两个月,3 倍 ROI:用 AI 做营销,能不能不靠猜?

前段时间,我翻到一份 2022 年的营销案例。

有点旧。但越想越有意思。

主角是北美一家娱乐集团。旗下有酒店,有演出场馆,有秀,有度假目的地,一堆品牌各管一摊。当年,他们用 AI 把内容营销重做了一遍。

结果呢?

两个月,营销投入的回报做到了 3 倍。

拆开看数字:互动率提升 197%;680 万次曝光,75.4 万次互动;整个战役产出 397 篇内容,每一篇的效果都被拿来复盘,喂回模型。

强。

你可能想问:不就做个内容营销吗,至于吗?

至于。因为细看他们的做法,你会发现,他们真正做对的事只有一件:

不再靠"猜"来做创意。

创意还是那些创意。变的是做判断的方式。

娱乐营销,难在哪?

你想想看,一家娱乐集团,底下有多少种人?

住酒店的,是一群人。专程来看秀的,是另一群人。拖家带口去度假目的地的,又是一群人。每一群人,喜好完全不同。

这叫微社区。每个品牌、每块业务背后,都站着一小群口味挑剔的粉丝。

所以这群品牌的目标也很清楚:给北美的这些娱乐体验造声势;内容要真实、能全渠道复用;曝光和互动要有保证;还得沉淀出数据,指导下一步决策。

怎么做到?他们特别依赖创作者。博主、达人在社交平台发的内容,替他们带曝光、带互动、带生意。

那问题来了。

创意怎么做?和谁合作?发什么内容?

传统做法,开会,拍板,凭的是资深人士的经验。

听起来有道理。本质上,是猜。

这不怪谁。人脑真的处理不了这么大的信息量。

但要知道,数据一直都在。

创作者的内容、博客、邮件、网页……一个品牌每天要在多少地方碰到用户?每个触点,都在留下关于偏好的数据。

数据不缺。缺的,是把数据变成判断的能力。

创意可以靠灵感,判断不能靠猜。

那套 AI 系统,到底干了什么?

帮他们干这件事的,是一家叫 RAD AI 的公司,CEO 叫杰瑞米·巴内特。这套系统的打法,拆开看就三步。

第一步,投前分析。

抓数据。Instagram、Reddit、TikTok、YouTube 上的帖子级数据,600 多个数据源,再叠上 10 年的历史数据。

抓什么?找出那些真的关心你家场馆、你家演出、你家酒店的创作者。

注意,是"真的关心"。不是粉丝多,也不是报价合适,而是 TA 的内容和兴趣,跟你的业务真的对得上。

这一步跑完,创意概念、合作人选、用户画像、整体策略,全都有了依据。

第二步,分发。

内容不是撒出去就完事。397 篇内容,一篇篇投给对应的微社区:喜欢酒店的看到酒店,喜欢演出的看到演出。

第三步,复盘。

每篇内容表现如何,分析完,反馈给模型。下一轮,更准。

这像什么?像导航软件。你走哪条路快,它记下来,下一个人就受益。用得越多,越聪明。

传统打法呢?像发射火箭。点了火,只能祈祷。

为什么"猜"越来越不行了?

有人会说,经验也有价值啊,大师的直觉也很准啊。

没错,有。

但是,娱乐行业的节奏太快了。热点来得快,去得更快。拿上个月的直觉,做这个月的内容,大概率是错位的。

而且,靠猜做决策,还有个更大的代价:风险。

你不知道为什么好,下次就没法复制;你不知道为什么差,下次就还会踩。

换成数据驱动,策略建立在真实行为上,每一分预算花出去,心里有底。

那家娱乐集团敢在两个月里冲到 3 倍 ROI,靠的就是这个。

不对,"底气"这个词不准确。

那不叫底气。那叫确定性。

写在最后

这个案例是 2022 年的,不算新。

但道理一点没过时,放到今天甚至更扎心:AI 越普及,"靠猜"的成本就越高。当别人都在用数据做判断,你还在用感觉,那就不是做得好不好的问题了,是还能不能玩下去的问题。

下次做内容营销,先别急着问"这个创意好不好看"。

先问一句:这个判断,有数据撑着吗?

创意决定上限,判断决定生死。

祝你下次开选题会,少一点"我觉得",多一点"数据显示"。