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传播的真正战场在于通过"元媒体"和"框架设计"重塑行业评价标准,而非传统广告投放。企业应利用免费传播触点构建认知框架,在行业共识松动期定义新标准,实现传播的自我强化。 ## 1. 元媒体:被忽视的免费传播触点 - 蜜雪冰城通过杯套、雪王人偶等自有触点实现病毒传播,Stripe依靠技术文档和开发者大会建立品牌认知 - "元媒体"指停止付费投放后仍具备传播能力的自有渠道,如技术博客、API文档、管理层演讲等 - 大多数企业未系统管理这些高频精准触点,导致传播资源碎片化 ## 2. 框架设计:重构市场评价体系 - Salesforce用"No Software"重新定义CRM标准,Figma以"设计是团队运动"颠覆Adobe的评判维度 - Databricks创造"Lakehouse"新品类,迫使Snowflake在其定义的框架中竞争 - 框架设计的本质是输出行业新评判标准,而非产品功能比较 ## 3. 实施框架设计的三步法 - **时机判断**:捕捉旧共识松动、新共识未成的窗口期(如企业软件云化转型期) - **标准定义**:提炼与产品强关联但超越产品的简洁主张(如"支付应像水电般简单") - **持续强化**:通过所有元媒体一致输出,使CEO演讲与技术博客形成认知合力 ## 4. AI时代传播的不可替代性 - 行业趋势判断和框架定义需要人类洞察力,无法被AI替代 - 组织一致性执行能力是关键,需确保所有触点输出统一认知 - 当AI降低表达门槛时,定义讨论框架的能力成为核心竞争优势
2026-04-01 08:46

传播真正的战场在框架里

本文来自微信公众号: 王智远 ,作者:王智远


前几天刷到一条短视频,华与华在讲一个概念叫「元媒体」。


大意是,蜜雪冰城那首歌,不喝蜜雪冰城的人也会唱。「爱干净住汉庭」这句话,不住汉庭的人也会说。当接收者变成发送者,流量就不再是漏斗,是循环。


我听完觉得有道理,蜜雪冰城把门店的杯套、吸管、雪王人偶全部当成了免费的传播触点,20个雪王炸街可能比投一两个亿广告还管用。


我做公关传播,也给一些客户做外脑;听完这条视频后,一直在想一个问题:TOB产品、技术传播,身上有没有类似的东西?


应该是有的。


我查了一下Stripe的情况:Stripe是全球最大的在线支付基础设施公司之一,估值超过600亿美金。这家公司几乎不做传统意义上的品牌广告。


它的传播主要靠几样东西:技术文档、开发者博客、年度开发者大会,以及创始人Patrick Collison在公开场合的每一次发言。


这些东西有一个共同特点:不花媒体采买的钱,每一个都在持续向市场输出信息。


Spotify也是一个典型,每年12月,Spotify给每个用户生成一份年度听歌报告,叫Spotify Wrapped,用户自发截图发到社交媒体,几乎刷屏所有平台。


当然,这个国内目前也学会了,每年年底我们都会看到一大堆帮我们总结自己行为的海报出现。


Apple做了类似的事,「Shot on iPhone」这个项目,苹果把用户拍的照片。直接拿来当户外广告素材;用户拍照的那个瞬间,他在用产品,同时也在替品牌生产内容。摄像头是产品功能,也是传播载体。


华与华管这些叫「元媒体」。


我想给一个更适用于to B场景的定义:如果明天把所有付费投放全部停掉,你的品牌还剩多少传播能力?剩下的那些,就是你的元媒体。


按这个标准去看,会发现一个有意思的事情。


很多TOB产品身上附着大量不花钱的传播触点,技术博客、开发者文档、开源项目的README、API的设计规范、SDK的示例代码、管理层在行业会议上的每一次演讲,这些都是元媒体。


可大多数公关团队不认为这些跟自己有关系。


我跟几个在大厂做公关的朋友聊过这件事,技术博客归技术团队管,产品文案归产品经理管,开发者关系归DevRel管,管理层的演讲稿通常是CEO办公室或者战略部在写。


换句话说,公关管「媒体」,主要精力花在发稿、约采、盯舆情上面。


这意味着什么呢?


一家公司最高频、最日常、覆盖专业受众最精准的那些传播触点,基本处于「没有人从传播的角度系统管理」的状态。


技术博客写什么选题、用什么口径,取决于工程师个人的兴趣;管理层在行业会议上讲什么,通常跟着当时的业务重点走;产品文档的措辞风格,各个团队各有各的习惯。这些触点各自为战,彼此之间没有一根统一的线串着。


我觉得,这才是公关最大的一个盲区。


在媒体关系之外,还有一整片免费的、高频的、精准触达专业受众的传播阵地,几乎没有被当作传播资源来开发。


Stripe做对的那件事,你去看它的技术文档、开发者大会、Collison接受的每一次采访,所有对外输出的内容都在反复强化同一个信息:在线支付应该像水电一样简单。


这些触点是被一根线串起来了,那根线是什么?


很多人会说是品牌定位、品牌故事、价值主张,这些词都对,也都太泛了。我换一个更具体的说法:那根线是一套评价标准。


什么意思呢?


学经典,准没错;Salesforce早年做过一件事;2000年前后,企业软件市场的主流形态是本地部署。


甲骨文、SAP、Siebel卖的CRM系统,客户要自己买服务器、装软件、养一个IT团队来维护;大家对这套模式有各种不满,成本高、上线周期长,抱怨很多,可也没有人给出一个清晰的替代方案。


旧共识在松动,新共识还没成型,Marc Benioff在这个窗口期做了一件事:他直接给了一个新的判断标准。


No Software;不要软件。发布会上打出一个红色的禁止标志,SOFTWARE这个词被一条斜线划掉,他到处演讲,反复讲同一句话:企业不应该再买安装在本地的软件了。


注意,他在定义一个行业应该怎么做判断的标准。


这套标准一旦被市场接受,所有企业在评估CRM系统的时候,就会不自觉地问一句:这个东西要不要装在自己服务器上?


这一问,Salesforce就赢了,因为在「要不要本地部署」这个坐标系里,Salesforce天然站在正确的那一边,甲骨文和SAP天然需要解释自己;竞争对手们并没有输在产品上,它们输在了评价标准上。


再看两个更近的:Figma做了一件结构完全相同的事。


设计工具品类,Adobe统治了将近三十年,Photoshop、Illustrator、Sketch,评价标准一直是功能够不够强,Figma出来之后,重新划了一条线。


它定义了一个新的判断框架:设计应该是一项团队运动。


Figma品牌主张叫「Nothing Great Is Made Alone」,伟大的作品从不是一个人完成的。


它所有的产品设计、功能开发、对外传播,都在强化同一件事:设计流程应该让产品经理、工程师、运营、甚至实习生都能参与进来,在同一个文件里实时协作。


当市场接受了「设计工具应该让所有人协作」这个评价标准,Adobe那套本地安装、单人操作、文件来回传的模式,就天然处在需要解释的位置上。


Adobe后来花了200亿美金想收购Figma,某种程度上就是在承认:评价标准已经变了,我追不回来了。


再看一个更技术的:


数据领域过去有两个基础设施品类:数据湖和数据仓库。数据湖便宜、灵活,能存各种格式的原始数据,可查询性能差;数据仓库快、结构化,能跑复杂的分析查询,可成本高、弹性差。


大多数企业同时维护两套系统,中间靠ETL管道搬数据,痛苦且昂贵。Databricks做了什么?它造了一个新词:Lakehouse。


湖加仓,合二为一。


这个词一出来,市场讨论数据架构的方式就变了;过去的问题是「选湖还是选仓」,现在变成了「你的架构是不是Lakehouse」。


Databricks作为这个概念的发明者,天然占据了讨论的中心;Snowflake作为最直接的竞品,后来也被迫在Lakehouse这个语境里回应,解释自己为什么也能做类似的事。


Forrester在2024年出了一份报告,品类名称直接用的就是「Data Lakehouses」,Databricks排在Leader的位置。


你看,评价标准变了,裁判的计分表变了,比赛的结果自然就变了;这三家公司都没有在产品层面跟对手比较,他们做了同一件事:给市场一套新的评价标准。


你可能会好奇了,这跟公关有什么关系?


其实关系很大。


大多数公关团队每天做的事情,概括起来就一个动作:把公司已经决定要说的信息,通过媒体送到目标受众面前;产品发了,写通稿;管理层有观点,安排专访;出了舆情,准备口径。


这些工作都在「分发」这个层面上,分发解决信息到达的问题,却解决不了:市场用什么框架来理解你?


我跟不少媒介、公关负责人聊过,经常听到一种复盘困惑:信息确实送到了,可媒体、分析师讨论产品时,用竞品的语言、竞品的分类方式、竞品定义的赛道。


所以,Salesforce、Figma、Databricks的公关团队做的事,跟传统公关有一个本质区别,他们在问「市场应该用什么标准来评价这个品类」。


前者叫分发,后者我管它叫框架设计。


打个比方:分发像拿着传单挨家挨户塞信箱,框架设计像重新画了这条街的地图;传单塞完就完了,地图一旦被接受,所有人都会按照你画的路线走。


这也是我提到的上个问题,Stripe把所有元媒体串起来的那根线,一直在讲,在线支付应该像水电一样简单,就是一套框架,所有触点都在强化这同一个评价标准。


元媒体是载体,框架是载体上流动的那个东西;载体没有统一的框架串着,就是一堆散点;有了框架,每一个触点都在做同一件事,传播就开始自我强化。


到这里可能有人会问:又开始理论了吧,具体怎么做?框架设计这件事,听起来很抽象,拆开来看就三步。


第一步,找到窗口。


适合的时刻是行业处在一个认知转换期,旧的共识在松动,新的共识还没建立起来;这个窗口期里,谁先给出一个清晰的定义,谁就有可能占据这个位置。


Benioff踩中的窗口是企业对本地部署的不满到了临界点,「云」的概念还没变成行业共识;Figma踩中的窗口是远程协作成为常态,设计师和非设计师的协作需求暴涨,可设计工具还停留在单人模式。


Databricks面对的情况是企业数据架构越来越复杂,湖和仓两套系统并行的痛苦越来越大,可没有人提出一个合并方案。


这三个窗口有一个共同特征:行业里的人已经在抱怨了,已经在寻找替代方案了,可还没有人用一句简洁的话把新方向说清楚。


对公关、市场营销负责人来说,第一步的工作是判断:我所在的行业,现在有没有一个「旧共识正在松动、新共识尚未成型」的窗口?


如果有,就是做框架设计的时机;如果没有,等;硬造一个框架去挑战一个还很稳固的共识,成本极高,成功率极低。


第二步,定义评价标准,不是推广产品。


这是分发思维和框架思维最核心的区别,分发思维的输出物是「关于我们产品的信息」,框架思维的输出物是「一套让市场重新做判断的标准」。


我见过很多大厂发新品、发模型时,市场公关团队花大量精力去提炼产品的「三大优势」「五大特性」,然后把信息做成通稿、做成talking points、做成KOL brief,全渠道分发出去。


这些工作有价值,覆盖量确实上去了。问题在于,竞品两周后也发了一个类似的产品,也有「三大优势」「五大特性」,媒体和分析师拿什么来区分你们?


功能层面的比较是无穷无尽的,你快我也快,你便宜我也便宜,你有AI我也有AI,产品层面比,永远比不完,框架设计跳出了这个循环,它输出的是品类应该怎么被评价。


回看前面几个案例,它们的评价标准有几个共同特征:


跟自家产品有结构性关联,顺着这个标准去评价,自然会发现我的产品是最契合的;可它们表面上完全没有在谈产品,它们在谈行业应该往哪个方向走。


足够简洁,简洁到可以被别人直接引用、直接写进分析报告里。


所以,对相关负责人来说,第二步的工作是:提炼出一个评价标准;它长什么样?一句话能说清楚,跟你的产品强相关可不提产品,能让市场重新审视这个品类里所有玩家的位置。


这很难。比写一篇通稿难得多,大多数公关负责人的训练背景是媒体关系和内容生产,不是战略定义。做好这件事可能需要公关负责人跟CEO、产品、项目等负责人坐在一起想清楚:我们到底在重新定义什么?


第三步,用所有元媒体反复强化这个框架。


这里第一部分讲的元媒体就接上了。评价标准定义好之后,要做的事情是用前面提到的那些元媒体,反复、一致地强化这个框架。


这就是元媒体和框架的关系。


没有框架,元媒体是一堆各自为战的散点;有了框架,每一个触点、每一次输出,都在帮你积累同一份认知资产。一个是牌,一个是打牌的策略。


做到这一步,传播不再是一次性的动作了;每一篇技术博客、每一次管理层发言、以及产品更新,都在给同一个框架加分;时间越长,框架在市场上的根扎得越深,竞品想要推翻它的成本就越高。


聊到这,说说AI时代传播拉不平什么。我觉得是两样。


第一样是判断。


我所在的行业,现在哪个共识正在松动?新的评价标准应该长什么样?这需要对行业有深刻的理解,需要跟客户、媒体、分析师长期泡在一起才能积累出来的直觉。


第二样是一致性。


把一个框架通过所有元媒体、在所有场合、持续数年地输出,这是组织能力;让CEO在达沃斯讲的话跟技术博客上的文章指向同一个方向,让产品文档的措辞跟行业会议的演讲用同一套语言,AI替不了你。


我认为,AI时代公关传播的分水岭就在这里。


华与华讲元媒体,讲传播发生在哪里;这篇文章,我想追问更上游的事:传播应该传什么,谁来定义这个「什么」。当所有人都能用AI低成本地说话时,真正稀缺的能力,是决定大家讨论什么。

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