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Meta CMO Alex Schultz:所有營銷都將是效果營銷

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過去幾年,營銷領(lǐng)域最穩(wěn)定的一種分工,是在媒體投放層面,把廣告拆分為“品牌廣告”和“效果廣告”。前者負(fù)責(zé)曝光與認(rèn)知,后者負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)化與回報(bào)。對(duì)應(yīng)到國內(nèi)語境,其實(shí)就是常說的“種草預(yù)算”和“轉(zhuǎn)化預(yù)算”。

這種劃分不僅影響預(yù)算分配,也影響團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)與考核方式,逐漸成為一種默認(rèn)做法。

但這套方法,正在變得不那么好用了。

隨著算法推薦逐漸取代單純的流量分發(fā),用戶從“看到內(nèi)容 → 被種草 → 搜索 → 下單”的路徑,被明顯壓縮在同一條鏈路里。很多時(shí)候,品牌影響和轉(zhuǎn)化行為,已經(jīng)發(fā)生在同一個(gè)場景中,很難再被拆開。

在這樣的背景下,負(fù)責(zé)全球營銷體系的 Meta 首席營銷官(CMO)Alex Schultz 在近期對(duì)外發(fā)言中反復(fù)提到一句話:

“All marketing is performance marketing.”


圖說/Meta 首席營銷官(CMO)Alex Schultz,圖源/Meta官網(wǎng)

在他的語境里,這句話并不是在否定品牌,而是在強(qiáng)調(diào):所有營銷最終都要回到同一套轉(zhuǎn)化與生意結(jié)果上來衡量。

今天,真正值得被重新討論的,不是“要不要做品牌”,而是在投放層面,把廣告簡單分成“品牌廣告”和“效果廣告”這套方法,是否還成立。

對(duì)廣告主而言,這本質(zhì)上是一個(gè)預(yù)算分配方式的改變。傳統(tǒng)按“品牌廣告”和“效果廣告”一刀切的做法,正在逐漸失效。

當(dāng)用戶行為已經(jīng)被壓縮在同一條鏈路中時(shí),分拆預(yù)算反而會(huì)影響整體轉(zhuǎn)化效率。

與此同時(shí),互聯(lián)網(wǎng)廣告平臺(tái)的底層邏輯的改變也將推動(dòng)這一變化,從基于漏斗的拆分投放,轉(zhuǎn)向在同一系統(tǒng)中統(tǒng)一優(yōu)化結(jié)果。

Meta 是怎么做的?

這并不是一個(gè)理念,而是在 Meta 的產(chǎn)品里已經(jīng)發(fā)生的事情。

以其近年來重點(diǎn)推進(jìn)的 Advantage+(自動(dòng)化廣告投放產(chǎn)品)為例,廣告主不再需要手動(dòng)去拆人群、拆預(yù)算、拆路徑。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)完成從找人、分發(fā)素材到優(yōu)化轉(zhuǎn)化的全過程。

換句話說,原本需要你自己決定的“這部分預(yù)算是做品牌還是做轉(zhuǎn)化”,現(xiàn)在越來越多由系統(tǒng)來判斷。

廣告主關(guān)注的重點(diǎn),也從“這筆錢投在哪一層”,變成“整體帶來多少轉(zhuǎn)化和生意結(jié)果”。

從數(shù)據(jù)上看,這種變化已經(jīng)在發(fā)生。Meta 在財(cái)報(bào)中披露,2025 年廣告展示量同比增長約 12%,平均廣告價(jià)格同比增長約 9%。這說明廣告系統(tǒng)在更大規(guī)模分發(fā)的同時(shí),也在持續(xù)提升轉(zhuǎn)化效率。

類似的變化,也發(fā)生在內(nèi)容分發(fā)上。

以 Instagram 為代表,平臺(tái)已經(jīng)從“你關(guān)注誰就看誰”,轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)判斷你可能喜歡什么”。用戶刷到的內(nèi)容,越來越多來自推薦,而不是關(guān)注關(guān)系。


圖說/Instagram 內(nèi)容推薦示圖,圖源/engineering at meta

Meta 也提到,隨著推薦內(nèi)容占比提升,用戶停留時(shí)長和互動(dòng)持續(xù)增長,Reels 等短視頻成為重要驅(qū)動(dòng)力。

這背后其實(shí)是一個(gè)很直接的變化:

進(jìn)一步看,在 Facebook 和 Instagram 的廣告體系里,廣告本身也已經(jīng)進(jìn)入同一信息流,與普通內(nèi)容一起競爭注意力。

廣告不再是一個(gè)獨(dú)立模塊,而是和內(nèi)容一起,被同一套算法分發(fā)。

平臺(tái)分化,誰在優(yōu)化路徑,誰在改路徑

以國內(nèi)常見的社交廣告平臺(tái)為例,比如騰訊廣告,它們其實(shí)也在做自動(dòng)化。自動(dòng)出價(jià)、智能投放、系統(tǒng)優(yōu)化。但整體還是建立在“品牌廣告”和“效果廣告”的分類結(jié)構(gòu)上。

這意味著,廣告主依然需要先想清楚,這筆錢是做曝光,還是做轉(zhuǎn)化,然后再讓系統(tǒng)幫你把這條路徑跑得更高效。

換句話說,自動(dòng)化是在幫你“跑得更好”,但路徑還是你自己定的。

而如果我們看小紅書,會(huì)更有意思。

在用戶側(cè),小紅書其實(shí)已經(jīng)更接近 Meta。內(nèi)容和廣告混在一起,種草和轉(zhuǎn)化往往發(fā)生在同一條鏈路里。

但在投放側(cè),它仍然是分層的種草、信息流、搜索,各自有不同預(yù)算和策略。所以它呈現(xiàn)出一種中間狀態(tài)——用戶路徑已經(jīng)打通了,但投放路徑還需要人為組織。

從這個(gè)角度看,不同平臺(tái)的差別,并不只是自動(dòng)化強(qiáng)不強(qiáng),而是自動(dòng)化是在幫你優(yōu)化路徑,還是開始替你決定路徑。

而 Meta 正在往后者走。

當(dāng)系統(tǒng)開始決定預(yù)算怎么分、廣告怎么跑時(shí),原本需要人來做的判斷,就在系統(tǒng)內(nèi)部被消化了。

當(dāng)系統(tǒng)開始替你做決策

一旦系統(tǒng)開始接管自主投放路徑,對(duì)于廣告主現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)與決策路徑也將會(huì)帶來變化。

原本由團(tuán)隊(duì)完成的預(yù)算拆分、策略設(shè)計(jì)和路徑選擇,會(huì)越來越多被系統(tǒng)自動(dòng)完成。增長,也不再是某一個(gè)團(tuán)隊(duì)“做出來的結(jié)果”。

在Schultz 表述中,他說道“Growth is not a team. It’s a company-wide responsibility.” 增長不是不重要,而是已經(jīng)變成整個(gè)系統(tǒng)跑出來的結(jié)果。

這背后的邏輯,在他對(duì)其他問題的看法中也能看到。

比如他提到 North Star(類似企業(yè)的核心KPI)時(shí),他提到“不是一個(gè)指標(biāo),而是一個(gè)目標(biāo)”。

因?yàn)楫?dāng)所有營銷都圍繞轉(zhuǎn)化結(jié)果時(shí),如果只盯一個(gè)數(shù)據(jù),很容易把局部優(yōu)化當(dāng)成整體增長。

再比如他對(duì) AI 的判斷,“AI amplifies what already works.”

翻譯過來就是,AI不會(huì)幫你做對(duì)決策,只會(huì)把你原本的策略放大。路徑是對(duì)的,AI會(huì)幫你放大效率;路徑是錯(cuò)的,AI只會(huì)讓問題更快暴露。

把這些放在一起,其實(shí)是在說一件事。在一個(gè)以結(jié)果為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的系統(tǒng)中,企業(yè)首先需要避免用單一指標(biāo)替代整體目標(biāo),其次也不能把技術(shù)當(dāng)作解決問題的起點(diǎn)。

無論是指標(biāo)體系還是技術(shù)工具,最終都只是圍繞同一套結(jié)果進(jìn)行放大與驗(yàn)證。

在這一前提下,增長自然不再是某一個(gè)團(tuán)隊(duì)可以獨(dú)立完成的任務(wù),而成為整個(gè)系統(tǒng)共同作用的結(jié)果。

結(jié)語

從這個(gè)角度來看,Schultz 并不是在否定品牌,也不是在提出一套全新的營銷方法,而是在修正一種長期存在的操作方式。

在過去,“品牌廣告”和“效果廣告”的劃分,是有效的。但當(dāng)內(nèi)容分發(fā)、廣告系統(tǒng)和用戶行為被統(tǒng)一到同一套邏輯里,這種劃分開始失去意義。

被打穿的,不是品牌本身,而是圍繞漏斗分層建立起來的那套投放方法。

而當(dāng)方法被改變之后,組織與分工,也就失去了原有的依據(jù)。增長不再屬于某一個(gè)團(tuán)隊(duì),不是因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)不重要了,而是因?yàn)樵鲩L這件事,已經(jīng)變成系統(tǒng)的輸出。

參考資料:

1.Alex Schultz 在播客與行業(yè)訪談中的公開發(fā)言,來源Growth Talent、Target Internet 等

2.Meta Platforms 官方產(chǎn)品資料與對(duì)外信息披露,來源Meta 官方博客、產(chǎn)品說明及公開分享

總編輯:范懌

本期作者:Ryan

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