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2025 年的一些碎片观察和想法

又是一年过去了，这一年也有很多观察和想法。Gemini 帮我总结的年度关键词是：演化、场景、北极、复利、反刍、长尾、接口、随机性、确定性、真实、染着。今天的碎片观察会分为 4 个部分：- 第一部分 AI 与互联网- 第二部分播客与内容- 第三部分社会观察- 第四部分生活各位也可以选择自己有兴趣的部分阅读。——在阅读之前，也要特别鸣谢，「红色火箭」的特约赞助。红色火箭作为 ETF 公募的头部基金华夏基金开发的小程序。简单说，就是把所有指数信息集成在一个平台的投资辅助工具，有关指数相关的业绩走势，财务表现，以及更详细的指数是怎么成立的，有哪些具体的股票，相关的指数有哪些新闻事件等等，事无巨细，都有。虽说是基金公司开发的产品，但是放心，这个小程序的核心功能，并不是直接推荐大家哪支基金可以买，而是尽可能呈现全面、客观的数据，让大家自行判断。在 AI 时代，信息筛选显得愈发重要，如何使用工具也变成了新的命题。逃离算法控制和情绪引导，首先要做的就是通过主动获取信息，拿回自己对世界认知的掌控权~第一部分 AI 与互联网1大家已经都纷纷接入 DeepSeek。Chatbot 没有壁垒，昨天文小言，今天就元宝。微信AI搜索已经内置R1。体验相近，都是对话，最终还是高频场景能碾压低频。类比小额支付市场的演变传统意义上的大入口，已经提前拿到船票另外的小船票，还是扎根垂直场景。利好中小开发者。2Alagent 相较于 AI搜索，可以解决的一大痛点就是，能设法打破如今互联网割据的内容孤岛，尽可能找到优质的信息像今天用 DeepSeek搜出的答案错得离谱，看了下原始网页，整个就是牛皮癣广告。显然会严重污染 AI 的数据来源。3一些试用 4o 的体会。第一，Prompt 的学习，彻底没有意义了。过去都说，AI 不太好理解，因此 Prompt 的知识库很重要，怎么学习用 Prompt 很重要。DeepSeek R1 等推理 AI 证明了，AI 对自然语言的理解还在不断进步。文生图如此。其它领域也都如此。Manus 也是如此。第二，所谓 AI 的工作流，也许就闭环在每个 AI 场景里了。过去我们用各种各样的 AI 工具搭建的工作流，例如怎么画漫画，可能要一二三步怎么做，还要用什么手段保持一致性，用什么办法画场景等等。最后会在 AI 产品里直接完成。第三，底层技术成熟，应用场景越来越关键。能够把工作流闭环在某个场景里，是真的能提供生产力的，真的能输出价值的。AI 不再只是小部分人的玩具。2025 年真的会是场景之年。最后一句话的感受是：所有过去我们觉得 AI 偶尔会奏效的场景，AI 迟早会稳定地、准确地输出。4今天测试了 7 张照片让 o3 猜，准确率是 65%（4.5/7，4 张全中，1 张搭边）当然我选的都算是相对苛刻一些的了。 o3 分析的角度非常具体，跟我之前喜欢刷的一些地理侦探博主一样。比如这些角度：- 根据雪场建筑的外壳形状，以及橙色塑料杆 + 细尼龙网，猜测到是日本- 根据圆帽的风格确定是在阿曼- 根据杉树的修剪情况，判断是战后的木材林- 根据海上模糊的多乌船，判断是在海湾（不过地方猜错了）- 根据很小很小的人偶身上的「府」字，确定是在别府地狱（甚至识别到了地狱的地字的一半）它还会搜索互联网来增加参考信息，比如：- 旅游网站提到，老马斯喀特会有全白+几何雕空的传统建筑，符合照片内容- 富士电车在官网上宣传的复古木质结构，符合照片内容最吃惊的是这几个地方，角度之刁钻，学识之广博，完全没想到：- 根据滑雪背景里隐约可见的排成一字形的教学，确定是日本- 根据急性线上的座椅花纹，排出的富士山形状，猜测是富士急行线最后这个我属实没有意识到，当初坐完车都没发现

2小时前
潜规则和显规则

不用怀疑，这里的“潜规则”和你想象的“潜规则”是一样的。只不过遗憾的是，我不是娱乐圈里的人，所以没有那么多八卦的故事讲给你听哈哈~一群同事们吃饭，表面上看是谁的情商更高，这是显规则。当然，潜规则叫做“服从性测试”。有的人当下属的时候，可能嘲笑、挖苦、讽刺领导。然而当我们成为领导以后，假设下面有四、五个员工，现在他们都完成着同样的一件任务，其中 A 完成得最好，B 次之，C 再次之，最差的是 E。请问，接下来你又有两个很重要的任务，你该交给谁去办呢？是按照次序让他们轮流领取任务，还是我们会把最紧急、最重要的任务分配给 A，然后在他完成的时候多给他点奖金？——这是显规则。但是背后的潜规则又是什么呢？很显然，这时候潜规则和显规则是一致的。但是如果 E 开发出一个讲笑话的能力，或者掼蛋的能力，也许我就会经常带着 E 去其他场子和其他人打掼蛋或者社交。于是 E 也有了一个能力，分走另外一部分奖金了。这大概不应该是“潜规则”，而是“潜规则们”。但是如果没有 E，也许我加上 A B C D E 六个人的奖金都会比其他组更少。所以也不能说 E 对团队没有帮助。现在我们就能理解，当一个领导有多不容易了，哈哈。言归正传。说回到我和 A B C D E 完成卓越工作的这件事情上来：让优秀的人干更多的事儿，并且让他拿走更多的奖金。好像是一个不错的潜规则。但其实对于团队而言，这同样是大错特错。换句话说，现在我们要把 A B C 变成一组，给他们一个工作量，让他们循环领取工作任务，因为他们水平差不多。这样 A 在完成工作的同时，就有很多闲暇的时间。他和 B C 一样，完成同样的、因为工作量所带来的奖励。但同时，他的空闲时间就可以去琢磨“完成工作”的各种各样的创新方法。因为另外还有一个奖金，叫做“工作卓越奖金”。是的，不要让优秀的人忙于琐碎的工作，而失去了整个团队创新的能力。这，其实是我们需要从“看起来正确的显规则”背后，要找出来的潜规则。是的，我就是偏爱他，并且为他的创新付出更多的奖励，给他更多的闲暇时间，让他成为团队当中最逍遥自在的那一个——这就是潜规则。因为我希望获得创新、创新、创新，没有闲暇的时间就不可能有创新。现在 D 和 E 组成了另外一个团队，他们只需要用所有的上班时间去完成 A B C 一半的工作任务，但是他们多了另外一个要求——那就是陪着我去和其他团队打掼蛋、喝酒、社交，为整个团队争取更多的资源。所以现在我的团队分成了两个部分：一个部分针对“技术真相”，一个部分针对“合作真相”，大家各自安排好自己的工作任务，他们各自有自己的显规则，同时各自又有自己的潜规则。每一个人都可以选择自己喜欢的方向，并且和其他人保持相对的和谐状态。当然，这也不是今天想要说的最重要的。今天其实想要说的最重要的是：随着周期的变化，大到国家的经济周期，小到企业内的发展周期（是创业期，还是快速成长期，还是成熟期，还是衰退期），再到一个小部门、小团队的发展周期，工作的重心都有可能在“技术真相”和“合作真相”之间转换，所以显规则和潜规则也有可能不停地在转换。创业的时候，可能要更重视技术，更重视向外部市场的拓展，比较少关注内部的合作这一项。而在其他时期，可能内部的合作对象变得越来越重要。这并不是意味着面向外部的技术真相就不重要了，相反，两者必须组合在一起，才有真正发挥作用的可能性。事实上，就像我们做市场营销的，在过去 90 年代或者本世纪的最初几年，我们常常发现，消费者调研的时候，消费者重点都在产品的功能上；如果问他“包装漂亮不漂亮”之类的，可能会排到很后。但是在今天 Z 世代主导的消费市场上，“包装长得不漂亮”已经成为第一选择要素。这是一种周期性的表达，或者说，20 年前潜藏的“关于美不美的规则”，在今天成为了显规则。这里略略偷换了一下“潜规则”和“显规则”的概念，大家不要计较。不过，这些都在告诉我们：有可能不仅仅是“包装美不美”这一条规则，从潜规则变成了显规则，还有其他更多的原来潜藏的规则，正在不停地显化。比如说，过去我们常常说消费者的“需求”是什么，我们就提供什么样的功能，然后满足消费者的需求——这是一条显规则。但是克里斯坦森教授告诉我们：消费者在不同的场景中有不同的“任务”，消费者因为要完成他自己的任务，所以去考虑“雇佣”什么样的产品或者服务。比如说，如果他早上开车去上班，有可能“雇佣”一大杯加了坚果的奶昔；而如果是奖励给孩子的甜点，那么可能是一小杯很快就可以吃完的奶昔。这两个不同的产品形态，其实是因为消费者有不同的任务而产生的。因此，不要简单地归结于“关于奶昔的需求是什么”，而要回到消费者的任务或者场景当中去。“任务”这个工具，或者说这个模型，叫做“焦糖布丁”。过去它可能是一个潜规则，但是今天，它将会被拿出来当成一个显规则，用来改造我们现在的品类思路、消费者洞察、产品研发等等。当然，类似的东西还有：消费者到底是“理性思考”，还是“非理性的线索决策”？这些都会让我们在面对像抖音、拼多多这样的数字化平台的时候，去思考：我们到底是在做所谓的“精准营销”，还是仅仅因为数字化平台抓住长尾市场的高效率，而让我们以为自己很强大。其实不过是借助了数字化平台的力量而已。因此，这时候，过去我们借助“利益相关方”，总是不停地通过交易壮大自己——这是一个显规则。但今天，这个规则可能也消失了。换句话说，很多时候我们不断地交易，不过是成为数字化平台的肥料而已，我们从来都没有强大自己。这是今天“原来那条显规则”背后的潜规则。如果我们不能够真正把握这条规则，那么我们所有的努力都将付之东流。最后，愿我们长出一副火眼金睛，能够识破周期性所带来的伪装。让我们自己在不停的周期变换当中，熟练地把规则显化，或者潜化，最终实现人生的自由，心灵的从容。

2小时前
星巴克中国需要的不是9.9元咖啡，而是祛魅的品牌叙事

“博裕资本收购星巴克中国60%股权”消息一出，几乎所有讨论都围着“降价”“开店”打转：有人说星巴克该把咖啡卖到9.9元了，有人建议多出“生椰拿铁”这种爆品，还有人盘算着它怎么在下沉市场开出上万家店。这些建议听起来很务实，但我总觉得，大家都在用“中国本土咖啡战争”的逻辑去套一个完全不同的品牌。星巴克今天在中国面临的，真的只是价格战或开店速度的问题吗？我不这么认为。星巴克在中国走到今天，如今最需要做的一件事是：主动“祛魅”，放下端了20多年的精英架子，学会讲普通人的故事。也就是说：要主动把品牌的精英叙事，调整为民间叙事！而且我特别想强调：这种转变，绝不能以丢掉品牌的“魂”：品牌核心价值为代价。否则，再便宜的咖啡、再多的门店，也只会让星巴克变成另一个瑞幸或Manner——而那时，我们为什么还要选它呢？1祛魅不是“掉价”，是找回自己咱们先把话说透：什么叫“星巴克要祛魅”？简单说，就是撕掉那层“身份象征”的标签。别再让一杯咖啡背负“证明你是谁”的沉重任务，让它回归星巴克这一杯该有的样子——温暖、日常、触手可及。这就需要星巴克彻底改变说话的方式：从“精英叙事”转向“民间叙事”。但“民间叙事”不等于瞎迎合、乱跟风。它必须建立在星巴克最不能丢的品牌核心价值里。一提到星巴克的品牌核心价值，很多人立马会说“第三空间”。吊诡的是，自从星巴克中国被收购的消息出来后，很多自媒体反而把“第三空间”说成了星巴克的“原罪”：成本太高！正是因为“第三空间”，才打不过那些拿了就走的本土咖啡品牌。这些观点让我觉得有点可惜。“第三空间”从来不是错，错的是我们把它理解得太窄、太僵化了。星巴克真正的品牌核心价值，是一种 “植根于社区的咖啡体验” 。它藏在三个很朴素的词里：日常：它不是特殊日子的奖励，而是下楼就能买、累了就能坐的日常选择。具体的人：它服务的不是“白领”这个模糊标签，而是学生、创业者、带孩子的妈妈、退休的老人……每一个真实、有名字的人。温暖：是店员记得你“少糖不加奶”，是店里永远有插座让你安心工作，是装修明亮、谁也不排外的熟悉感。其实，这种价值在星巴克创始人霍华德·舒尔茨的书里早就说透了。他在《将心注入》里写了一句我特别、特别喜欢的话：“星巴克是用人做咖啡的生意，不是用咖啡做人的生意。”（你难以想象：我当时读到这句话时有多兴奋！）这句话值得每个品牌琢磨。而在美国，星巴克确实是这么做的。我看过他们的一些广告片：有关注跨性别者勇敢说出自己新名字的，有讲癌症病友之间互相带咖啡的，甚至还有普通人为了省钱在星巴克结婚——店员在杯子上写上新郎新娘的名字，那里就像“第三个家”。这些故事里，很少出现“精英”，大多是“身边的人”；没有虚浮的“身份”，只有真实的“生活”。但星巴克在中国，不知怎么就走反了。它太习惯“用咖啡做人的生意”，用咖啡给人贴标签，把 “喝星巴克” 变成了 “证明自己身份或某种style” 的工具。问题是，今天的消费者早就对“星巴克身份”不买账了。越来越多的年轻人，出入高档写字楼，却自嘲是“高级牛马”、“都市隶人”。他们经常在中午1点半，打着呵欠、拿着自己的咖啡杯、下楼排队“打manner”（就像我们学生时代到了中午饭点，饥肠辘辘地奔向食堂，排队打饭）！他们穿着冲锋衣、踩着洞洞鞋，极尽一切可能“去班味”地去上班。前阵子我一个闺蜜说，她先生——一位标准的金融精英——把奔驰换成了小电驴，就因为“停车太贵，骑车方便，同事也都这样”。当消费者自己都放下了“身份包袱”，品牌如果还在那儿端着架子讲故事，那场面，想想都觉得有点尴尬。2讲了25 年的精英叙事：星巴克中国“装” 得不累吗？星巴克1999年进入中国的时候，一杯咖啡三十多块，差不多是普通人几天的饭钱。那时候，它的精英叙事是有用的：走进明亮的店，手握一杯拿铁，仿佛就接轨了国际。但时代变了，消费者变了；然而，星巴克的品牌叙事却没怎么变，反而某些时候在“精英”的赛道上越跑越远。我印象特别深的，有两个例子：一个是2025年9月，星巴克和小红书搞了个“趣社区空间”，给1800多家店贴上“宠物友好”“手工兴趣”“跑步友好”这种标签。我们楼下一家“手工兴趣社区空间”，说实话，除了门上那几个字，我真没看出和手工有什么关系。尤其是那个“跑步友好空间”，说跑者可以来休息、享优惠。可跑者为什么要来你这里休息呢？这种合作，感觉像是硬要给门店贴个新标签，而不是真的融入谁的生活。另一个是2025年春天，星巴克和运动品牌 lululemon 携手推出 “尽在春天轻盈计划”，只针对金钻会员，搞户外瑜伽 + 星巴克咖啡的组合。这个和“植根于社区的咖啡体验”有什么关系呢？顺便提一句：我在超级猩猩运动，连超级猩猩这种注重穿着打扮、讲究圈层的健身地，都很少看到谁是端着星巴克进来的。更让我困惑的，星巴克还拍了部短剧《我在古代开星巴克》。不知道它为什么要花这笔钱，只觉得星巴克真的是急了，病急乱投医！这些尝试背后，有一个共同问题：故事里没有“具体的人”，只有“想象中的人群”；没有“日常的温暖”，只有“凹出来的仪式感”。不过，星巴克好像也意识到了问题。2025年3月，就在收购风声最紧的时候，星巴克中国发过一份声明，强调要“好好照顾每一杯”，要回归服务和人的连接。读的时候，我能感觉到那种挣扎——在资本的压力下，还是想抓住“星巴克之所以是星巴克”的品牌核心价值。那份声明也提醒了我：星巴克最宝贵的，可能不是咖啡，而是那些能记住你喜好、给你一个微笑的店员。3星巴克中国的民间叙事：难点在 “社区”，关键在 “人”星巴克中国要转向民间叙事，我觉得最难的两点是：怎么理解“社区”，怎么看见“具体的人”。“社区”这个词，对我们中国人来说，有点模糊。我们熟悉“小区”，但“社区”是什么？中国社会骨子里是“熟人社会”，人际关系靠血缘、地缘维系。费孝通先生说的“差序格局”，就像石头扔进水里，涟漪一圈圈荡开，边界是模糊的。学者项飙还提出过“附近的消失”，指出中国人要么关注宏大世界，要么关注私人生活，却常常忽视“邻里”这个中间层。那么，什么是星巴克说的社区呢？星巴克官网写着 “激发并孕育人文精神，每人每杯每个社区”。我的理解是：它在美国的 “社区” 是社会学意义上的 “街区归属感”—— 店员认识常客，店里张贴着本地活动海报，定期搞个小型活动，比如：读书会、音乐表演，参与本地环保慈善等。总之，就是一种基于日常陪伴的熟悉感和归属感。其实在中国，这种需求也正在萌芽。有小学生在星巴克写作业，有大学生在星巴克学习一年花费近万元，有创业团队在星巴克讨论方案等等。小红书上有篇热门笔记《为什么又喝回了星巴克？》，作者说，打卡完各种网红店后，还是星巴克那种不变的熟悉感最让人安心。所以，星巴克要做的是：关注“具体的人”，而不是“标签”：别总盯着“跑步的中产”“骑行的精英”，也多看看那些来写作业的学生、等单的外卖员、想喘口气的妈妈。做“熟客生意”，而不是“流量生意”。这种“熟客”除了指一个人光顾的频次；更指的是：无论你什么时候来星巴克，这里都有像你的日常角落一样熟悉的味道。美国那种“嵌入式零售”模式——把店开进社区、地铁站、大学——也许值得星巴克中国参考。以后大家去星巴克，不是因为“今天要去喝杯星巴克”，而是“路过，顺便进去坐坐”。4星巴克&麦当劳：在中国的民间叙事殊途同归2017年中信收购之后，麦当劳改名“金拱门”，之后就在“民间叙事”的路上越走越远。麦当劳民间叙事的主要方式之一就是：“玩梗”。比如“麦门”这个梗，本来是网友玩出来的，麦当劳不但没躲，反而主动接过来，写段子、拍视频、甚至造节日（比如3.14“派DAY”、大暑“大薯日”），硬是把一个个网络梗玩成了自己的品牌资产（这点很重要！）。但麦当劳不是瞎玩。所有这些，都围绕着自己的品牌核心价值：“Inner Child”——内心住着的小孩。“小孩玩太幼稚，大人玩刚刚好”，这句话一下子戳中了很多成年人。所以，有人在麦当劳过生日，有人收藏它的玩具，有人哪怕长大了，还是觉得走进那里就开心。当然，星巴克不可能照搬麦当劳的玩梗方式。但如果说麦当劳本质一个“娱乐内容公司”，那星巴克就是一个“社区服务公司”。它不用学麦当劳那样拼命玩梗，但可以好好经营自己最擅长的事：提供一个让人安心落座的角落，创造一些温暖的人际互动。它可以去讲那些在星巴克发生的真实故事：备考的学生、赶稿的自由职业者、久别重逢的朋友……每一个普通人的日常片段，都可以是它的叙事素材。它可以重新定义“社区”：在中国本土语境下，“社区”可以是一个小区、一个商圈、一个校园，甚至是一个线上兴趣群。关键是要创造“熟悉感”和“归属感”。5最后说两句资本收购之后，开店、降价的压力一定会来。但我始终觉得，越是这种时候，越不能慌，越要清楚自己是谁。现在咖啡市场，产品可以模仿，价格可以复制，门店可以追赶。真正难偷走的，是品牌在人心里的位置——那种“不知道为什么，就是愿意选它”的感觉。星巴克要完成品牌叙事的转身：从“证明我是谁”，到“陪伴我生活”。“祛魅”不是掉价，是回归本质。回归到舒尔茨说过的那句话：用人，做咖啡的生意。用咖啡，温暖具体的人。这大概才是星巴克在中国，最该讲好的故事。

22小时前
为什么你的精准广告，总能避开所有真客户？

如果现在问一个营销人，最让他破防的时刻是什么？肯定不是方案被甲方毙了，毕竟那都习惯了。最扎心的瞬间，其实是你熬红了眼，复盘完一轮极其完美的投流数据：人群画像百分之百匹配，点击率高出行业均值两倍，报表上的ROI美得像加了十层滤镜。但当你推开仓库门，或者询问销售转化的时候，现实却反手给了你一记响亮的耳光。仓库积压如山，后台询盘全是僵尸，而那些你做梦都想抓到的真土豪、真客户，甚至连你的广告边都没摸到。这种现象正在变成一种极其吊诡的常识：你离用户越近，用户离你越远。过去十年，我们几乎被大数据和算法给洗脑了，疯狂迷恋标签，迷恋千人千面，迷恋所谓精准捕捉。每个老板都觉得只要定位足够细，就能像狙击手一样一枪爆头。但真相是，精准投放正在沦为一场由平台、算法、服务商共同编织的数字化幻象。今天咱们不讲那些虚头巴脑的术语，我就想撕掉这层遮羞布聊聊：为什么那些被你精心筛选出来的精准人群，其实全是假装要买的人？而你真正想找的人，为什么总是能精准地躲开你的广告？咱们对算法的第一大误解，就是觉得它能预知未来。事实上，算法唯一的逻辑是：基于你过去的尸体，推测你未来的死法。在大数据眼里，一个人之所以被标记为高意向，是因为他产生了一系列连续的行为，但这里头存在一个致命的时间差。就拿抖音来说，这是典型的需求尸检报告。很多人都有过这种体验：你在抖音刷到一个户外帐篷，心动了，研究了仨小时，最后在直播间下了单。按理说，你的购买行为在那一刻就结束了，但神奇的事情发生了，接下来的整整一周，抖音会像疯了一样，变本加厉地向你推送各种品牌的帐篷广告。从算法的角度看，它确实精准，你确实对帐篷感兴趣；但从商业逻辑看，它简直蠢透了，因为你已经买完了，你的需求已经在那一秒彻底消失了。这就是精准投放的第一层真相：你找到的往往不是正在产生需求的人，而是刚满足完需求的人。这种基于滞后标签的精准，本质上是在做一场庞大的无用功。你投得越准，浪费得越狠。品牌方此时的每一分钱，其实都在为一个需求的残影付账。如果说标签滞后只是技术上的局限，那职业受众的存在，就是系统性的利益收割了。你得明白一个底层逻辑，流量平台的KPI是点击率和留存时长，而不是你的成交额。为了维持广告系统看起来很繁荣的假象，算法会本能地寻找全网最容易点击广告的那群人。这群人在咱们业内有个很损的称呼，叫职业受众。在抖音投流的时候，你经常会发现有些素材点击率惊人地高，评论区也热闹，但仔细一看全是求赠品的、玩梗的、或者是职业薅羊毛的。这群人由于时间充裕，在APP上极其活跃，他们有个习惯性动作就是手欠，看到广告就点，看到链接就问，数据表现完美得无懈可击，简直就是算法眼里的天选之子。于是系统的黑盒就开始运转了：你想要精准，系统就给你精准，然后把你的广告优先推送给这群点击率贡献者。你的报表好看了，运营能向老板交差了，平台也赚到广告费了，大家都挺开心，除了你这个掏真金白银的老板。因为你花了高价，精准地买下了一群永远有时间看广告、但永远没钱下单的人。而真正的优质客户，那些决策果断、时间成本极高的高净值人群，往往极度克制，他们看到广告几乎从不点击。在算法眼里这叫无效用户，结果就是你精准地避开了真客户，因为真客户长得一点也不像算法眼里的精准人群。最后咱们聊聊最深层的心理博弈。当品牌方试图通过算法围猎用户的时候，你其实正在亲手毁掉品牌最核心的资产，也就是信任。很多品牌特别推崇那种全链路触达，你在某个平台搜个词，接下来的二十四小时，这个品牌会像幽灵一样出现在你的朋友圈、抖音、甚至天气预报里。这种所谓的精准触达，在用户心里其实有个更准确的定义，叫数字骚扰。想象一下，你正刷着抖音想解压呢，每隔三个视频就能刷到同一个品牌的强插广告。第一次你可能觉得是巧合，第三次你开始烦躁，等到第五次，你产生的绝对不是购买欲，而是一种被监控的防御心理。最高级的营销应该是那种不期而遇的惊喜，最笨的营销才是这种阴魂不散的死缠烂打。当你试图用算法算计用户的时候，你其实是把对方当成了待收割的韭菜。人都是有灵性的，一旦意识到自己在被算法围剿，第一反应就是逃离。你精准地找到了他的坐标，却精准地激怒了他的防御。你以为你在做增长，其实你是在给自己的品牌名声做精准减法。聊了这么多，我并不是要全盘否定数据，我只是觉得营销人不该沦为算法的奴隶，老板也不该成为报表的囚徒。过去这几年，大家太迷信术的极致了，追求颗粒度，追求转化路径，追求每一个点击的意义，结果把道给丢了。真正的营销常识是什么？是品牌力的穿透，是情绪的共振，是让用户在不需要你的时候记得你，在需要你的时候第一时间想到你。精准这玩意，只能让你找到一个人的物理坐标，却没法定位他的心理防线。在这个精准失灵的时代，我建议大家做几件事。首先，删掉那些虚假的高点击人群，别再为漂亮的数据自我感动了，去研究那些不点广告、但在关键时刻下单的人，他们才是你的衣食父母。其次，用内容的深度去对抗算法的广度，与其在大数据里盲目捞针，不如做出让用户看完会主动收藏的东西。说到底，最高级的投放不是在大数据里捞针，而是在用户心里点灯。算法是一面镜子，如果你心里只有收割，镜子里就全是韭菜；如果你心里有用户，镜子里才有真正的品牌。别让所谓的精准，成了你平庸的遮羞布。

23小时前
Skills 即个人资产

有个词在AI圈火得不行，就是技能（Skills）。不少人可能会纳闷：技能？这词儿有啥新鲜的？咱们从小练书法、学钢琴、考级考证，哪一样不算技能啊？但在2026年的AI语境里，这个词的意思早就变了个天。简单说，技能，是你发给AI的「岗位操作手册」和「能力插件」。我给大家举个身边最真实的例子。有个朋友在媒体公司做快讯相关的工作，听着挺洋气，其实每天都在当「复读机」，把几百篇投融资通稿、和 AI 抓取的碎片信息，重新组织、精简成五六百字的短文发出去。这活儿干久了特别耗人，感觉在给 AI 当「高级搬运工」。后来他悟了，把自己多年的「新闻敏感度」和「缩写习惯」写成了一套专属指令，装到腾讯元宝里；每次，把素材扔进去，AI 立马就按他定好的「模具」出稿。这个「模具」就是技能，独一无二符合自己需求的工具。不光朋友这么干，我自己也在践行这套逻辑。就说写PPT吧，最头疼搭框架。就算对逻辑门儿清，以前每次都得在对话框里跟 AI 掰扯半天，反复叮嘱它：按黄金圈法则来，先讲 Why，再讲 How，最后说 What，特费劲儿。后来我就想了个招，把这套逻辑直接「原点化」，把黄金圈的标准、输入规范全打包，做成专属技能包（Skill），现在只要扔个主题过去，AI 立马按我的模具自动搭好架子，省了不少口舌。还没get到「原点化」？我再举个例子：我手里有篇几万字的复杂文档，想提炼成对比图表或可视化报告；过去总得先让 AI 出总结，接着自己手动调格式，甚者还得学 Python 画图，步骤繁琐到让人头大。这会儿，不一样了，把「解析-提取-绘图」这套流程封装成Skill，下次丢内容过去，@一下这个技能，它能跨软件直接把做好的图表递过来，一步到位。再比如：之前处理一堆照片，放进 PPT 里体积太大、加载慢，得批量转成轻量 GIF。按原先笨办法，只能一个个文件慢慢折腾。后来我让 AI 写了个专门的处理程序，封装成 Skill 并对接豆包 API，现在不管电脑端、手机端，通过豆包唤起这个技能就能完成处理。我有好多突发奇想的点子，都是平时随口冒出来的。以前，总得点开备忘录一个字一个字敲下来，麻烦得很；后来，我弄了个提示词，封装成智能体，每次有想法，直接跟它说，它立马就给我整理优化好了。你看，这就是处理零散想法的本事；说白了，高手能把重复操作提炼出来，压缩成可复用的技能包，下次用时直接调用，省出大量时间。所以，当能把自己的核心技能，原子化后，封装进AI技能库，让它替你做重复工作，才算真正获得了效率自由。既然「封装」这么关键，那到底该怎么操作呢？2026 年你要是想组建一支自己的「数字正规军」，有三个词必须摸透：MCP、Skills、Subagent。先跟大伙儿说清楚，我可不是搞技术的，就凭着自己实操的一点经验和理解，尽量给大家讲明白。想让 AI 帮你干活，首先得弄明白一个问题：它能看到你的数据吗？以前的 AI 就像被关在小黑屋的学霸，就算学富五车，也碰不到你电脑里的私人财报、专属文档。而 MCP，本质上给 AI 发张「入场券」，让它能合法访问你的本地数据、实时财务信息这些私密内容。但有个关键点一定要记牢：MCP 只负责帮 AI “看数据”，压根不管怎么用数据。你要是只有 MCP，还得一遍遍教它怎么处理这些数据，这不就跟给新员工办了门禁卡，他进了门却两眼一抹黑，连第一步该干啥都不知道一个样？它只是最基础的底层工具，仅此而已。再说说 Skills，AI 的岗位操作手册。MCP 解决权限问题，那 Skills 解决的不就是「专业度」这块吗？它分明是一套模块化的「能力包」，里面打包了对应任务的指令、脚本和资源，需要的时候直接加载就行。它最妙的设计是渐进式披露」。啥意思呢？平时就安安静静待在目录里，不占AI的注意力（Token），只有触发具体任务时，才会精准调出详细说明或者运行脚本。这就像个老练的特工，以前的提示词就跟你一直凑在他耳边叨叨「要专业、要严谨」，他听多了烦，还容易忘。而Skills是他兜里揣着的专属SOP，比零散提示词系统，又比复杂智能体轻便，本质把老师傅藏在心里的经验，变成了能直接用的插件。最后是子智能体（Subagent），这玩意儿能帮 AI 搞「分身术」，相当于给 AI 配了个专属项目小组。等你攒了一堆Skills，比如数据「搜集、清洗、校验这些，怎么让它们配合着干活？这就轮到Subagent（子智能体）上场了。理复杂任务时，AI 会把整体任务拆成一个个独立子任务，分配给不同的子智能体（Subagent）专岗专做，同时通过独立的上下文窗口管理，能有效避免长对话越聊越乱、上下文串味的问题。比如：我要分析一篇万字财报，就可以派一个分身手去抓源头数据，再派一个去做多模型交叉验证；这种任务分发的机制，能让你从盯着对话框不停指挥的「监工」，变成坐在指挥部统筹全局的「指挥官」。弄明白了 MCP、技能包（Skill）和子智能体（Subagent）这三者的关系，你就已经摸到了 2026 年高效工作的「底层代码」。很多人说，作为一个不敲代码的投资者和写作者，我怎么实操 Skills？别着急，根据对 AI 的理解深度和应用场景，Skills 的玩法完全可以拆解成三类人的「数字化生存指南」。第一类，用「对话」封装直觉，把自己的经验变成数字分身。这类人可能一行代码都不懂，但手里攥着超丰富的业务直觉，这就够了。就拿我自己来说，平时写基金、财报分析，最头疼查数据（数据搜集），这活儿又碎又不能出半点错；之前我总想着问问豆包、文心、千问这些，指望它们能给个交叉验证后的准答案。可后来发现，国内这些模型做交叉验证，偶尔会有偏差，压根不靠谱。我就自己捣鼓了一个 Agent，国内国内三个模型跑一遍捞数据，再用 GPT 过一遍洗数据。对普通用户来说，你压根不用懂啥架构，难吗？一点都不。在腾讯元宝、豆包这种平台上建个分组，把你的指令、写作风格啥的装进一个智能体里就行。现在大模型的聊天能力已经够强了，你随口说的模糊想法，它都能直接给你「塑形」成能直接调用的功能包，这是「经验 SaaS 化」的雏形。再说说第二种，进阶玩家的玩法。如果觉得光靠对话操作还不够快，或者要处理我之前说的「批量图片转 GIF」这种麻烦的脏活儿，那就得往上走一层了，让 AI 帮你写软件。现在，哪还用自己啃代码？只要会把逻辑说清楚、描述明白，就能让 AI 帮你写个 Python 脚本，然后直接封装成 Skill 就行；一旦做好了，不光自己用着方便，还能把它上架到 GitHub 上分享。2026 年的 GitHub，早已跳出程序员专属标签，更像一个「全球技能共享库」。最高级玩家，构建一套完全自动化的数字生产线；靠 MCP 打开数据大门，用 Skills 定好专业的标准，再让 Subagent 去调度各方的资源，一套流程跑到底。给大家举个真实例子：前阵子周五我去惠普的一个活动，有个协办方是专门做企业数据情报挖掘的，你猜他们咋玩的？不光搜数据、做报告这么简单，直接把这些全封装成了一个 Agent，等于把 MCP、数据调用还有各类技能全揉一块儿了。这个 Agent 跑出来的情报，他们还弄了个 AI 相关的账号，天天往外发，这一下就形成一套完整的工作流了，效率直接拉满。另外，我还要补充一点，我看国内这些 AI，不管文心、豆包还是千问，现在卷的方向都在变；一开始大家都在拼参数、拼装模作样的 Agent 编排，无非是想处理报告、点单这些活儿能快点。但往后走，肯定不止于此。当AI 有了深度记忆，它们下一步要学的，就是「技能」。很多人觉得封装技能是写句话、设个提示词，没那么简单。当你真遇到那种说话（Prompt）解决不了的复杂问题时，最终还是得靠写代码。把逻辑硬核的代码，弄成灵活的 Agent 技能包，精准匹配自己的需求，这才是未来的终极趋势。聊到这儿，你可能会想：这可不就是咱们发烧友的小圈子游戏吗？并不是。你抬头看看全球顶尖的科技巨头，就知道这帮人早就闻着味儿冲过来了。我看了一下 Anthropic 去年底发布公告，联合 Atlassian 等应用生态巨头推出了 Agent Skills 开放标准（agentskills.io），微软、OpenAI 也同步在各自生态中推进类似的技能通用标准落地。这事儿为什么大？因为它暴露了一个特残酷的商业现实：大模型正在往「水电化」走，而Skills正是AI时代的「App Store」的一环。大家发现没？现在大模型的价格打得比白菜还便宜，各家的能力也越来越像，没啥本质区别；对巨头来说，靠卖Token赚辛苦钱的日子，早就快到头了，他们真正在抢「定义工作流的权力」。以前，你的 Skill 在 Claude 能用，换到 GPT 就废了，这叫「数据孤岛」；现在有了统一标准，就像当年的 USB 接口一样，技能成了通用的插件。换句话说，谁能拿下这套标准，谁就能躺着收全世界AI流量的「过路费」，这才是巨头们的核心算盘。我帮大家拆成三层逻辑，一看就懂。第一层，「生态卡位」。像Atlassian（就是做Jira的那家）和Canva这种应用巨头，为啥抢着接入？说白了，他们要把自己几十年攒下的业务逻辑，全封装成没法替代的Skills；对他们来讲，这就是把大门焊死，让你根本离不开他的生态。第二，是「垂直溢价」。据 CB Insights 预测，到 2030 年全球 AI Agent 市场规模能到 47.1 亿美元，年复合增长率高达 44.8%，而 AI 技能包作为核心板块，能占其中 15% 到 20% 的份额，还是整个市场里增长最快的细分领域。这钱从哪儿来？是靠垂直领域的真本事、硬手艺。比如：医疗领域的FHIR数据校验、金融领域的深度审计插件，这些活儿大模型自己根本干不明白，非得靠专家把经验封装进去才行。这就意味着，大模型越便宜，能搞定「最后一公里」问题的Skills，反而越值钱。第三层，也是最科幻又最现实的一点，迈向「意图结算」的终局。未来的AI工具，都会往「意图驱动」的方向走，这话啥意思呢？什么意思？比如「帮我分析下特斯拉财报，整理成投资参考依据」。只需要说个模糊想法，后台会通过一套「意图协议」，自动调用最专业的Skills组合，甚至能像Visa结算那样，按任务完成度自动给技能开发者打钱。所以你看，这场Skills革命的终局，本质上是一场「隐性资产」的抢滩登陆战。以前咱们学「怎么用软件」，现在，巨头们在教 AI「怎么用你的经验」。当从这个维度去思考，你就会发现：2026 年，最成功的创业者，是把「行业手感」变成「通用插座」的人。这种封装能力，才是未来十年职场里最硬的通货。

23小时前
AI人工智能不可能替代人的10个真相

有一次刷视频，看到杨澜采访中国工程院院士王坚，问：“你自己觉得人工智能有一天会替代你吗？”他平静回答：“不会。人的智能，只是人整个能力中非常小的一部分。”这段话让我记忆深刻。他讲了一个反常识的故事：一位AI教授对他说：“我们从小刷题、考试，学到的东西如果今天都忘了，很多人觉得是损失。但你应该庆幸——因为你会遗忘。”如果人见过的东西都能记住，实际上是个灾难。王坚进一步说：人类发明缝纫机，并没有让手感到羞辱，而是在探索手的边界；今天我们发明AI，也只是在探索人的边界——而目前，只碰到了一点点。这段话如一道光，刺破了“AI取代人类”的焦虑迷雾。它提醒我们：AI能下棋、写诗、编程、诊断，但它永远无法复制人类那99.9%未被命名的能力，那些模糊、矛盾、非理性却无比真实的部分。即使这一轮的终极目标是AGI通用人工智能，仍然是智能的范畴。AI不是终点，而是人类自我认知的探针。而真正不可替代的，恰恰藏在那些“不智能”的地方。我在王院士的基础上，举一反三，找出10个AI永远无法跨越人类能力的真相，分别扎根于神经科学、心理学、社会学等硬核领域，当然现实不止这10个领域，我们就先看这10个，理解人类自身真正的强大，与AI的不同。1. 主动遗忘人脑通过突触修剪主动清除冗余记忆，为新学习腾出认知带宽。遗忘不是缺陷，而是心智节能机制。AI没有“遗忘权”，它记得一切，也因此无法像人类一样，在信息洪流中保持清醒。2. 模糊中定义问题创业者面对的从来不是“如何提升转化率”，而是“用户到底在为什么痛苦？”人类依靠“情境模型”在信息残缺时构建问题框架；AI只能处理明确输入，而真实世界的问题，往往始于一句：“我感觉不对劲……”3. 混沌中决策危机时刻，肾上腺素与皮质醇触发“战或逃”反应，让人在0.1秒内行动。AI没有身体，故无应激本能，它必须等数据完整，而人类靠生理直觉抢跑。4. 为无意义赋予意义母亲保存孩子涂鸦，诗人写无人读懂的诗，登山者挑战无名山峰……人类通过仪式、符号、叙事系统（如婚礼、国旗、家谱）赋予行为超越性意义。AI可模仿形式，但无法理解：为何一张纸（结婚证）能改变两个人的命运。5. 背叛后重建信任信任不是概率计算，而是社会嵌入的结果，基于共同经历、声誉、互惠预期。AI的“信用评分”是静态数据；而人类的信任，是明知风险仍愿托付的社会勇气。6. 无反馈的长期坚持儿童通过“延迟满足”学会等待，成人靠内在动机穿越十年黑暗。AI依赖即时奖励信号；而人类能在彻底无回应中，依然前行，因为过程即价值。7. 容纳矛盾信念人的大脑前额叶（理性）与边缘系统（情感）的张力，使人既能冷静分析，又能热泪盈眶。AI必须逻辑自洽，一旦检测到矛盾就报错；而人类大脑天生兼容悖论：“我恨这份工作，但我必须做。”8. 为他人牺牲亲缘选择与互惠利他解释了为何人愿为他人冒险。AI的“利他”是目标函数设定；而人类牺牲，源于超越基因存续的道德直觉，消防员冲进火场，不是计算ROI。9. 从失败中获得尊严维克多·弗兰克尔在集中营发现：即使失去一切，人仍可通过“态度选择”获得意义。AI记录loss下降；而人类在第十次创业失败后，仍可昂首说：“我试过了。”10. 用工具探索自身正如王坚所言，缝纫机探索手的边界，AI探索人的边界。但工具永远无法回答：“我为何要探索？”这个问题，只属于有自我意识的生命。结语：AI是一面镜子，照见人的浩瀚AI不会取代人，因为它连“人是什么”都尚未理解。真正值得警惕的，不是AI太像人，而是人把自己活成了AI只追求效率，不追问意义；只积累数据，不经历生活；只计算得失，不承担代价。王坚院士的乐观，源于一种深刻的清醒：人类的伟大，不在于智能多强，而在于能力多么浩瀚无边。智能只是冰山一角，水下那99%，是遗忘的智慧、矛盾的弹性、牺牲的勇气、失败的尊严，是母亲的眼泪、诗人的疯癫、创业者的偏执、普通人的坚持。而AI，不过是这浩瀚海洋中，一面微小的镜子它越清晰，我们越看见：人自身，远比自己想象的更辽阔，我们不能局限于智能一个维度。

23小时前
电商法则：大卖家做大类目，小卖家做小类目

咱做电商也有很长时间了，见过了各种风风雨雨，品牌店、白牌店、老品、新品、白牌、黑标、高客单的、低客单的、大团队、小团队等等，电商这块见过的东西太多了。但不管什么样的团队，只要做电商，不管是什么类目，大家诉求都是一样的：起量+利润。虽然大家做电商的诉求一样，但是最终的结果却是各有各的苦与甜。有的做着做着起量了，应该很开心对吧，但是没利润哇，直通车一拖价，嘎嘣断流了。有的怎么做就是不起量，但是由于切的高价，每单竟然还有利润。有的呢，干脆店铺还没开始就结束了，因为品选的不对，完全拿不到曝光。各种情况各种坑各种雷，我深思片刻，突然明白了，咱们做电商，如果想拿到想要的结果，务必要遵循这个电商法则：大卖家做大类目，小卖家做小类目。也就是，你的体量决定着你在电商里面的位置，不是先有了位置，再有体量，而是先有的体量，才有的位置，具体怎么理解呢？继续往下看。01大类目与小类目的区别显而易见的，大类目的体量大，单量大，做大类目的想象空间要大一些。同样的，大类目做的商家多，也更卷。这都是表象，更卷大家知道意味着什么吗？意味着马太效应。这个词过于文绉绉了，不好理解，我就用通俗易懂的话来给大家讲讲，马太效应的恐怖之处。咱们就以手机膜为例，手机膜榜单链接一天多少单呢？1万单起，咱们就按5000单来算吧，客单10块钱一单。当我们看到这个类目榜一链接一天1万单，是不是觉得自己也行了，这都是错觉。按5000单每天来看，榜单链接每天的销售额在5W左右。一个月销售额150W。这个时候，咱们新进场的手机膜商家准备去切这个蛋糕，那么肯定要抢其他竞品的流量嘛，毕竟市场早已没了增量，大家都是在存量的市场里，你抢我的，我抢你的。那么我们要想抢到单量，前期的直通车亏损是肯定的。要知道别人一天5000单，其能有单量，那么单笔的利润基本上已经压缩到极致了，大家如果想拿到单量，要么用比榜单链接更低利润的卖价，要么直通车比榜单链接更高的出价。大部分商家都会选择后者，那么直通车前期车损不可避免。问题来了，车损损多少呢？咱们就按照每天先冲1000单来说，你的直通车投产比怎么也要开到2左右吧，甚至2以内，不然没得曝光和单量的。2的投产比往好了算，剔除产品成本和车费，一单至少负2块，1天1000单，一天要负2000块钱，负着跑要跑多久呢？答案是跑到覆盖到足够的人群为止，按我的经验，至少要跑1个月以上，那么一个月负多少呢？2000乘以30等于6W。记住，6W砸进去并不表示，你就能起来了，中途遇到链接推广受限，托价崩盘也有可能。所以，请问如果各位是中小卖家，谁敢这样玩？这就是大类目的玩法，小类目呢？以上所有都是通用的，唯一不同的是榜单日销的单量少了，你我抢量的成本少了。比如榜单链接每天只有500单，咱们抢他个每天100单，每天也就负200，一个月最多负6000，就有可能冲进榜单了，是不是做起来的希望更大了，且这个预算大家也基本上都能承受了。02大卖家与小卖家的区别什么是大卖家，别人拿几十个W去起个店跟玩一样，起不来也都不心疼。小卖家呢？我去年做代运营以来，遇到过各种各样的卖家，大的小的都有。其中印象最深的是一个做外贸转内销的，他们对打品的预算卡的很严，当时第一个月大概做到了6W的销售额，月末一算，整体车费亏了约3000左右。然后，他们选择了放弃！对于这样的卖家，我不会去劝的，什么再坚持一下，下个月就能打正了，我懒得讲这些，因为认知决定命运，而认知这东西只有自己慢慢的去领悟，别人说的再多也没用。从中我们也能感知到，中小卖家对起店的预算确实卡的很严，有的每天的车费可能都不允许超过100块，我也能理解，毕竟那些大卖家也都是这样走过来的。小卖家除了预算少，单量少，最让人难绷的是成本高。你说没预算，少点单量也就算了。但是别人成本10块的品，到了小卖家这里，就变成了15块，一个是拿货成本高，还有就是物流成本高。我见过太多拿货成本在不包含运费的情况下，等于别人卖价的，这再加上每单3块左右的运费，基本上没得玩了。03电商卖家正确的成长路径所以，小卖家做电商就没有出路了吗？那肯定不是的。大家要做起来，就要选择适合自己的成长路径。什么是成长路径呢？举一个我做过的大品牌的成长路径，大家可以参考下。在公司规模不大的情况下，没预算，没资金，往往都是先从代理1个牌子做起，运气好的，把这个牌子做到一定体量后，就开始代理更多的牌子，这些牌子都做的有声有色之后，就开始贴牌做自己的牌子，大部分电商公司就止步这里了。我以前做的供应链公司，就是到这个步骤就完结了，能跨过这一步，到下一步能打出自有知名品牌就算真正的跑完了从小卖家到大卖家的整个成长路径了。以上演示什么是成长路径，说回做电商这块，咱们小卖家想成为大卖家要怎么做呢？一样的，先从小类目玩起，从榜单链接最高体量每天200-300单的，甚至榜单链接都做不到日销百单的小类目玩起。等攒够本了，再去切中等类目，那种榜单链接每天500-1000单的类目，中等类目如果玩转了，后面就可以考虑去切那种榜单日销万单以上的超级大类目了，至此，各位就算从小卖家成长为大卖家了。04最后有个成语叫：步步为营。小卖家做电商不要想着一步登天，上来就搞防晒霜、驱蚊液、耳机、垃圾袋这种超级大类目。能把一个小类目，比如耳机清洁工具、数据线修复管做好，大家才能有信心和预算去做下一个更大的类目。

2天前
如何做用户洞察？（2026年版）

用户洞察主要分为两大板块：一是市场层的找需求，二是营销层的找话题。战略就是以一当十+以十当一，前者是洞察找杠杆，后者是资源做聚焦。洞察的原点是用户，过程是产品，终点是品牌。洞察的目的是为了做对价值，而评判价值的是用户，交付价值的是产品，最终价值的积累是品牌资产。洞察的根本是满足需求，而非执着于路径。福特有句老话：如果我问消费者想要什么，他们会说想要一匹更快的马。更快的马是用户能说出口的需求，是基于他们已有认知的想象。但消费者真正要的不是「马」，是「更高效的出行」。因为前者是路径，后者才是目标。从马到车，中间隔着的那一步，才是洞察。商业的本质是解决「效率」的问题，而好的洞察是效率的前提。接下来我将系统分析用户洞察，希望能给到你一些灵感。文章目录：1. 用户洞察的定义2. 用户洞察的方法3. 用户洞察的案例1. 用户洞察的定义用户洞察主要分为需求洞察和营销洞察，二者解决的问题不同，因此侧重点不一。需求洞察的定义：在用户的表象诉求中，找到真正驱动其购买的关键需求。营销洞察的定义：基于产品功能或品牌理念，在用户熟悉的社会共识中找到情绪张力，用触动人心的方式演绎出来。需求洞察回答的是「用户为何买」，营销洞察回答的是「用户为什么被打动、行动、甚至推荐给别人」。需求洞察把事做对，营销洞察把事说妙。如果产品本身解决不了问题，营销就是无源之水，无本之木。好的策略是两者结合：先找到真需求，做出解决真问题的产品，再用触动人心的方式讲出来。洞察=意料之外x情理之中。意料之外是创新视角，情理之中是符合人性和迎合文化。洞察的本质是：在用户的表象诉求里，找到那个他们说不出来、但真正驱动行为的东西。*以下主要讲营销洞察。2. 用户洞察的方法2.1 定关键信息营销洞察的前提，首先要确定战略层的说什么，然后才是战术层的怎么说。说什么主要围绕产品层和品牌层，产品的核心卖点是什么，解决了用户的什么问题。品牌信奉的理念是什么，希望用户对品牌产生什么样的认知。如果连这两个问题都定义不清楚，后面的洞察就是抓瞎。比如奥妙，功能层是「强效去污」，理念层是「让孩子自由探索」。比如Nike，功能层是「专业运动装备」，理念层是「激发人的运动潜能」。先定好策略方向，才能做深入洞察。前者是做正确的事，后者是正确地做事。2.2 找文化共识洞察不是凭空发明，而是巧妙发现。好的洞察，一定要有认知基础，是意料之外，但更要情理之中。主要满足以下三点：一是普遍性，多数人都经历过。二是根植性，无需解释，不证自明，一说就懂。三是共鸣性，唤起情绪或记忆的触动。比如「妈妈的唠叨」是一个文化共识。国人都深有感触，一提就有画面，而且自带情感（可能是“烦”，也可能是怀念）。比如「脏衣服=孩子不听话」也是一个共识。家长普遍这么认为，社会也默认这个评判标准。共识是洞察的土壤。没有共识，洞察就无处生根。2.3.提炼情绪势差情绪势差是用户洞察的核心。没有势差，就不会有争议，没有争议就没有讨论的可能。它不是情绪本身，而是藏在情绪之下的矛盾和张力。是我本来想这样，但原来还可以这样想。方式一：反向冲突，颠覆旧认知不顺着所谓的共识走，而是反过来解读。不是否定事实，而是否定旧的定义方式。旧共识，衣服脏了=孩子不乖。反向洞察，衣服脏了=孩子的童年更完整。奥妙的"Dirt is Good"也是这个逻辑。它没有否定「衣服会脏」这个事实，而是重新定义「脏」的意义。旧共识，女性成就被冠以「首位」、「唯一」=荣耀。反向洞察，这些标签本身就隐含着不平等，她们想成为「我们」，而非「唯一」。奔驰妇女节广告用的就是这个张力。方式二：正向深挖，把普通的事挖出深意不挑战认知，而是顺着认知往深处挖，找到情绪势差。表面现象，父母说「洗手吃饭」。往下挖一层，这是日常卫生习惯，再挖一层，在中国家庭语境里，这是关爱的表达。再挖一层，在春节语境里，这是「家的呼唤」。舒肤佳把一句普通的唠叨，挖成了「回家的仪式感」。2.4 用故事演绎概念把洞察直接说出来就是说教，是平铺直叙，没有感染力。只有把洞察放在一个故事里，才有足够的势能。宝洁的「Thank You Mom」没有直接说「母爱伟大」，它拍的是奥运冠军背后的母亲：凌晨起床、包扎伤口、赛后拥抱……看完你自己会得出「母爱伟大」这个结论。谷歌的「Parisian Love」没有直接说「搜索引擎有温度」，它只展示了一个搜索框里的人生轨迹：留学、恋爱、求职、结婚、生子……看完你自己会觉得「技术背后是真实的人生」。好的演绎，是让用户自己得出结论，而不是替他们下结论。3. 用户洞察案例拆解以下案例按情绪势差的两种类型分类：反向冲突式和正向深挖式。第一类：反向冲突式不顺着大众共识走，而是反向解读。不否定事实本身，而是否定旧的定义方式。案例1：奥妙——#Dirt is Good（污渍很好）#产品与品牌特性：产品功能是强效去污洗衣液，品牌主张让孩子自由探索童年。社会共识：孩子弄脏衣服=不听话、不省心，家长会责备。情绪势差：衣服脏了是坏事？不，脏衣服是孩子放肆玩耍的证据，是童年该有的样子。叙事逻辑：一群孩子在户外疯玩，衣服弄得很脏。主角站在一旁，不敢加入。其他孩子问为什么，主角说："弄脏了我妈妈会骂我的。" 另一个孩子回答："不会的，我妈妈用奥妙，跟费力搓洗拜拜了。" 放学时，那个孩子的妈妈看到脏衣服，没有责备，只是笑着问："今天玩得开心吗？" 主角看着他们，默默决定：我也要妈妈去买奥妙。结尾：#Dirt is Good# 让孩子尽情探索，脏衣服交给我们。案例2：奔驰妇女节——#是Women 更是我们#产品与品牌特性：奔驰是「汽车发明者」，贝莎·奔驰是汽车历史上第一位长途驾驶者，品牌与女性力量有历史关联。社会共识：女性取得成就时，常被冠以「首位」、「唯一」的标签，这被视为荣耀。情绪势差：这些标签真的是荣耀吗？它们本身就隐含着不平等——为什么女性的成就需要被特别标注？这其实也是一种反向歧视。叙事逻辑：镜头前，一位位女性面对采访。 "一眼看上去，她们出类拔萃，她们脱颖而出，她们创造历史。" "但是，她们一定要出类拔萃吗？" "如果她们不再只因为是'首个'、'唯一'的女性而受到关注呢？" "如果成为一位女工程师，并不是一件那么特别的事情？" "我不想创造历史，我不想成为唯一，我只想成为'我们'中的一员。" 结尾：#是Women更是我们#案例3：Nike——#Just Do It（残奥运动员系列）#产品与品牌特性：运动品牌，核心价值是激发运动潜能，强调意志力与自我突破。社会共识：运动能力=身体健全，残障人士是「克服不幸」的励志对象。情绪势差：限制一个人的，不是身体，而是他人对「可能性」的想象边界。残障运动员不需要被怜悯，他们就是运动员。叙事逻辑：全片呈现残奥运动员的真实训练与比赛画面。没有煽情的旁白，没有身残志坚的叙事。镜头只捕捉他们的爆发、坚持、专注——和所有运动员一样。 Nike不是在说他们克服了不幸，而是在说「你是否行动，才是唯一的分界线」。结尾：#Just Do It#案例4：苹果——#Think Different#产品与品牌特性：苹果为创造者而生，鼓励挑战现状、创新思考。社会共识：与众不同的人是「怪人」、「疯子」，不被主流接受，应该学会融入。情绪势差：那些被叫做疯子的人，恰恰是推动世界前进的人。疯狂不是缺陷，是改变世界的前提。叙事逻辑：黑白影像，逐一致敬爱因斯坦、甘地、马丁·路德·金、约翰·列侬、毕加索…… 旁白："献给那些疯狂的人。他们特立独行，他们桀骜不驯，他们惹是生非，他们格格不入。" "他们用不同的眼光看世界，他们不喜欢墨守成规，他们也不安于现状。" "你可以认同他们，反对他们，颂扬或诋毁他们，但唯独不能忽视他们。" "因为他们改变了世界。" 结尾：#Think Different#案例5：多芬——#Real Beauty（真美行动）#产品与品牌特性：个人护理品牌，主张让女性对自己的外表更有自信。社会共识：美=年轻、苗条、无瑕疵，广告里的模特代表「美的标准」。情绪势差：为什么美只有一种样子？皱纹、雀斑、不完美的身材，这些就不是美吗？叙事逻辑：多芬请来普通女性拍广告，她们有皱纹、有雀斑、身材不完美。广告不修图，不美化，呈现真实的样子。一个实验短片中，多芬请素描师根据女性的自我描述和他人描述分别画像，结果发现：女性对自己的评价远比他人苛刻。 "你比你想象的更美。" 结尾：#Real Beauty#第二类：正向深挖式不挑战认知，而是顺着认知往深处挖，把一个普通的现象挖出更深的情感意义。案例1：舒肤佳——#洗手吃饭#产品与品牌特性：洗手液/香皂品牌，核心功能是洗去细菌、保护家人健康。社会共识：「洗手吃饭」是中国家庭里最普通的一句唠叨。情绪势差：这句话普通到没人在意，但往深处挖——它是关爱、是接纳、是传承，是家的仪式感。叙事逻辑：开篇提问：还记得回家时，父母说的第一句话吗？场景一：孩子放学回家，妈妈说"洗手吃饭"——这是关爱。场景二：带女朋友回家过年，妈妈对她说"洗手吃饭"——这是接纳。场景三：在外务工的父亲回家，女儿跑过来说"爸爸，洗手吃饭"——这是传承。结尾：#洗手吃饭# 来自家的呼唤。案例2：宝洁——#Thank You Mom（谢谢妈妈）#产品与品牌特性：多品牌家庭日化集团，品牌资产是"家庭、照料、可靠"。社会共识：体育盛事聚焦冠军与荣耀，冠军是被看见的英雄。情绪势差：每个冠军背后，都有一个长期被忽略的付出者——母亲。台前是荣耀，台后是牺牲。叙事逻辑：影片聚焦奥运冠军，但镜头始终对着母亲。凌晨训练——母亲起床准备早餐。孩子摔倒受伤——母亲包扎伤口。比赛失利崩溃——母亲在旁边拥抱。站上领奖台——镜头切回看台上的她，眼里有泪。全片不说"母爱伟大"，但看完你自己会得出这个结论。结尾：致敬世界上最伟大的教练。#Thank You Mom#案例3：央视公益广告——#打包篇#产品与品牌特性：公益广告，传递社会责任与人文关怀。社会共识：父母对子女的爱是无私的，这是最普遍的认知。情绪势差：老年痴呆症让父亲忘记了一切，但唯独没有忘记儿子爱吃饺子。爱，是比记忆更深的本能。叙事逻辑：儿子敲门："爸，开门，我是您儿子。" 父亲隔着门说："我……我不认识你。" 旁白：不知道从什么时候开始，我爸的记性越来越差。冰箱在哪、厕所在哪，他刚做过的事，都忘了。有一天在餐厅吃饭，盘子里还剩两个饺子，父亲突然用手把饺子装进口袋。儿子问：爸，你干嘛？父亲说：这是留给我儿子的，我儿子最爱吃这个了。结尾字幕：他忘记了很多事情，但他从未忘记爱你。案例4：谷歌——#Parisian Love（巴黎之恋）#产品与品牌特性：搜索引擎，核心功能是信息检索。社会共识：技术是冰冷的、算法化的，搜索引擎就是一个工具。情绪势差：搜索框看起来枯燥，但每一次搜索背后，都是一个真实的人生故事。叙事逻辑：全片只有一个搜索框，没有人物，没有对白，只有打字声和背景音乐。搜索记录依次出现： "留学巴黎"→"法语翻译"→"巴黎好的咖啡馆"→"如何追法国女孩"→"巴黎长途恋爱"→"巴黎求职"→"巴黎教堂"→"如何组装婴儿床" 一个搜索引擎，讲完了一个男人从留学到成家的完整人生。结尾：#Search On#案例5：全联超市——#全联经济美学#产品与品牌特性：台湾超市品牌，主打经济实惠。社会共识：省钱=穷、抠门、寒酸，不是什么值得炫耀的事。情绪势差：往深处挖——省钱不是因为穷，是一种生活智慧，是把钱花在刀刃上的能力。叙事逻辑：系列文案，用对比句式重新定义"省钱"： "长得漂亮是本钱，把钱花得漂亮是本事。" "来全联不会让你变时尚，但省下来的钱，能让你把自己变时尚。" 全联没有说"我们便宜"，它说的是"会省钱是一种高级的生活态度"。结尾：#全联经济美学#案例6：John Lewis百货——#圣诞广告系列#产品与品牌特性：英国老牌百货公司，品牌调性是温暖、有品质的家庭生活。社会共识：圣诞节是关于礼物、团聚、欢乐的节日。情绪势差：往深处挖——圣诞节最珍贵的，不是收到礼物，而是有人惦记着你、为你用心准备。叙事逻辑（以2011年"The Long Wait"为例）：一个小男孩，从12月初开始就焦躁不安地等待圣诞节。他不停看日历、看手表、盯着窗外、数着日子。观众以为他迫不及待想拆自己的礼物。圣诞节早晨，他第一个冲出房间——但不是去拿自己的礼物，而是捧着一个包装好的盒子，跑进父母房间，递给他们。原来他等不及的，是送出自己准备的礼物。结尾：#给予，是最好的礼物#总结：洞察的本质，是替用户说出他们一直想说、但没能说出口的话。好的洞察，不是对表象的简单陈述，而是基于深度思考的深刻见解。它会让人的心突然咯噔一下，以及想让有转发分享的欲望。洞察不是一蹴而就，而是十年如一日的苦修。没有对行业和用户有足够深的了解，断然找不到好的洞察。

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