这种关联,目标是使品牌在目标关键词的 “共同提及比例” 超过 50%,形成绝对优势。 * 搜索入口占领:在社媒搜索场景中实现 “霸屏率” 管理。当消费者搜索 “美白怎么办”“茶香香水推荐” 等场景词或品类词时,品牌内容需在前三屏结果中占据高比例。数据显示,小红书美妆品类搜索份额前 10 的品牌,70% 同时进入天猫销售前列,印证了搜索占位与转化的强相关性。 (二)关键词管理的实操策略 * 分层策略:区分 “品牌词”(如 Olay)、“品类词”(如美白精华)、“场景词”(如旅行护肤品),制定不同的占领目标。品牌词需追求 70% 以上的搜索占位,品类词则需达到 50%-60%。 * 动态监测:建立关键词 KPI 体系,实时跟踪 “声量份额(SOV)” 与 “互动份额(SOE)”,通过词云分析判断内容是否偏离核心关键词。如发现竞争对手抢占关键词,需通过加大内容投放或热点借势快速夺回阵地。 二、达人效率优化:从 “砸钱带货” 到 “精准匹配” 达人投放是社媒预算的主要支出项,但头部 KOL 价格高企与中小 KOL 效果不稳定的矛盾日益突出。高效的达人运营需遵循 “匹配 - 风险 - 效率” 三大原则,构建科学的投放矩阵。 (一)三维匹配原则 * 目标人群匹配:达人粉丝画像需与品牌目标客群高度重合。例如王石代言燕窝,可能正是看中其粉丝中中年女性群体的潜在消费力;而美妆品牌选择成分党 KOL,则是为了精准触达关注护肤功效的消费者。 * 调性匹配:达人风格需与品牌气质一致。舒肤佳为凸显 “专业抗菌” 形象,会选择医学背景或硬核测评类 KOL;凡士林打造 “大女主” 人设,则倾向于合作展现女性独立精神的内容创作者。 * 内容匹配:结合热点事件或场景需求选择达人。瑞幸与《黑神话:悟空》联名时,邀请游戏领域 KOL 进行创意测评;安吉尔签约肖战后,通过其粉丝群体集中的户外大屏投放,实现声量爆发。 (二)风险控制与效率核算 * 风险规避:建立达人 “白名单”,通过数据工具检测粉丝真实性(如无效粉丝比例),并规避有 “爆雷” 历史的达人。2024 年某头部主播翻车事件后,不少品牌开始将 “合规性审查” 纳入达人筛选流程。 * 效率指标(CPE):以 “每互动成本(Cost Per Engagement)” 为核心指标,计算达人投放的性价比。不同平台 CPE 差异显著(小红书>抖音>B 站),品牌需根据自身行业积累基准数据,淘汰 CPE 高于平均值的达人。 三、跨域转化归因:打通 “种草 - 拔草” 全链路 社媒内容的价值不仅在于当下互动,更在于对后端转化的驱动。但用户 “抖音种草、淘宝下单” 的跨域行为,给效果归因带来挑战。某美妆品牌通过时间序列分析模型,将每个帖子与搜索增量关联,成功将单篇内容的获客成本从 117 元降至 26 元,搜索增量提升 785%,验证了科学归因的价值。 (一)归因模型与工具 * ID 匹配法:如小红书 “小红心” 功能,通过用户 ID 追踪从内容浏览到电商进店的全路径。 * 时间序列法:分析内容发布后的搜索量、进店量变化,建立 “内容发布 - 行为转化” 的时间关联模型,适用于跨平台场景。 (二)预算分配优化 * 内容采买与推流比例:根据行业经验,6:4 的 “内容采买:推流” 比例较为合理。推流虽能快速提升曝光,但需以优质内容为基础,避免陷入 “烧钱无转化” 的陷阱。 * ROI 反向优化:通过归因模型计算每类内容的 “CPUV(获客成本)” 或 “CPS(销售成本)”,将预算向高转化效率的内容类型倾斜。 四、趋势洞察:社媒运营的新战场 (一)全员营销体系化 雷军、董明珠等企业家化身 “KOB(Key Opinion Boss)”,华为、麻六记等企业推动员工全员发声,形成 “高管 - 员工 - 经销商” 的多层声量矩阵。某连锁品牌通过员工打卡发帖机制,实现门店声量增长 71%,证明组织化内容生产的潜力。 (二)KOC 与低粉达人崛起 随着头部 KOL 性价比下降,粉丝量 5 万以下的 “低粉达人” 因互动率高、成本低成为新宠。某宠物食品品牌通过 200 个员工账号产出 37 万条内容,积累 450 万粉丝,形成 “急刹车打塔” 效应,验证了长尾内容矩阵的价值。 (三)全球化与文化传播 TikTok 用户涌入小红书、“甲亢哥” 等外籍 KOL 的出圈,标志着社媒运营进入 “文化传播” 新维度。西湖轮胎、宠物食品品牌通过 “交猫税”“老外学中文” 等创意内容,将品牌融入文化热点,实现调性与声量的双重提升。 社媒运营提效不是单一技巧的优化,而是从关键词战略到达人矩阵、从内容生产到效果归因的全链路升级。 企业需建立 “长期资产思维”,将每一次内容投放都视为品牌认知的积累,通过科学的指标体系与动态优化,让社媒真正成为品牌增长的引擎。 在竞争愈发激烈的 2025 年,唯有掌握这三大核心策略,才能在社媒战场中实现 “赢在效率,胜在心智”。 TAKEAWAY 1、社媒提效应以关键词战略为核心,占领用户心智与搜索入口双重阵地 2、构建品牌词、品类词、场景词三层关键词体系,动态监测共同提及率超 50% 3、达人投放遵循 “匹配 - 风险 - 效率” 三原则,聚焦目标人群、调性与内容适配性 4、优化达人矩阵结构,从头部依赖转向 “超头破圈 + 腰部性价比 + 尾部矩阵” 组合 5、以 CPE(每互动成本)为核心指标核算达人效率,建立行业基准数据对比体系 6、跨域转化需通过 ID 匹配、时间序列模型打通 “种草 - 搜索 - 转化” 全链路归因 7、按 6:4 比例分配内容采买与推流预算,基于 ROI 反向优化投放策略 8、全员营销成新趋势,推动高管 KOB、员工账号构建组织化内容矩阵 9、低粉达人与 KOC 因高垂直度和互动率,成为社媒长尾流量运营核心 10、全球化传播借文化反差与热点互动破圈,提升品牌文化厚度与调性 思考点 1、如何通过关键词布局实现品牌心智占领? 2、达人投放中如何平衡匹配度与投放效率? 3、跨平台转化归因有哪些核心方法与指标?

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EP.60 生成式AI如何重塑营销?从搜索、内容到电商的全方位变革

在人工智能技术加速渗透商业领域的当下,生成式 AI 正以颠覆性力量重构营销行业的底层逻辑。一场从信息传播、内容生产到消费决策的全方位变革已悄然发生。 当 AI 从生产力工具演变为生活场景的主导者,营销人该如何应对消费者行为变迁、搜索引擎迭代、内容生态重构与购物模式革新? 本期播客,深入解析生成式 AI 如何重塑营销生态的核心场景,并探寻从“影响消费者”到“影响 AI”的认知革命路径。这不仅是对当下营销困境的回应,更是对未来商业趋势的前瞻性探索。 共谈嘉宾: 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES 0:33 《生成:AI生产力重构营销性范式》反复讲到:AI成为了营销的生产力。 2:54 AI在消费侧的应用不再是用于工作了,而是生活的场景。 5:23 回到消费侧,中国市场的消费者用AI的宽度、深度和广泛的程度冠绝全球。 7:26 AI的无点击搜索使得搜索引擎的搜索量应该会下降60%以上。 10:10 AI时代网站的和内容呈现的逻辑变了。 12:13 除了信息的呈现方式之外,购物的方式也会发生变化。 一、AI 驱动营销生产力:从工作到生活的场景拓展 在《生成:AI 生产力重构营销新范式》一书中,核心观点指出,生成式 AI 已成为营销领域的核心生产力。 这一变革不仅体现在工作场景中,如律师用 AI 撰写法律文书、医生借助 AI 辅助诊疗、企业员工通过 AI 生成周报等,更延伸至生活场景。 如今,全年龄段用户均深度依赖 AI,从小学生用 AI 辅助写作文、老人通过 AI 搜索健康知识,到消费者利用 AI 规划旅行、制定菜谱,AI 已渗透到生活的方方面面。 以微信为例,其搜索功能整合 Deepseek 后,用户无需频繁点击链接,AI 直接提供总结结果,满足 90% 的查询需求。 这种转变标志着 AI 从 “生产力工具” 向 “生活必需品” 的跨越,推动营销战场从单一的工作场景转向更复杂、多元的生活场景。 二、消费侧 AI 应用:中国市场的领先态势与认知反转 中国消费者在 AI 应用的广度和深度上已领先全球。过去,人们普遍认为中国 AI 技术落后于美国,但随着 Deepseek、Kimi 等本土 AI 工具的崛起,这种认知发生了根本性反转。 AI 成为全民工具,这种普及带来的不仅是技术应用的革新,更是营销逻辑的重构。当消费者习惯通过 AI 获取信息时,企业传统的内容呈现方式和流量获取策略面临挑战。如何在 AI 主导的信息传播链中占据先机,成为营销从业者的新课题。 三、无点击搜索时代:搜索引擎与内容生态的颠覆性变革 AI 对搜索引擎的冲击尤为显著。传统搜索模式下,用户需点击多条链接(平均 10 条以上)才能获取有效信息,搜索引擎依赖 “竞价排名” 和 “CPC 点击” 盈利。 但 AI 总结功能的出现,使 “无点击搜索” 成为主流 —— 用户仅通过 AI 摘要即可满足需求,导致搜索引擎点击量骤降,直接威胁谷歌、百度等平台的收入模式。 这一变革倒逼企业重构内容策略:官网不再是简单的信息展示平台,而需转型为 “语料中心”,通过高质量、结构化的内容输出,影响 AI 的信息抓取和改写逻辑。 同时,传统的 SEO(搜索引擎优化)重要性下降,而 “SLO(语义搜索优化)” 兴起,企业需更注重内容的语义相关性和知识密度,以适配 AI 的推理和总结逻辑。 四、内容呈现逻辑重构:从可控展示到 AI 改写的被动挑战 在 AI 时代,内容的呈现逻辑发生根本变化。过去,企业可通过标题、摘要等 “头部描述” 控制用户对品牌的认知,但如今 AI 会对原始内容进行改写和重组,并以索引信源的方式呈现。 这意味着企业失去了对品牌信息传播的绝对控制权 ——AI 可能基于算法偏好改写内容,甚至曲解原意。 这种被动性要求企业重新审视内容生产策略:一方面,需确保原始内容的准确性和价值密度,为 AI 提供优质改写素材;另一方面,需研究 AI 的内容生成逻辑,通过关键词优化、结构化数据输出等方式,引导 AI 对品牌信息进行正向呈现。 例如,博客、官网内容需提前撰写 “AI 友好型摘要”,主动适配 AI 的抓取和总结需求。 五、购物方式变革:从 “逛” 到 “精准决策” 的消费链路缩短 电商领域同样面临 AI 带来的深刻变革。阿里、京东、“什么值得买” 等平台推出的 “AI 购物助手”,可根据用户需求直接生成个性化购物清单,缩短决策路径。 传统电商依赖的 “展示广告”“活动页” 等营销手段吸引力下降,用户更倾向于相信 AI 的推荐,导致以广告为核心收入的平台(如天猫、亚马逊)面临转型压力。 这一变化促使电商模式分化:京东的 “进销存差价模式” 和拼多多的 “低价策略” 受影响较小,而依赖广告的平台需探索新的盈利模式,如加强私域流量运营、提升用户复购率等。 同时,企业需重新思考商品展示逻辑,从 “流量曝光” 转向 “价值精准传递”,通过 AI 工具直接触达目标用户,减少中间环节损耗。 六、营销新范式:从影响消费者到影响 AI 的认知革命 在生成式 AI 主导的营销环境中,核心逻辑已从 “直接影响消费者” 转变为 “通过影响 AI 间接触达用户”。 企业需思考:AI 凭什么改写我的品牌信息?如何引导 AI 以有利于品牌的方式呈现内容?这要求营销从业者掌握 “AI 影响力策略”,包括优化语料库、参与 AI 训练数据共建、研究算法逻辑等。 AI 时代的营销是 “科学与艺术的结合”—— 既要理解技术底层逻辑,又要洞察人性需求。 面对这场变革,企业唯有主动拥抱 AI,重构从内容生产到用户触达的全链条策略,才能在 “万物皆生成” 的新范式中占据先机。 TAKEAWAY 1、生成式 AI 成为营销生产力,推动供给侧变革,需应对消费者需求动态变化。 2、AI 在消费侧从工作场景延伸至全年龄段生活场景,应用广度深度全球领先。 3、无点击搜索导致搜索引擎流量骤降,企业需转型语料中心并优化语义传播。 4、AI 改写内容使企业失去信息呈现控制权,需构建适配 AI 的内容生态与信任体系。 5、电商购物助手缩短决策链路,依赖广告的平台面临转型,供应链模式更具韧性。 6、营销核心从影响消费者转向影响 AI,需研究 AI 数据逻辑与算法偏好。 7、企业需建立 “原生内容 + AI 适配内容” 双轨生产体系,应对内容传播逻辑变革。 8、搜索引擎优化重点从链接排名转向语义占领,需强化结构化数据与信源建设。 9、AI 重塑内容评估体系,需关注认知渗透率、语义正偏差与行动转化效率。 10、生成式 AI 倒逼营销范式革新,科学与艺术结合是应对生产力与体验升级的关键。 思考点 1、AI 如何影响营销内容的控制权与传播逻辑? 2、无点击搜索时代,企业如何重构线上流量策略? 3、生成式 AI 对电商购物模式及平台商业模式有何冲击?

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2个月前

EP.59 一本书读懂AI营销革命:数字营销已死 生成式营销如何重塑行业?

在技术迭代与商业变革交织的浪潮中,生成式人工智能正以颠覆性力量重构营销领域的底层逻辑。从搜索引擎营销的式微到企业生产力的跃迁,从媒介形态的革新到营销范式的颠覆,这场由 AI 驱动的革命已渗透至商业链条的每一个环节。 谭北平与复旦大学管理学院教授金立印共同撰写的《生成:AI 生产力重构营销范式》,正是对这一变革的系统性回应。本书基于两年深度研究,融合实践洞察与理论思辨,首次提出 “生成式营销” 新范式,揭示 AI 如何从生产力层面重塑营销价值链,并进一步引发生产关系与商业模式的连锁变革。 我们将透过书中核心观点与前沿实践,解码生成式 AI 时代的营销生存法则 —— 这不仅是一次技术应用的探讨,更是对商业本质与组织进化的重新审视。当 AI 成为新的技术底座,营销者唯有主动拥抱范式革命,才能在 “人机共生” 的新竞争格局中占据先机。 共谈嘉宾: 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES 1:26 《生成:AI 生产力重构营销范式》出版社很懂营销,书的出版就是产品的销售。 4:19 在书的出版上媒介发生巨变:由门户网站到直播、发布会、视频切片。 9:14 生成式人工智能,已经是整个社会最重要的技术底座。 13:50 AI对于媒介、对于体验、对于数字营销都是破坏性的。 15:43 《生成》面向的人群:各行各业的营销者,不管是管理者还是学生。 17:42 AI可以把你的能力复制出来,复制就是一种生产力。 22:02 企业得先做生产力的提升,在AI转型面前,人人平等。 26:35 企业怎么样用AI:全员必用,心智共享。 33:30 企业主都在积极的使用AI。,今天AI发展不是障碍问题,是竞争的问题。 34:54 在营销中,企业从数字化到AI化:是将大数据变成洞察,变成行动的问题。 一、技术底座颠覆:生成式 AI 如何解构传统营销逻辑 (一)从 "数字营销" 到 "生成式营销" 的范式迁移 生成式人工智能正以颠覆性力量重构营销的底层逻辑。生成式 AI 已成为社会最重要的技术底座,其对媒介、体验与数字营销的冲击堪称 "破坏性"。 传统数字营销的核心逻辑 —— 基于标签匹配的广告投放与搜索引擎营销(SEM/SEO)—— 正在被瓦解。例如,搜索引擎通过 AI 总结直接呈现答案的模式,导致落地页价值锐减,这一变化直接宣告了传统搜索营销的式微。 数字营销的本质是 "匹配"—— 将内容标签与用户标签进行机械对应,而生成式营销的核心则是 "共创"—— 在用户交互的瞬间动态生成个性化内容。 这种转变不仅是技术迭代,更是从 "库存式营销" 到 "实时响应式营销" 的范式革命。谭北平在书中提出 "数字营销已过时" 的论断,其核心逻辑在于:当 AI 能根据用户实时需求生成定制化内容时,基于历史数据标签的投放模式将彻底失效。 (二)媒介形态的颠覆性变革 媒介作为营销的载体,正经历从 "渠道为王" 到 "内容共生" 的转型。以书籍出版为例,传统的京东、当当渠道已让位于抖音直播、视频切片等新媒介形态。出版社对书籍的运营策略,如要求作者进行多场直播、制作短视频素材,已完全沿用数字营销的逻辑。 这种变化折射出一个深层趋势:所有行业的营销都必须适应 "媒介即内容,内容即生产力" 的新规则。 通过拆解书籍核心内容并以音视频形式传播,其本质是利用新媒介形态重构用户的购买决策路径。媒介的变革不再是简单的渠道拓展,而是通过技术与用户行为的共振,创造全新的内容消费场景。 二、生产力革命:AI 如何重塑营销价值链 (一)从 "人力依赖" 到 "能力复制" 的生产力跃迁 生成式 AI 对营销的首要冲击在于生产力层面。谭北平以农业机械化类比:当新疆棉花采摘从人工转向机械时,效率提升数百倍;如今,AI 正以同样的逻辑复制人类的脑力劳动。无论是内容创作、数据分析还是策略制定,AI 工具都能将 "高级白领" 的能力标准化、规模化复制。 例如,AI 可一键生成行业趋势报告、辅助新品选型,让过去需要团队协作的工作,如今单人即可高效完成。 这种生产力变革的本质是 "去专业化壁垒"。传统营销中依赖 "工匠精神" 的环节 —— 如文案撰写、消费者洞察 —— 正被 AI 工具解构。 企业若仍停留在 "人力制胜" 的思维,如同在汽车时代坚持骑自行车,终将被淘汰。绝味鸭脖的案例颇具说服力:通过 AI 店长助手,企业实现了万店员工培训效率提升 ,AI 不仅是工具,更是 "超级员工孵化器"。 (二)企业转型的 "四步法则" 与 AI 中台建设 对于企业而言,拥抱 AI 生产力需遵循 "全员必用 - 心智共享 - 任务优化 - 业务转型" 四步法则。 首先,全员普及 AI 工具使用,打破 "技术恐惧";其次,通过培训与实践,让团队形成对 AI 的共识 ——AI 不是替代人类,而是增强人类能力;第三,针对营销全流程(如内容生产、广告投放、用户运营)进行 AI 赋能优化;最终,推动组织架构与业务模式的全面转型,将 AI 融入战略核心。 大型企业尤其需关注 AI 中台建设。过去企业构建数据中台需数百万投入,而如今 DeepSeek 一体机等工具将成本降至六七十万,使企业能够自主管理数据与模型,避免受制于外部平台。 这种 "数据主权" 的掌控,是企业在 AI 时代保持竞争力的关键 —— 当 OpenAI 等平台呈现 "智慧母虫" 垄断态势时,自建中台成为突破技术霸权的必要路径。 三、产业重构:生成式营销的新生态与竞争逻辑 (一)从 "流量争夺" 到 "AI 影响权" 的竞争升级 传统营销的终极战场是 "用户心智",而生成式营销的核心则是 "AI 影响权"。当 AI 成为用户决策的主要影响者时,营销的重心将从 "直接影响人" 转向 "影响能影响人的 AI"。 例如,企业需优化 AI 的训练数据、调整提示词策略,确保品牌信息在 AI 生成内容中占据有利位置。这种竞争维度的转变,要求企业建立 "AI 原生" 的营销思维。 在应用场景层面,生成式 AI 正在重塑 90 多个营销环节。从深层洞察(如邀请 "虚拟乔布斯 + 孔子" 参与策略分析)到实时内容生成(如根据用户对话动态调整广告文案),AI 正在将营销从 "经验驱动" 推向 "算法驱动"。企业若不能快速接入这些场景,将在竞争中丧失先机。 (二)中小企业的破局之道:聚焦 "AI 平权" 与场景创新 对于中小企业而言,"AI 平权" 是关键机遇。AI 工具的普及正在消除技术鸿沟 —— 五六十分的员工借助 AI 可迅速提升至七八十分水平,这意味着中小企业无需依赖顶尖人才,即可实现效率跃迁。 例如,通过使用 AI 客服、自动化内容生成工具,小企业能以低成本构建与大企业相近的营销能力。 同时,中小企业应聚焦垂直场景创新。相较于大型企业的全流程改造,中小企业可优先在细分领域(如本地生活服务的个性化推荐、小众品类的 AI 选品)深度应用 AI,通过 "单点突破" 形成差异化竞争力。这种 "小而精" 的策略,正是生成式 AI 时代 "去中心化" 特征的体现。 四、理论突破:产学共创下的营销新范式建构 (一)从 "实践先行" 到 "理论闭环" 的范式升维 中国数字营销长期存在 "实践领先、理论滞后" 的问题,而《生成》一书通过产学共创模式填补了这一空白。 谭北平与金立印教授的合作,实现了从 "现象观察" 到 "本质提炼" 的跨越。例如,2023 年提出 "AI 核心是生产力变革",2024 年进一步延伸至 "生产力变革引发生产关系重构"(如众包经济、零工模式的兴起),这种理论演进为营销实践提供了穿越周期的指导框架。 书中提出的 "生成式营销" 范式,并非简单的概念迭代,而是基于政治经济学逻辑的完整体系:生产力(AI 工具)→生产关系(组织形态变革)→上层建筑(营销模式创新)。这一逻辑链条揭示了 AI 对营销的影响绝非局部优化,而是从底层到顶层的系统性重构。 (二)面向未来的营销哲学:人机协同的 "超级共生" AI 不是人类的替代者,而是 "超级共生体"。绝味鸭脖的 AI 店长助手、营销中的 "虚拟专家智库",本质上都是人机协同的产物。 未来的营销人才,需兼具 "AI 操作能力" 与 "人类独特价值"(如创造力、情感洞察)—— 前者确保效率底线,后者决定竞争上限。 这种共生关系要求企业重新定义 "人才标准":能与 AI 协作的 "提示词工程师""AI 策略优化师 "等新兴岗位将成为主流,而单纯依赖经验或技术的单一型人才将面临淘汰。正如书中所言:" 在 AI 时代,不会使用 AI 的人,终将被会使用 AI 的人淘汰。" 五、生成式 AI 时代的营销生存法则 《生成:AI 生产力重构营销范式》的出版,恰逢生成式 AI 从技术爆发期转向产业渗透期的关键节点。不仅揭示了 "数字营销已死" 的残酷现实,更指明了 "生成式营销新生" 的路径。对于企业而言,生存法则可概括为三点: 1. 认知革命:摒弃 "AI 是工具" 的浅层认知,将其视为重构生产力与生产关系的核心要素; 2. 行动优先:立即启动 AI 应用,从全员培训、场景试点到中台建设分阶段推进,避免陷入 "完美主义陷阱"; 3. 生态构建:在拥抱技术的同时,坚守人类不可替代的价值(如文化共鸣、伦理判断),打造 "技术硬核 + 人文温度" 的复合竞争力。 生成式 AI 的浪潮正在改写商业规则,而唯有主动拥抱变革者,才能在这场范式革命中占据先机。正如书中所言:"不是 AI 需要营销,而是营销需要 AI—— 一场从生产力到生产关系的全面重构,正在颠覆所有行业的底层逻辑。" TAKEAWAY 1、生成式人工智能已成为社会最重要技术底座,对媒介、体验和数字营销具破坏性影响。 2、数字营销面临终结,搜索引擎营销等模式因 AI 发展难以为继,生成式营销将成新趋势。 3、未来的营销人才,需兼具 "AI 操作能力" 与 "人类独特价值"(如创造力、情感洞察)。 4、企业需要推动组织架构与业务模式的全面转型,将 AI 融入战略核心。 5、AI 改变营销生产力,可复制人类能力,让员工效率提升,如辅助内容生产、分析洞察。 6、大型企业应用 AI 可采取全员必用、心智共享等四步策略,需关注数据与模型可控性。 7、企业应用 AI 营销障碍渐消,竞争成为关键,需比对手更快完成转型、利用新场景。 8、生成式 AI 在营销中带来深层洞察等机会,有 90 多个应用场景正逐步实现。 9、产学共创模式让实践升华为理论,书中提 AI 先改生产力再带生产关系变革等前瞻性结论。 10、AI 时代营销需人机协同,企业要拥抱变革,提升员工与 AI 协作能力以构建竞争力。 思考点 1、生成式 AI 如何具体颠覆传统数字营销模式? 2、企业应用 AI 提升营销生产力的核心策略有哪些? 3、生成式营销相较传统营销,本质差异体现在何处?

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2个月前

EP.58 生成 AI重构营销新范式:从生产力革命到商业经营的底层重构

在营销发展的长河中,新技术的涌现往往意味着变革。生成式 AI 的出现,它不是对现有模式的修修补补,而是一场彻彻底底的颠覆性革命。 即将于 5 月 30 日发布的《生成:AI 生产力重构营销新范式》一书,深入探讨了生成式 AI 给营销领域带来的全新变革。 与以往认为 AI 只会替代体力劳动者的观念不同,生成式 AI 展现出了强大的 “心智生产力”。它不再局限于简单的重复劳动,而是能够像人类一样思考、创作,且速度惊人。 共谈嘉宾: 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES 1:13 AI对于营销意味着什么:新的媒介,新的沟通方式,新的信息呈现方式。 2:56 生产内容不是营销的全部,洞察力在生产内容之前非常重要。 5:53 洞察力是发现社会在表面之下与众不同的新现象。 9:11 AI既可以对内容进行洞察,也可以使用虚拟的人进行洞察。 10:25 KOL在AI帮助下有了写稿的能力,品牌能够用网红粉丝来进行传播。 11:45 绝味内部的AI使用的核心点:赋能店长做了店长AI助理。 17:03 企业用AI做了大量的场景的培训,让企业的员工变成了超级员工。 营销生产力的三维重构:洞察、内容与媒介 传统观念中,营销的核心在于内容生产,如拍片子、写文案、起名字等。但在生成式 AI 时代,这种认知需要被彻底更新。营销生产力应被重新定义为三个关键维度:洞察力、内容生产能力和媒介触达能力。 (一)洞察力:营销的灵魂与起点 洞察力是穿透表象、发现社会潜在新现象的能力,是营销活动的灵魂与起点。没有洞察力支撑的内容生产,如同无源之水、无本之木,只是空洞的文字堆砌。生成式 AI 在洞察力领域的应用,正在颠覆传统的市场研究模式。 借助多模态内容识别技术,AI 能够快速分析内容中的情绪与情感。更令人惊叹的是,通过自组织 agent 技术,AI 可以生成模拟的虚拟消费者。 这些虚拟消费者能够模拟不同身份、性格的真实用户,与专家式 AI 进行对话,从而实现 “左右互搏” 式的深度洞察。这一技术的应用,使得传统的消费者访谈、焦点小组等调研方式受到挑战。 AI 不仅能避免人类在调研中可能存在的主观偏见和情绪干扰,还能通过大规模模拟,快速、全面地挖掘消费者需求背后的本质,为产品测试和营销策略制定提供更精准的依据。 (二)内容生产:从 “量的爆发” 到 “质的提升” AI 在内容生产领域的生产力提升是显而易见的。曾经需要人工撰写 100 篇文案,如今借助 AI 可轻松生成 10000 篇。但在信息爆炸的时代,单纯的 “量” 已不再是竞争的关键,“质” 的提升才是核心。 AI 不仅能提高内容生产效率,更能赋能更多人成为创作者。过去,网红、KOL、KOC 等群体可能因缺乏专业的文案写作能力而受限,如今 AI 为他们插上了翅膀,使其能够轻松产出高质量内容,成为社交媒体营销的主体力量。 这一变化正在重塑营销内容生产的格局,让更多元化的声音参与到营销传播中。 (三)媒介触达:从 “大众传播” 到 “圈层渗透” 媒介触达能力是将营销内容传递给目标受众的关键。在生成式 AI 时代,媒介触达正从传统的大众媒体主导,向社交媒体圈层渗透转变。联合利华 “全面向社交媒体转型” 战略,正是这一趋势的典型体现。 品牌不再依赖电视、大型网站等传统渠道,而是通过赋能 KOL、KOC 及其粉丝,利用他们的社交影响力进行传播。这种传播方式更贴近消费者的日常生活圈层,能够实现更精准、更有效的触达。 实战案例:AI 如何重塑企业营销模式 (一)绝味鸭脖:AI 赋能店长,激活终端营销力 绝味鸭脖在 AI 应用方面的实践,为传统零售企业提供了宝贵的借鉴。针对全国数万家门店的店长群体,绝味为每位店长配备了 AI 助理。 这些 AI 助理具备语音理解能力,能够通过视频、语音等形式,及时向店长传达总部活动信息,解答私域拉新等营销相关问题。 AI 助理的存在,不仅解决了店长因缺乏专业营销知识而面临的文案撰写、活动理解等难题,更通过构建触达中心、素材中心、共创中心和能力中心,实现了全国门店营销活动的高效统一管理。这一案例充分展现了 AI 在赋能基层员工、提升企业整体营销效率方面的巨大潜力。 (二)美容院:AI 培训打造超级员工,提升服务温度 在服务行业,一家美容院通过 AI 进行场景化培训,实现了员工能力的跨越式提升。以往,企业向客户发送的邀约短信多为格式化模板,缺乏个性化和情感共鸣。 借助 AI,企业能够根据客户身份、需求,生成富有共情力和感染力的沟通内容,为客户提供更具温度的服务。 AI 在培训中的应用,让普通员工能够快速掌握专业的沟通技巧和服务理念,变身 “超级员工”。这种转变不仅提升了客户体验,更增强了企业的市场竞争力,印证了 AI 在提升企业软实力方面的重要作用。 全员营销时代:AI 助力企业培养超级员工 生成式 AI 的发展,催生了 “全员营销” 的新范式。在传统模式下,全员营销面临着信息传递误差大、员工能力参差不齐等难题,而 AI 的介入彻底改变了这一局面。 企业通过为员工提供 AI 工具和环境,无需依赖员工个体的超强能力,即可让普通员工迅速成长为 “超级员工”。 AI 帮助员工突破能力瓶颈,实现 “力出一孔”(力量集中)和 “利出一孔”(利益一致)的高效管理模式,让企业在市场竞争中能够凝聚全员力量,实现协同发展。 从洞察到内容生产,从媒介触达到全员营销,生成式 AI 正在重塑营销领域的各个环节。它不仅是一种技术工具,更是一种全新的思维范式。 随着《生成: AI 生产力重构营销新范式》的发布,相信会有更多企业认识到 AI 的价值,拥抱这场生产力革命,在 “AI + 商业” 的新范式中抢占先机,实现可持续增长。 TAKEAWAY 1、生成式 AI 推动营销从工具升级转向生产力体系与商业范式的全面重构。 2、营销生产力解构为洞察力、内容生产、媒介触达三维度,AI 重塑各环节效率与逻辑。 3、虚拟消费者模拟技术颠覆传统调研模式,实现低成本、高效率的深层需求洞察。 4、AI 赋能全民内容创作,瓦解广告精英垄断,企业竞争力转向创意策源与质量把控。 5、媒介触达从 “大众广播” 进化为 “圈层穿透”,用户成为传播节点,推动品牌传播共创。 6、全员营销借 AI 落地,普通员工通过 “数字外骨骼” 变身超级员工,提升组织整体效能。 7、营销部门职能转型为 “生态构建者”,聚焦战略、数据与工具赋能,而非基础执行。 8、生成式 AI 重塑营销人才结构,AI 协作、创意评估等新技能成核心竞争力。 9、企业需警惕 AI 伦理风险、技术依赖与组织惯性,建立 “人机协作” 的可持续模式。 10、营销未来将走向 “人机共生”,AI 承担重复工作,人类聚焦战略与情感价值创造。 思考点 1、生成式 AI 如何平衡营销效率提升与人类创意不可替代性? 2、传统企业该如何突破组织惯性,构建「液态型」AI 营销体系? 3、人机共生时代,营销人才需掌握哪些核心技能以应对范式变革?

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2个月前

EP.57 赢在社媒系列 5-- 社媒内容生产策略:大量多元速度成本 撬动传播效能跃升

你是否在社媒营销中陷入 “质量与数量之争”?想知道为何有的品牌靠几千篇内容就能引爆市场,而有的精雕细琢却石沉大海?当消费者被海量信息包围,如何让你的内容突破算法屏障、直抵人心?在 AI 技术颠覆创作逻辑的今天,品牌又该如何平衡 “机器效率” 与 “人性温度”? 带着这些行业共性困惑,本期MSAI从社媒内容生产的底层逻辑、多元化策略、优质内容标准及技术赋能路径展开,揭示一套可复制的内容增长方法论。 共谈嘉宾: 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES: 1:59 社媒内容质量重要还是数量重要?数量是第一位。 3:59 做质量的前提是一定有大量生产的能力。 7:53 今天的另一趋势,大量之外就是多元化。 11:31 品牌的矩阵账号要去控制,去思考,拓圈子的时碰撞出新内容。 12:46 产品内容是要做前后的衍生的,在场景上去做延伸。 16:35 品牌主要有平台,平台要有KOL,有内容生产能力。 19:15 粉丝群的共创,“领航员模式”,用户去发表内容,去分享。 19:58 “Jobs To Be Done” 焦糖布丁理论:消费者购买是买任务的解决方案。 22:15 什么是优质内容?四有三友好:有关系、有好处、有意思、有期待;算法友好、习惯友好、圈层习惯友好。 25:05 内容传播上和平台方是密切密不可分的,平台算法友好。 28:20 用户习惯友好上,有一些自我的表达。 29:10 塑造的情绪非常重要,每个平台是有不同的语境的。 31:35 AI可以按照“四有三友好”的原则建成样本库,并且能给出打分。 一、内容生产的底层逻辑:数量优先,兼顾多元与效率 社媒内容生产的首要原则是 “大量、多元、速度、成本” 的有机统一。在资源有限的情况下,数量是内容迭代的基础。只有通过高频次的内容输出,才能快速测试用户偏好,锁定爆款因子。 例如,卡斯在 618 期间通过小红书 7500 帖、抖音 1600 条等总计超万篇内容,构建起内容矩阵的护城河,其核心逻辑在于以量取胜,通过规模效应提升算法推荐概率。 多元性是突破用户圈层的关键。内容需围绕核心主题拓展多元视角,涵盖痛点解析、效果对比、热点关联等维度。 如蒙牛借势《哪吒》IP,通过产品包装植入电影元素,将核心功能(奶粉营养)与娱乐场景结合,推动销量增长 100%。 同时,内容生产需兼顾速度与成本 —— 紧跟热点话题,并通过标准化流程降低单篇内容制作成本。 二、多元化策略:构建全链路内容生态 (一)内容生产模式的立体布局 社媒内容生态需融合多重生产模式: * BGC(品牌生产内容):奠定专业基调,如产品说明书、品牌价值观宣导,但需避免自说自话,可通过品牌矩阵(如华为分部门视频号、余承东个人 IP)增强亲和力; * UGC(用户生产内容):激发自发传播,以高颜值包装(三顿半咖啡)、打卡属性(草莓品牌三角形包装)等设计驱动用户主动分享; * PGC/PUGC(专业 / 半专业生产内容):深化专业认知,邀请专家拆解技术细节(如 B 站汽车博主元器件解析)、KOL 定制差异化内容(美的空调联合知乎博主解读科技体验),通过 “亲历者视角” 提升说服力; * AIGC(人工智能生产内容):提升效率,结合热点与品牌价值观生成规模化内容,但需规避套路化,强调 “洞察驱动” 而非机械拼凑。 (二)跨圈层碰撞与场景延伸 突破单一产品视角,通过跨圈层合作激活内容创意。三顿半咖啡与美食圈层 KOL 合作,衍生出 “西柚冰咖”“豆奶拿铁” 等场景化内容,将产品融入生活方式叙事;Uber/Didi 以 “跑车接单”“直升机通勤” 等反差场景制造话题,拓展内容边界。 品牌需挖掘产品的 “第二使用场景”,如功能属性之外的社交属性、情感属性,让内容与用户生活产生多维联结。 三、优质内容标准:“四有三友好” 打造传播护城河 (一)创作侧:建立用户心智连接 * 有关系:精准锚定目标人群,通过地域(上海徐汇区)、身份(研究生群体)、兴趣(科技爱好者)等标签强化受众代入感; * 有好处:清晰传递价值主张,如功能利益(产品性能提升)、情绪价值(缓解焦虑)或社交货币(可炫耀的谈资); * 有意思:突破常规表达,以反差梗(光纤科普视频的 “发明天才的真是一根光纤”)、洗脑词(蜜雪冰城主题曲)制造记忆点; * 有期待:设置悬念或系列化叙事,如 “下期揭秘产品彩蛋”“每周更新实验数据”,提升用户留存率。 (二)传播侧:适配平台生态规则 * 算法友好:主动抓取热点 BGM、话题标签,如借势节日、赛事或社会事件设计内容,提升平台推荐权重; * 习惯友好:尊重用户认知惯性,抖音侧重强视觉冲击与情绪共鸣,知乎 / B 站强调逻辑深度与知识增量,小红书聚焦生活方式种草; * 语境友好:契合平台文化,如 B 站 “技术参数详解” 可获高关注,而抖音更适合轻量化、娱乐化表达。 四、AI 技术赋能:从内容生产到效果评估的全流程升级 AI 正重塑社媒内容产业链: * 生产端:基于 “四有三友好” 原则构建评估模型,如 “小红书文案打分助手”,通过 AI 自动检测标题与正文的受众匹配度、场景清晰度等指标,生成优化建议; * 评估端:以历史数据训练模型,预测内容的点赞、转发等后效指标,辅助品牌筛选优质内容。某案例显示,引入 AI 评估后,内容互动率提升超 50%; * 策略端:结合品牌价值观与市场洞察,AI 可解码热门内容 DNA,生成适配不同平台的差异化版本,实现 “一次创作,多平台分发” 的效率跃升。 社媒内容生产既是数据驱动的科学,也是创意迸发的艺术。品牌需以 “大量多元速度成本” 为基石,以 “四有三友好” 为标尺,借助 AI 技术提升效率,同时保留人性温度 —— 让每一篇内容既符合算法逻辑,又能触达用户情感深处。 TAKEAWAY 1、社媒内容生产需遵循 “大量、多元、速度、成本” 原则,以数量为基础驱动迭代。 2、多元内容需覆盖痛点、热点、场景等多维度,避免单一视角,如蒙牛借势 IP 拓展娱乐场景。 3、构建 BGC/UGC/PGC/PUGC/AIGC 立体生产矩阵,激活品牌、用户、专业创作者协同价值。 4、跨圈层碰撞是内容破圈关键,如三顿半咖啡融合美食场景,让产品融入生活方式叙事。 5、优质内容需满足 “四有”(有关系、有好处、有意思、有期待),以用户心智为核心。 6、传播需适配平台特性:抖音重视觉冲击,知乎 / B 站重知识深度,小红书重生活方式种草。 7、AI 技术可构建 “四有三友好” 评估模型,自动检测内容质量,提升互动率超 50%。 8、内容生产需以品牌价值观为内核,如可口可乐聚焦 “欢乐家庭” 调性,避免调性冲突。 9、UGC 传播的核心是设计 “自发分享点”,如高颜值包装、打卡属性降低用户创作门槛。 10、社媒内容是科学与艺术的平衡:用 AI 提升效率,以创意触达情感,实现流量与品牌价值双沉淀。 思考点 1、如何在 “内容数量优先” 与 “品牌调性把控” 间找到动态平衡点? 2、当 AI 生成内容同质化加剧时,如何保留人类创意的不可替代性? 3、不同平台用户行为差异显著,品牌该如何构建跨平台内容策略的协同性?

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2个月前

EP.56 赢在社媒系列 4-- 社媒机会洞察:把握趋势和圈层,打造社媒营销爆款策略

在数字化时代,社交媒体已成为商业营销的核心阵地。众多企业纷纷投身其中,期望借助社交媒体的力量扩大品牌影响力、提升产品销量。 然而,实际营销过程中却问题频出。不少企业盲目跟风,在各个社交媒体平台随意投放内容,却未考虑不同平台用户群体和营销模式的差异,导致营销效果不佳。还有些企业沿用传统营销思维,忽视社交媒体平台算法的不断变化,使得投入的大量资源难以转化为实际收益。这些问题的根源在于企业对社交媒体平台的本质、算法逻辑以及技术生态缺乏深入理解。 共谈嘉宾: 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES: 3:39 品牌思考三件事:面对什么样的目标圈层,用什么样的产品,提供什么样的价值。 5:44 品牌核心的点就是深度了解消费者,而深度了解消费者的重要的办法就是圈层。 7:32 很多品牌在回答目标圈层阶段就停住了,依然不够细分。 9:17 社交媒体的大数据,给整个的用户分层带来一个新的解决办法。 20:24 圈层除了精准和定义价值之外,还有重要一点就是情绪价值。 22:24 中国消费者的兴趣圈层现状图: 任何一个商品,在圈层选择上可以做的还很多。 32:19 产品的圈层计划,珀莱雅和藿香正气水的年轻化推演。 36:13 圈层一定要找到消费者的价值,才能够做出一个更好的产品。 38:53 今天可以把圈层拿出来通过AI数字人的办法与全程对话。 40:46 圈层的最终的办法:去挖掘消费者的这种小众的趋势和情绪。 认识圈层:社媒营销的新钥匙 (一)圈层的定义与演变 “圈层” 一词由来已久,其定义在不同时期有所变化。过去,它常与社会阶层挂钩,后来逐渐涉及消费行为相似的人群。在当下社交媒体发达的时代,圈层更多地基于共同的兴趣爱好形成。在社交媒体出现之前,人们即便有相同兴趣爱好,也因地域等因素难以聚集。如今,社交媒体打破了这一限制,让有共同爱好的人能够汇聚在一起,形成一个个独特的圈层。 (二)圈层的特征剖析 圈层具有多方面显著特征。从外部看,社交媒体平台通过用户的浏览、点赞、评论等行为为用户贴上兴趣标签,这些标签成为圈层的外在标识。从内部来看,圈层有着独特的价值观、黑话和文化属性。以二次元圈层为例,鬼畜文化、独特的弹幕语言等都是其文化载体和表达方式,并且新的黑话不断涌现。此外,圈层内存在特定的权利体系,“是否是圈内人” 在一定程度上影响着交流与互动。同时,圈层中还活跃着意见领袖(KOL),他们在圈层内具有较高的影响力,企业可以借助他们实现精准营销。 圈层营销:成功案例解析 (一)奥妙:突破传统,精准触达新群体 奥妙洗衣粉过去将目标人群主要定位为家庭主妇,但在社交媒体时代,这种传统定位和沟通方式逐渐失效。为了拓展消费群体,奥妙联合二次元网红,抓住汉服兴起的趋势,提出 “汉服要穿出去,由奥妙洗衣凝珠守护” 的核心主张。这一营销活动取得了显著成效,引发微博热搜 “汉服自由”,产品销量大幅增长,成功吸引了主妇以外的年轻人购买,为品牌注入新的活力。 (二)必胜客:跨界联动,融入热门圈层 必胜客与游戏《原神》联动,通过打造与游戏相关的场景、推出联名产品等方式,吸引了大量原神玩家。这种联动不仅提升了产品销量,还为玩家带来独特的消费体验,使产品和品牌在二次元圈层中获得高度认可,体现了产品与圈层价值的深度融合,为品牌拓展了新的消费市场。 (三)三顿半:另辟蹊径,小众平台成就品牌 三顿半咖啡早期并未选择大众平台进行营销,而是在专注于分享做饭经验的社交媒体平台发力。通过与该平台用户的互动,契合用户生活场景,成功吸引目标消费群体,为品牌发展奠定基础,展示了小众平台在圈层营销中的潜力,证明了找到与品牌契合的圈层对于营销的重要性。 中国消费者兴趣圈层:现状与营销启示 (一)圈层丰富多样,蕴含无限商机 中国消费者的兴趣圈层丰富多样,通过大数据绘制的圈层图涵盖 170 多种不同兴趣爱好。从图中可以看出,不同区域分布着不同类型的圈层,年轻化女性的兴趣爱好包括乙女游戏、韩漫、JK、载舞等;男性可能对军事、电竞等更感兴趣。每个圈层都有其独特的特征、影响力者(influencers)和黑话,企业可以通过研究这些特征,精准定位目标用户。 (二)以乙女游戏圈层为例:深度洞察与精准营销 以乙女游戏圈层为例,像《光与夜之恋》《未定事件簿》等游戏深受年轻女性喜爱。通过对这一圈层的深入洞察,不仅能了解到玩家的性别、常用社交平台(多集中在小红书)等基本信息,还能掌握她们的兴趣偏好,如渴望爱情、喜欢虚拟艺人、女频小说等,以及消费行为,如购买周边、参与线下打卡等。基于这些洞察,企业可以制定针对性的营销策略,如开发相关联名产品、选择合适的 KOL、精准投放广告等,实现从洞察到行动的闭环营销。 产品与圈层:适配策略与创新思考 (一)冰感降温空调:满足不同圈层的多元需求 不同产品在选择目标圈层时需要深入思考。例如,冰感降温空调,从功能上看,它似乎适合运动圈层、体力劳动者、露营人群等。但进一步分析会发现,不同圈层对产品的需求侧重点不同。运动圈层可能更享受出汗过程,对降温需求不高;体力劳动者核心诉求是降温且追求经济实惠;而露营人群除了需要降温功能,更看重产品在使用时拍照好看、方便舒适,这背后体现的是产品为露营活动带来的情绪价值,让露营显得更高大上、更专业。因此,企业在进行产品营销时,不能仅从功能导向出发,还需深入挖掘产品在不同圈层中的情绪价值和文化意义,根据圈层需求对产品进行优化和定位。 (二)珀莱雅:聚焦年轻圈层,传递品牌新声 珀莱雅提出 “趁年轻去发现它” 的核心故事,通过聚焦年轻人的兴趣圈层,如国潮圈、看展圈、电影圈等,与品牌内容和文化进行深度连接,传递统一的品牌语言,增强品牌在年轻人群体中的影响力和认同感。这表明企业针对年轻市场时,不能简单以年龄划分目标群体,而是要深入了解年轻人的兴趣爱好,通过圈层营销与他们建立紧密联系。 (三)老品年轻化:开拓新圈层,焕发新活力 对于像藿香正气水这样的传统产品,想要实现年轻化,就需要思考如何结合年轻和养生的概念,挖掘夏季欢聚等场景,同时对产品包装和应用形态进行改进,以适应目标圈层的需求。马应龙推出眼霜实现年轻化,为老品营销提供了借鉴,老品可通过创新产品形态、挖掘新的消费场景和目标圈层,实现品牌的年轻化转型。 挖掘消费者价值观与情绪价值:营销的新方向 (一)情绪感知地图:洞察消费者内心世界 消费者对品牌和产品的价值观可以通过情绪感知地图来呈现。这张地图基于大量品牌研究绘制,将人们对品牌和产品的常见中文描述进行分类,如高档的、科技感的、有用的等。从宏观上看,消费者价值观分为传统和现代两个方向,现代感价值观又可细分为理性和感性两类。理性的现代感注重科技感、高档感、专业感;感性的现代感则追求新颖、前沿、时尚、个性。企业需要明确自身品牌在这张地图中的位置,避免仅停留在追求实用、性价比的层面,因为这样容易陷入同质化竞争。 (二)AI 助力:精准把握消费者需求 借助 AI 技术,企业可以更高效地研究圈层消费者的特性和属性。通过构造虚拟数字人,模拟不同圈层的真实用户,企业可以向他们提问,了解消费者购买或不购买某产品的原因、选择产品的方法等。例如,询问妈妈群体不购买一款纸尿布的原因,数字人可以基于真实帖子和用户反馈进行推理,为企业提供有价值的参考,帮助企业快速了解目标圈层的需求和偏好。 圈层与小趋势:挖掘潜在市场机会 (一)小趋势的力量:影响未来的潜在变革 小趋势是决定未来大变革的潜在力量,一个占人口 1% 的群体,只要具有相同或近似的价值观、生活方式等,就可称为一种小趋势。通过社交媒体数据和圈层分析,企业能够挖掘出众多小趋势。在饮食领域,近年来抹茶味、伯爵红茶味、海盐奥利奥味等新兴口味流行,开心果味、香菜味等小众口味也逐渐受到关注,还有彩虹味、海洋味等新奇口味不断涌现。这些趋势不仅反映了消费者口味的变化,还为食品企业在产品研发和营销方面提供了方向。 (二)满足情绪需求:产品创新的新契机 同时,消费者的情绪状态也值得关注。如今消费者在情绪上存在一定的孤单感,一些带有情趣味的商品,如 Jellycat、迪斯尼周边等,以及像乐乐茶的发疯营销,都在一定程度上满足了消费者的情绪需求。企业可以从这些方面入手,思考如何为产品增加情绪价值,更好地契合消费者需求,在产品研发和营销中融入情感元素,提升产品的吸引力和竞争力。 社交媒体营销中的圈层营销蕴含着巨大的潜力。企业通过深入理解圈层的特点、挖掘消费者的价值观和情绪价值、把握小趋势,能够更精准地定位目标消费者,实现产品与圈层的深度融合,从而在激烈的市场竞争中赢得先机,为品牌发展和产品营销开辟新的道路。 TAKEAWAY * 社媒营销框架与圈层重要性:社媒营销需综合考虑行业、社会、媒介和消费者趋势,明确营销目标。而深度了解消费者是关键,其中圈层是重要途径,它能帮助企业精准定位目标群体,制定有效营销策略。 * 圈层定义与特征:圈层概念不断演变,如今多基于共同兴趣爱好形成。圈层具有明显特征,外部有可识别的兴趣标签,内部有独特价值观、黑话和文化属性,还存在权利体系和意见领袖,这些特征为企业精准营销提供了方向。 * 圈层营销案例启示:从奥妙联合二次元网红推广洗衣产品,到必胜客与《原神》联动,再到三顿半在特定平台起步等案例可知,企业应挖掘产品与圈层的契合点,借助圈层文化和意见领袖,开展针对性营销活动,能取得良好效果。 * 中国消费者兴趣圈层现状:中国消费者兴趣圈层丰富多样,通过大数据绘制的圈层图包含 170 多种兴趣爱好。不同区域分布着不同类型的圈层,如年轻化女性的兴趣爱好包括乙女游戏、JK 等,企业可据此找到目标用户的兴趣爱好,开展精准营销。 * 产品与圈层适配策略:产品在选择目标圈层时需深入思考,不同圈层对产品需求不同。例如冰感降温空调,运动圈层、体力劳动者和露营人群对其需求和关注点各异,企业应根据圈层需求优化产品和营销定位。 * 挖掘消费者价值观与情绪价值:消费者对品牌和产品的价值观可通过情绪感知地图呈现,分为传统和现代两个方向,又各有理性和感性细分。企业要明确品牌位置,借助 AI 技术研究圈层消费者特性,满足其价值需求。 * 圈层与小趋势挖掘:小趋势是决定未来大变革的潜在力量,通过社交媒体数据和圈层分析可挖掘。如饮食领域的口味趋势,为企业产品研发和营销提供方向,企业还可关注消费者情绪需求,增加产品情绪价值。 * 社媒平台核心算法变革:社交媒体平台核心算法历经从程序化交易、基于订阅关系到以内容为核心的变革。以抖音为例,基于流量池的去中心化分发机制注重用户反馈数据,促使企业和创作者回归内容质量。 * 社媒营销技术生态与图谱:社媒营销技术生态涉及品牌主、达人、媒体平台三方博弈,创意生产愈发关键。技术图谱涵盖策略实施层、工具层、基建层、服务等多个层面,为企业提供营销框架和发展机遇。 * 企业应对策略与发展方向:企业在社媒营销中,要精准把握各平台特点,顺应算法变革,充分利用技术生态。根据不同平台的用户群体、内容生态和营销模式,制定个性化策略,积极拥抱技术变革,提升营销精准度和效率。 思考问题 1、如果要推广一款智能养生壶,你认为它更适合在哪个社交媒体平台进行营销?并说明选择该平台的依据,以及相应的营销思路。 2、不同圈层有独特的价值观和黑话,假设你负责一款潮牌服装的营销,你会如何深入了解目标圈层的文化,以更好地进行品牌传播和产品推广? 3、随着社交媒体的发展,新的兴趣圈层不断涌现。对于企业来说,如何及时发现并抓住这些新兴圈层的营销机会? 注:本系列由秒针营销科学院授权,未经授权,禁止转载!(完整报告关注“媒介三六零”公众号 并回复“赢在社媒”或 添加media360微信号备注“赢在社媒”获取)

44分钟
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3个月前

EP.55 赢在社媒系列3--深度剖析不同社媒平台的差异、算法逻辑与营销新机遇

在数字化浪潮的席卷下,社交媒体早已不是简单的社交工具,而是摇身一变,成为商业营销的关键阵地。从微信微博的全民普及,到抖音的火爆全球;从小红书的种草文化,到 B 站的年轻社群崛起,社交媒体平台呈现出百花齐放的态势。然而,这看似繁华的背后,实则暗潮涌动,充满了机遇与挑战。 当下,许多企业虽投身社交媒体营销,却常常不得要领。有些盲目跟风,在各个平台上广撒网,却忽略了不同平台间的巨大差异;有些过度依赖传统营销思维,忽视了平台算法的变革,导致投入大量资源却收效甚微。这些问题的根源,就在于企业未能深入理解社交媒体平台的本质、算法逻辑以及技术生态。 因此,深入剖析社交媒体平台,探究平台差异、算法逻辑与营销技术生态之间的关系,对于企业来说迫在眉睫。这不仅是在社交媒体营销中取得突破的关键,更是在激烈市场竞争中占据一席之地的必由之路。 共谈嘉宾: 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES: 1:58 中国市场上总体来说,社交媒体平台相对稳定的,马太效应显著。 7:53 B站的是做新品,做年轻化,也做交易转化的一些很重要的场景。 9:47 微博是社交平台里媒体属性最强烈的一个平台。 11:25 小红书买手电商,抖音兴趣电商,微信社交电商,快手是信任电商, B站会员电商。 14:03 小红书是种草心智最强的平台,搜索成为了种草入口。 17:48 小红书只要把种草做好,你的电商的转化是有保证的。 19:52 抖音群在电商的经营方法论上升级多,核心逻辑是要去用全域的内容。 23:35 微信从前端的引流到私域,到转化到企业微信,社群有独特的优势。 24:37 微博在内容生态上面这个热点永远是他非常强势的内容。 25:37 快手的半熟人的这个社区生意场,有很多高度忠诚的用户。 26:24 B站,还是最年轻的平台,有很强的这种内容的合作的模式。 28:18 媒体平台的核心算法从程序化交易到订阅关系,现在以内容为核心的机制。 34:35 平台要避免重复的出现,内容的生产的效率就至关重要。 36:18 品牌在内容上的重要策略一定要有大量的内容为基础。 38:33 社媒生产流量不重要的情况下,创意的生产数量就更重要了。 43:09 社交媒体,社媒营销的平台的技术图谱的三方博弈:品牌组、达人和媒体平台。 一、各平台差异化特点鲜明 中国社交媒体市场格局相对稳定,微信以庞大用户基数占据重要地位,但抖音后来居上,成为收入最高的平台。此外,微博、快手、小红书、B 站等平台也各具特色,共同构成丰富多样的社交媒体生态。 小红书凭借 “种草经济” 独树一帜,是种草心智最强的平台,搜索作为种草入口,每天有 6 亿次搜索量,涵盖众多垂类。用户通过搜索获取生活指南,实现从种草到购买决策的转化。其电商模式为买手电商,强调生活方式与种草推荐。 对于企业而言,在小红书做好内容运营、占领搜索心智,即便不开店,也能通过站外电商平台实现良好转化。这意味着小红书打破了传统电商 “王婆卖瓜” 式的营销模式,真正以用户需求为导向,构建起一种信任经济。 企业应抓住这一特性,摒弃单纯的产品推销思维,深入了解用户在不同场景下的需求,创作真实、有用的内容,才能在这个平台上收获成功。 抖音以 “记录美好生活” 为理念,核心逻辑是全域内容,致力于打通线上线下,本地生活服务发展迅猛。 其兴趣电商模式,凭借新奇、独特的内容吸引用户,销售转化能力强。同时,抖音不断升级电商经营方法论,发力新品种草,注重与用户的情绪共振,积极开展各类活动。 但需注意,部分商品在抖音价格可能高于其他平台,存在流量溢出效应。这反映出抖音在电商领域的创新虽取得显著成效,但也面临着价格竞争等挑战。 对于企业来说,在抖音营销不能仅依赖价格优势,更要在内容创新和用户体验上下功夫,打造具有差异化的产品和营销内容,才能在竞争中占据优势。 微信是人们生活中不可或缺的社交工具,融合私域与公域,具备多种电商模式,如货架电商、图文带货、直播电商等。春节推出的送礼服务,展现出微信在电商领域的探索。 其独特优势在于从前端引流到私域转化,再到企业微信社群运营的完整生态,未来增长潜力巨大。 微信的这一生态优势为企业提供了深度运营用户的机会。企业可以借助微信的社交属性,构建紧密的用户关系,通过个性化的服务和精准的营销,提高用户的忠诚度和复购率,实现私域流量的价值最大化。 快手打造 “拥抱每种生活” 的社区,以信任电商为特色,“老铁文化” 浓厚,主播与用户关系稳定,用户粘性高。 平台聚焦半熟人社区生意场,拥有大量忠诚用户,在营销科学的护航下,为品牌提供精准种草的机会。 快手的成功表明,在社交媒体营销中,情感连接和信任关系是不可忽视的力量。企业在快手营销时,应尊重和融入当地的文化特色,与主播建立良好合作,利用这种信任关系进行产品推广,往往能取得事半功倍的效果。 B 站是年轻人的社群,核心定位年轻化,平均新用户年龄 22 岁。它不仅是娱乐平台,还是新品推广、年轻化营销的重要阵地,会员电商是其电商模式。 B 站能够兼容长视频和深度内容,内容合作模式丰富,像家电拆解展示参数的内容就能直接带来销售转化。这显示出 B 站用户对深度内容的接受度和对新鲜事物的探索欲望。 企业在 B 站营销时,要深入了解年轻用户的兴趣和需求,采用符合他们语言习惯和审美趣味的方式创作内容,才能与年轻用户建立有效沟通。 微博媒体属性最强,是热点事件的发酵地,多元电商模式下,允许自有电商和外链。 对于品牌来说,微博是制造声量、建设品牌心智、打造热搜 IP 的重要平台,在大型活动与社会事件联动方面具有独特价值,不能单纯以销售量考核。 微博的这一特点决定了它在品牌传播中的重要地位。企业应善于利用微博的媒体属性,策划具有话题性的营销活动,借助热点事件提升品牌知名度和影响力,为品牌的长期发展奠定基础。 二、核心算法变革引领内容推荐新方向 社交媒体平台的核心算法历经变革。早期广告时代,程序化交易是主流,出价高者获得广告展示机会,消费者处于被动接收状态。后来基于订阅或关注关系推送内容,粉丝数量影响内容曝光。如今,多数平台转向以内容为核心的推荐机制,如基于流量池的去中心化分发。 以抖音为例,内容上传后,机器会进行关键词检测,违规或重复内容将获得低流量推荐。通过检测的内容会被推送给 200 - 300 个在线用户,平台根据点赞率、评论率、转发率、完播率、关注比例等数据反馈,决定是否叠加推荐到更高流量池。 在这个过程中,早期完播率尤为重要,因此许多视频会在开头设置亮点以吸引用户。 此外,平台会避免内容重复,这就要求内容生产者不断提高生产效率,产出大量、多元的内容。虽然投流可以提升内容曝光,但仅能提升一两个台阶,难以将普通内容推至极高流量。 这种算法变革看似增加了内容创作的难度,但实际上是一种良性的竞争机制。它促使企业和创作者摆脱对粉丝数量和投流的过度依赖,回归到内容本身的质量和价值。 只有真正创作出能够吸引用户、满足用户需求的优质内容,才能在激烈的竞争中获得高推荐和高流量。 三、技术生态构建营销新基建 社交媒体营销已形成复杂且完善的技术生态,涉及品牌主、达人、媒体平台三方博弈。 与传统广告不同,社交媒体营销中达人数量众多,交易金额较小,需要强大的技术支持才能有效管理。在这个生态中,流量的重要性逐渐让位于创意,创意生产的数量、效率和前后流程管理变得至关重要。 企业在社交媒体营销中,既需要外部技术供应商的支持,也可搭建内部技术管理平台。 社交媒体营销技术图谱涵盖多个层面,从策略实施层的整合策划、电商运营,到工具层的营销自动化、BI 看板,再到基建层的 VR、AR、元宇宙、AI 集成开发等,还包括舆情管理、危机管理等服务。 整个图谱不断发展更新,为企业提供了清晰的营销技术框架,也蕴含着众多发展机遇,助力企业在社交媒体营销领域实现国际化发展,提升内部运营效率。 这一技术生态的形成,标志着社交媒体营销进入了一个专业化、精细化的时代。企业不能再凭借传统的营销思维和手段在社交媒体上取得成功,而要积极拥抱技术变革,利用先进的技术工具和方法,提升营销的精准度和效率,才能在这个快速变化的市场中立足。 社交媒体平台的多样性和复杂性,为企业带来挑战的同时,也创造了无限可能。企业只有精准把握各平台特点,顺应算法变革,充分利用技术生态,才能制定出高效的营销策略,在社交媒体营销的赛道上取得成功。 TAKEAWAY 1、中国社媒平台格局稳定,马太效应明显,微信用户多,抖音收入高,各平台差异显著。 2、小红书种草心智强,搜索是关键入口,做好种草可保障站外电商转化。 3、抖音兴趣电商突出,致力于全域内容发展,重视线上线下融合,举办活动能提升销量。 4、微信融合私域公域,电商模式多样,从引流到转化的生态优势明显,未来增长潜力大。 5、快手凭借信任电商和 “老铁文化”,在半熟人社区形成稳定用户群体,主播与用户关系紧密。 6、B 站聚焦年轻化,是新品推广和交易转化的重要平台,内容合作模式丰富,适合年轻化品牌营销。 7、微博媒体属性强,热点和 IP 营销是优势,在品牌声量打造和心智建设方面作用突出。 8、社媒核心算法从程序化交易、订阅关系转向以内容为核心,基于流量池分发,注重用户反馈数据。 9、社媒营销技术涉及三方博弈,创意生产愈发关键,企业需内外结合构建技术平台提升效率。 10、社媒营销技术图谱涵盖多层面,包括策略、工具、基建和服务等,为企业提供营销框架和机遇。 思考问题 1、各社交媒体平台算法不断变化,企业应如何动态调整内容策略,以适应不同平台的推荐机制并持续获取流量? 2、社媒营销技术图谱日益复杂,中小企业资源有限,怎样精准选择和利用技术工具,实现投入产出比最大化? 3、不同社交媒体平台用户群体和文化差异大,品牌如何打造跨平台通用且能精准触达各圈层用户的营销内容? 注:本系列由秒针营销科学院授权,未经授权,禁止转载!(完整报告关注“媒介三六零”公众号 并回复“赢在社媒”或 添加media360微信号备注“赢在社媒”获取)

46分钟
99+
3个月前

EP.54 AI 介入大学教育 营销科学从业者该如何思考与行动?

在科技飞速发展的当下,AI 逐渐成为影响教育领域变革的重要力量。本期播客围绕 AI 对教育产业和大学教育的变革展开深度讨论:AI 如何改变大学教育的传统模式?如何引导学生合理利用 AI 进行学习与研究?在 AI 时代,大学教育应培养学生哪些关键能力? 共谈嘉宾: 庞菊爱 — 宁波大学月湖文化与品牌传播研究院院长 &“对话广告人”公益平台创始人 谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES: 3:23 今天研究生用AI读文献,重新思维整理的过程已经外包给AI了。 7:14 AI第一个影响就是, 深度思考和阅读被消亡了。 10:15 AI可以快速提升文献阅读的速度。 15:39 社媒中微小错误的内容,互动效果更好。 19:14 酒精是从猿到人的推动过程,而媒介是从地球人到宇宙人的进化过程。 23:58 AI会在解决方案上整合大量的信息,且偏好相对复杂的信息。 29:54 人变弱小了,AI用它庞大知识量进行了碾压式的攻击,学生很难发起质疑。 AI 冲击下大学教育的变与忧 AI 深度介入大学教育,尤其是研究生教育,对传统文献阅读学习模式产生巨大冲击。在新媒体研究课程中,以往学生需要花费大量时间阅读英文文献,自行解决语言难题,梳理文献框架并制作 PPT ,这一过程既培养了知识获取能力,又锻炼了团队协作能力。但 AI 工具出现后,学生只需一键操作,就能完成翻译和 PPT 生成,导致深度阅读和思考的机会减少,外文学习训练也被削弱。团队协作方面,过去 3 - 4 人组成的团队才能完成的课题,如今单人借助 AI 即可完成,学生之间的交流讨论大幅减少。这种变化虽然提高了任务完成效率,却牺牲了学生多方面能力的培养,反映出 AI 带来便利的同时,也让教育面临新的困境。 利用 AI 创新教学的探索 面对 AI 带来的挑战,嘉宾们所在团队积极探索新的教学方式。他们鼓励学生使用 AI,并引导学生运用 AI 提升学习效果。例如,推荐使用 Meta 工具,该工具能帮助学生从众多文献中提取理论框架,在研究 AI 对市场影响等课题时,可快速获取技术接受模型、资源基础观等相关理论。为帮助学生找到有价值的新命题,还教授了多种方法。逆向思维法,即让学生询问 AI 的知识盲区,挖掘潜在研究方向;对比法,通过让 AI 用不同理论解释同一现象,找出理论间的矛盾点,为研究提供切入点;跨界嫁接法,将不同领域的理论联系起来,像分析酒精、人类进化和媒介的关系,拓展研究视野。这些方法借助 AI 的强大功能,为学生提供了更广阔的研究思路。 学生使用 AI 面临的问题 在学生使用 AI 的过程中,出现了不少问题。AI 提供的信息海量且繁杂,学生缺乏筛选和判断能力,容易在信息洪流中迷失,将大量未经思考的信息堆砌在一起,难以形成明确的研究主题和独特观点。部分学生盲目引用 AI 内容,在不同观点间频繁切换,对研究命题缺乏深入思考和坚持,反映出批判性思维和独立思考能力的缺失。此外,AI 跨学科整合信息的特点对学生跨学科思维提出高要求,但学生在这方面能力不足,难以对 AI 的论断进行有效质疑和挑战,这也限制了学生充分利用 AI 进行深入学习和研究。 AI 时代大学教育的应对策略 在 AI 时代,大学教育需要从多方面进行变革。在工具使用技能上,应培养学生熟练运用 AI 工具的能力,让学生能够根据学习和研究需求,精准选择和操作合适的工具。在内容理解与反思方面,着重培养学生对 AI 生成内容的批判性思维,使其能够辨别信息的准确性和价值,不盲目跟从。实操能力培养也不容忽视,加强团队协作训练,模拟真实工作场景中的项目实践,提升学生解决实际问题的能力。跨学科思维培养同样关键,打破学科壁垒,鼓励学生融合不同学科知识,更好地适应 AI 时代对复合型人才的需求。同时,借鉴国外经验,提前开展高校职业化教育,使教育内容与工作实际紧密结合,让学生毕业后能迅速适应职场环境。 TAKEAWAY * AI 改变了研究生文献阅读和学习模式,冲击深度思考、阅读及团队协作,教育者需正视这一变化。 * 教育者应引导学生利用 AI 工具,如 Meta、Taro 等,提升学习和研究效率,提取理论框架和管理文献。 * 逆向思维法、对比法、跨界嫁接法等可借助 AI 帮助学生寻找新研究命题,拓展研究思路。 * 学生使用 AI 时易被信息淹没,缺乏筛选判断能力,大学教育要培养学生信息处理和批判性思维能力。 * 学生盲目引用 AI 内容,缺乏对研究命题的坚持和价值判断,需加强这方面的训练。 * AI 跨学科整合信息,学生跨学科思维不足,大学应加强跨学科教育,提升学生综合素养。 * 未来研究生教育要提升学生 AI 工具使用、内容理解反思和实操协作等能力,促进全面发展。 * 高校可提前开展职业化教育,加强教育与工作场景融合,让学生更好适应职场 AI 应用。 * 文科教育在 AI 时代有更大发展空间,应探索新的教学模式和研究方向,培养文科学生的独特优势。 * 数字游民兴起,反映出新一代对共创、协作等能力的需求,大学教育要注重培养学生的软实力,如领导力、沟通力等,以适应未来社会发展。 互动思考: 1. 1.怎样平衡 AI 辅助学习和学生自主能力培养? 2. 2.如何引导学生在 AI 提供的跨学科信息里构建知识体系? 3. 3.怎么让 AI 教育与现实社会需求接轨?

38分钟
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3个月前
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