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新生态环境下，小红书投放策略如何调整

2025年的小红书，已经不是那个随手发发笔记就能爆的阶段了从2024年下半年起，自然流量占比开始骤降，平台算法更倾向于将流量分配给付费内容难道以后小红书真的要成为大品牌商家的天下了吗？大品牌动辄百万级的投放预算，看似碾压小玩家，但实际上2024年增长最快的100个红品牌当中，有接近一半的品牌投放预算低于50万，他们的成功根本就不是依靠于预算，而是对小红书社区的深度理解下文着重聊一下，流量的区分以及小预算商家如何调整投放策略流量的区分流量大体上分为自然流量和商业流量。首先，大家先明确一点，什么是自然流量？自然流量指的是用户通过搜索、发现、推荐等自然途径访问内容所产生的流量。说的简单一点，自然流量就是用户先通过平台的推荐页、发现页，或是在平台主动搜索发现阅读的我们笔记，这个行为所带来的流量那商业流量很明显，指的是通过投放广告、推广等方式购买来的流量,因为通常是有目的性和针对性的推广,这也导致如果商家过于依赖付费流量来创造伪爆笔记，虽然短期内确实能够为产品品牌增加曝光。但不是用户主动带来的流量，是很难真正实现有效种草和口碑沉淀的虽然我们之前也有和大家强调过，商品笔记流量是我们能拿到的最精准的非付费流量，但是只重视商业流量而不重视自然流量肯定是不行的，所以今天就和大家简单分享一下关于怎样提高自然流的小技巧1）发现页拿量姿势发现页的流量其实相对好做，如果所有数据里面只选一个最能影响笔记在发现页拿流量的，那就是点击率高点击的笔记，是非常容易在发现页拿到流量的，尤其是场景化的内容，因为场景化的内容是容易做出一些吸引眼球的封面和标题，选题也容易结合消费者痛点就比如，产品“控油祛痘洗面奶”，想要通过笔记去种草有着“敏感肌、油皮、痘痘肌”特质的目标用户，那么封面就需要直击这类精准用户群体的痛点，用够直接、冲击力够强的封面+“油痘皮、痘肌素颜见crush”的场景化关键词+相似的用户体验角度”，去吸引用户点击并引发共鸣。这样子去做笔记封面和标题，不仅仅会提高我们的笔记点击率，还会帮助系统更加精准的推送给我们的目标人群，吸引进来的都是有着痘肌困扰的用户，人群画像也会更加清晰2）搜索页拿量姿势在细分需求中找蓝海词其实从搜索到转化，消费者就做一件事：对比在经过对比之后，消费者在你的产品上看到了无可替代的产品属性，最终选无可选，只有选择你要么是基于产品属性，你的产品确实跟竞品相比有别人做不到的优势，但在中国供应链这么成熟的今天，这种情况还是少数要么是基于细分需求，越是新品牌越不要去大的需求和场景里面去竞争，可以被比较的竞品太多，没有明显的产品优势，很难胜出反而要扎进细分需求词里面，开拓自己的战场，用说服力足够强的内容凸显产品相对优势，至少在这个细分需求词，做到比无可比细分的蓝海需求词有这么几个特点1.月均搜索指数大于5k小于5w（处在一个有搜索，但又没有那么大搜索量的情况）2.没有那么多竞品在竞争，出价单价还出在零点几的水平3.词内还没有出现大爆文2.借助横测截流竞品流量测评笔记是所有商家都会接触到的软广笔记类型，想要快速收获搜索页的精准流量，横测笔记是一个非常好的方法，不仅可以蹭到其他竞品的搜索流量，还可以拿到精准的搜索用户提高产品曝光在这里要跟大家强调一下，做测评笔记一定不要做低成本的拼接式内容！啥是拼接式内容？就是那些没有真实体验，用恶意拉踩、生硬的创作手法、低成本拼接推荐产品的横测笔记！这样的笔记不仅种草点不够有说服力，并且还很容易被官方平台监测到还拿洗面奶来说，就比如下面的这类笔记，只是通过多个祛痘产品放在一起展示，就给产品标记上了功效关键词，并没有“真实感”的体验角度去说服用户。除此之外最关键的一点就是用“会伤肤的祛痘精华”的封面关键词去吸引用户，可能你的用户还没有被吸引来，反而吸引了你提及的竞品方来投诉笔记。不仅笔记会被下架，可能还会影响到账号状态，得不偿失那我们要怎样正确利用测评笔记呢？直接针对产品对应的高消费需求用户，去确定搜索关键词，看这类用户平时最经常搜索的关键词是什么，产出横测内容吸引用户。在小红书上，为什么大家都特别爱看测评类笔记，就是因为测评笔记的信息量非常巨大，能在有限的内容里快速的让用户拿到产品不同的信息，帮助他们做对比但是现在的测评类内容都太相似了，对用户的种草力度也没有原来的大，那商家怎样去提高内容的种草力呢？这里给大家提供一个方法，就是切入点另辟蹊径，用恰到好处的夸张手法突出痛点，并通过排雷来主动帮助用户总结筛选出合适产品小预算商家如何抓住付费流量红利？1）结合自然流量做微付费模式自然流量冷启动：笔记发布后先观察24小时内的自然流量测试表现，重点关注收藏率，若2收藏率>5%，说明内容具有高潜力，可追加小额付费推广阶梯式放大策略：初始投流后，对高潜力笔记进行小额投流，观察ROI表现，若初始投流ROI>2，可按20%-50%比例逐步增加预算，避免一次性投入过高注意：若ROI<1.5，需停止放大，重新优化内容或调整定向人群2）低成本测试与数据优化小预算商家的付费推广需以“精准测试+数据驱动”为核心，避免盲目投入初始投放策略：单笔记测试预算控制在100元内，优先选择小红书的“聚光Lite”工具，降低试错成本，再根据产品特点卖点等精准定向垂直人群，根据该类人群的活跃高峰期进行投放，提升曝光效率核心指标监控：点击率（CTR）>5%；互动率>3%注意：若点击率<3%或互动率<1%，需立即停止投流，优化内容后再测试出价逻辑优化：优先优化内容质量，平台算法更倾向于推荐高互动内容，而非单纯高CPM出价的笔记。因此，商家应优先提升点击率和收藏率，而非盲目提高出价3）借势平台功能与免费资源评论区挂链功能：低成本转化利器小红书前几天推出了评论区挂商品链接功能，可以缩短转化路径，提升转化效率，不妨可以试一试不影响笔记流量池：挂链功能仅在评论区展示，不会触发平台的广告标识，避免笔记被降权，干货类笔记（如教程、攻略、测评）评论区挂链效果最佳，同时可以将商品链接评论置顶，确保用户第一时间看到用户意图明确：用户在阅读干货内容后，对商品兴趣较高，挂链可直接引导购买，缩短转化路径4）拒绝KOL依赖，巧用素人矩阵+兼职体系素人矩阵是小预算商家低成本获客的核心策略之一，2000-5000粉的素人正成为新流量杠杆，可以通过招募兼职KOC，以真实体验和原创内容撬动用户信任招募兼职KOC：以大学生、宝妈、自由职业者等为主，要求粉丝量<5000，内容真实性强且性价比高，筛选100个素人，要求真实体验+原创内容，必须包含产品使用前vs使用后对比，可以避免模板化文案需要注意的是，KOC笔记容易出现生硬，广告比例大的情况，一定要做好把控，防止出现软广过于明显，被品牌扣分机制抓取扣分的情况5）参与官方活动获取免费曝光尤其是千帆和乘风，常年会有一些官方活动，积极参与按要求发布笔记、互动或留资，获取流量券或权重加成6）聚焦长尾关键词与细分场景，低成本抢占搜索流量长尾关键词是低成本获取精准流量的核心策略。通过小红书搜索联想功能和第三方工具（如千瓜数据），可以筛选出低竞争、高需求的垂直关键词搜索联想功能：在小红书搜索框中输入主关键词（如“美白面膜”），平台会自动联想出相关长尾词（如“学生党平价美白面膜”）。这些长尾词通常竞争较小，但用户意图明确，转化率高第三方工具辅助：使用千瓜数据等工具，分析关键词的搜索热度、竞争强度和相关性，筛选出适合小预算商家的长尾词

16小时前
充电宝危机别只盯着罗马仕

充电宝事件可能是三聚氰胺以来最大的行业危机。如今，最先被曝光和发动召回的罗马仕，工厂停产，员工维权，高管匿身，似乎已经放弃了更多努力。舆论在吊打罗马仕的同时，似乎“放过”了另一家召回数量比罗马仕还大的充电宝企业-安克创新。罗马仕6 月16 日召回了3款型号共49.17 万台充电宝，安克6 月23 日召回7 款型号共71 万台充电宝。 6月初北京21 所高校禁用罗马仕，媒体爆出今年已经有至少15 起充电宝在飞机上起火冒烟事件，行业危机爆发，政府介入，罗马仕先于安克宣布召回，吸引了最强舆论火力。但除此之外，两家召回措施都差不多，都宣布了寄回、退款通道，遭遇快递公司拒收后，两家也都不约而同提出了24 小时盐水浸泡无害化处理，视频证明然后退款的方案。安克不同的是，采购了一批防火安全袋寄给用户，方便用户寄回充电宝。还有一条并不引人关注的新闻，6 月25 日，也就是在安克宣布召回71 万台充电宝两天之后，与宁德新能源（ATL）签约，将其作为核心充电宝电芯供应商，首批采购4500 万片高能量密度锂离子电芯。这条新闻应该引起关注，它说明一是安克没准备放弃而是要重新开局，二是安克对这次事故和召回早有发现早有准备，否则不可能两天之内签一个如此核心的供应商。还有一个没有被广泛关注的信息，安克在6 月12日，也即甚至在罗马仕国内召回的16 日之前，与美国消费者产品安全委员会（CPSC）宣布在美国召回115.8 万台有问题的充电宝。此前安克创新在美国收到了19 起充电宝起火事件报告。这种事被中国自媒体抓住，“内外有别”、“双标”、“歧视中国消费者”实锤了。安克为用户提供了一个在乘机安检时的沟通话术这次充电宝危机的技术原因一直没有公布，也是公众的一个重大疑问。罗马仕和安克在召回公告中都指出是供应商电芯存在未经批准的原材料变更，可能导致长期使用后隔膜绝缘失效，进而引发过热甚至燃烧。有自媒体指责充电宝厂商不断给供应商压价，导致电芯供应商“偷工减料“，这种简单归因的舆论导向还没有明确的事实证据。据央视新闻报道，电芯供应商安普瑞斯称政府机关已介入调查，公司所在地无锡市锡山区市场监督局工作人员也表示事件正在调查中。官方调查结果出来之前，涉事企业，特别是产品直接面向消费者的企业，压力最大，不管是不是供应商的问题，舆论会质疑产品生产方，你是怎么审查供应商的？你是怎么让有问题产品流向市场的？充电宝事件中的电芯材料问题，远比三聚氰胺事件中往牛奶中加化学物质导致人体健康伤害那么简单。安克的做法是，找了一家媒体，发布了一条《独家专访安克：关于被召回的 70 万台充电宝的一切》。如果说危机公关是一个复杂的管理工程，这篇报道是安克公关部门能做的最重要最突出的一件事。这家名叫“知危“的媒体，隶属于杭州防杠网络科技有限公司，以问答的方式，采访了安克创新副总裁、充电及储能业务负责人熊康。记者提了这些问题：你最近是怎样的工作状态？电芯到底出了什么问题？是你们最早发现正负极材料问题？你们是通过自己的实验室继续检测发现问题的是吧？怎么界定这批电芯的风险范围？这个供应商本身好像并没有问题？高风险问题电芯大概是一个什么样的范围？网上有品牌说电芯的批次分1.0 和2.0, 2.0没风险，是这样的吗？区别是什么？除了两家召回的之外，市面上还可能有超过50%的问题电芯还在流通，但因为没有召回机制，它可能还会存在风险，是这样吗？材料变更会造成什么样的风险，安克怎么评估这样的风险？国标的标准好像是 300 次循环，这个风险正常的用户怎么去感知？电芯厂会检测，材料进入到充电宝品牌方工厂也会检测，出厂前也会进行一道检测，这次整个检测流程都失效了吗？网上有消息说问题电芯是代工厂做的，这样的消息你们怎么判断？网上有评论说品牌方可能不应该把锅全推到电芯厂上，你怎么看？召回遇到了哪些问题？怎么处理的？专属快递还是有寄不了的情况？现在的召回率怎么样？机场禁止非3C 充电宝上飞机，你们没有预料到？机场方面认可你们这个识别吗？怎么看召回机制？品牌要承认错误，花很高成本召回，形象也受损，你们后悔做这个事情吗？召回之后怎么办？怎么看这次事件对整个充电宝行业和供应链的影响？这个单子其实就是几乎所有公众关切，企业需要正视的问题。安克的熊康对每个问题都做了详细回答。原文很长，内容非常细，你可以到下面这个链接去看，这篇文章可以作为危机公关的正面案例长期使用。独家专访安克：关于被召回的70万台充电宝的一切简单概括一下，安克高管坦诚不回避地讲了企业这次召回前后做了什么，主要检讨自身，对电芯问题，提出从去年底开始发现一些产品出现热失控情况后，经过测试发现电芯正极材料里，它的镍、钴、锰的比例在不同时期有差异。安克高管没有简单甩锅供应商，还是强调供应商“是充电宝行业的头部电芯厂”，“他们的技术和品质在行业内应该还属于比较领先的水平”。企业发布这篇原创独家报道是其危机公关的重要行动。它表明了企业积极面对、诚恳沟通的态度，回答了媒体和公众关切的问题。用媒体采访问答的方式发布，相对于企业在自己官微上发布，媒体的第三方视角具有一定公信力。危机中企业自己的声明非常难写，每个字都会被人用显微镜查看，写太少了人家说你不真诚，写多了人说你就会为自己辩护。选择什么媒体也有不同考虑，企业想发出自己声音，当然首选官方权威媒体。但是看看这里的内容，电芯供应商有什么问题，有什么责任，还有多少问题充电宝在市场，都非常敏感，官媒不会发。有一定影响力，不那么官方，“好商量”的媒体是首选。有没有商务合作我不清楚，原则上一定的合作，保证内容双方认可，是必要的。当然，如果任何媒体都必须付费才能刊载这样解答公众疑问的报道，我觉得也别再用媒体这个还有点光环的名字了。总结一下，这次充电宝事件，中枪的企业应该怎么应对，他们做对了什么，做错了什么。第一，明确战略，一把手全力投入。价值观和领导力是根本。罗马仕如果有战略，也缺少明确传播，淹没在公司法人的频繁变动之中。6月30日，公司法人雷社杏卸任，由雷氏二代雷杏容接替，这是公司三个月内第二次法人变动，今年4月，雷社杏刚刚接替雷桂斌，但是7月4日，雷杏容又卸任，雷社杏重新担任法人。家族这么多雷总，顶不上另一家也做充电宝的大企业的雷总，那家公司出了危机，雷总是一定要站出来的。 7月3 日公司声明“没有倒闭，感谢关心”，信息明确但缺少提振人心的内容。反观安克，战略清晰，行动迅速，表达完整。公司要度过这次难关，重新出发。几天内采购十几万防火邮寄袋，非常高效，但也出现让消费者盐水浸泡充电宝这种风险高不可控的建议。大量用户将充电宝泡盐水的视频发在网上，只会引起更多恐慌，对企业“弱智”的指责。第二，行动需要轻重缓急，更重要的是对自己每一步行动和不行动的社会反应做出预见。查明事故原因重要，但是电芯问题确定不了，先做好召回相关的事，同时对将来电芯问题查清可能产生的连带问题提前准备。政府沟通最重要，召回措施、召回通告，以及后续的召回方法，快递不收怎么办，回收的产品怎么处理，都需要政府指导和参与。第三，选好用户和公众沟通的态度、时间、渠道和内容。召回公告、回收方式要在官方渠道。具体指导消费者的各种问题，客服在先。这次罗马仕和安克据说都增加了四五百名在线客服人员。更大范围的公众沟通，通过媒体采访来做。最后说一句，跟创业一样，危机公关也是一种修行，不靠取巧，不靠公关大师的点子，一切都是煎熬中的苦行，在没有希望的黑夜执着找到光亮。想问问罗马仕和安克团队，他们怎样走过这段艰难。

17小时前
如何选择合适的AI营销工具？

据 Epsilon Marketing 做的一项行业调查，94%的企业正在使用某种形式的 AI 来准备或执行其营销活动。在数字营销的 AI 革命中落后，你可能会发现自己要花数年时间才能赶上竞争对手。当然，因为害怕错过而匆忙购买最热门的 AI 营销工具，很容易导致订阅了昂贵的工具，而你的团队却从未使用过。在本文中，我们将带你了解最新 AI 营销工具的关键功能，并为你提供一个框架，以便你评估哪些工具最适合你的需求。我们还将探讨当今 AI 工具的局限性，这样你就能更好地了解它们最适合完成哪些任务，以及哪些任务还是交给人类（至少目前来说）比较妥当。什么是 AI 营销策略？有效的 AI 营销策略是充分利用 AI 、机器学习和大型语言模型来实现其目标，尽可能发挥 AI 的优势。这可能涉及使用 AI 来：个性化电子邮件营销序列并改进推广活动分析营销数据加快内容创作流程快速创建社交媒体帖子、图形和图片预测活动表现并加快决策速度对 CTA 文本进行 A/B 测试追踪品牌提及并分析其情感倾向AI 仍是一项发展中的技术。但它发展迅速，新的工具和 AI 模型不断涌入市场。如果你行动迟缓，你所在领域的早期采用者可能会遥遥领先，让你难以追赶。想想最早认识到搜索引擎优化潜力的那些公司。像 HubSpot 这样的先行者在执行大规模的 SEO 内容策略并围绕其打造整个营销平台之后，主导了这一渠道长达十多年。因此，该公司网站的访问量达到了每月 2400 万次的峰值（在 AI 自身颠覆搜索引擎优化之前，很多企业如今从该渠道获得的流量已大幅减少）。Hubspot 自然流量增长概览成为你所在垂直领域首批成功执行有效 AI 营销策略的企业之一，你就能在竞争中获得不可逾越的领先优势——就像 HubSpot 在搜索引擎优化领域所做的那样。最有效的 AI 营销策略是利用 AI 来自动化那些繁琐的工作，从而节省时间和精力，以便专注于真正能推动业务发展的任务。例如，与其让初级营销人员花几天时间浏览通话记录以找出客户的痛点，不如通过点击按钮让 AI 来提供这些信息。然后，它可以根据发现的客户痛点为你提供十种不同的广告文案供你测试。之后，它还能实时审查这些广告的表现，找出表现最佳的文案，并进行 A/B 测试以进一步优化，从而吸引更多点击。像这样的 AI 工作流程能够将数天的人工劳动自动化，这意味着团队能够比以往更快、更频繁地推出营销活动。对于那些在竞争对手之前掌握 AI 营销工具的人来说，这带来了巨大的机遇。而在另一方面，对于那些未能学会如何利用 AI 来更快地创造更出色工作的团队和个人来说，这则构成了巨大的威胁。为何企业不能忽视 AI 营销工具和策略大多数企业都在实施某种 AI 营销策略。波士顿咨询公司（BCG）和谷歌联合开展的一项同类规模最大的研究显示，在那些将 AI 融入大部分工作流程并开发内部 AI 应用程序的先进 AI 采用者中，排名前 20% 的公司报告称其收入增长比同行高出 60%。这是一个值得反复提及的数据：采用先进 AI 的企业，其营收增长速度要高出 60%。这意味着那些没有使用 AI 营销工具或者没有充分有效利用这些工具的企业，有可能会被甩在后面。尤其是鉴于 CoSchedule 最新发布的《 AI 在营销领域的现状（State of AI in Marketing）》报告显示，近 75% 的营销人员认为 AI 能给他们带来竞争优势。此外，无论是早早采用 AI 技术的公司，还是那些起步较晚但仍在着手采用 AI 技术的公司，都在计划增加 AI 的使用量。CoSchedule 的研究显示，今年有九成的营销人员打算加大 AI 的整合力度，而 Epsilon 的一项研究则表明，目前尚未使用 AI 技术的公司中有 75% 计划在接下来的一年里采用。这一切都意味着营销团队根本无法承受不去测试利用 AI 的方法来：为他们的营销活动创作文本、图像和视频挖掘他们所掌握的所有数据以获取可能有助于其战略制定的见解基于真实客户数据创建受众细分（而非凭空猜测）通过自动化手段优化广告表现利用 AI 聊天机器人快速回应客户服务咨询通过自动化处理繁琐工作来优化工作流程当然， AI 营销工具并非能一夜之间解决所有营销难题的灵丹妙药。但那些当下就学会如何充分利用这些工具的企业，在未来几年可能会远远领先于竞争对手。AI 营销工具的关键能力毫无疑问， AI 正在永远地改变营销。过去需要花费数小时的任务，比如从采访记录中挑选出关键引语，现在只需点击一下按钮就能瞬间完成。AI 不仅让那些单调乏味的工作自动化，还在被用于一些独特的「人类」任务，比如从数据中挖掘趋势，甚至回应客户服务咨询。以下是目前营销人员最常使用它的方法：内容创作与优化目前，营销人员使用 AI 最常见的方式是加快内容营销的每一步。根据 Salesforce 的研究，高达 76% 的营销人员正在使用生成式 AI 进行基本内容创作，而 62% 的人则用其生成图像素材。这意味着大多数企业发布的高质量内容在创作过程中都曾借助过 AI 。这并不是说 AI 写作工具已经取代了人类作者。很少有品牌发布未经人类审核和修改的 AI 生成的内容。甚至 Anthropic（其开发了 AI 助手和 ChatGPT 的竞争对手 Claude）也没有在其 Claude 解释博客上发布纯 AI 生成的内容。Anthropic 的一位发言人向 TechCrunch 表示，Claude 解释博客由该 AI 初创公司的「主题专家和编辑团队」负责监管，他们通过「见解、实际示例以及[...]背景知识」来「完善」Claude 的草稿。如果你曾尝试用 AI 来写作，那么你就会明白原因。如果你无视所有关于 AI 写作的最佳实践，那么你得到的内容就会平淡无奇、流于表面，而且常常充斥着陈词滥调。大型语言模型也不知道如何通过改变句子的长度和结构来让其写作保持吸引力，这意味着它所生成的文字往往读起来很费劲。但 AI 生成的内容的问题不在于风格。其更大的问题在于，在搜索引擎看来，未经编辑的 AI 生成的内容彼此都是相同的。它们的设计初衷就是对所处理的任何主题进行总结，得出当前的共识。预测分析与客户洞察大多数营销团队都被海量数据淹没，以至于无法区分有用信息和干扰信息。在 AI 出现之前，很少有团队有能力跟上通过网络分析仪表板、社交监听工具、客户调查和销售电话记录等途径不断涌来的数据洪流。因此，难怪在 Salesforce 最近对营销人员进行的关于 AI 主要应用场景的调查中，「获取性能分析」位列第三，而且同一份报告还显示，63%的营销人员利用它来分析市场数据。正如数据分析公司阿米巴（Amoeba）的创始人兼首席执行官图巴·杜拉泽（Tooba Durraze）去年告诉我们的那样，预测性的 AI 模型能够估算客户终身价值、预测营销活动的投资回报率以及潜在的线索转化率。这使得营销人员能够将资源分配到能产生最大影响的地方。虽然人类在许多任务上仍比 AI 做得好，但 AI 能比任何人更有效地从数据集中挖掘出模式。将你所掌握的数据提供给合适的 AI 工具，它能帮助你迅速识别出最有可能成为长期客户的那些人，甚至还能帮你确定针对他们的营销信息。这使得营销团队能够基于数据做出决策，而非仅仅依赖直觉。同时，由于 AI 能够自动完成在海量数据中搜寻有价值信息这一耗时的工作，这也让他们能够更快地做出决策。这一切最终为营销人员节省了时间，让他们能够以更少的资源完成更多的工作，这正是他们一直以来被要求做到的。受众细分与定位清晰明确的客户画像乃是每项成功营销策略的基础。如果你不清楚自己确切的目标受众是谁、他们在哪里消磨时间以及他们最大的痛点是什么，那么你的营销努力往往就会失多于中。但传统的受众细分策略极其耗时且耗费预算。人工分析客户访谈和调查结果可能需要数周时间——而这仅仅是整个流程的第一步。这意味着营销人员无法像他们本应做到的那样频繁地完善他们的研究。此外，无论他们多么努力地保持客观，最终结果总是会受到进行研究的人的先入之见的影响。营销人员正在利用像丽莎·佩顿（Lisa Peyton）与我们分享的这种 AI 驱动的市场细分策略，更快地进行更深入的受众研究。借助 AI ，他们不再需要依靠直觉来完善客户画像的部分内容，而是能够将数据驱动的洞察融入细分市场。事实上，这些能力已迅速成为每一种营销自动化工具的核心部分。例如，化妆品巨头欧莱雅通过实时的 AI 驱动的受众细分媒体活动实现了 22% 的转化率和 55% 的点击率。 AI 分析了欧莱雅客户的偏好、肤色数据和浏览历史，然后在其网站和社交媒体上为他们提供量身定制的产品推荐。对于像欧莱雅这样的品牌而言， AI 已将受众细分从一个缓慢且耗费预算的过程转变为一种能够实时优化营销活动的方式。这使得他们的客户画像比以往任何时候都更加准确和有用。聊天机器人与客户服务自动化AI 驱动的聊天机器人在短短几年内彻底改变了客户服务行业，借助自然语言处理等技术的进步，创造出与人类交流几乎无异的体验。几年前，当你通过公司网站上的聊天功能与公司联系时，你肯定知道自己是在与真人交流。而如今，你很有可能是在与 AI 客服对话。据 Intercom 对 1000 名企业领导进行的一项调查显示，37% 的企业使用聊天机器人来处理客户支持方面的交流。公司通常使用这些机器人来回答一些基本问题，比如向客户通报订单的配送状态，或者告知他们某件商品是否有货。当客户提出机器人无法回答的问题时，公司通常会将客户转接给人工客服。例如，爱彼迎（Airbnb）在美国的用户中有 50% 曾使用过其 AI 客服机器人。该公司首席执行官布莱恩·切斯基（Brian Chesky）表示，该机器人「使需要联系真人客服的用户减少了 15%」。Zendesk 的研究显示，51% 的消费者实际上表示，当他们需要即时服务时，更愿意与机器人而非人类互动——也许是因为 Intercom 的研究发现，聊天机器人对询问的响应速度比人工客服快 3 倍。因此，在最近 Salesforce 进行的一项调查中，营销人员将「客户互动自动化」列为他们最看重的 AI 应用场景也就不足为奇了。然而，与任何 AI 工具一样，客户服务聊天机器人在辅助人类而非取代人类时才能大放异彩。问问加拿大航空公司就知道了，该公司不得不兑现其聊天机器人完全虚构的退款政策，然后悄悄将其从网站上撤下。还有 Klarna，去年该公司决定用聊天机器人取代所有的人工客服代表，但结果并不如预期般理想，于是又收回了这一决定。Klarna 的首席执行官塞巴斯蒂安·西米亚特科夫斯基（Sebastian Siemiatkowski）从试图完全用 AI 取代人工客服代表的尝试中得出的教训是：「最终得到的是更低的质量。」AI 聊天机器人能够帮助你的客户更快地获得问题的答案。但要确保你使用 AI 来改善客户体验，而不是像加拿大航空或 Klarna 那样犯下代价高昂的错误。媒体购买与广告效果优化媒体购买是 AI 大放异彩的另一个领域。它能够在不同平台、不同时间大规模测试不同的创意素材，迅速确定最有效的组合。而且它能够实时对你的广告进行 A/B 测试，确保你的媒体投入始终物有所值。例如，如果你向 Google Ads 提供你的转化目标、预算和创意资产，其由 AI 驱动的 Performance Max 系统将自动创建不同的广告变体，并在各个渠道上进行测试。它通过使用实时竞价数据和机器学习来确定每个平台的最佳广告格式、展示位置和受众组合。当然，这一切都需要人工审核，以确保 AI 始终推送与你的品牌（以及内部指标）相符的广告，且不会对你的产品或服务做出不实宣传。但最终， AI 能够比任何人类都更高效地优化你的广告活动。「我再也不会让人工来做这件事了，」科萨贝拉（Cosabella）的市场总监考特尼·康奈尔（Courtney Connell）说道。该公司将搜索和社交广告全面自动化后，其广告支出回报率（ROAS）提高了 50%，广告支出减少了 12%。正如科萨贝拉的经验所表明的那样，在将这项技术全面应用于整个业务之前，将广告表现优化外包给 AI ，是测试其对业务影响的一个绝佳方式。营销运营与工作流程自动化AI 正在将繁重的工作自动化，让营销团队能够专注于更具战略性的任务。因此，Influencer Marketing Hub 最新的 AI 营销报告调查揭示，69% 的营销人员已经将 AI 融入其营销运营中也就不足为奇了。而 CoSchedule 的研究显示，其中 84% 的营销人员表示， AI 每周为他们的团队节省了时间——13% 的人表示每周节省了 11 个小时或更多。当今最高效的营销团队正在规划其工作流程，并将需要人工干预的步骤分配给团队成员，然后将其余部分外包给 AI 工具。如今， AI 工具常被用于：总结会议内容并向与会者分配后续任务从目标关键词列表中删除重复项将长篇内容总结为简短片段撰写元描述和图片替代文本对销售线索进行评分和优先级排序从报告或录音中生成可操作的见解列表批量个性化客户电子邮件例如， AI 可以先对品牌的数据进行初步分析，突出一些顶级趋势，让营销经理在审查活动表现时有一个良好的开端。然后，他们可以深入研究 AI 识别的模式，了解异常情况背后的背景，比如为什么某些日子流量会激增，哪些受众群体带来了意外的转化，并就预算重新分配或活动调整做出战略决策。这些工作流程自动化不仅为营销团队节省了时间，还让他们摆脱了每周都要花时间在收集和整理电子表格数据这类低技能、重复性任务上的束缚。这意味着他们能够将更多的时间投入到当初投身营销行业所追求的创意工作中，比如制定能引起目标受众共鸣的信息内容以及开展能切实影响人们行为的营销活动。如何评估 AI 营销工具市场上有很多 AI 营销工具——而且数量还在不断增加。那么，你如何为你的团队决定投资哪一个呢？我们建议重点关注两个变量：1.智能水平：该工具涉及的是基础任务自动化还是更高级的机器学习2.结构：应用程序是独立的还是集成到现有平台中这将 AI 营销工具分为四类：1.独立式机器学习应用程序：使用复杂的机器学习模型来执行单一任务的工具，例如情感分析工具和面部识别应用程序2.集成式机器学习应用程序：在你的企业中具有更广泛用途且内置机器学习功能的工具，例如具有预测销售线索评分功能的销售客户关系管理（CRM）系统或具有产品推荐引擎的电子商务平台3.独立式任务自动化应用程序：专门用于自动化特定任务的工具，例如客户服务聊天机器人或 AI 笔记应用程序4.集成式任务自动化应用程序：具有 AI 驱动的任务自动化功能的多功能应用程序，例如能够自动化工作流程的项目管理工具或使用生成式 AI 起草电子邮件的电子邮件客户端适合你的正确的 AI 营销工具将取决于你在将 AI 整合到营销策略中的道路上所处的位置。首先，你可能希望开始尝试使用你内部已经在使用的集成应用程序中的任务自动化功能。从那里开始，你可能会继续在面向客户的环境中使用独立的和集成的机器学习驱动工具。AI 面临的挑战及伦理考量只要了解其局限性， AI 就能成为极其有用的营销工具。例如， AI 可能会建议增加某个表现良好的关键词的广告支出，但它未必能理解其表现的突然提升是由于像假日促销这样的临时事件所致。或者你可能要求它总结一份 PDF 文件，但它不会告诉你无法打开该文件，而是可能根据文件标题编造一份摘要。因此，在使用 AI 营销工具时，请务必始终牢记以下挑战。准确性、幻觉和错误信息风险抛开任何伦理考量不谈， AI 最大的缺陷在于它倾向于编造内容。这意味着你必须对 AI 告诉你的一切进行事实核查。否则，你可能会落得和那位营销顾问一样的下场，他在为马丁·斯科塞斯的电影《大都会》制作预告片时，不小心添加了著名影评人的假引语，而这些引语似乎是他从 ChatGPT 那里得到的，之后他被狮门影业解雇了。还有《时尚先生》杂志的那位撰稿人，他发表了一篇报道，声称老布什总统赦免了他的儿子尼尔·布什，而实际上根本没这回事。《时尚先生》编辑按每一家开发大型语言模型（LLM）和 AI 营销工具的公司都在急于解决生成式 AI 带来的错误信息风险。但目前尚不清楚是否会有完全准确的 AI 出现。至少到目前为止，还没有。AI 输出中的偏见及其对营销决策的影响即便 AI 模型能够克服其凭空想象的倾向，它们仍会受到创建者偏见以及训练数据的影响。例如，《连线》杂志最近审查了数百个由 OpenAI 的 Sora 生成的 AI 视频，遗憾地得出结论称，Sora 的模型「在其生成的结果中延续了性别歧视、种族歧视和残障歧视的刻板印象。」营销人员尤其需要警惕这些偏见。如果放任不管，它们可能会对从品牌的客户画像到营销材料本身的一切产生影响。尽管 AI 公司正在采取措施消除其模型中的任何偏见，但像《连线》杂志这样的调查表明，它们仍有很长的路要走。生态系统因此，为了避免落入这种陷阱，营销人员应当定期审查他们输入 AI 工具的数据。如果你的客户数据偏向于某些特定的人口统计特征，或者你的内容示例缺乏多样性，那么你的 AI 输出结果也会反映出这些局限性。当然，一个多元化的团队会比那些成员长相相似、背景类似的小团队少很多盲点。这也是营销团队中推行多元化和包容性实践如此重要的原因之一。数据隐私与监管合规（《通用数据保护条例》、《加州消费者隐私法案》等）尽管据营销 AI 研究所的研究显示，36%的营销人员已将 AI 融入日常工作中，且有 15%的人「离不开 AI 」，但据 Salesforce 的研究，令人担忧的是，仍有 39%的营销人员不知道如何安全地使用生成式 AI 。其中很大一部分原因在于对数据隐私缺乏了解。 AI 模型在一定程度上是基于个人数据进行训练的，而这些数据是人们在同意条款和条件时未必知道自己已交给公司的。例如，你知道领英正在悄悄地利用美国用户的数据训练 AI 吗？如果你不想让其这么做，需要主动选择退出。领英偏好数据用于 AI 规模化AI 公司及其工具的用户需要了解其在每个运营司法管辖区对消费者数据所负的责任。若未能遵守诸如欧盟的《通用数据保护条例》和《加州消费者隐私法》等法律，可能会面临巨额罚款。过度依赖与品牌声音的消磨如果我们都用 AI 来写作，我们都会开始变得千篇一律。记住：大型语言模型的输出是其可获取的所有数据的汇总。为什么 AI 会过度使用诸如「在当今快节奏的世界中」这样的陈词滥调？因为它被训练模仿的内容也过度使用了「在当今快节奏的世界中」这个短语。在当今快节奏的世界中，谷歌搜索结果页面（Serp）已实现规模化。这意味着，按照设计，任何由 AI 工具生成的内容都会充斥着陈词滥调。你可以根据公司的语气指南对工具进行预设，并向其提供一系列复杂的提示，以尽量减少这种情况。但你永远无法完全消除 AI 生成的文案中的陈词滥调。如果你想要保持强有力的品牌声音，那么应当谨慎使用 AI 生成的内容，并且在发布之前一定要经过严格的人工审核。此外，在利用 AI 辅助创作思想领导力内容时，你也应当三思而后行。如果一篇文章的目的是基于长期积累的专业知识来表达独特的观点，那么过度依赖生成式 AI 将会适得其反。毕竟，这种技术旨在为你提供某个主题的共识性答案，这与思想领导力文章的主旨背道而驰。准备好为你的团队挑选合适的 AI 营销工具了吗？以下是我们的一些建议。首先，从容易解决的问题入手。如果你还没有规划好工作流程，也没有将繁琐的工作外包给大型语言模型，那就从这里开始吧。接下来，思考一下：团队中的技能缺口团队成员最常执行的任务当前技术栈中已具备 AI 功能的工具如果你能够利用已付费的工具来弥补团队技能的不足，或者缩短每月重复多次的任务所需的时间，那么你可以在不增加额外成本的情况下实现显著的效率提升。一旦你探索了这些机会，或许就到了利用我们在此处构建的框架来探索 AI 营销工具的时候了，这些工具可以帮助你完善策略、更有效地执行营销活动，并实现月度报告的自动化。

18小时前
你能看到什么，取决于你怎么看

01 现在我们把这句话输入到DeepSeek里面，问一问他对于这句话有什么样深度的剖析？你马上就会看到DeepSeek给我们一堆分析和案例。然后我们可以继续把这句话再输入一遍，看看他又会做出什么样的输出？当然这个过程我们可以重复进行，也可以把这些问题做一些修饰，比如心理学方向的；比如脑神经科学分子机制方向的；比如营销学方向的；比如自然科学方向的；比如社会学方向的等等。在现实生活当中，我们常常有这样一些笑话，比方某某在讲我有一个朋友如何如何的时候，常常说的就是他自己（所以千万不要说我有一个朋友，特别喜欢漂亮姑娘）。然后我们还常常有这样的发现，当我们评论别人的时候，常常是我自己的反应模式投射到别人身上，所以我自己其实就是我眼中的别人。这也是市场研究当中经常用到的工具和方法。有的时候我们还可以通过观察别人行为的方式去了解别人，或者了解自己。比如说在20年前我们就做过一个入户的研究，当我们把一堆的药给消费者，让他进行分类的时候，他常常把同一个产品的胶囊剂型和颗粒剂型分在两堆里，你问他为什么的时候，他会说“颗粒剂是中药，胶囊剂是西药”。所以现在我们就知道，当前的消费者之所以会看到这样的结果，其实取决于他怎么看。没错，他的常识，或者说他看世界的墨镜，胶囊是西药而颗粒是中药，他怎么看决定了他看出来的结果。所以事实上，当我们在做市场调研的时候，我们其实是在用别人看事情的认知框架来看，在这样的认知框架中能看出什么样的结果。02如果我们经常听别人聊天，常常会说到“人类的科学创新、技术创新，常常因为人很懒，所以才发生了创新”。比如说人不愿意自己挑水，所以发明了水车。人不愿意自己走路，所以驯服了马匹，甚至发明了汽车等等。这句话听起来特别的有道理，但是，假设让我们去看贝多芬，我们知道贝多芬创作了很多的经典的音乐。那么请问贝多芬是因为懒才创造出这么多经典的音乐吗？同样我们可以追去追问爱因斯坦，他是因为懒才发现了相对论和量子力学的一些基础变化吗？事实上，在解释人为什么能够特别擅长某一个领域的时候，往往是我们刻意练习导致的大脑的改变，或者是以心流状态导致的大脑中相关信息传递和反应机制来解释它。这个时候我们就知道，这些人的成并不是懒惰，而是乐在其中。是大脑的奖励机制，才让他们变得更加具有创新能力。于是当我们从个人的角度出发以后，我们就会发现所谓的“人因为懒所以才创新”，其实是在社会层面、组织分工层面上的某种描述，比如说某些资本家因为懒，所以投入很多的钱给那些有创新能力的工作者，让他们去做新技术的研发；比如说美国花了大量的资本，在二战以后投资于教育和科学行业，以至于大量的科学知识的创新，上世纪50年代到90年代之间，如雨后春笋一般涌现出来。所以不同的话其实是在说不同层面的故事。比如说在表观遗传学里面有一个很经典的说法。当一个胎生的动物，雄性的精子进入雌性身体之后，它和卵子结合形成了受精卵。当受精卵在子宫内膜上附着的时候，精子会让自己的很多基因迅速表达，形成胎盘组织把受精卵迅速固着在子宫内壁上，这样可以更方便地吸收母体的营养，帮助更好的生长和发育。所以现在，我们是不是觉得精子特别的聪明？有着很明显的自主意识？但事实上，这只是一种自然选择的结果。换句话说，本来就有偷懒的精子和不偷懒愿意形成胎盘组织的精子这两类。偷懒的精子的结果就是他们的受精卵也许变成了一个蛋，然后妈妈把他生出去了。没错，你看这就是鸟类或者是鸡鸭鹅的命运。当然勤奋的精子，或者说精子本来就有不同的变异方向，其中的一群喜欢把自己的基因表达变成胎盘组织的精子，最终成了我们胎生类的动物，甚至人类的祖先。所以我们可以从有意识的角度去解读它，也可以从无意识的自然选择或者分子达尔文主义的角度去解读它，关键是你看到什么，取决于你选择怎么看？到了今天的人工智能，很有可能也有类似的结果。03就像我们总以为人工智能有一天会有自主意识，但实际上人工智能现在已经有了自主意识。就像我们前面所说的精子和卵子的结合那个过程当中精子有自主意识是一样的，只不过，这样一种选择，还没有被放大到我们用意识可以很清晰的解读它的层面。所以真正关键的，不是去担心人工智能会不会有自主意识。在一个经典的故事当中，有这样一对不和谐的夫妻，或者叫不模范的夫妻。妻子总是抱怨老公是直男不懂浪漫，而老公总是抱怨妻子啰里啰嗦，妨碍他打游戏。于是DeepSeek给他们各自定制了一个智能老婆和智能老公，并且给了他们一个蜜月期，让他们三个月以后作出选择。结果你知道的，人类的老公虽然喜欢机器人老婆，但总觉得他不够真实，于是理性的选择了自己的原配老婆。而人类的老婆终于还是被机器人老公所征服，于是选择了机器人老公。这和三体里面程心和罗辑的选择有着一模一样的结果，这代表着我们人类对我们自己的认知。现在让我们继续向下发展，现在选择权回到了机器人老公和机器人老婆的手里。那么我们的问题是智能老公会选择人类的老婆还是智能的老婆，而智能的老婆会选择智能的老公还是人类的老公呢？或者说，智能的老婆和智能的老公两人是会和谐还是会不和谐？尤其当他们有了自己的社会存在之后。智能老公和智能老婆不仅仅只在家庭当中，而是要去参加各种社会应酬和活动。他们和人会有区别吗？04事实上人之所以会存在本质的区别，比如法国大革命史的工人，比如二战时候的希特勒和德国人，或者生命中难以承受之轻当中的捷克人，先打狗再打倒知识分子，这些人他们真的像我们以为的那样有很强的自主意识吗？或者他们也不过就是环境的趋同者。我们知道在非洲的某个小城市里面可能偷盗成风，甚至连警察可能都会参与其中。而今天的上海秩序良好，朝鲜可能正是幸福满满的时候，另一个信仰佛教的不丹的人民幸福度指数是很高的。现在的问题是，假如我们从纽约选一批人，把他们分成者4份，一部分空投到非洲，一部分空投到上海，一部分空投到朝鲜，一部分空投到不丹。这4组人到底最后会变成什么样子？我想他们可能最终也会告诉我们，我们看到什么，取决于我们怎么看。什么样的环境，最终决定了我们用什么样的方式生活。所以人类文明的传承，靠书本、靠文学作品、靠艺术、靠宗教。到今天，可能会靠更强大的人工智能的工具。而人类从历史上吸取到的教训，就是人类从来不会从历史上吸取任何教训。所以当人工智能辅助人类开始事无巨细的记录一切的时候，人类今天的行为，今天的选择，人类所有的文明之光，能帮助我们照亮前路吗？希望能像吴军老师写的文明之光那样，充满积极的力量。

19小时前
当“暗箭”来袭，品牌应对的公关智慧

从去年开始，陆续好几个企业老板找我“吐槽”——自己老老实实做业务，不成想被“诋毁”影响了大客户拓展，甚至有重要客户直接质疑自己的产品和技术能力。在供需变化，增量不明朗的大环境下，这类操作确实不意外。一方面，毕竟“酒香不怕巷子深”的时代已过；另一方面ToB业务ToC化已经成为趋势。市场如战场，对于这类“暗箭”，我们不惹事，但也不怕事！拆解这个话题之前，快速回顾几个核心观点：1、动机：玩政治 or 玩人心？特朗普当选背后| 公关的“权力游戏”2、底线：做公关，需要有底线。这个底线不是别人（包括老板）能告诉你的，而是你自己的初心。六年前对“公关”的思考还没过时3、切入：这个世界上没有绝对的真相，只有事实和角度。百度副总裁事件 | 公关的“底线” 快评百度副总裁事件| 诚意、诚实、诚恳“不惹事”的前提是品牌有底线，尤其是掌舵人的认知和价值观，这一点没有标准的对错之分。“不怕事”的前提是需要有一套适合自己的，行之有效的机制和弹药库。换句话说，不动则已，一动一招毙命。危机大多来自于内部、外部和意外事件，还有一部分出于“商战”的意图。下面的内容纯为战术拆解，不对策略和案例做展开阐述（找时间单独讲讲）。1、构建全天候舆情监测防线：“防患于未然” 永远是第一道防线。不少企业不重视监测主要是如果没有危机发生，监测的价值不显性。同时不少监测做成了每日信息的汇总罗列。事实上监测的目的是应该建立舆情事件案例库和数据库，系统分析行业舆情危机的特征和发展规律。这里可以把经验拆解后通过训练智能体工具化，从而提高效率和准确率。舆情变化曲线（重大危机时需要绘制每小时的曲线图）关键节点前、后观点的可视化分析2、一套系统、有条理的管理框架：需要清晰并明确不同阶段的目标、价值、责任团队，运作方式和预期成果。当攻击来袭时，沉默不是金。但一定记住24小时内原则性回应 + 48小时内证据链呈现的原则，这个时候要分秒必争，时间就是生命和金钱。具体来说，1-6步的主要任务还可以拆解为1）预防：企业内部行为准则、危机沟通管理体系、事件报告系统、培训与演练2）预警：风险确认、利益相关方确认、重大问题管理、重大问题监测3）评估：收集信息、威胁评估、危机分级、启动危机沟通响应团队4）控制：响应团队行为准则、角色与职责、首次回应、利益相关方沟通5）修复：危机后沟通、声誉评估6）总结：内部反思、案例研究与学习3、充足有效的“弹药库”：弹药库里的弹药要结合企业情况准备，但一定记得“天晴时修屋顶”。建议提前确定好这三个“武器”，这样才能把弹药打出去。可选弹药库清单：1）危机预警通报模板（通常由危机汇报人填写）2）危机沟通预案模板3) 舆情简报模板（含数据走势图，分析和建议）4）沟通方案模板5）声明/信息房模板6）QA模板7）社交媒体内容发布记录8）项目日志模板9）危机评估模板（事件追溯、声誉评估、利益相关方反馈）10）联动机制管理指引和责任矩阵......如果企业的阶段无法配置比较成熟的职能，可以由现有职能兼任，抓主要矛盾并提升能力比较务实。品牌、公关和市场的“相爱相杀”劳拉有话说见过天地，正在见自己的路上奔跑。分享，感悟，复盘。无关对错，用文字记录。

20小时前
不再是铁板一块，广告媒体和谷歌的关系开始松动了

在过去十年里，媒体与谷歌是一对牢不可破的盟友：媒体提供优质内容吸引流量，谷歌则借助搜索引擎和广告网络持续分发这份流量，实现双赢。但近期，我发现双方的关系开始出现裂痕。一个开始想要脚踏两只船，一方又开始往回找补，试图挽回。事情是这样的。一、7月3日科技媒体The Information报道，谷歌正加紧招聘一线广告技术工程师和产品经理，以推进面向媒体方的新工具开发。这一招聘行动覆盖全球多个主要市场，岗位职责集中在优化谷歌Ad Manager和AdX平台的功能，尤其是围绕内容解锁和用户付费路径的创新设计。其实在6月底，谷歌就已经其广告业务线上正式上线了一款面向媒体方的新工具——Offerwall（国内常称为“积分墙”）。简单来说，它是一种介于纯广告与传统付费墙之间的“混合变现”方式：媒体方可以通过展示奖励式广告、问卷调研或一次性小额付费，为访问者提供内容解锁通道。虽然市场上早已有类似的“积分墙”玩法，不过谷歌这次是和新闻媒体网站合作的，它将Offerwall直接内嵌到平台管理界面，让媒体在广告管理后台，在几分钟内即可启用，无需支付额外的开发成本，相当于一键启动。据谷歌内部数据，已经有 1000 多家媒体方试用过 Offerwall，整体反馈不错，使用了Offerwall的媒体网站平均营收提升了9%。二、我再具体讲一下这个Offerwall。想象一下，你正在手机上打开一家财经门户网站，准备阅读一篇深度分析文章。页面加载到一半，结果发现是个付费文章。一般情况下，如果没有offerwall，用户需要成为网站的周、月度或者年度会员才能看完文章。如果网站在谷歌的Ad Manager上利用offerwall，你就可以选择看一段短视频广告，或者填写一份简短问卷，再或者一次性支付很少的钱来解锁文章。你只需完成其中一项，就能解锁阅读这篇文章。对广告主而言，那些主动选择观看广告或参与问卷的用户，也是精准挑选出来的高意向人群。他们的注意力更集中，品牌信息的触达更深刻，点击和转化数据也更容易衡量，帮助广告主快速获取投资回报率。对于中小型媒体方，Offerwall确实更友好，更灵活。但难点在于，用户对这种“看广告解锁”体验的耐受度未来会越来降低，大量用户选择广告拦截工具，导致解锁率在未来下降的风险很大。同时，若将同一篇文章同时放入订阅墙和Offerwall中，容易稀释付费用户的价值感，甚至会让核心订阅业务受到冲击。所以很多大型媒体不太接受这个模式。因此，Offerwall是一个补丁策略，而不能取代核心广告和订阅业务。媒体方若要稳健渡过收入周期波动，仍需构建多元化收入体系，包括会员付费、电子商务及内容授权等一揽子解决方案。三、上面遗留了一个问题，就是谷歌为何在此时加大对媒体方工具的投入？过去几年，谷歌和媒体方之间的关系逐渐变得微妙，核心变量就是谷歌推行的AI战略。尤其是AI预览等功能，迅速抢走了传统搜索带给媒体方的访问量和广告收入，以至于大量网站出现了零点击（Zero-click Search）现象。所谓零点击，就是用户在搜索结果页直接获取答案，而无需点击任何外部链接的搜索行为。2024年5月，谷歌上线AI预览功能，将内容摘要、图表和直接答案置于搜索结果顶部。用户只需浏览搜索页面，就能满足查询需求。根据市场调研机构 Sparktoro 在2024年6月发布的最新报告，零点击搜索率已从2019年的49%上升至2024年Q2的70.2%，其中移动端零点击率更是达到75.3%，较2022年同期的61.4%有显著提高。根据Similarweb的监测，自AI预览推出以来，新闻类网站月度流量从约23亿次下降至约17亿次，减少了约6亿次访问，跌幅约26%。SEO流量大幅流失导致媒体方在谷歌广告平台可售的广告库存锐减。以至于谷歌自身的广告网络业务增长发展不太顺利。今年一季度的财报显示，该业务同比下降了1.57亿美元。相比之下，谷歌的搜索广告业务和YouTube视频广告业务一直保持高速增长。这样的情况下，媒体方不得不将更多库存投向这些替代平台，以维持收入水平。PubMatic 和 Magnite 两家头部 SSP 平台，前者24年营收增长9%，后者增长8%。它们作为头部竞价服务平台（SSP），连接了广告主和媒体方，通过多个需求方平台（DSP）同时竞价，吸纳了此前本该流向媒体方直投或谷歌AdX的广告需求。除了面对竞争，谷歌目前所面临的外部压力也达到了历史高点。今年4月，美国司法部赢得对谷歌广告技术业务的反垄断诉讼，法院要求谷歌出售AdX和DoubleClick广告业务，9月份的审判可能决定谷歌广告业务的生死。因此，谷歌此刻推出Offerwall并强化与媒体方的关系，也可以看作是其在反垄断审判中的一种策略——强调谷歌的存在是对媒体生态有益的。四、媒体方也在积极探索多元化收入模式，以减少对谷歌广告分成的依赖。新兴推荐平台的流量在快速攀升。以ChatGPT为例，其推荐内容点击量在过去一年里从不到100万次跃增至超过2500万次；而在X（前Twitter）上，几家大型新闻机构通过入驻AI助手频道，实现了每天数百次的摘要推送，带来的外部访问量同比增长近30%。这些案例表明，媒体方正通过授权合作、付费API、语音助手分发等多种手段，分散流量来源和变现渠道。美国公司Cloudflare近期推出的“Pay per Crawl”服务，也就是付费抓取，意味着媒体方可以像对待API调用那样，对AI抓取内容收费。这种模式要求媒体方在服务器层面定义收费策略，并通过Cloudflare的付费节点进行结算，技术上类似于Web API的调用计费，而非传统的无差别抓取。但付费抓取究竟会不会成为行业惯例，还得看两股力量能否在同一张牌桌上达成默契。第一股力量来自需求侧，也就是大模型公司。只有当他们意识到“免费爬”带来的版权纠纷和数据偏差会真切威胁商业前景时，才会真正掏腰包，更多厂商仍在观望。第二股力量是监管的大棒，包括落地的时间和具体细则。英国政府的《人工智能白皮书》草案指出，在英国，未经授权抓取受版权保护内容用于模型训练，可能触犯《版权、设计与专利法》及《数据保护法》。白皮书要求各行业监管机构在 2025 年底前出台配套守则，明确 AI 企业的抓取合规流程和赔偿责任。这个欧盟的方案一致。路透社报道称：欧盟《AI Act》将于今年8月2日开始分阶段生效，首批适用对象包括 Google、Meta、OpenAI 等大模型。法规明确要求模型开发者披露训练数据中受版权保护内容的使用情况，并为权利人提供“选择退出”通道；若违规，将面临罚款。这两股力量只要有一方松动，整套机制都会摇摆。不过，付费抓取还是为媒体方带来新的变现思路。未来，只有当行业形成成熟的付费标准、技术接入成本下降，并且AI厂商认可优质内容付费价值，该模式才可能成为媒体方的一项重要收入。总之，在反复的拉扯下，媒体对谷歌的态度开始呈现“若即若离”的暧昧状态：一方面，它们依然需要谷歌的搜索和广告网络带来源源不断的曝光与现金流；另一方面，零点击流量的侵蚀让媒体深切感受到把命运押在谷歌一个渠道上的风险。谷歌想要继续保持在内容分发上的领先地位，除了短期内的Offerwall工具，长期来看更关键的是与媒体建立真正的价值共享机制，这涉及收入分成、透明度、数据共享和算法透明性等多个层面。如果谷歌不能尽快做出更实质性的妥协，很可能会面临更激烈的外部压力，媒体方也可能逐渐从谷歌生态中分流出去，寻找更有利的合作模式。

1天前
lululemon诉Costco抄袭，当平替成为全球趋势

2025年7月1日，lululemon 向美国加州中区联邦地方法院提起诉讼，指控零售商 Costco 旗下的 Kirkland Signature 与 Danskin 品牌，以远低于市场价的方式，销售高度模仿 lululemon 标志性的服饰。诉状中的价格对比极具冲击力：lululemon 的 Define 夹克定价在99美元至168美元之间，而 Costco 平台上仿款 Jockey 瑜伽夹克仅售17美元至30美元。Scuba 卫衣原价74美元至128美元，Danskin 产品在 Costco 上仅售8美元lululemon ABC 裤标价98美元至128美元，Kirkland 仿款裤子则只要20美元。市场的反应最为诚实。在诉讼消息传出之时，Costco 网站上的这些疑似侵权商品，绝大部分早已售罄或悄然下架。显然，这场平价奇袭极受消费者欢迎。只用 lululemon 约五分之一甚至十分之一的价格，就能买到外观与功能高度相似的服装，这对任何追求性价比的消费者而言，无疑是难以抗拒的诱惑，更何况，这背后还有 Costco 自身的品牌信誉背书。然而，这起诉讼远非孤例。它更像是一个引爆点，揭示了一股早已席卷全球消费市场的巨大浪潮——平替文化的全面崛起。01 从“沃尔玛铂金包”到 TikTok 的“Dupe”风暴lululemon 与 Costco 的法律战，看似是品牌间的直接对抗，实则根植于一场由消费者主导、社交媒体放大的全球性趋势。事实上，在今年，类似的戏码已多次上演。2025年初，沃尔玛的货架上悄然出现了一款手提包。它凭借其简洁的结构化设计和独特的提手造型，在视觉上与爱马仕的经典铂金包（Birkin）产生了联想。敏锐的网友们迅速捕捉到这一点，并创造性地将沃尔玛（Walmart）与铂金包（Birkin）结合，戏谑地称之为 “沃尔玛铂金包”（Wirkin）。这款售价在78美元至100多美元之间的仿皮手提包，借助 TikTok 的算法，迅速实现了病毒式传播。TikTok用户Kristi Stephens发布的“Wirkin”开箱视频获得近900万次观看，随后大量用户以#WalmartBirkin、#BirkinDupe 等标签下的视频引发了大量讨论和模仿，内容从惊叹其“物超所值”、“看起来很贵”，到分享在不同门店“寻宝”Wirkin的经历，甚至引发了线上线下的抢购潮。“沃尔玛铂金包”的走红，让无数消费者开始反思：是否有必要花费数万美元去购买一个手袋？这其中究竟有多大比例是必须支付的“品牌税”？这一事件，直接触碰了平替文化的核心——以极低的价格，获得与奢侈品几乎无异的外观体验。如果说“Wirkin”还停留在外观模仿的层面，那么TikTok上另一股风潮则将平替推向了更深的逻辑——对品牌供应链的彻底解密。2025 年 4 月，TikTok 上突然刮起了一阵 Dupe 风。在TikTok上，一系列短视频，开始系统性地揭露爱马仕、香奈儿等国际大牌的制造细节，从五金配件到皮革材质，甚至具体到每一个部件的供应商名字和生产地点——而这些供应商，大多位于中国。其中一个广为流传的说法是：一个售价高达3.8万美元的爱马仕铂金包，其物料加上人工的总成本仅约1395美元。巨大的价格鸿沟被赤裸裸地揭开，用户们则自发地分享平替购买攻略。创作者们将正品与平替品并排陈列，从外观、材质、颜色、上身效果等多个维度进行详尽对比。这股风潮也意外地带火了敦煌网、阿里的速卖通乃至淘宝网等中国跨境电商平台。近年来，美国的通货膨胀率居高不下，生活成本显著上升。对于预算有限的Z世代和千禧一代而言，在非必需品上寻求性价比更高的选择，几乎是一种必然。他们渴望拥有潮流单品所带来的风格与社交体验，但不再愿意为此支付高昂的品牌溢价。他们清楚地知道，许多产品的制造成本并不高，天价主要源于营销、故事和品牌建设。当工厂的老板可以直接在TikTok上直播展示生产线时，奢侈品牌精心构建的神秘感开始逐渐祛魅。一个大牌很难回答的问题是：如果平替能提供80%-90%的相似体验，那么消费者为何要多花几倍的钱去追求那剩下的10%-20%呢？02 从炫耀到悦己，零售天平正在倾斜随着平替现象从小众话题演变为主流话题，其背后反映的不仅是单一产品的模仿，更是消费心态与零售格局的深刻变化。●消费者心态的改变1899年，经济学家凡勃伦在《有闲阶级论》中提出“炫耀性消费”概念，人们倾向于通过购买和展示昂贵的物品来彰显自身的财富和社会地位，这种消费并非主要为了满足实际需求，而是为了炫耀，让朋友和邻居嫉妒。这种逻辑下，商品的价格越高、越稀缺、越能代表某种圈层，其炫耀价值就越大。然而，时代在不断演变，驱动消费行为的底层逻辑也在悄然发生深刻变化。一方面，全球宏观经济的压力让消费者变得更加务实。但更深层次的原因，在于年轻一代消费者心态的成熟。悦己正取代炫耀，成为消费的首要驱动力。今天的购买行为，更多是为了满足自身的真实喜好、审美偏好和情感需求，而非迎合他人的目光或社会的期待。他们追求的是产品带来的真实体感和情绪价值，而不是一个仅供展示的标签。社交媒体的价值观也在发生戏剧性的反转。过去，在微博、抖音上展示名牌手袋和豪华假期是显示自己生活的手段，如今，这种行为正变得不受推崇，甚至会被贴上炫富的标签。取而代之的是一种新的社交货币——“精明消费”。在TikTok和国内的小红书上，花钱羞耻症与省钱攻略并行不悖。找到一个完美的平替并分享出来，不再是羞于启齿的事，反而被视为一种高级技能或聪明消费的证明。这会带来海量的点赞、评论和关注，形成一种强大的正向社交反馈，让购买和分享平替变得光荣且时髦。●零售格局改变当消费者不再盲目迷信品牌溢价，零售的天平便开始倾斜。前文提到的 Costco 平替 lululemon、沃尔玛平替爱马仕，之所以能在供不应求的热销中被快速下架，恰恰证明了它们对原品牌的销售构成了巨大威胁。而推出这些平替产品的，正是零售渠道自身孵化的自有品牌。像 Costco、沃尔玛这样的零售巨头，推出自有品牌其实已有很长的历史。最初，这些产品被称为白牌（White-Label），起源于制造商为零售商生产但不贴自己品牌的商品，转而由零售商贴上自己的标签进行销售。这种模式最早出现在19世纪末，随着工业化进程加速，成为一种高效的商业模式，让沃尔玛、家乐福等巨头得以通过低价策略迅速占领市场。今天的平台自有品牌早已不是过去的廉价替代品。它们凭借强大的平台优势，进化成了具备研发、渠道和营销能力的市场狙击手。像Costco的Kirkland Signature、亚马逊的AmazonBasics、沃尔玛的Great Value以及国内的京东京造，它们最大的优势在于能够实时洞察平台上海量的消费数据。一旦某个新品类或单品展现出引爆市场的潜力，它们就能迅速立项，利用已有的供应链网络进行研发和生产。这种“先看答案再解题”的模式，让它们的产品几乎从诞生之日起就自带爆款基因。在这种模式下，零售渠道不再仅仅是销售平台，它们正日益成为零售格局中极具竞争力的一员。最具代表性的案例，莫过于中国的山姆会员店，它已成功地将自身的品牌形象与品质和高性价比深度绑定。其推出的自有品牌商品，无论是在烘焙、生鲜还是日用品，其市场竞争力完全不亚于，甚至超越了许多知名的大众消费品牌，成为了这场零售格局变革中最生动的注脚。lululemon与Costco的诉讼，绝非一场简单的正品与仿品之争。它更像是一场对21世纪消费市场中价值定义的公开全民公投。这场风暴的核心，标志着一个深刻趋势的到来——品牌价值大分离。在过去，一件商品的有形价值（功能、材质、设计）与其无形价值（品牌故事、社会地位、身份认同）被品牌方牢牢地捆绑在一起，并以一个整体的高昂价格出售。消费者购买lululemon的瑜伽裤，既是在为它的舒适面料付费，也是在为它所代表的中产健康生活方式这一无形标签买单。然而，平替文化的崛起，借助全球化供应链和社交媒体的放大效应，正在粗暴而高效地将这两者分离开来。Temu、Shein、Costco和沃尔玛们，成为了有形价值的极致复制者。它们向消费者证明：单就产品本身的功能和外观而言，通过技术和规模，可以以极低的成本无限接近、甚至超越原版。这迫使所有品牌，尤其是高端和轻奢品牌，陷入了一场艰难的双线战争：产品防线上的阵地战：这是lululemon正在做的。通过专利、商业外观等法律武器，保护产品的有形设计。但这注定是一场成本高昂、防不胜防的消耗战。因为设计元素终究有限，而模仿者的迭代速度却近乎无限。品牌叙事上的认知战：品牌方必须回答一个直击灵魂的问题：当我的产品可以被完美复制时，消费者凭什么还要为我支付溢价？找到了这个问题的答案，才算找到了品牌的终极护城河。

1天前
为什么说“好的问题是答案的一半”？

好问题之所以重要，不在于它直接给出答案。而在于 “找到解题的关键”和 “引导更高效的行动”。好的问题是答案的一半，但99%的人提出的都是垃圾问题。一拍脑袋一味抱怨的问题没有任何意义，因为这不是在解决问题，而是在放大问题。会提问是一门学问，有人一个问题切中要害，有人十个问题蜻蜓点水。一问向左、一问向右，最终也是高下立判。台上一分钟台下十年功，好问题的背后是系统的策略思维。看似一句话，实则背后是有一套系统思维。普通人不知从何下手，高手往往切中要害。我做战略咨询时，经常用“好的问题是答案的一半”来作为方案切题的方法论。切得准，自然战略就对。战略若对，便能做到四两拨千斤。文章目录：1. 什么是好问题？2. 什么好问题如此重要？3. 好问题的十大经典案例？1. 什么是好问题？好问题遵循九字诀“找切点+做引导+找方向”，好问题的目的是找到好答案。好问题就是强杠杆，这个杠杆让我们更高效地解决问题，拿到更大结果。所以，我们对于好问题的定义是：一个能打破思维定式，并为解决方案指明方向的问题。2. 为什么好问题如此重要？好问题之所以重要，在于它本身就是一种战略工具，决定了我们战略的深度和执行的方向。1. 看到本质，找到方向好问题是切入点，做到有的放矢。提出好问题，才能找到好解法。很多人不知从何入手，是因为没有找到本质，以致完全没有方向可言。他们陷入忙而盲，却始终解决不了真正的问题。2. 聚焦资源，好钢用在刀刃上找到方向，才能找到自己的主战场。正常商业逻辑，玩的都是有限而非全量游戏。我们的资源有限，所以要不断拉高投产比。战略就是做选择，战略就是做聚焦，前者是以一当十找杠杆，后者是以十当一做突破。好的问题有奇效，可以将模糊宽泛的课题转化为一个清晰可执行的任务，以此框定出真正值得投入资源的战场。一个真正有价值的问题，能帮我们识别什么最重要，优先解决什么，从而把资源投入到最具杠杆效应的环节上。问题定位越清晰，资源分配越精准，执行才更高效。好的战略，不在于做多，而是“在对的地方做得更深”。3. 颠覆创新，拿到更大结果大部分人都是路径依赖，都是惯性思维，永远在现有框架里做改进，提出的是“如何更好地做这件事”，最后发现是千斤拨四两。而真正改变游戏规则拿到更大结果，往往是魔法攻击，提出的是极具煽动性，极其性感的问题，“这件事有必要以这种方式存在吗”。真正有冲击力的创新，背后往往都有一个看似“异类”的问题。好问题不只是让你前进得更快，更可能让你走上一条别人还没发现的路，拿到十倍甚至百倍的结果。4. 团队认知同频，力往一处使好问题不仅是经营战略的问题，也是组织战略的逻辑。模糊的问题自然带来模糊的理解，大家各自接解读各自为战，最终导致力完全不往一处使。一个清晰有力的问题，不仅能指引方向，还能让团队同频，达成共识，减少内耗。当大家都在试图回答一个问题，自然讨论更聚焦，行动更一致，执行更高效。方向一致、理解一致，组织才能形成合力。简单来说，好问题不仅让团队“做正确的事”，也让大家“以同样的理解去做”。3. 好问题的十大经典案例？1. 爱彼迎不是问：怎么提升酒店体验？而是问：人们真的非住酒店不可吗？直接颠覆酒店行业，把空间变成共享资产。2. Uber不是问：怎么让出租车更便宜？而是问：是不是每个人都可以成为司机呢？直接重构出行的供需关系，让人人都可参与从“A点→B点”的移动服务。3. 特斯拉不是问：我们如何制造一台更省油的汽油车？而是问：如果我们从第一性原理出发，造一辆车最有效的方式是什么？它必须要有发动机和变速箱吗？重构了“汽车”的内核，将一个百年机械工业产品，变成了可以持续进化的智能电子设备。4. Kindle不是问：怎么做一本更轻的书？而是问：一本书为什么只能是纸做的？重构了“阅读”的载体，让整座图书馆装进口袋里。5. SpaceX不是问：我们如何能造出更便宜的、一次性的火箭？而是问：为什么火箭必须是一次性的？我们能否像飞机一样，让它垂直降落并重复使用？重构了“太空探索”的成本结构，为人类迈向星际文明开启了商业化的可能。6. iPhone不是问：我们如何在一台手机上，塞进一个更好用的物理小键盘？而是问：我们为什么需要物理键盘？我们能否用一块足够智能的屏幕，来取代所有的按键？重构了“手机”的交互方式，开启了移动互联网时代，让电脑的核心功能装进了每个人的口袋。7. 福特不是问：我们如何能饲养和训练出跑得更快的马？而是问：我们能否创造一种普通大众都能负担得起的“机械马”，让他们想去哪里就去哪里？重构了“个人交通”的模式，用流水线生产的方式普及了汽车，彻底改变了社会的生活半径。8. 星巴克不是问：我们如何能卖出更香、更高品质的咖啡豆？而是问：人们来咖啡馆，真的只是为了喝咖啡吗？我们能否为他们在家庭和公司之外，营造一个舒适的“第三空间”呢？重构了“咖啡馆”的价值，将一个售卖饮品的场所，变成了遍布全球的社交与商务空间。9. 维基百科不是问：我们如何能组织更顶级的专家，来编写一本更权威的百科全书？而是问：我们能否建立一个机制，让全世界成千上万的普通人，可以共同协作、自我修正，来创造一部属于全人类的、永不完结的百科全书？重构了“知识”的生产与传播方式，让知识的获取从精英化走向了大众化、即时化。10. 多邻国不是问：我们如何编写一本更权威、更全面的线上外语教材？而是问：为什么学外语总是让人感觉像一件苦差事？我们能否把它变成一个有趣的、令人上瘾的手机游戏？重构了“语言学习”的过程，将其从严肃的知识灌输，转变为碎片化、游戏化的每日习惯养成。总结：不要用战术上的勤奋，掩盖战略上的懒惰。好问题，事半功倍。差问题，事倍功半。因为好的问题，已经完成了解决问题中最困难，也最有价值的一半。提问的质量，直接决定了解决问题的效率、方向甚至结果本身。一个模糊的问题，永远得不到清晰的答案。一个精准的问题，答案往往已在其中半浮出水面。好问题，是能引导我们看清本质、找到方向的问题。

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