By

FN团队
发布日期
2025-09-05 17:26:50
打印
字体大小

BAYESTONE:AI眼中的“超级带货爆文”公式

By
FN团队
发布日期
2025-09-05 17:26:50

随着品牌愈加关注媒体投资与销量转化的关系,FN与聚焦AI时代的数字营销新一代科技公司「BAYESTONE贝事音准」,基于品牌营销自动化上的关键点进行了技术攻关,破解中国市场社交媒体投放的流量和销量密码,并进行了投放验证。结果表明,在AI眼里,虽然其推理过程蕴含极其复杂深奥的的心理学、社会学、语言学密码,但从结果看,从零打造超级带货爆文的全链路闭环意想不到的简单。




一篇万转带货爆文从何而来?


传统意义上,爆文创作类似好莱坞模式,也即“技术加持的创作者流水线模式”(半工业化模式)


在这个体系内,品牌需要具备以下基础能力:极富消费者洞察能力的观察分析者(市场分析师)、能够将洞察转化为优质内容的创作者(编剧)、能够实现内容落地的KOL媒介(导演)、KOCL的表现力和配合(演员),非常熟悉平台工具和规则的投手(发行)。


在这个链路里,品牌往往付出大量的沉没成本,靠量取胜,靠“对的人”取胜,即便如此,“票房”仍然很难预测,也无法总结出大一统的理论模型。


而AI和算法是回到“人类通过语言建构社会”的本质,从零开始理解在社交媒体环境下(陌生人对陌生人、单体对群体),带有隐性或者显性营销目的的内容如何潜移默化的将“读者”转化为“消费者”这一过程。



传统营销投放之殇


镜像阶段论提出婴儿在6到18个月时通过镜中影像建立自我认同,但这种认同本质上是一个外在、分裂且带有虚幻性的“自我”建构



上世纪,法国哲学家、语言学家、精神分析学家雅克·拉康从语言学出发来重新解释弗洛伊德的学说,他提出的诸如镜像阶段论(mirror phase)等学说对当代心理学和社会学理论有重大影响。


我们让AI用拉康的精神分析模型分析了实际操盘的万转以上爆文,并优化这个模型。


在这种分析方法里,人与人面对面的沟通、在网络上人与一群人的沟通,实际上是一次用户自我建构过程。


让我们沿着左上、右上、左下、右下的顺序体验一下这个过程。


首先,一次对话的发起者要向一个(或一群)对象表达,实际上这个对象是发起者想象中的产物。因为即便是面对面沟通,我们也很难穿透对象的大脑和意识,真正了解他的想法。


尤其在互联网环境中,由于涉及到一对多沟通,目标对象更难以理解。


这是传统媒介理论失效的核心问题。品牌、媒体、电商平台和代理公司几乎所有的研发都受限于此,大家不遗余力地跟踪用户行为,将用户通过各种技术手段打上各类标签,再”设定为“不同的TA人群”,供品牌进行“付费精准”投放。


某平台人群标签设定



但所谓知人知面不知心、品牌知道其行为(是否点赞、是否阅读、是否购买),但不知道其为何点赞收藏、为何购买或最终放弃购买的心理动因。



“我”是谁 “谁”在看


某KOL通过塑造独特人设,7天涨粉百万、带货GMV在7500万-1亿之间



实际上,在AI和算法的眼中,发起者表达的“对象”是最后浮现出的“人群”所携带的“群体意识”,


AI认为,人类表达的过程等同于表达者自身建构自我的过程,这一过程其实就是我们理解的“KOL增粉过程”:表达的发起者通过和“虚拟的对象进行沟通”,其核心目的其实是塑造一种虚拟的人设(左下),这种人设和真实的表达者自己是什么人无关,而是创造一个虚拟人物,简而言之,是表达者的某种数字分身。


表达者需要的是,右上(虚拟的对象),能够成为”左下”(数字分身)的粉丝。


这也就是说,品牌和KOL合作的初心,首先应该考虑到,将品牌的营销目标和“KOL”增粉这一指标进行连接,只有一篇内容是能够让KOL增粉的,而不是掉粉的,才能够大大提升爆文率和投放的效率。



无处不在的文化凝视者


时下主流社媒平台拥有3亿月活用户、超1亿内容分享者,形成的笔记与热搜词构成了海量的“标签”数据库



AI眼中的流量如何而来,重点在以上三个环节之外,因为拉康的模型提到,在社会中,无论是表达者还是沟通对象,都受到一个“群体凝视者”的影响,在互联网之前的社会中,这种群体凝视可以是上帝、可以是道德约束、社会规范、也可以是某种强制力或松散的共识,甚至流行趋势。它左右着表达者和阅读者的心理和行为。


在互联网上,这种原本虚拟的凝视者更加具象了,它代表了有机会看到内容的人的集体心理意志,和互联网前时代不同,这种群体意识可以直接入场评论和表达者沟通,也就是直接下场。


他们的群体行为可以赋予某个内容更多的流量,比如可以转发内容给同类的熟人、点赞、收藏、评论、搜索、购买并分享……这种群体意识的下场操作会极大的影响平台算法,赋予内容更多的自然流量,它才是最根本的“流量”的来源。


这就需要创作者在策划一次沟通之前,就需要考虑到哪种群体意识会被其创作的内容进行感召和唤醒,从而转化为流量。


简而言之,这意味着“标签”在这个环节的进一步失效或退居二线,真正有效的沟通,无不来自一次隔空的“文化心理感召”过程。


由一个VIC客户随手发布的“路易微登”梗,引发了集体趣味共鸣,形成了爆文



奢侈品是典型的文化感召大于功能提供的品类,在这个案例里,用户买包和晒单本身已经成为普遍现象,但柜姐提供的贺卡中祝福客户“路易微登“,引发了群体性自然流量。其中的文化感召为:


一是随着环境的变化,奢侈品客户量和消费力降低,柜姐关系正在被重新审视,甲乙方关系将回归原点并进行重构,SA与消费者的关系重构过程中的种种戏剧性蕴含大量自然流量和关注。


二是玄学与奢侈品包袋的连接已经成为了文化硬连接,消费者在资产负债表修复的过程中,面临大量的不确定和不稳定因素需要有外向的显化物品作为锚,天生具备这个属性的奢侈品包袋是其中的首选。



爆文和高转化从何而来


萌宠人设凝聚同好情感



让我们结合实际万赞以上带货爆文案例进行进一步分析。


在这个案例里,某夏凉被这个产品,以小红书博主作为主体和互联网用户沟通。


博主通过自家猫咪拍摄了可爱的图片。博主的本质是为了建构自身“晒猫”爱好者的人设吸引同样爱猫人群成为自身粉丝。并通过“猫猫喜欢的被子”才是好被子和客体沟通。


选择的博主并非“家居“”家装“标签的意见领袖,也就意味着真正获得流量的“凝视者群体”并非传统标签可定义的“精致白领”“学生人群”“二胎妈妈”等,而是“以猫当孩”这种文化现象背后的群体心理共识。


这种心理共识促使这篇内容击穿了算法的桎梏,获得了巨量的自然流量,甚至引发二创,出圈至非中文互联网平台,并带来了极佳的销售转化。


幼童化诉求唤醒代际共鸣



在这个案例里,某母婴客户的该条内容获得了数万的点赞,其沟通内容原本是简单的户外晒娃,博主设定的人设为巧手妈妈,也并不稀奇。


但切中的“凝视者”为“周末逃离家庭”的文化现象,它代表随着孕期的结束,妈妈希望有更多时间在户外释放孕期积累的家庭焦虑,缓解家庭矛盾,同时,这个过程呼唤起他们在自身幼年,物质相对贫乏时代的“DIY玩具”的回忆。这些回忆反过来感召了更大的时代心理原型,也就是新一代妈妈在带娃时,自身也是将自己当作宝宝看待的“内心幼童”化的外显。


当我们在大街上看到越来越多的宝宝上挂着LABUBU时,其实也是这种“内心幼童”文化现象的表征。


在AI的解析中,一个成功的内容并不是只有一个文化感召力在起作用,好的内容的流量来源往往是一个文化复合体,由多个特征构成。在焦虑型市场环境下,这些内容特征受到各项因素的裹挟,被非理性的乱序黏合在产品上,原本既无法形成大量的传播,也无法真正激活市场。


但在AI眼里,每个文化特征背后都有对应的数字密码,品牌在市场上的投资效率实则就是这些数字密码的效能显化。



消费者因何而到店


某母婴品牌用户阅读文章中标签的到店率与互动率模型图



我们进一步将某母婴品牌用户阅读的每一篇文章拆解至原子化和单词化,再结合用户点击到店并下单的行为用AI进行了拆解和再重组,让AI重新建立两者之间的关系。


结论是高文化感召的内容无不主导着每一次用户购买过程。


我们称其为文化效能模型,在这个案例里,右下为具有深度共情力的文化特征词,婆媳、快餐饮食、空罐在这个区间内反应了家庭矛盾、母职平衡、信息置信问题等不同的圈层焦虑的累积;


左上为具有即刻转化力的特征词,玻璃胃、黛玉宝宝是产品在不同需求下的连结点映射。当两类特征词通过AI与其他文化融合成为一个成功的文化复合体,能够最大化的激发以上文化圈层中用户的最大共鸣,并获得最小公倍数以上的自然流量。


部分投资者也会将目光更聚焦于熟悉平台工具和规则的投手(发行),这其中,利用平台数据对平台人群“标签”进行文化特征解读,又是另一个深度课题了。


不过用AI解析的文化数据与平台给定的人群标签进行深度拉平,并应用在投放中,也即将被快速攻克。



写在最后:文化就是销量


为读者提供精神支持的笔记爆文率更高,数据来自蝉小红



通过半年的测试和验证,AI通过算法迭代,解析了数千篇万赞以上网络爆文,以及我们实际操盘的高赞高ROI爆文(ROI在3-40之间),不断进行模型优化和选型,最终在拉康体系下成功破解了社交媒体环境下,高赞爆文、高转化爆文的最优解。


在所有的验证中,凡是能符合以上4象限要求的创作内容无一例外取得了最高分,同时也有最好的转化。


这意味着,在互联网社会中,“文化感召”大于一切。它能够穿透平台算法的约束,自发的形成转发和推荐,让更多的用户自发的找到和自己同类的人群,并富集在某些内容里,并反过来影响平台算法获取更多的流量。


这个模型可以帮助我们很好的检视,自身即将创作的这篇内容,是否有成为爆文的潜质,或者启发自身,在投放闭环中,应该如何设计整个过程,最终带来销售转化。


接下来,随着AI与人类社会的合作更加深度,AI本身已经有能力以更大的样本量和更强的分析总结能力,帮助品牌找到四个象限中最准确的定义点。


在未来的3-5年内,随着体系的自我升级和迭代,最终完全可以实现现有互联网传播科学的迭代和升级。


(撰文:萧四)




Copyright © 2024  FN团队版权所有,严禁转载.

标签 :
独家