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文档简介

AI,从数字营销的底层崛起2026,标签时代的落幕标签,曾经是数字营销划时代的发明•

过去,我们将复杂的消费者简化为“属性+兴趣”的组合寻找目标用户就像查阅档案,只要索引到正确的“标签”,就能找到对的人。相比于无法进行个体颗粒度的人群定位的时代,这是巨大的进步但在中国,标签的作用越来越弱中国:•

极为动态的市场•

商品极为丰富•

新品层出不穷•

消费者注意理和兴趣快速游移海外:•

商品没有中国种类多•

新品相对少•

线下购物是主流•

标签画像相对稳定不断压缩旅程,尽量立即转化消费者旅程较长特征二:疯狂堆基建建海量计划,盲目测爆款灵魂拷问:如果标签真的精准有效,那就根本不需要堆海量的计划。特征一:全网盯着A3人群浅层的A1、A2人群,无法带来即时转化,

品牌纷纷抢夺购物意图明确的A3人群今天中国的数字营销

≈不断压缩转化路径消费者变化越快,转化环节越短,传统的标签就越来越没有效果标签能保证“人是对的”,但无法保证“时机是对的”标签是历史数据的总结,是静态的切片。但,今天的数字营销,必须抓住稍纵即逝的时机。因此,消费者意图,尤其是当下的意图,就远比标签要更重要。认知公式:过去+现在+未来=行为序列路径构成的意图判断底层逻辑:人的画像=意图的集合认知公式:静态+动态=属性+兴趣底层逻辑:人的画像=标签的集合标签在广告体系的迭代:进入下一个时代了[Before]标签时代[After]意图时代受众的向量化表示•

什么是向量化表示(embedding)多维向量:真正实际应用的核心技术驱动:从“标签数据”到“特征向量”用户特征,不再是“静态文字贴纸”,而是转变为多维坐标系中的“向量”用户相关的特征信号慢慢全部成为向量

化表示了:行为、上下文、环境比较维度标签(Tag)向量(Vector)二者对比表达能力不同标签是离散的、稀疏的

,类似“

有或没有

”“

大或小

”的定义

。例如,“

是否喜欢新能源汽车

”只能取“是/否/弱/强

”等有限值。向量是连续的

、稠密的,可以捕捉更细微的差异

比如,对新能源汽车的兴趣,

标签可能分成“

低/中/高

”三档,

而向量可以表示为0.732这样精细的数值。标签是对概念的简化,

而向量是对概念的数学化重构

。它不是简单的归类法,

而是

一种更接近原貌的信息表达

。用向量进行广告投放,

更能准确理解受众。维度之间的关系不同计算方式不同各个标签彼此独立,

就像表格里的一列一列,

没有内在联系。向量的各维度是相关联的,能够通过深度学习捕捉隐藏的组合特征

。例如,

一个用户对“

健身饮食

”高度关注,

又频繁浏览“

跑鞋

”,

系统就能在语义上识别出“

潜在马拉松人群

”。标签是单一概念的表层叠加,

而向量是带有语义关系的特征组合

。向量让AI不仅能理解用户,

也能理解事物之间更深层的联系。主要依靠人工设定的规则或过滤筛选人群,

例如“

选出所有喜欢户外运动AND年龄

25-34的人

”。可以通过相似度计算(欧氏距离

、余弦相似度等)

快速找到

近的

1000人

”,

即“

相邻向量区域

。一旦用户行为或属性变化,他在向量空间中的位置也会改变

,系统可据此重新匹配。标签是静态的过滤器,

向量是动态的定位坐标

。标签圈出的是相似“

表象

的人,

而向量找到的是相似“

内核

的人。不再是标签,而是语义级别的理解受众向量让AI开始具有理解力:

Queen

King–Man

+Woman向量让投放引擎具有了一定的“推理”能力核心进化:引入DNN与序列模型(如Transformer/RNN)现代模型拥有极强的向量空间理解力,能让它理解事物之间的关联。此外,它也能处理长时间周期的序列信息,从而预测未来行为。为什么弥补了标签的短板:人工匹配规则匹配AI匹配匹配逻辑以广告位所处的上下文内容属性进行匹配以人群标签进行提前设定规则的匹配智能化的自主的匹配匹配信号域名、标题、内容关键词人群标签受众的向量化表示的特征典型广告形式合约广告竞价广告竞价广告是否可以人工干预可以为执行的合约调整(商务沟通)随时调整基本不能广告匹配,过去是规则,现在是AI•

人工匹配

规则匹配

AI匹配此外,不仅仅只是对受众做向量化,是全方位的向量化•每次发布新视频时,系统随机抽取视频内容帧数,来判断视频的内容主题•通过推荐标签的内容可以提前预判作品的标签是否符合预期,不符合可重新上传让系统重新抽帧识别平台会自动识别视频内容同一个视频,每次上传后的推荐话题是不完全相同的(如果没有出现推荐标签内容要慎重投流)理解内容:

抖音内容的向量化,让系统

不再只是依赖手动设置的标签,而是深度理解内容与直播中的各种“元素”都有哪些元素:

视频内容、口播、字幕、直播间背景、BGM、情节、人物、环境(如天气,场景)、服装、道具

……理解内容:

抖音内容的向量化,让系统

不再只是依赖手动设置的标签,而是深度理解内容与直播中的各种“元素”平台对内容的认知,也不再只依靠标签简单理解:将用户和内容都坐标话,找到距离用户向量最近的内容向量=用户可能感兴趣的内容视频内容特征转化为向量匹配最近距离用户历史行为转化为向量例如:抖音内容和人群匹配用的双塔模型会带来什么影响?增长重心转移:争夺“游离中坚人群”优化权,正在从人转移到投放系统优化师的优化能力,正在被系统逐渐取代针对什么消费者,做什么创意针对人群做直播元素设置人群向量表示的变化,也会不断改变内容/广告的向量表示可二创模板+正向价值情绪共鸣+解压无厘头反转•以最近刷爆全网播放量狂揽50亿的《雪山救狐》的AI视频为例,看看视频内容向量在不断变化,触及的人群也在不断变化邵氏武侠它在抖音是如何爆火的原本是为了推广贵州酱板鸭的产品武侠迷AI爱好者打工人泛人群玩梗人群创作者投放逻辑的根本性转变:争夺“向量”三池合一全域推广也是同样逻辑下的结果——不仅种草,更要“种标签”•

我先发布了很多关于我品牌和商品的内容视频(不挂链的)•

看过我这些内容的用户,就很有可能被系统打上了相关标签•

我再做挂链内容,或者我投广告,系统都可能给这些用户推荐相关内容系统给该用户打上“喜欢该商品”的标签推送带链接的短视频广告给该用户用户观看商品视频早期互动信号非常重要(让系统早点上道)交易类营销载体:小程序、平台托管落地页、自定义H5落地页消费品【微信小程序(自建)

:启动-浏览详情页-下单】【平台托管落地页:浏览页面-点击跳转链接】

-【微信小程序(自建):启动-浏览详情页-下单】线索类营销载体:公众号、小程序、企业微信、平台托管落地页健康【平台托管落地页:浏览页面-提交表单】

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