牛人股票配资APP下载三平米，新“战局”丨院长进修室

618电商鏖战刚结束，品牌还陷在“流量内卷”焦虑时，线下的电梯广告却以同比超20%增速领跑全行业。

2003年，江南春创立梯广公司分众传媒。20年后，梯媒这样一个并不新奇的媒介，依旧拥有长盛不衰的魔力——当互联网广告强调“精准”和“互动”时，电梯广告却再通过强制触达+高频曝光创造品牌的社会共识，也创造出众多让人耳熟能详的广告语。

同时，它在今年迎来了三大变化：分众以83亿收购新潮，行业格局重整；小红书和淘天等电商平台迈出新的合作一步，商家全域经营进入新阶段；AI技术应用重构了传统广告的内容生产与投放模式。三大变量正让三平米的电梯间成为商业新战场。

本期《院长进修室》特邀分众传媒创始人江南春与数据要素公司瓴羊副总裁林鸣晖，直面“品效博弈”“流量洼地”“AI革命”三大命题，为品牌破解增长迷局。

1、分众并购新潮的底层逻辑：电梯有“四高”

黄磊：分众豪掷了83亿收购了市场老二新潮传媒，正式成为了整个梯媒广告市场的绝对领导者。在这笔巨额的投资背后，您的商业思考是什么？

江南春：我第一天创业就选择了电梯媒体。那个时代，候车亭、公交车、地铁、机场广告是主力。户外媒体都是要做一个地标性建筑，在外滩、交通枢纽上建个广告。但实际上，一个人最核心的生活空间是回家、是上班。外滩你不经常去，但每天都要回家上班。我是追着人的生活轨迹，在找人最日常的生活空间。

第二，人到了开放式空间，注意力就是分散的。空间越小，封闭性越强，收视效果就越好。第三，电视广告能比较有效输出信息、改变消费者认知。但是你要做一个最好的内容，压力很大。所以我的想法是把电视广告从家里搬到电梯口——电梯口只有一个频道，你无法转台。

广告需要满足4个要素：高触达、高关注、高频次、高完播。现在的互联网，99%的广告都是2秒钟路过的。中国有很多新产品，你不给他说15秒，根本不知道为什么要买它。“四高”是我第一天出发想干的，直到今天我也坚持这个理念。

分众买了新潮之后，4亿人口的覆盖达到了5亿，还是在好城市的公寓楼、写字楼，中国主流消费群80%的消费力在被影响。这是我做收购的初衷。

2、线下广告逆势增长，是因为品牌有了数据能力

黄磊：线下广告体系和互联网广告体系，代表了两个鲜明的流派，线下广告经历了第一轮线上广告的冲击之后，今天它的同比增长引领整个广告行业。两位能不能各自从互联网营销广告和线下广告的现状帮我们分析一下？

林鸣晖：原来的户外广告其实作用很大，但是有多大？如何来测量？如何让营销决策人更好把媒体用起来？之前的户外广告有四个“不”：投前没有人群画像可以看，投时选点全部靠猜，投放效果全靠吹，投放的二次应用全靠嘴巴喷。这件事情是无法把媒体的潜能进一步发挥出来。

三年前瓴羊与分众合作后，天攻智投的数据产品解决了这个问题，直接带来了三大变化：

第一，投前可通过核心数据与AI对人群画像清晰刻画，通过数据了解人群浓度；第二，投中，数据效果可实时展现；第三，投后，监测不同序列周期（如7天、15天、30天、90天）的投放效果——究竟是扩大了品牌的A人群市场，还是扩大了I人群资产，还是直接产生了购买，都有数可据。品牌有了新的能力和数据模型，来用好户外广告，尤其是分众这样的媒介，更深度、科学地挖掘户外人群的价值。

黄磊：线上互联网广告流派可能会质疑线下广告的“面目模糊”。我估计这样的问题，您可能经历成千上万次。您能不能高度帮我们概括一下，今天线下广告的抵达和线上广告生态，最鲜明的区分度是什么？

江南春：就好像你今天比较饿，吃了五个馒头。在吃饱的过程中，12345都有作用。我们就是第一、二个馒头，但是第五个馒头由于及时地让你最后一次吃饱了，大家只能反复归因到第五个馒头。

以前的技术不足以归因，我们只能分什么商圈，比如屈臣氏周边3公里；或者帮你选择上海滩10万元/平方的楼，那是高端人群；也可以分楼龄，你要做家电以旧换新，就找十年以上楼盘。但瓴羊基于阿里大数据可以得出结论：每个小区买过什么东西、每个小区什么类型的用户潜客浓度更高，这个精准打击的数据链就形成了。

品牌广告跟流量广告作用的区别是，流量广告解决的问题是“买它、买它，更低价买它”；品牌广告是“爱他、爱他，为什么爱他”。一个是对即时需求的转化，往往伴随着优惠促销，一个是培养需求并且建立认知，成为优先选择。品牌广告是滞后的，效果不是当场发生的。但是没有它们，价格会越卷越低，流量成本越卷越高。

我们用了瓴羊的方法后，打了哪些人群，这个人群数据回流到天猫数据后台，看过广告之后再加购、关注、收藏、浏览、下单，跟看之前有什么区别？点击下单的概率发生了什么改变？这就是比较好的度量了。这时候分众的广告不仅是一次投放，更是数字资产的一次累积。

3、3平米如何建立品牌护城河：创造社会共识&防流量内卷

江南春：互联网广告最大的两个特点，是精准和互动，但做品牌要规模化精准。一对一精准，叫钓鱼。现在黑盒算法、AI算法让大家的钓鱼水平越来越高。但当所有人都集中在当下，不教育市场、不教育潜在用户，抢着钓鱼，鱼越来越少，钓鱼成本越来越高。低成本对更广谱的潜在人群进行教育，才会有钓不完的鱼。要流量更要留心，心智留住了，才会有持久的流量。我们如果在存量需求里来回卷，还不如去创造需求、激发需求。

黄磊：您觉得什么样的品牌或者什么样企业的发展路径，最适合采用梯媒这样的推广营销场景？

江南春：梯媒在不同的阶段有不同的作用。

从0到1、2个亿，不用去投放梯媒，应该是精准流量，精准种草。

小赛道的天花板可能到三五个亿，大赛道是5到10个亿，精准人群用完了，才会遇到流量瓶颈。梯媒可以帮你破圈，从一个网红品牌成为一个有社会共识的公众品牌，才能从五个亿、十个亿变成50个亿，10个亿、50个亿到100个亿。

第二，梯媒解决的问题是防卷。你开始可能是个爆品，有独特价值产品，被模仿后价格往下挫、流量成本往上来，最后就双杀了。防卷是什么？能够保护你的不是产品，是消费者认知。“奶酪就选妙可蓝多”“果冻我就吃喜之郎”，今天你能不能做出更好吃的果冻？更便宜的果冻？也许有可能，但在消费者心智中不容易变。人类的心智很懒，记住了一个，就不愿意去记第二、第三个。

到了50亿、100亿再增长靠什么呢？这个时候，一种是由于品牌老化了，需要重新定位；第二种，是要做第二曲线，要做新品、新场景。所以这个时候分众帮你打新品，做新场景。

100亿、200亿以上，在一个行业是绝对龙头，你需要提高无形价值。比如nike不仅仅是卖鞋，它是伟大运动精神的致敬。这个时候需要创造更强的品牌故事，创造品牌的内涵事件让消费者感知。

4、一场立体的营销战，要怎么打？

江南春：今天这个社会高估了精准的作用，低估了共识的作用。品牌要做到规模化精准，就需要1+N+X体系化的作战法。

“1”是要有个中心化媒体，确立品牌的核心价值。

“N”是N个场景、N个内容、N个过程的N倍放大。比如说“怕上火喝王老吉”，这是品牌的定位，但是熬夜看球、加班加点、野外烧烤、吃火锅是场景。有了场景嵌进去，销量就产生了——王老吉光一个火锅就可以卖掉100亿。

“X”是KOL、KOC的推广扩散，比如说王老吉过年做了百家姓的瓶子，有“江老吉”“刘老吉”，这个事件在社交媒体上做了一些分发，也需要分众这样的媒体进行扩散。

比如绝味鸭脖，“鲜香麻辣，绝味鸭脖”的广告已经深入人心了，但是你怎么触发它的场景，有更高频次的消费呢？写字楼的分众广告是“没有绝味，加什么班”，公寓楼上个广告叫“没有绝味，追什么剧”，世界杯时叫“没有绝味，看什么球”。

最后一点，如果是线下产品，需要终端导流。比如我要跟沃尔玛合作，就在旁边3公里打广告，指向当地的每一家的沃尔玛。

没有瓴羊之前，只能知道某天消费者在互联网上搜索或看了这个广告，是没有连接的。我们现在是打了广告，数据回流到天猫数据银行。比如空刻意面，第一次选楼的时候可以选精致妈妈。看过分众广告的人又是精致妈妈，比如出现4000万，你可以二次追投她。消费者在楼下老看到空刻意面，结果打开手机淘宝又看到，就形成了更快的点击转化，让品牌广告产生效果的数据链时间轴变得更短。我认为不是品效合一的，但品效是可以被协同的。

林鸣晖：做得比较好的品牌会有几个非常强的特点。第一，内部品效协同的目标高度一致。品牌市场部门、电商部门，线下门店的销售部门在制定全年营销日历时非常清楚，品牌不是营销的结束，品牌是一场营销战争的发起点，会结合当年要打的市场人群、城市渗透和目的，完成营销策划和提案。

当品牌投放出去后，数据会从市场营销部门开始，传递到电商部门和线下门店的销售部门。对应的电商部门和门店会结合品牌前置的投放时序回收人群，立刻有不同活动来承接和追投。两笔的预算之间的结合是非常紧密的。它像一个数学题，当追投达到预期时，会继续投放，不达预期，会研究有什么问题，要不要调换素材。

线下门店也一样。品牌会通过商超，也会通过周边的小店终端来卖货。一旦有一个大的品牌campaign（营销事件）投放，后面一定会跟上线下小店的海报以及商超堆头陈列，同时让客户在电梯、社区等任何户外场景看到这个广告后，可能打开电商APP时又看到了这样的活动。

从线上到线下的数据链是完全打通的，并且所有预算的决策跟复盘完全依靠这个数据推理。所以，做到目标一致、前后有响应、数据有闭环，就会有很大概率提升一场营销对客户的整体收益。

5、AI重构广告业：从素材生成到投放策略

黄磊：分众也在布局AI，比如内容创作和数据分析监测。今天AI对于分众的影响，您判断是机遇大于挑战，还是挑战和机遇并存？

江南春：每个时代的技术产生，都给分众带来了学习机会。如果没有大数据，刚才说的精准选楼就做不了了；如果没有云，就没法实现不同楼里上不同广告。这个就是自由度，包括时间自由、空间自由和精准自由——客户的目标是共识还是要精准，都可以去实现它。

第二，我们团队现在都在用AI系统帮客户梳理广告语、战略策略、投放方法，在分众上如何取得效益。甚至会得出这样的客户该投放“一抖一书一分众”，还是“双微一抖一分众”，组合各是多少比例是好的。AI在智能投放上提供了不同配比，并在智能楼宇选择过程中形成了一套方法，让ROI回报率更高。

第三，在前端的广告素材侧，原来我们要拍一个广告可能要30万到50万，现在用AI做大概需要5000块。而且速度更快，生成一个广告大概需要一两天，以前拍摄周期就需要一个月。生成三四个广告投放方案后，可以经过AB testing选择了一个最有效的，给我们带来极大的自由和空间效率的提升。

另外，中小企业要的是LBS。比如一个餐厅，需要周边一两个小区、一个写字楼里面的100块屏幕，只要11点到12点和下午5点到6点，现在通过智能投放就可以实现。但这个餐厅本身没有制作能力，今天有了AI系统可以根据竞争情况、产品优势点、消费者痛点自动生成一个广告，广告成本就很低。

我们两家的智能屏合在一起，在大城市浓度很高，可以围绕LBS做很多广告。也就是说，分众不仅服务大品牌，也可以有机会服务中小客户，他们在生活服务、定点切分上面有更精细的要求。

黄磊：瓴羊是一个数据要素公司，在阿里生态中担当了非常重要的数据基础设施的责任。那今天AI对于瓴羊来讲，意味着什么样的机会和挑战？

林鸣晖：我们今年做了不少尝试，有几个有意思的发现：

第一，推理预测细分人群标签。过去我们广告投放时预测的细分人群，是通过产品经理跟工程师人工得出。现在运用阿里云千问和DeepSeek做了很多不同的实验，很明显会看到大模型为我们推理出来新的预测人群细分的逻辑泛化效果非常丰富。很多都是我们没有想过的。但大模型的特点是只管放话，不管收敛。所以我们会通过人类专家跟AI专家来做最终收敛，投到商业应用。

第二，投放模拟推理仿真agent。运用了AI以及结合不同类客户历史投放的情况，大致会知道可能做到什么程度，尽可能降低客户这笔媒介投资预算的失败率，帮他避坑。

第三，满足即时投放、即时生成素材需求。很多大品牌非常注重素材创意合规及好的表达，还是以人为主，但是还有一类客户强调即时快速的投放、即时的素材生成。也许有一天，可能我们在户外打品牌曝光的客户，不一定非得包一个月或者包两个星期，有可能就选1个小时。淘宝天猫上直接选了某款商品详情页，大模型解读完商品详情页及商品详情页下面所有评论、用户反馈的数据，立刻生成这个品的广告，一点我们就到了分众的系统，“啪”1个小时推送出去了。所以AI可能会触发客户对于户外3平方米这样一个小空间的新用法。

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