拒絕“像素級復制”，如何用標簽找到內容底層心法？
作者 | 栗子
內容策略不清晰、內容生產沒方向、內容投放看運氣、內容歸因一片模糊。對占據營銷預算約 50% 的“內容業務流”，許多品牌都抱有頗多疑問，找不到確定性的 ROI 。
內容真的是玄學嗎？如何才能將玄學變為科學？
Nint任拓集團 CMO 曹力認為，如今營銷已經從“人找貨”，到“貨找人”，再到了“內容帶著貨找人” 的新階段。內容業務流的底層邏輯，是給對的人、看對的內容、帶對的貨。
平臺都是用算法標簽工作的，品牌要在平臺上做好業務，也要用好標簽。在去年刀法峰會上，Nint任拓集團 CMO 曹力首次提出內容標簽方法論 1.0，為內容賦予可衡量指標。
經過一年的迭代精進，今年曹力再次來到「破界·2024 刀法年度品效峰會」，帶來主題分享：《內容營銷看運氣？「標簽科學」如何幫品牌拿下確定性 ROI》，結合案例詳細拆解了標簽科學 2.0 提效業務流的實操路徑。
以下是曹力的分享。
全域增長看內容，平替、優替、青春替成新消費趨勢
2024 年“難”是共識，但增長仍舊存在。只是消費者的決策路徑變化，導致消費需求和消費場域較以往發生了轉變。
最明顯的是消費趨勢的變化。曹力指出，平替、優替、青春替成消費主流。
平替不是個新鮮詞，但現在出現了向“平替的平替”發展的新趨勢。
以沖鋒衣舉例，現在可以看到兩層平替。某平均成交均價在 2500+ 的品牌是某成交均價 4900+ 品牌的平替，往下還能看到 400+成交均價的品牌作為 2500+ 成交均價品牌的平替。
優替是以更優解解決進階性需求，因為消費者有剛需功能以上的痛點需要滿足，愿意花更多錢買更優解。比如，主打香型的洗衣液為消費者提供了更優的嗅覺體驗，以 94% 的增速大幅領先行業。
青春替簡單來說，手機的青春版就是青春替。它在同一品牌的基礎上，既滿足了消費者基本的功能需求，但仍能讓消費者獲得同樣的品牌體驗。
消費者的錢其實是在流動的，那如何能讓消費者的錢流向你呢？
作為全域數字零售 AI 大數據專家，任拓發現，更多消費決策發生在了內容場。
美妝品類的內容場市占率從去年的 1/3 漲到 43.6%。即便是大家預期沒有太好的彩妝品類，實際數據表現也不錯，內容場市占率增長超過 10%，達到 53.1%。服飾鞋包品類內容場市占率已經到了 61.6%，女裝高達 68.4%。
食飲品類的內容場市占率也接近 50%。反常識的是，生鮮的內容場市占率有 66%。直觀可見，內容場成為了越來越重要的生意抓手。
然而，內容場越來越強，內容卻越來越玄。
行業內出現了一種像素級學習的套路，就是把想借鑒的內容扒下來，關鍵幀抽出來，像素級地抄。但這樣存在一個問題：你抄別人也能抄，你憑什么跑贏賽馬？
算法只會留下最好的馬，你的競爭對手不是上等馬、中等馬、下等馬，而是 10 萬匹上等馬賽馬。在這樣的競爭環境里，只有找到好內容的底層方法論才能成為贏家。
4P+3T，標簽科學方法論 2.0 找到內容確定性
峰會上，刀姐分享了刀法最新方法論「刀法全域品牌內容鏈」。這套方法論的底層邏輯是，“人群時代，要先人后物，從賣點思維轉變成買點思維”。
任拓標簽科學 2.0 的底層邏輯是與其是互通的。標簽科學 2.0 的公式由 4P + 3T 組成。
4P 是產品、價格、推廣、渠道。它們都是經典的營銷理論，但仍舊是以賣家思維在做定義。然而，在紛繁復雜的內容場里，想要吸引消費者的注意力，需要站在買家的立場。
于是，任拓引入了 3T。3T 是 4P 落在內容上的連接器，是以買家為思考原點的標簽體系，具體分為人群標簽、內容標簽、貨品標簽。
人群標簽給對的人看，貨品標簽是供對貨，內容標簽是給對的人看對的內容里面帶對的貨。只有這 3 個標簽清晰了，才能知道投流投給誰、種草的點是什么，4P 才能落下去。
按照優先級，3T 可以分為 1T 引領、2T 協同。
內容標簽就是 3T 里面最重要的引領 T，因為內容標簽又有貨又有人。其中有 4 大核心標簽：人設標簽、痛點標簽、賣點標簽、場景標簽。
人設標簽是內容里使用人群的人設或者博主的人設。它決定了大家愿意不愿意往下看，或者是跟我有沒有關系。
場景標簽非常重要，因為大家不會關心你這個東西有多好，而是說能不能解決我場景的痛點，能不能展現產品的賣點。
以 4P+3T 的標簽公式為基礎，任拓推出標簽科學 2.0 的內容策略新六步法 —— 找、比、學、定、下、復盤。
第一步：找榜樣。找榜樣主要參考兩個數據維度—— 好標簽命中率、銷售額。標簽好壞與銷售好壞強相關，因此，要找兩者都表現不錯的產品作為榜樣。
第二步：比榜樣。內容標簽內有 4 大核心標簽 —— 人設、痛點、賣點、場景，把它們每一個都看成一個賽道。在這四個賽道里，去比較本品標簽分布和行業及榜樣分布的差異，看到行業、本品和競品的好標簽分布以及投產比的不同。
第三步：學標簽。比較后，調整標簽分布，學習好的，去掉壞的，替換更優的標簽。
第四步：定選題。標簽需要組合，人設、場景、賣點、痛點不能直接拋出去給用戶看。首先要定標簽組合。就像好的食材全都炒一盤菜未必好吃，好的內容同樣不能簡單的堆砌好標簽。算法可以找到適合本品的最高組合評分的選項，從中選擇出種子選手。高分組合出現后，還要定內容選題。內容選題是擊中用戶洞察的切入點，得有一個主題，有一個故事。
第五步：下 Brief。選題定了要決定由誰來拍，這時候就要下 Brief，其中最關鍵的是找到適合拍選題的 KOL。
第六步：復盤迭代。內容供給的迭代太快。在供需關系里，供對貨可能能贏 3-6 個月，但內容每天都在變化，可能內容今天是對的明天就錯了。因此，內容需要不斷復盤，不斷找更好的標簽，優化已有的標簽。
實效案例詳拆解，新 6 步法如何提效內容業務流
以大健康氨糖品類為例，曹力為我們詳細展示了 6 步法的實戰應用。
以人設、賣點、痛點、場景四大標簽和銷售進行相關性分析，任拓發現，氨糖品類產品里好標簽數量和銷售額之間線性相關系數能達到 0.61，即強相關。也就是說，在氨糖品類中，擊中好標簽與銷售額增長正向強相關。
相關性是科學方法論的實施基礎。有了基礎后，再來看 6 步法的具體應用路徑。
第一步，找榜樣。榜樣一般是銷售額高、好標簽擊中率高的產品。下圖直觀可見，氨糖品牌 MF 兩者都高，那它就是一個不錯的榜樣。需要注意的是，找榜樣時需要去掉以促銷為導向的內容，以免被促銷、降價等非內容因素干擾。
接下來是比榜樣。比較時需要核心關注的指標是：人設、痛點、賣點、場景四大標簽的分布和投產比。
就氨糖品類整體來看，人設、賣點、場景的投產比比較高，但痛點的投產比較低。
但 MF 與之不同。與行業好標簽相比，它的賣點、場景投產比更高。分布上它對于賣點更倚重，場景低于行業平均。這說明它的策略是突出賣點，提高場景精準度，以此提升投產比。理清榜樣的內容策略后，進入學習階段。
學標簽，是以大數據為依據調整標簽分布，加好的、去壞的、換優的。
上述案例中，相較行業均值，本品的人設標簽、場景標簽偏少需要增加；賣點偏多需要減少，痛點占比合適保留即可。
明確策略后，再對照各個賽道內表現優異的標簽做增減。比如，人設標簽可以增加大數據判斷的好標簽：寶媽、婆媳、徒步人；場景增加山姆、跳操、遛彎等。
找到標簽的下一步是定選題。
大數據首先會對標簽組合進行打分排序。結果出來后，AI 再根據標簽組合出第一輪選題建議。比如，根據寶媽、哄娃、久站、關節壓力大，這些人設、場景、痛點標簽，AI 會給出選題建議“農村人帶娃，費腿怎么辦”。針對戶外愛好者給出“戶外徒步如何保養護膝”。
緊接著，選題落地下 Brief。大多情況是分人群下或者分人設下。
這一階段，最重要的是找到適合選題切入點的 KOL。以年初大熱影片《熱辣滾燙》為例，它的切入點是自卑者的勇氣。要真情實感表現出來這個切入點，真實經歷過的賈玲就很合適。
好的 brief 需要策略的收和執行的放。要理清什么地方收著不能動，什么地方放給 KOL，不能鎖死也不能留太多空間，需要掌握中間的度。
最后，復盤迭代，看內容投出去后真實的數據表現。
復盤階段重點關注的指標有：銷售數據、互動率、本品及競品的好標簽擊中率。
復盤找到的優質標簽要延用，劣質標簽要淘汰，并替換注入新標簽。通過競品、行業上游去找還沒用過的，但目標用戶群喜歡的標簽去納入。
標簽即賽道，標簽即洞察。
透過標簽，內容能被量化為可衡量的指標，讓玄學變為可拆分、可研究、可復盤的科學。只有找對人設標簽、場景標簽、痛點標簽、賣點標簽，給對的人，看對的內容，帶對的貨，才能真正讓內容行之有效，達到品銷合一。
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