GDMS峰会演讲 | 全域标签科学，发现藏在“场景”里的机会

摘要：以AI标签科学，驱动场景与产品创新

想象这样一个故事：
当你走在便利店，被货架上的一包薯片吸引了目光，你注意到那是榴莲口味。喜欢吃榴莲的你原本没有买薯片的计划，但是这一刻，你为薯片付了款。

再想象一个故事：
当你正在刷视频，被正在采摘榴莲的视频吸引了目光，在农民告诉你，某品牌的榴莲薯片是用了她们果园里产出的榴莲后，你决定点击购物车卖来尝尝。

这两个故事最大的区别是什么？
是场景。

在营销学中有一个著名的理论：1stMonent of truth-第一真理时刻。在这两个故事中，前者的第一时刻是一个瞬间，而后者则是一段场景。

当前的营销环境中，较有共识的一个认知是，品牌应该将自己产品的1stMonent of truth向后者倾斜。

这么做有什么好处？让我们把薯片放在一边，去想一个更刁钻的故事：你是一个露营爱好者，有一天你走在路边，突然发现了一个很漂亮的帐篷，于是你……等一下，路边根本不会随便看到帐篷，对不对？

对于很多品类来说，他们能够赢得用户第一时刻的时机非常稀缺。因此他们极度需要拿下场景型的1stMonent of truth。
 

因此这个故事变了：你是一个露营爱好者，你在刷视频的时候看到了一条有意思的露营视频……这就非常合理了。

这个故事再升华一下，你是一个热爱自然的人，算法根据你身上#热爱自然 的标签给你推荐了#露营 视频，你产生了兴趣，从而产生了更多浏览，在一条视频中，你发现了一顶漂亮帐篷……

这时，我们发现了场景的价值所在——它可以链接货品与用户，甚至链接货品与深潜用户，使触发1stMonent of truth的几率被无限放大。

但是场景从哪里来呢？

主流的认知中，场景来自与三个洞察：内容偏好洞察，社媒口碑洞察，以及电商反馈洞察。

内容偏好，说白了就是用户喜欢什么内容。当用户在看露营时，能蹭上露营边的产品就都有了场景灵感。
社媒口碑洞察，就是泛人群对内容的讨论。如果大家在聊痘痘消炎时，突然聊到用痔疮栓涂抹有奇效，那痘痘消炎，说不定就是痔疮栓的新场景，甚至新产品。
电商反馈洞察，是真正买过品类货品的消费者，对货品的真实评价。假设很多人说“买来送丈母娘”，那对老年人送高端礼，就是新场景。
 

品牌方与agency，在传统的做法中，会自行上网搜索，通过自己刷到的，热搜推荐的，朋友转发的内容中去寻找以及总结这些场景的存在。

这种做法并非不可行，但有一些弊端，在海量的内容域中，每天都有上千万内容产生，随时随地都可能有人力跟不上的内容、评论、评价在发生，人力的局限与算法导致的信息茧房都在阻止他们获取完整的信息。也无从科学判断哪些场景更有机会成为连接人与货的关键。

幸好，AI技术到来了。

AI驱动标签体系打通全域电商人货场内容

AI成熟之前，对于内容的拆解有一个理论上的猜想：假设把一个人在各个平台发的内容（笔记、视频、文章）全都拆解为关键词，理论上可以得到这个用户的清晰画像。如果有一百万个这样的清晰画像，理论上又可以得到围绕某个人群关键词的内容共性。如果同一时间拆解各大平台上最热门的十万条内容，理论上就能得到当前在平台上的流量密码。

这个猜想之所以迟迟没有落地，是因为早些年的AI技术受限。但是在去年AI技术井喷后，这个关卡终于被打通了。
 

现在，在任拓的行业理解与AI的技术加持与下，一套打通平台与人货场内容的标签树已经枝繁叶茂。利用这颗标签树，精准、快速、低成本地去找场景变成了一件唾手可得的事。以精致妈妈这个人群为例，我们不仅能看到热度高的盆底肌修复场景、宝宝生日派对场景，更能看到冷门但电商转化效果好的露台喝酒场景、珠宝设计课场景。
 

不仅限于找场景，任拓AI标签体系更能驱动整条业务流程的升级，从而解决品牌方真正的业务问题，以产品升级举例，在某果酒品牌案例中，他们认为包装饮料或为果酒的心智上游，于是利用任拓产品，在标签科学的支持下寻找产品创新的方向：

包装饮料的口味卖点标签：芒果芭乐/山楂/生椰乌龙/竹蔗马蹄/樱花青提
包装饮料的场景标签：涮火锅/烧烤/吃小龙虾/露营/饮料DIY
包装饮料的痛点标签：口感腻/不适合送礼
果酒行业的痛点标签：果酒玻璃瓶不适合携带

在挖掘出这些痛点卖点场景标签后，留给品牌方的事情变成很简单的排列组合：针对火锅烧烤场景，推出解腻口味果酒，同时轻量化果酒包装使其便于成提携带。

新品推出后，配合内容平台上的种草营销，该果酒新品刚一上市便获得了平台销售上的小爆发。

标签科学的应用不止于找场景、也不止于产品创新。整个快消市场都在迎来以数焕新的洗牌，立刻下载任拓在GDMS全球数字营销峰会上的演讲材料《全域标签科学 | 发现藏在“场景”里的机会》，一同探索标签科学的未来之路。
 

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