运营数字化|Key与BDS
2023-12-07 14:38:25 0 举报AI智能生成
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运营数字化转型的各阶段
作者其他创作
大纲/内容
运营数字化出品：炒饭商学院药画师：Key洁莹
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说明
在品牌类广告环境下，内容即品牌分发的视频贴片广告、静态广告和展示类广告等
在效果类广告环境下，内容即品牌分发的促销广告和信息流广告等
在达人营销环境下，内容即品牌请达人制作的相关素材，如帖子、短视频、种草文章等
通过不同的营销方式快速的分发出去
内容与广告、社媒营销、电商运营和用户运营等是交叉关系。
作为直接影响消费者决策的关键要素，如何寻找目标消费者喜爱的内容一直是营销圈里的大命题。
随着信息爆炸，消费者一天至少会被 150+广告内容触达（涵盖硬广内容、社媒内容、户外内容、电子邮件内容、APP 用户推送信息等）。
如何在众多的内容中，第一时间吸引消费者眼球，影响消费者心智，能够引发病毒式营销和二次传播，成为众多品牌内容生产的目标。
为达成此目标，如何通过内容洞察寻找当下热门内容，支持内容生产，生产出更具影响力、转化效果更好的内容，成为营销成败的关键，也是内容运营管理的数字化的核心价值。
优化内容洞察和内容生产的效率
当内容生产出来后，剩下的就是分发效率问题。由于内容本身横跨各个营销触点，在传统的作业模式下，大量依赖于人工在不同的营销触点进行上传和下载。
传统的内容作业流程中，品牌首先制定年度主创意方向和核心传播内容理念，其次制定全年传播节奏和关键营销活动。
在不同的传播节奏和营销活动中，由对应的项目团队分别向不同代理公司下发需求文件，以及采集相关内容素材再手动上传至不同的分发触点。
在实际操作的案例中，仅双十一的项目，某个美妆品牌所涉及的硬广内容素材就高达7000 个。
如果算上其他各种营销内容，保守统计内容素材会超过 15000 个。
在传统的分发模式下，需要人工去不同的渠道上传这些素材。
因此如果通过数字化的方式进行自动化分发，则可以极大程度缩短运营周期，提高敏捷度。
提升优质内容分发效率，提高整体内容营销效果
许多品牌主在营销都会遇到一个问题：在复杂多元的媒体环境中，如何确保品牌调性的一致，统一消费者对品牌的认知，强化品牌形象和品牌资产建设？跨渠道的内容管理，是此问题的最优解。
大品牌主内部组织架构复杂，以及营销目标多元（品牌类和效果类、短视频和直播等），在极端的情况下，甚至会出现达人所生产的品牌内容格调不高、涉俗、甚至违规等情况，影响到品牌调性。
在数字化的内容运营和管理体系下，可以实现品牌内容输出调性的一致性，确保消费者跨渠道品牌体验的一致性。
跨渠道管理品牌消费者体验，强化品牌资产
内容运营数字化的重要性
该阶段主要目标是快速敏捷的采集跨渠道、跨形式的内容。所采集内容包括品牌自有生产内容和市场内容。
当庞杂的内容被采集后，需进行系统化的治理，治理流程包括清洗、关联，把内容与对应的营销活动信息进行绑定，为后续的内容结构化分析做准备。
当然，未经治理的内容数据也可以进行简易的效果分析，如社媒营销领域的内容声量分析与洞察，就是从消费者的角度看指定内容的效果（但是内容本身未被系统化采集）。
内容采集及分析
内容结构化治理是指，将内容中的不同元素通过结构化和非结构化的数据治理，以标签的形式记录下来。
例如，在一个元气森林的图片广告中，可能涵盖以下元素：标题、产品特性描述、产品设计、代言人、代言人形象和互动姿势、背景色系、字体大小等众多元素。
内容结构化的目标，是将一个完整的内容，剥离成元素颗粒度后，和相关的效果数据进行归因分析，寻找到潜在效果最好的元素，进一步优化内容洞察以及为后续自动化分发进行准备。
内容结构化治理
指对应不同的特征人群，推送更具吸引力的内容。
场景：希望消费者出现在什么场景时，推送相关品牌内容，建立产品和场景的强相关性。
场景
时间：希望在消费者生命周期的哪些重要时刻，推送相关针对性内容，加强效果转化。
常见的如在传统 CRM 领域里，在消费者生日的时候品牌会定制化推送促销短信等。
时间
希望触达什么样的目标人群，比如触达年轻精致女性等这类型人群标签。
人群
三个层面，进行交叉考量
个性化
由于营销渠道多元化，品牌一般通过 API 或系统对接的方式，统一快速对接多个分发渠道，通过设定分发机制，根据营销活动目标一键自动化执行内容分发。
自动化
两个维度
内容跨渠道个性化分发自动化
内容运营数字化的关键要素
内容运营领域在近年来取得了许多新的变化和突破。这些变化不仅提高了内容生成的质量和多样性，还提升了内容运营管理的效率。
随着人工智能技术的不断进步，AI 内容创作工具将更加智能和高效。
这些工具可以根据用户的需求和指定的关键词，自动生成高质量的文章、新闻报道等内容，减轻人工撰写的负担。尤其在内容生成方面，如 OpenAI 的 GPT 系列模型。
这些模型在自然语言处理任务中表现出色，能够生成高质量的文章、对话和摘要等内容，为内容生成领域带来了重大影响。
以及，随着生成对抗网络（GAN）等技术的发展，图像生成的质量和多样性得到了大幅提升。
现在可以使用 GAN 生成逼真的图像，甚至可以通过修改图像的风格和内容来实现图像的个性化生成。
AI 内容创作工具的进一步发展
随着用户在不同平台上的多样化使用，内容策略自动化将更加注重跨平台内容的适配。
系统可以根据不同平台的特点和用户偏好，自动调整和优化内容的呈现形式，提供更好的用户体验。
例如，随着社交媒体的普及和影响力的增加，内容策略自动化更加关注社交媒体内容的管理和分发。
自动化工具可以帮助管理者在不同的社交媒体平台上发布和管理内容，提高效率和效果。
内容管理的效率有效提升
领域变化与更新
基础阶段核心目标是采集所有内容相关的数据，并对内容和效果数据进行初步的关联度分析，以此增加内容洞察的敏捷性和准确度。
目标：数字化的内容采集、治理和分析
指采集品牌自己生产和分发的相关内容及相关效果数据。
广告内容：涵盖品牌类广告、效果类广告、电商站内广告、促销广告、电视广告、户外广告、关键词广告等相关内容素材及对应产生的效果数据。
效果数据如：品牌类广告的效果类数据为 CTR 或者 CPUV，效果类广告的效果数据为 CPC、CPA 等
广告内容
社媒营销内容：涵盖品牌 BGC、PGC、UGC 等社媒平台上相关内容。
例如达人营销中的达人发帖素材及对应产生的互动数据、直接 ROI 数据和间接 ROI 数据等
社媒营销内容
指在多触点下，品牌和用户产生链接时所分发的相关内容
涵盖如 CRM 促销短信、企业微信对话内容、微博粉丝运营内容等
用户运营内容
促销内容：指品牌跨渠道的促销相关内容信息
促销内容
电商内容：涵盖产品信息、页面信息、产品评论、售后评价、卖家秀等相关信息
电商内容
具体涵盖
自有内容采集
指采集市场相关内容和效果相关数据。
竞品广告内容：主要指竞品分发的相关物料素材及效果
竞品广告内容
指定角度下消费者反馈数据：指定话题下的 UGC 数据采集
指定角度下消费者反馈数据
热门趋势挖掘：趋势涵盖品类趋势、品牌趋势、产品趋势、消费者洞察趋势、价值观趋势、热门营销玩法趋势等
热门趋势挖掘
电商热门趋势：聚焦到电商平台范围的数据采集
电商热门趋势
竞品用户运营相关数据：涵盖竞品用户运营相关数据采集
竞品用户运营相关数据
市场内容采集
分二种
Content Acquisition
内容采集
指针对不同的文本、图像和语音等内容进行拆解，将内容元素整理归类，建立完善的标签体系。
包括内容形式（文字、图片、视频）、 信息系统（场景、人物、痛点、产品等）、产品信息（品牌、品类、SKU 等）、视觉系统（产品展示、人物形象、时间控制等）、博文信息（平台、 KOL 类型、粉丝量级等） 。
Content Structuring
内容结构化
指基于采集后的内容数据，产出相关人群/群/效果/热点趋势等的分析洞察。
快速挖掘指定圈层消费者高倾向性内容（以效果作为评判标准）寻找高效果内容特性，并以此决定复用和推及。
基于内容的消费者人群洞察
挖掘市场最新趋势，比如平台玩法（滤镜）、热门背景音乐、热门剧情、热门元素，热门功效、热门种草方式等，快速为后续内容推广提供策略指导。
热点营销趋势挖掘
Content Insight
内容洞察
基础阶段
内容储存是帮助品牌积累第一方数据资产，为后续洞察研究及分发做好基础准备。
内容审核是确保跨渠道多元内容合规且管理用户体验一致性的必经之路。目前环境下内容合规性的审核需求是不可缺失的。
指通过数字化的方式，对内容及其效果数据进行统一储存、审核、测试、预判和基于数据建立敏捷优化闭环。
在积累一段时间内容效果数据后，品牌将可以通过算法，对即将分发的内容进行效果预测。
以及，通过采集数据的反馈，建立长效持续性内容优化机制。
内容测试是品牌在正式分发，或者分发过程中及时性进行优化的相关举措。
目标：数字化内容管理及优化
由专业创意公司（大型），创意热店（小型）或者广告主 inhouse 团队为广告主/政府生产的专业内容。
BGC/GGC
品牌生产内容
由 MCN/KOL/KOC 等机构和个人生产的内容，主要发生在社交媒体上。
PGC/PUGC/UGC
专业/用户生产内容
包含品牌生产内容和专业/用户生产内容
Content Generation
内容生产
如常见的违规是涉及黄赌毒，在特定领域（如教育），部分描述词也是违规的。
具体违规条款依据国家相关法律法规。
如果内容未经安全性审核就直接进行相关分发，轻则分发失败，重则触犯法规，可能产生大量经济损失。
指审核内容素材是否有违规风险。
Content Compliance Examination
内容安全性审核
即将上线前，提前采买少量流量，分发不同的素材（这里暂时不考虑触点，当然触点也是整体营销活动 AB 测试需要考量的因素之一）进行测试，选择效果更好的进行大规模分发。
在上线活动中，实时根据效果数据，优化分发素材。
指以人工方式，在同一营销活动中制作多内容素材，并在以下两种场景中测试
这里称之为简易内容 AB 测试的原因是，目前多数品牌主的内容 AB 测试是基于人工，或单渠道进行，尚未具备跨渠道/跨内容形式/跨人群的复杂的自动化内容 AB 测试的能力。
Content AB Test
简易内容赛马 AB 测试
基于历史投放经验，整理总结出优质内容的通用特点和优质素材，并利用这些素材进一步演绎关键信息，迅速得到丰富的创意故事线提案，实现优质内容规模化生产。
Premium Content Scaling
优质内容规模化
指以关键数据（如转化效果指标、互动量等）为衡量指标。
用模型归因的方式，找到对关键数据提升最大的内容元素。
Content Performance Attribution
内容效果归因
指在社媒投放活动中，系统能甄别出拉新或种草效率最高的内容（如 CPE 或者 CPUV 最低的内容），对其进行自动加推，直至单帖拉新效率达到设定的目标值。
Intelligent Redistribution of Premium Content
优质内容智能再分发
帮助广告主管理标签化和分发内容（图片、视频、文字等）的系统，可以认为是内容中台的雏形。
Content Management
内容管理
进阶阶段
通过结构化解析， 可以建立内容元素级效果数据库，对内容进行进一步精细化管理。
同时由于内容同时涉及广告、社媒、用户运营、电商等多个营销渠道，跨渠道的、针对不同人群个性化的、自动化分发高相关性内容是该阶段核心需要实现的方向。
在进阶阶段，内容运营管理数字化需要重点上线内容数据治理、全域分发自动化和个性化。
目标：内容解析自动化、全域分发自动化且个性化
指对文本、图像、语音等内容进行元素拆解，并打上标签，进而建立完整的品类标签树。
Content Tagging
内容标签化解析
指在内容管理的基础上，系统性储存内容、管理内容、解析内容、分发内容、优化内容、提供全链路内容数据营销闭环的数据平台。
Content Mid-Platform
内容中台
指基于元素级的内容素材数据，系统基于品牌预期效果目标，自动化生成以效果为导向的相关素材。
目前的效果类内容，暂时特指非品牌类导向的效果流量（如竞价类信息流）。
达人营销和品牌类的广告由于涉及品牌认知等和消费者感性挂钩的相关指标，因此不在此范围。
内容自动化生成
全域内容自动化分发：指通过内容中台，自动化的对接全部营销触点（涵盖媒介、社媒营销、CRM、用户运营等），通过 API 或者系统自动化的方式，在不同触点基于提前预设的分发规则，进行自动化分发。
全域内容自动化分发
全域内容自动化 AB 测试：指在分发过程中，可以实时在每个触点自动化、敏捷性和系统化地进行 AB 测试，以达到各个触点效果最大化。
全域内容自动化 AB 测试
全域内容个性化自动化分发：指在分发过程中，可以实时地在每个触点，针对不同的人群，定制化、自动化、敏捷性和系统化的进行分发，以达到效果最大化。
全域内容个性化自动化分发
涵盖三个阶段
分两种
Automatic ContentStrategy
内容策略自动化
指利用计算机程序和算法来自动生成创意内容的过程，通过分析和学习大量的数据和信息，程序化创意可以自动生成文字、图片、音频、视频等多种形式的创意内容。
Programmatic Creative
程序化创意
指利用人工智能技术在内容生产过程中生成创意或撰写文案的方法。通过深度学习、自然语言处理等技术，AI 可以分析大量的数据和信息，并根据预设的目标和指导，生成符合要求的创意内容或文案。
AI Creative/ Copy
AI 创意/文案
领先阶段
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