在生机·2023刀法年度品效峰会现场，Nint任拓集团CMO兼任拓大数据研究院执行院长曹力，为品牌们带来了数据洞察和内容标签方法论。如何制定有效的内容策略？如何科学地生产内容？如何通过内容归因、评价复盘，寻找确定性？曹力从品牌预算分配、策略与效果归因三个维度，拆解内容驱动增长的底层逻辑。
1.全域营销时代，万物皆可标签
2023 年 618 之前，品牌全平台货架场和内容场的投入占比约为 55% ：45% ，但在双11 之后，内容场占比升至 60%。根据 Nint任拓对近四十位 CMO 及品牌负责人的访谈，68% 的品牌操盘手将继续增加内容种草平台的投入。这一变化，揭示了内容第一，货架第二将成为不可逆的营销趋势。
具体到美妆行业，个人护理品类销额在内容场的增长达 128%，彩妆/香水品类在内容场的渗透逐步逼近 50%。3C 行业也有一组令人惊讶的数据。今年双11 有个非常利好的消息，就是男人的消费力终于超过狗了，但是还不如猫。因为他们的决策是很快的，所以像数码相机、单反这些品类在内容场销额达到 605% 的增速。再看户外/登山/野营用品在内容场销额增长 107% 。
虽然内容场增长迅速，但还是存在三大痛点：一是消费者不忠诚，二是跨域数据难打通，三是内容无法归因。
现在的消费者只对自己的任务忠诚，而不是对产品忠诚。举个例子，比如把头洗干净是一个任务，但是用什么洗发水其实无所谓。如果问身边的男性朋友用什么洗发水品牌，可能一大半是说不出来的。
另外，虽然内容投放已经占大头，但大部分品牌方还是不知道怎么归因。以前效果和销售是分开的，现在销售直接在电商进行，又要种草又要拔草，到底算市场部还是电商部？
未来全域数字营销底层逻辑已发生了巨大改变，就像物理学从传统的牛顿三大定律进化到量子力学。传统的营销理论是大开大合、非结构化的数据，一个洞察，一个 key message，一套物料。但现在很难用一套打法去铺所有平台。未来，所有的数据都是能结构化的，特别是今年 OpenAI 出现以后，所有数据都能变成标签，可以说是“无标签，不营销”。
其次，营销颗粒度会从相对宏观变成相对微观。量子力学讲的是粒子之间的关系，未来营销讲的是标签之间的关系，标签做得好可以产生裂变效应。此外，所有的数据未来都能 AI 建模。这就把“玄学”变成了可预测的模型。
这是营销底层逻辑的变化，至于内容标签怎么玩，Nint任拓用几个案例作了说明。
2. 三 个案例拆解，如何用“内容标签七步法”降本增效
Nint任拓首创内容策略方法论——内容标签七步法。
内容生产 7 步法基于已选定品后的 7 个步骤：定人群、内容标签、标签组合打分、达人反选、内容生产、投放赛马、复盘迭代。
Nint任拓主要就内容标签、达人反选、复盘迭代三个环节进行了阐述。
案例 1：内容标签指导脚本制作
由 Nint任拓独创的内容标签树将标签分为营销类标签及创意类标签。营销类标签有产品卖点、价格等等；创意类标签有剧情、人设等等。
内容标签的五大核心标签为：人设标签、类型标签、场景标签、卖点标签、痛点标签。其中，场景标签、卖点标签和痛点标签结合指导脚本制作，人设标签加类型标签用于达人反选。
以某高端面霜为例，Nint任拓帮助品牌在不增加预算的情况下，通过场景、卖点、痛点三大核心标签组合赋能，进行目标人群 AB Test 投放并验证效果：标签组合内容人群渗透率比对照组提升 1.6 倍。
具体来说，Nint任拓通过 AI+ 大数据能力将内容解构成不同类型的标签并针对其种草和转化贡献进行打分，形成高分标签组推荐，例如：深夜家中宝妈熬夜带娃的场景下，结合“不垮脸”痛点，组合“自愈力、有效抗老、肌肤屏障”等标签生成内容脚本，搭建高分视频内容矩阵，提升品牌内容生产“平均分”。
案例 2：用内容标签做达人反选
第二个案例是达人反选。当下，品牌达人选择凭经验，筛选效率低；达人评估颗粒度粗，无法精准匹配目标用户。Nint任拓则通过人设标签和内容标签形成达人标签体系，助力品牌筛选提效及匹配度提升。这对于品牌方的好处不只是节约时间，还有更多空间可以跟达人谈判。
案例 3：用消费者评价标签找到核心卖点
消费者评价标签则可以用于内容生产后链路的复盘调优。
以某母婴品牌为例，它原来的内容投放策略是主打“成分无添加不刺激”，核心卖点是“天然成分更温和”， 但通过 Nint倾听评价分析该品牌本品以及竞品的评论后，发现“温和无刺激”的提及率并不高，用户更关心的是膏体厚薄以及会不会起疹子。
洞察到消费者的真实反馈后，该品牌意识到“膏体厚”对于很多新手的父母来说，联想到的可能是难推开，而不是能有效隔绝污物，避免对臀部皮肤的污染。于是，品牌将核心卖点从“成分温和”改为“易推开、不起疹子”，通过内容调优，使 ROI 从 0.7 提升至 1.3 倍，销额提升 96%，加购率提高 37%。
3.内容归因，标签科学的底层逻辑
要理解内容归因背后的底层逻辑的问题，首先要理解标签的逻辑。
大家可能会疑问，用标签就是科学吗？标签的可信度有多高？Nint任拓构建两大标签矩阵模型-种草矩阵和转化矩阵。从标签中知道给什么标签的人，看什么标签的内容，卖什么标签的货，解析什么标签的货品评价，循环提升 ROI
种草矩阵分别以曝光指数和互动指数作为横纵坐标，综合考量标签的传播广度和引起用户互动兴趣的程度。
举个例子，种草标签里面会看到曝光高、互动高的标签在强势区，互动高、曝光低的标签在潜力区。这两个区的标签都是品牌常用的，而且是行业内的优质标签。但对于具体的某个品牌而言，不一定是好标签。品牌想找到适合自己的标签，需要用自己的人群和行业大地图的标签对撞，才能得出结果。如果得出的标签在弱势区，就要考虑更换标签，甚至换品。
再说转化矩阵，Nint任拓专注数字零售超过 13 年 ，业务覆盖大概 80% 以上的 500 强企业。所以销量侧我们可以了解到属性坐标轴，纵轴是互动指数，横轴是销售指数。销量高、互动高的是行动区，说明标签转化效率非常高。如果互动指数高但销量指数低，说明用户对你有兴趣，可以尝试用标签提升转化率。
值得注意的是，这 4 个象限里面的标签是会流转的。除了行业最基本的标签，会持续更新消费者对内容兴趣的变化。就像数学里的多元一次方程式，只不过语言可能有一万个甚至十万个。因此需要日常的动态管理。才能保证品牌永远击中好标签。
任拓集团CMO曹力的分享，揭示了内容标签在全域营销中的核心作用。全域营销的底色是标签的科学。除了内容标签和评价标签，还有人群标签和货品标签。不管未来是做营销内容的生产还是投放，本质都是给什么标签的人看什么标签的内容，带什么标签的货，最后用什么标签评价。内容标签方法论，是将内容营销从“玄学”变“科学”的必修课。
