文｜王欣

編輯｜蘇建勛

把公司直接搬進(jìn)客戶(hù)辦公區(qū)，在創(chuàng)業(yè)圈并不算常見(jiàn)操作，第四范式前總裁裴沵思帶領(lǐng)的Noumena團(tuán)隊(duì)卻堅(jiān)持如此。直到現(xiàn)在，他們?nèi)择v扎在某美妝品牌的辦公區(qū)內(nèi)，與客戶(hù)團(tuán)隊(duì)深度共創(chuàng)。

裴沵思的初衷很明確：讓團(tuán)隊(duì)中最懂大模型的科學(xué)家，貼近業(yè)務(wù)一線(xiàn)。

Noumena的三位聯(lián)合創(chuàng)始人，Jett曾任小紅書(shū)KA行業(yè)群總經(jīng)理，另外兩位聯(lián)合創(chuàng)始人，均是歷經(jīng)第四范式商業(yè)與工業(yè)化歷練的科學(xué)家——首席科學(xué)家趙歡，此前在第四范式主攻大模型訓(xùn)練及AutoGraph（自動(dòng)化圖學(xué)習(xí)）；CTO李佳駿則是ACM（美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)）金牌選手。

但從創(chuàng)業(yè)第一天起，他們就達(dá)成共識(shí)：這次創(chuàng)業(yè)要聚焦具體業(yè)務(wù)域。要先擼起袖子下場(chǎng)，對(duì)業(yè)務(wù)有更深的理解，才能充分利用AI的杠桿效應(yīng)。

在上海落腳了幾天后，他們連辦公室都沒(méi)租，直接進(jìn)駐4A公司，通過(guò)AI工具服務(wù)品牌客戶(hù)。在這個(gè)過(guò)程中，他也對(duì)業(yè)務(wù)有了新的思考——作為深耕ToB領(lǐng)域多年的“老兵”，從SAP到第四范式，裴沵思的職業(yè)生涯始終圍繞CEO群體展開(kāi)。

△Noumena創(chuàng)始人兼CEO 裴沵思（左二）及聯(lián)合創(chuàng)始人蔣驤惠（左一）、趙歡（右一）、李佳駿（右二）

與品牌共創(chuàng)的幾個(gè)月里，裴沵思察覺(jué)到品牌營(yíng)銷(xiāo)的舊時(shí)代已經(jīng)被解構(gòu)了——營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)場(chǎng)已從電商平臺(tái)逐步遷移至內(nèi)容社交平臺(tái)，而品牌在線(xiàn)上營(yíng)銷(xiāo)的確定性不斷下降，賭的成分越來(lái)越高。

即便是人類(lèi)的最強(qiáng)團(tuán)隊(duì)，也很難抵抗分發(fā)平臺(tái)的推薦，對(duì)潛在消費(fèi)者訴求的波動(dòng)性影響。

在他看來(lái)，內(nèi)容社交平臺(tái)是ToC企業(yè)最大的外部變量——85%以上Z世代的消費(fèi)決策在此完成，“種草于內(nèi)容平臺(tái)、交易于電商平臺(tái)”的用戶(hù)習(xí)慣，讓這里成為品牌競(jìng)爭(zhēng)的核心陣地。而品牌方的痛點(diǎn)在于線(xiàn)上利潤(rùn)被平臺(tái)大量擠壓，費(fèi)效比（產(chǎn)出效益 / 投入費(fèi)用）越來(lái)越高。

他觀(guān)察到，“大家都說(shuō)看不懂社交平臺(tái)，覺(jué)得內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)是玄學(xué)�！边@是因?yàn)槠放坪拖胗|達(dá)的細(xì)分人群，在心智層面上的溝通能力在消亡。

因此裴沵思選擇從這一角度切入，用AI的方式將營(yíng)銷(xiāo)從“玄學(xué)”變?yōu)椤翱茖W(xué)”。為此，Noumena打造了一個(gè)AI原生的營(yíng)銷(xiāo)Agent——“增長(zhǎng)智能（Growth Intelligence）”系統(tǒng)，幫助品牌在內(nèi)容社交平臺(tái)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)增長(zhǎng)。

內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)始于消費(fèi)者洞察，傳統(tǒng)方法依賴(lài)小樣本調(diào)查，高度依賴(lài)研究者主觀(guān)判斷等局限。社交媒體用戶(hù)生成內(nèi)容（UGC）爆發(fā)式增長(zhǎng)，為消費(fèi)者研究提供了前所未有的數(shù)據(jù)資源，但也帶來(lái)了兩個(gè)新的問(wèn)題：

第一，海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)遠(yuǎn)超人類(lèi)專(zhuān)家的處理能力。

第二，從中提取的洞察，決策者難以判斷其可信度。大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)為解決這一問(wèn)題提供了可能，但當(dāng)前的AI研究工具（如Deep Research類(lèi)產(chǎn)品）主要聚焦于信息檢索與整合，未能解決洞察的置信度問(wèn)題。

Noumena AI Agent系統(tǒng)中包含一個(gè)AI原生的消費(fèi)者洞察基礎(chǔ)設(shè)施，命名為“曼哈頓計(jì)劃”。1942年6月，美國(guó)陸軍部啟動(dòng)“曼哈頓計(jì)劃”，通過(guò)基礎(chǔ)物理學(xué)突破釋放了原子能；Noumena的愿景與之呼應(yīng)，即通過(guò)AI Agent實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)的工業(yè)化，釋放消費(fèi)者科學(xué)的規(guī)�；瘽撃�。

Noumena的“曼哈頓計(jì)劃”包括兩個(gè)關(guān)鍵模塊：公域壓縮和證據(jù)分級(jí)驗(yàn)證機(jī)制。

首先，Agent（智能代理）基于公域UGC（用戶(hù)生成內(nèi)容）對(duì)海量公域UGC進(jìn)行大幅吞吐與提煉，例如通過(guò)瀏覽內(nèi)容社交平臺(tái)上的內(nèi)容和評(píng)論區(qū)，學(xué)習(xí)內(nèi)容調(diào)性和用戶(hù)傾向等知識(shí)信息；

繼而，通過(guò)L1-L4的證據(jù)分級(jí)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)圖譜中存在的因果關(guān)系，相當(dāng)于重新勾勒了混沌無(wú)序、充滿(mǎn)“噪音”的內(nèi)容平臺(tái)，使品牌找到更加可靠的因果關(guān)系和有效信息。

比如在社交平臺(tái)的“提神”話(huà)題下，頻繁出現(xiàn)“想提神喝咖啡，又怕同事認(rèn)為自己焦慮”這樣的同事、尷尬、體面等關(guān)鍵詞，經(jīng)過(guò)L1-L4的驗(yàn)證，可以發(fā)現(xiàn)這背后實(shí)際上反映了辦公人群的一種焦慮，而在這一場(chǎng)景下針對(duì)性地強(qiáng)調(diào)無(wú)味、不尷尬、體面等關(guān)鍵詞，內(nèi)容轉(zhuǎn)化會(huì)更高。

品牌用經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的L3/L4洞察替代主觀(guān)猜測(cè)，精準(zhǔn)定義人群與傳播策略；基于高轉(zhuǎn)化因果關(guān)鍵詞指導(dǎo)內(nèi)容生產(chǎn)與KOL選號(hào)，提升素材供給的確定性；最后在投放端，以可驗(yàn)證的商業(yè)因果預(yù)測(cè)并優(yōu)化ROI。最終，將離散的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)級(jí)科學(xué)資產(chǎn)，真正釋放消費(fèi)者科學(xué)的規(guī)�；瘽撃�。

每一次創(chuàng)業(yè)，都是克服過(guò)往思維慣性的過(guò)程。裴沵思發(fā)現(xiàn)，這次AI ToB創(chuàng)業(yè)與此前的SaaS創(chuàng)業(yè)邏輯截然不同：SaaS創(chuàng)業(yè)如同“給差生補(bǔ)課”，核心是尋求標(biāo)準(zhǔn)化——也就是最大的市場(chǎng)公約數(shù)，力求讓所有人都能用。

垂類(lèi)的AI Agent創(chuàng)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)壁壘是智能水平的上限。Noumena的增長(zhǎng)智能系統(tǒng)中，定義了全新的架構(gòu) Noumena Thinkflow (受到anthropic的skills啟發(fā)，由此發(fā)展而來(lái)）——能夠在真實(shí)業(yè)務(wù)上下文中，通過(guò)與人類(lèi)專(zhuān)家長(zhǎng)期共判，把“專(zhuān)家如何做判斷”沉淀為系統(tǒng)能力。

當(dāng)前階段，賽點(diǎn)在于誰(shuí)能吸納更多優(yōu)秀人類(lèi)專(zhuān)家的隱性知識(shí)——而這些專(zhuān)家恰恰集中在行業(yè)頭部客戶(hù)。因此，Noumena選擇了“讓好學(xué)生爭(zhēng)第一”的打法，通過(guò)服務(wù)行業(yè)頭部品牌及高速增長(zhǎng) DTC 的新銳品牌，讓AI 有突破人類(lèi)智能瓶頸的可能。比如Noumena正在與全球美妝行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者歐萊雅集團(tuán)積極推進(jìn)合作。

除了服務(wù)頭部客戶(hù)，在這一過(guò)程中沉淀品牌經(jīng)驗(yàn)和智能能力，也讓他們找到了另一條ToC商業(yè)路徑：服務(wù)prosumer（專(zhuān)業(yè)消費(fèi)者）。比如，目前小紅書(shū)平臺(tái)共計(jì) 20 萬(wàn)個(gè)品類(lèi)和大概 4000 萬(wàn)內(nèi)容創(chuàng)作者，這些都是他們的潛在目標(biāo)人群。

目前Noumena的prosumer（專(zhuān)業(yè)消費(fèi)者）服務(wù)主要聚焦美妝行業(yè)，但裴沵思認(rèn)為，這一服務(wù)的核心定義維度并非行業(yè)，而是內(nèi)容社交平臺(tái)——不同行業(yè)間有大量可復(fù)用的能力，這也與SaaS時(shí)代的行業(yè)垂直邏輯差異顯著。

以下為訪(fǎng)談原文，經(jīng)《智能涌現(xiàn)》編輯整理：

《智能涌現(xiàn)》：你過(guò)往長(zhǎng)期與CEO打交道，也密集收集企業(yè)對(duì)服務(wù)商的需求，為何最終選中AI營(yíng)銷(xiāo)賽道？這一過(guò)程中的核心認(rèn)知是什么？

裴沵思：核心認(rèn)知源于兩方面。其一，我的職業(yè)生涯始終聚焦CEO群體，從SAP到第四范式，深刻體會(huì)到AI決策類(lèi)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵在CEO，而非CTO，企業(yè)內(nèi)部需克服諸多阻力，且轉(zhuǎn)型隱性成本居高不下。其二，第四范式的業(yè)務(wù)經(jīng)歷讓我看到賽道遷移的必然性：早期聚焦銀行風(fēng)控等封閉場(chǎng)景，雖需求明確，但想象力有限；而營(yíng)銷(xiāo)側(cè)才是企業(yè)智能場(chǎng)景涌現(xiàn)的核心領(lǐng)域。

更關(guān)鍵的是，我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)大量銷(xiāo)售預(yù)測(cè)需求本質(zhì)是用AI替代傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，依賴(lài)內(nèi)部數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)，成功率極低，客戶(hù)滿(mǎn)意度不足五成。尤其在零售快消領(lǐng)域，外部環(huán)境變化速度遠(yuǎn)超歷史總結(jié)能力，傳統(tǒng)模式完全失靈。恰逢大模型興起，其打標(biāo)能力與外部數(shù)據(jù)解讀能力大幅提升，讓我們看到通過(guò)捕捉外部環(huán)境優(yōu)化企業(yè)決策的可能，最終鎖定AI營(yíng)銷(xiāo)賽道。

《智能涌現(xiàn)》：你提到外部環(huán)境變化是企業(yè)預(yù)測(cè)失靈的核心原因，具體哪些外部環(huán)境維度影響最大？

裴沵思：對(duì)ToC企業(yè)而言，最大的外部性來(lái)自?xún)?nèi)容社交平臺(tái)。數(shù)據(jù)顯示，85%以上Z世代的消費(fèi)決策在此完成，遠(yuǎn)超天氣、時(shí)政等傳統(tǒng)因素的影響。媒介場(chǎng)的遷移讓內(nèi)容社交平臺(tái)成為品牌競(jìng)爭(zhēng)的核心陣地，而電商平臺(tái)流量增長(zhǎng)已逐漸放緩，用戶(hù)習(xí)慣變?yōu)椤皟?nèi)容社交平臺(tái)種草、電商平臺(tái)交易”。

以某頭部鞋服類(lèi)品牌為例，其擁有數(shù)千個(gè)鞋類(lèi)SPU，供應(yīng)鏈周期長(zhǎng)，需提前預(yù)測(cè)銷(xiāo)量備貨，但過(guò)往銷(xiāo)售數(shù)據(jù)無(wú)法擬合突發(fā)情況——比如某款鞋因明星、KOL佩戴突然爆火，這種偶然性外部變量讓傳統(tǒng)預(yù)測(cè)完全失效。對(duì)品牌而言，這種不確定性是不可接受的，他們需要的是預(yù)測(cè)、影響甚至主導(dǎo)消費(fèi)趨勢(shì)的能力。

《智能涌現(xiàn)》：相較于天氣、時(shí)政等傳統(tǒng)外部因素，內(nèi)容社交平臺(tái)對(duì)品牌的影響有何不同？

裴沵思：區(qū)別在于影響的深度和廣度完全不在一個(gè)層級(jí)。天氣、時(shí)政這些傳統(tǒng)因素，對(duì)品牌的影響大多是短期、局部的，比如雨天影響戶(hù)外產(chǎn)品銷(xiāo)量，但不會(huì)改變用戶(hù)的核心消費(fèi)決策邏輯。

而內(nèi)容社交平臺(tái)已經(jīng)成為Z世代消費(fèi)決策的核心場(chǎng)景，85%以上的選擇都在這里完成，它直接重塑了用戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣，從“看到廣告買(mǎi)產(chǎn)品”變成“被內(nèi)容種草再下單”，這種影響是長(zhǎng)期、系統(tǒng)性的，直接決定了品牌的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

《智能涌現(xiàn)》：在外部環(huán)境劇烈變化的背景下，你認(rèn)為創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)在哪里？核心解決思路是什么？

裴沵思：機(jī)會(huì)在于“拉齊速度”——企業(yè)對(duì)內(nèi)容社交平臺(tái)的理解、捕捉、決策與執(zhí)行鏈路太慢，核心思路是通過(guò)技術(shù)提升全鏈路效率，實(shí)現(xiàn)“理解-決策-執(zhí)行-迭代”的快速閉環(huán)。具體來(lái)說(shuō)，品牌效果廣告的本質(zhì)是“內(nèi)容質(zhì)量×內(nèi)容分發(fā)傳播結(jié)構(gòu)”，技術(shù)的價(jià)值不僅在內(nèi)容生成，更在優(yōu)化分發(fā)結(jié)構(gòu)。

當(dāng)前行業(yè)存在認(rèn)知誤區(qū)，過(guò)度聚焦AIGC生成內(nèi)容，但優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的主導(dǎo)權(quán)已轉(zhuǎn)移到千萬(wàn)級(jí)達(dá)人手中，品牌難以控制。真正的核心是：在捕捉優(yōu)質(zhì)內(nèi)容SOP的基礎(chǔ)上，通過(guò)技術(shù)計(jì)算內(nèi)容、人群、場(chǎng)景的匹配邏輯，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)觸達(dá)。簡(jiǎn)單說(shuō)，就是讓品牌在內(nèi)容社交平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)從“玄學(xué)”變?yōu)椤翱茖W(xué)”。

《智能涌現(xiàn)》：為什么說(shuō)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的主導(dǎo)權(quán)已經(jīng)轉(zhuǎn)移到達(dá)人手中？品牌在這一背景下該如何破局？

裴沵思：現(xiàn)在千萬(wàn)級(jí)的達(dá)人已經(jīng)形成了自己的創(chuàng)作風(fēng)格和粉絲圈層，他們產(chǎn)出的內(nèi)容更貼近用戶(hù)喜好，更容易獲得平臺(tái)流量扶持，品牌很難再通過(guò)自己生產(chǎn)內(nèi)容達(dá)到同樣的效果，所以說(shuō)主導(dǎo)權(quán)已經(jīng)轉(zhuǎn)移了。

品牌破局的關(guān)鍵不是去搶回內(nèi)容主導(dǎo)權(quán)，而是做好“匹配”——先找到那些符合品牌調(diào)性、能精準(zhǔn)觸達(dá)目標(biāo)人群的達(dá)人，再通過(guò)技術(shù)手段捕捉他們的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容SOP，結(jié)合品牌核心信息共創(chuàng)內(nèi)容，最后優(yōu)化分發(fā)結(jié)構(gòu)，讓內(nèi)容精準(zhǔn)觸達(dá)更多潛在用戶(hù)。

《智能涌現(xiàn)》：結(jié)合具體案例，說(shuō)明下你們?nèi)绾钨x能品牌營(yíng)銷(xiāo)的全鏈路？

裴沵思：以某頭部鞋服品牌為例，全鏈路賦能分為三個(gè)核心環(huán)節(jié)。

第一步是人群與產(chǎn)品定位：明確產(chǎn)品核心受眾是35-45歲一線(xiàn)上班族男性、月跑量超100公里，基于此篩選適配的細(xì)分領(lǐng)域達(dá)人——這類(lèi)達(dá)人需精準(zhǔn)覆蓋目標(biāo)人群，且合作成本可控，避免頂級(jí)明星的高成本與低精準(zhǔn)度問(wèn)題。

第二步是內(nèi)容共創(chuàng)：結(jié)合達(dá)人的原生創(chuàng)作風(fēng)格與SOP，植入品牌核心信息。比如健身達(dá)人可從“練后恢復(fù)”場(chǎng)景切入，職場(chǎng)達(dá)人可從“晨練日�！眻�(chǎng)景植入，確保內(nèi)容自然不生硬。

第三步是投流優(yōu)化：若內(nèi)容初始關(guān)注度不足，通過(guò)分析潛在用戶(hù)標(biāo)簽，定向投放放大傳播效果。

這一全鏈路組合，正是“內(nèi)容質(zhì)量×傳播結(jié)構(gòu)”的落地體現(xiàn)，核心是通過(guò)技術(shù)讓每個(gè)環(huán)節(jié)的決策都有數(shù)據(jù)支撐，提升確定性。

《智能涌現(xiàn)》：在達(dá)人篩選環(huán)節(jié)，除了精準(zhǔn)覆蓋目標(biāo)人群，還會(huì)關(guān)注哪些核心指標(biāo)？

裴沵思：除了人群匹配度，我們還會(huì)重點(diǎn)關(guān)注達(dá)人的內(nèi)容質(zhì)量穩(wěn)定性和粉絲互動(dòng)真實(shí)性。

內(nèi)容質(zhì)量穩(wěn)定性就是看達(dá)人過(guò)往產(chǎn)出的內(nèi)容是否持續(xù)符合優(yōu)質(zhì)SOP，有沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)大量低質(zhì)量?jī)?nèi)容；粉絲互動(dòng)真實(shí)性則是判斷達(dá)人的粉絲是不是真實(shí)活躍的，有沒(méi)有大量水軍，互動(dòng)評(píng)論是不是和內(nèi)容強(qiáng)相關(guān)。這兩個(gè)指標(biāo)直接影響后續(xù)內(nèi)容傳播的效果，比單純看粉絲數(shù)量更重要。

《智能涌現(xiàn)》：你們的業(yè)務(wù)與產(chǎn)品具體體現(xiàn)在哪些環(huán)節(jié)？與品牌的合作邊界是什么？

裴沵思：核心賦能品牌策劃師、內(nèi)容策劃師、投手三大角色，業(yè)務(wù)邊界是“將品牌已有的物理產(chǎn)品定義，解構(gòu)并轉(zhuǎn)化為適配內(nèi)容社交平臺(tái)的數(shù)字定義”。比如品牌產(chǎn)品經(jīng)理已明確產(chǎn)品功能參數(shù)，我們的工作是將其翻譯為小紅書(shū)、抖音等平臺(tái)的人群語(yǔ)言、場(chǎng)景語(yǔ)言。

《智能涌現(xiàn)》：能否舉例說(shuō)明這種“定義轉(zhuǎn)化”的具體做法？

裴沵思：以某高端洗發(fā)水品牌為例，其原定位是“沙龍級(jí)專(zhuān)業(yè)產(chǎn)品”，但在小紅書(shū)平臺(tái)，沙龍人群體量極小。我們通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)“高端蓬松感”是核心訴求，將其重新定位為“定妝照、健身后等場(chǎng)景的蓬松護(hù)理產(chǎn)品”，成功切入小紅書(shū)的“悅己”主賽道。

這種定位調(diào)整不涉及產(chǎn)品成分、包裝的改變，僅優(yōu)化傳播側(cè)的定義與表達(dá)。

《智能涌現(xiàn)》：這種“定義轉(zhuǎn)化”的效果如何衡量？有沒(méi)有具體的數(shù)據(jù)支撐？

裴沵思：主要看兩個(gè)核心數(shù)據(jù)，一個(gè)是CTR（click-through rate，點(diǎn)擊率）和CVR（conversion rate，轉(zhuǎn)化率），另一個(gè)是品牌在目標(biāo)賽道的聲量占比。

以上述洗發(fā)水為例，調(diào)整定位后，相關(guān)內(nèi)容的CTR提升了30%以上，CVR也提升了25%左右，同時(shí)在“高端蓬松洗發(fā)水”這個(gè)細(xì)分賽道的聲量占比從原來(lái)的5%不到，提升到了15%以上，明顯帶動(dòng)了產(chǎn)品銷(xiāo)量的增長(zhǎng)。這些數(shù)據(jù)都是直接能體現(xiàn)轉(zhuǎn)化效果的。

《智能涌現(xiàn)》：你們解析內(nèi)容社交平臺(tái)的核心技術(shù)邏輯是什么？如何實(shí)現(xiàn)對(duì)平臺(tái)的“打穿”？

裴沵思：核心是“公域數(shù)據(jù)重做+私域數(shù)據(jù)融合+消費(fèi)者動(dòng)機(jī)網(wǎng)絡(luò)”。

我們不針對(duì)單個(gè)品牌解析平臺(tái)，而是對(duì)整個(gè)內(nèi)容社交平臺(tái)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化重構(gòu)：先用工具遍歷海量?jī)?nèi)容，完成第一層大范圍壓縮；再通過(guò)科學(xué)家與業(yè)務(wù)專(zhuān)家協(xié)同，逐層提純因果關(guān)系，形成從基礎(chǔ)驗(yàn)證到可驗(yàn)證商業(yè)因果的層級(jí)體系。

這個(gè)過(guò)程類(lèi)似“制作藏寶圖”：第一層是還原平臺(tái)全貌，后續(xù)層級(jí)是找到可落地的商業(yè)機(jī)會(huì)。比如在美妝賽道，我們發(fā)現(xiàn)“定妝照人群關(guān)注頭發(fā)蓬松感”這一核心規(guī)律，其對(duì)應(yīng)的內(nèi)容CTR、CVR數(shù)據(jù)顯著更高，可直接指導(dǎo)品牌的內(nèi)容創(chuàng)作與投流。這套體系對(duì)小紅書(shū)、抖音等平臺(tái)均適用，穩(wěn)定周期約3-6個(gè)月。

《智能涌現(xiàn)》：這個(gè)從L1到L4的因果關(guān)系提純體系，具體每個(gè)層級(jí)的核心作用是什么？

裴沵思：L1層級(jí)是大范圍壓縮，核心作用是把平臺(tái)上海量的、雜亂的內(nèi)容做初步篩選，提煉出核心討論話(huà)題和關(guān)鍵詞，讓我們對(duì)平臺(tái)內(nèi)容全貌有個(gè)清晰認(rèn)知；

L2是復(fù)現(xiàn)驗(yàn)證，就是對(duì)L1提煉出的話(huà)題進(jìn)行交叉驗(yàn)證，確認(rèn)這些話(huà)題是真實(shí)存在的，不是偶然出現(xiàn)的；

L3是準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)證據(jù)，通過(guò)控制變量等方法，找到話(huà)題和用戶(hù)行為之間的相關(guān)性；

L4是可驗(yàn)證商業(yè)因果，就是明確這個(gè)話(huà)題能直接帶動(dòng)哪些商業(yè)指標(biāo)的增長(zhǎng)，比如點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化、銷(xiāo)量，這一層級(jí)的結(jié)論可以直接落地到品牌的營(yíng)銷(xiāo)決策中。

《智能涌現(xiàn)》：為什么選擇“搬進(jìn)客戶(hù)公司”的共創(chuàng)模式？這一模式帶來(lái)了哪些認(rèn)知變化？

裴沵思：核心原因是團(tuán)隊(duì)基因的補(bǔ)全。我們?cè)缙趫F(tuán)隊(duì)以科學(xué)家為主，對(duì)技術(shù)理解深刻但缺乏業(yè)務(wù)體感，閉門(mén)造車(chē)會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品與實(shí)際需求脫節(jié)。共創(chuàng)模式能讓我們深度融入品牌團(tuán)隊(duì)，理解他們的語(yǔ)言習(xí)慣、做事邏輯與核心痛點(diǎn)——從4A公司的內(nèi)容策劃、投手，到品牌的品類(lèi)策劃，全程貼身學(xué)習(xí)。

這一模式帶來(lái)兩個(gè)關(guān)鍵認(rèn)知變化：一是發(fā)現(xiàn)廣告公司與品牌的視角差異，廣告公司更關(guān)注提案成功，核心能力在內(nèi)容與投流；而品牌更關(guān)注長(zhǎng)期增長(zhǎng)，核心訴求在品類(lèi)定位的精準(zhǔn)性，后者的專(zhuān)業(yè)度與付費(fèi)意愿更高。二是明確了業(yè)務(wù)核心——品類(lèi)定位與內(nèi)容定位之間的認(rèn)知鴻溝是關(guān)鍵壁壘，解決這一問(wèn)題比單純優(yōu)化執(zhí)行效率更重要。我們從2023年七八月份開(kāi)始采用這一模式，先在4A公司歷練，后入駐美妝品牌，目前仍在客戶(hù)辦公區(qū)駐場(chǎng)。

《智能涌現(xiàn)》：在4A公司歷練和入駐品牌辦公區(qū)，這兩個(gè)階段的核心收獲有何不同？

裴沵思：在4A公司的核心收獲是理解了內(nèi)容和投流的執(zhí)行邏輯，知道了廣告公司是怎么跟品牌溝通、怎么產(chǎn)出內(nèi)容、怎么優(yōu)化投流的，補(bǔ)全了我們?cè)趫?zhí)行層面的認(rèn)知。

而入駐品牌辦公區(qū)后，收獲更多是戰(zhàn)略層面的，比如品牌是怎么做品類(lèi)規(guī)劃的、怎么思考長(zhǎng)期增長(zhǎng)的、怎么平衡短期銷(xiāo)量和長(zhǎng)期品牌價(jià)值的，這讓我們能更精準(zhǔn)地把握品牌的核心訴求，做出的產(chǎn)品也更貼合品牌的長(zhǎng)期發(fā)展需求。

《智能涌現(xiàn)》：你提出“幫好學(xué)生爭(zhēng)第一”的客戶(hù)選擇邏輯，如何定義“好學(xué)生”？這一邏輯與傳統(tǒng)SaaS模式有何不同？

裴沵思：“好學(xué)生”是指行業(yè)頭部品牌及高速增長(zhǎng)的DTC新銳品牌，它們擁有成熟的營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)，已在內(nèi)容社交平臺(tái)積累豐富經(jīng)驗(yàn)，且遇到了明確的增長(zhǎng)瓶頸。這類(lèi)客戶(hù)的核心價(jià)值在于其高稀缺、高頻的隱性知識(shí)，能幫助我們的系統(tǒng)快速吸收行業(yè)最佳實(shí)踐，提升服務(wù)能力。

這與傳統(tǒng)SaaS“找最大公約數(shù)、幫差生補(bǔ)課”的邏輯完全相反。傳統(tǒng)SaaS追求標(biāo)準(zhǔn)化、低成本復(fù)制，而我們認(rèn)為，核心是拼Agent的智能水平上限，先服務(wù)頭部客戶(hù)打磨智能能力，再向中小企業(yè)輸出，才能形成降維打擊。就像培養(yǎng)管培生，先讓他在寶潔等優(yōu)秀體系成長(zhǎng)，再去其他場(chǎng)景才能快速勝任，而不是一開(kāi)始就去基礎(chǔ)薄弱的場(chǎng)景。

《智能涌現(xiàn)》：當(dāng)前團(tuán)隊(duì)構(gòu)成有何特點(diǎn)？如何平衡技術(shù)人員的技術(shù)追求與商業(yè)落地需求？

裴沵思：團(tuán)隊(duì)目前40多人，其中20多位是科學(xué)家、算法工程師，約10位是博士，核心班底來(lái)自第四范式；后期也吸引了大量營(yíng)銷(xiāo)、品牌領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人士加入，形成“技術(shù)+業(yè)務(wù)”的雙核心結(jié)構(gòu)。

平衡技術(shù)理想與商業(yè)落地的關(guān)鍵，一是團(tuán)隊(duì)共識(shí)，我們的核心技術(shù)人員都經(jīng)歷過(guò)第四范式的商業(yè)化歷練，清楚技術(shù)必須落地到具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，認(rèn)可“先下場(chǎng)理解業(yè)務(wù)，再用技術(shù)杠桿放大價(jià)值”的邏輯；二是實(shí)踐導(dǎo)向，比如CTO會(huì)親自參與品牌策劃執(zhí)行，產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)實(shí)操投手業(yè)務(wù)，讓技術(shù)人員深度理解業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，避免閉門(mén)造車(chē)。

《智能涌現(xiàn)》：公司的商業(yè)化模式是什么？未來(lái)的擴(kuò)張規(guī)劃如何？

裴沵思：當(dāng)前采用雙軌商業(yè)模式：針對(duì)頭部客戶(hù)，收取服務(wù)費(fèi)，通過(guò)共創(chuàng)持續(xù)迭代能力；針對(duì)專(zhuān)業(yè)用戶(hù)，采用Token付費(fèi)模式，實(shí)現(xiàn)能力的規(guī)�；敵�。專(zhuān)業(yè)用戶(hù)涵蓋品牌策劃、內(nèi)容策劃、投手等專(zhuān)業(yè)人群，甚至個(gè)人創(chuàng)作者，這一群體基數(shù)大，是未來(lái)增長(zhǎng)的核心引擎。

擴(kuò)張規(guī)劃分為兩個(gè)維度：一是行業(yè)擴(kuò)張，從目前成熟的美妝賽道，逐步拓展到日化、教育等領(lǐng)域，優(yōu)先選擇內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)需求旺盛但經(jīng)驗(yàn)尚淺的行業(yè)；二是平臺(tái)擴(kuò)張，聚焦小紅書(shū)、抖音、TikTok三大核心內(nèi)容社交平臺(tái)。由于我們的技術(shù)體系是基于平臺(tái)解析而非行業(yè)標(biāo)簽構(gòu)建，行業(yè)間的能力復(fù)用性強(qiáng)，可快速適配新賽道。

《智能涌現(xiàn)》：當(dāng)前企業(yè)對(duì)AI營(yíng)銷(xiāo)的認(rèn)知存在哪些誤區(qū)？需要建立哪些正確認(rèn)知？

裴沵思：最大的誤區(qū)是將技術(shù)視為“工具”，過(guò)度聚焦AIGC生成內(nèi)容。

很多業(yè)務(wù)leader認(rèn)為技術(shù)的價(jià)值就是提升內(nèi)容生產(chǎn)效率，但這是雙重誤解——品牌的核心痛點(diǎn)不是缺內(nèi)容，而是缺內(nèi)容的精準(zhǔn)分發(fā)與品效協(xié)同能力。

正確的認(rèn)知應(yīng)該是：技術(shù)是“智能伙伴”而非工具，其核心價(jià)值在于優(yōu)化傳播結(jié)構(gòu)與決策邏輯；內(nèi)容社交平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵是“內(nèi)容質(zhì)量×傳播結(jié)構(gòu)”，而非單一內(nèi)容優(yōu)劣；品牌需要建立跨平臺(tái)的人群網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)，而非局限于單一平臺(tái)的短期流量。

簡(jiǎn)單說(shuō)，不要用工具思維看待技術(shù)，而要用“管培生培養(yǎng)”的邏輯，讓其持續(xù)學(xué)習(xí)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)從“不確定性”到“確定性”的突破。

《智能涌現(xiàn)》：AI垂直領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)從0到1，最核心的聚焦點(diǎn)是什么？哪些必須做對(duì)，哪些可以容錯(cuò)？

裴沵思：核心聚焦點(diǎn)是“平衡價(jià)值深度與技術(shù)靈活性”——既要扎進(jìn)具體業(yè)務(wù)域，解決企業(yè)的核心價(jià)值問(wèn)題，又不能綁定特定技術(shù)棧，要保持對(duì)前沿模型的快速適配能力。

必須做對(duì)的三件事：一是選對(duì)賽道，聚焦技術(shù)能真正解決的核心痛點(diǎn)；二是找對(duì)初始客戶(hù)，通過(guò)頭部客戶(hù)的隱性知識(shí)提升服務(wù)能力；三是構(gòu)建靈活的技術(shù)架構(gòu)，避免被單一模型鎖定。

可以容錯(cuò)的是行業(yè)擴(kuò)張中的局部試錯(cuò)，以及商業(yè)模式的階段性調(diào)整——只要核心技術(shù)與價(jià)值邏輯正確，局部的試錯(cuò)可以快速迭代優(yōu)化。本質(zhì)上，AI創(chuàng)業(yè)是“沖浪”，要緊跟技術(shù)迭代節(jié)奏，做時(shí)間的朋友。

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