即时之讯：🗞️ 什么是氛围营销？ (2025-03-30) :: 在浏览器中查看
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本周时事通讯 100% 由我，人类，撰写生成。您将在视频中看到生成式 AI 的输出内容。了解为何此类披露是个好主意，并且在不久的将来可能成为任何与欧盟有业务往来者的要求。
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我在想什么：什么是氛围营销？
最近在 LinkedIn 的营销 AI 领域，有一个话题很热门，那就是非常时髦的表达——“氛围营销” (vibe marketing)。支持者称其为营销的下一次进化。其他人则不确定该如何称呼它。无论它是什么，听起来往好了说是很有趣，往坏了说是有点狡猾。因此，本周，让我们深入感受一下氛围 (vibe)，看看氛围营销到底是怎么回事。
第一部分：氛围营销的起源
氛围营销的起源与营销无关。其母术语是“氛围编程” (vibe coding)，由 OpenAI 联合创始人、真正的 AI 专家 Andrej Karpathy 创造。Karpathy 在他的社交媒体上这样说：
有一种我称之为“氛围编程 (vibe coding)”的新型编程方式，你完全沉浸在这种氛围中，拥抱指数级增长，甚至忘记代码的存在。这之所以可能，是因为大型语言模型（LLM）（例如，带有 Sonnet 的 Cursor Composer）变得太强大了。而且我基本只通过 SuperWhisper 与 Composer 对话，几乎不碰键盘。我会提一些最傻的要求，比如“把侧边栏的内边距减少一半”，因为我懒得去找它。“一律接受 (Accept All)”是常态，我不再阅读差异 (diffs) 了。当我收到错误消息时，我只是不加评论地复制粘贴进去，通常这样就能解决问题。代码的增长超出了我通常的理解范围，我得花点时间仔细阅读才能搞懂。有时 LLM 无法修复某个 bug，所以我干脆绕过它，或者要求随机更改，直到它消失。对于周末随手做的小项目来说还不太糟，但仍然相当有趣。我正在构建一个项目或 web 应用，但这并不真正算是编程——我只是看东西、说东西、运行东西、复制粘贴东西，而且它大部分都能工作。
如果你必须用一句话来总结，氛围编程基本上就是让 AI 来完成编码工作。你提供想法和反馈，但你从不编写一行代码。相反，机器完成所有的编码、测试、修正，并最终部署。
这与其它形式的 AI 内容创作有何不同之处在于其“放手”的特性。在当前这一代 AI 语言模型出现之前，当你在 AI 和你的代码、错误消息以及测试之间来回切换时，涉及到大量的复制粘贴工作。AI 是主力，但你是微观管理者，深度参与组装它产生的各个部分。
在氛围编程出现之前，AI 就像一个宜家 (IKEA) 的制造工厂。它吐出零件，然后由你——通常是根据令人困惑的说明——来弄清楚如何将它们组装在一起。
氛围编程随着 Cursor、Cline、Aider、Claude Coder 等众多编码工具的出现而兴起。这些工具被标榜为“代理式编程” (agentic coding)，但它们实际上更接近自动化。连接到像 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.5/3.7、OpenAI 的 o1 或 Google 的 Gemini 2 这样的模型后，编码人员可以向软件提供提示 (prompts)，然后软件会或多或少自主地去实现、测试和调试软件。Karpathy 的例子有点极端，你使用语音界面与编码工具交谈，在它编码的同时进行对话。
像往常一样，营销人员把一切都搞砸了。
第二部分：氛围营销登场
LinkedIn 上那群 AI 炒作者抓住了这一点，并宣称氛围营销的时代已经到来。他们推广以营销为中心的代理工具和框架，如 Salesforce Agentforce、Hubspot Agent.ai、Adobe Agentic Layer 等等，宣称“放手式”营销时代已来临。氛围营销！只需告诉 AI 代理你想要什么，走开，它就会完成一切。
正如你可以想象的那样，这样做失败的方式远多于成功的方式。你能在营销场景中有效地使用 AI 代理吗？是的，绝对可以。你能简单地让营销像一辆自动驾驶汽车一样运行，而你在方向盘后面打盹吗？除非你喜欢撞墙。
那么，这是否意味着氛围营销完全是个谎言？不，不完全是。有一种方法可以进行氛围营销，它成功地利用了氛围编程的工具和实践。它不是放手不管——更像是成为一名员工的真正管理者。你管理、指导、校对、纠正，而你的员工执行工作。同样，做一个缺席的管理者通常不是成功的秘诀，做一个想要完全摆脱营销工作的氛围营销者通常也不是成功的秘诀。
第三部分：如何进行氛围营销
如果氛围营销是真实存在的，那么我们该如何着手进行呢？让我们看看如何设置来测试它。这会有点技术性，所以如果你想这样做，请做好准备亲自动手。如果我们像对待食谱一样处理这个问题，那么你需要工具、配料和说明。
工具
首先，你需要能够访问带有 API 的 AI 模型。最常见的当然是 OpenAI 的模型、Anthropic 的模型和 Google 的模型，尽管实际上有 150 万种可供选择。以下是我建议的选择：
- 当前综合最佳：Google Gemini 2.5
- 最佳廉价、可靠、完全私有模型：Google Gemma 27B 自托管
- 高质量、高成本：Anthropic Claude Sonnet 3.7 32K Extended Thinking
- 廉价、智能且完全不私密：DeepSeek R1
在撰写本文时，Google 的 Gemini 2.5 Pro 无疑是几乎所有方面都最佳的 AI 模型。考虑到 AI 的发展速度，这种情况可能在几小时内改变。总的来说，对于任何与氛围相关的事情，你都需要使用推理模型 (reasoning model)。
请注意，使用这些模型，你需要注册开发者账户并获取开发者的 API 密钥 (API key)。如何设置超出了本期时事通讯的范围，但这通常是免费的，而且大多数平台还会提供一些初始额度。
手持你的 API 密钥，就像一个冒险家进入地牢一样，接下来你需要一个编码环境。是的，即使是营销内容，我们也要使用编码工具。为什么？因为编码工具已经被设计成半自主的，能够代表我们读取、写入和更新文件。这很重要。这也是氛围编程和氛围营销能够运作的部分原因——大量的繁重工作都内置在工具本身之中。
对于那些不是程序员但精通技术的营销人员，我的建议是免费、开源的软件 VSCodium 以及免费、开源的插件 Cline。两者都是跨平台的，可以在 Windows、Mac 和 Linux 机器上下载和运行。VSCodium 与 Microsoft Visual Studio Code 几乎相同，只是没有微软的跟踪代码。
与 API 密钥一样，设置这个软件超出了本期时事通讯的范围，但它就像几乎所有其他软件包一样。你安装它，按照你想要的方式设置偏好，然后你基本上就准备好了。你会想要将 Cline 设置为计划模式 (plan mode) 并添加你的 API 密钥——所有这些都将在本期时事通讯的视频版本中展示。
一旦你设置好了 VSCodium 环境，并安装了 Cline 插件，你就完成了一半的工具设置。现在到了困难的部分——配料。
配料
让氛围营销和氛围编程成功的关键在于拥有好的配料，就像烹饪一样。而且因为我们在一个半自主的环境中进行操作，你需要丰富、健壮的配料。你能像 Karpathy 进行氛围编程那样，完全即兴地进行氛围营销吗？是的，但这会花费你更长的时间才能达到你想要的结果。
对于氛围营销，你准备好的配料应该包括：
- 关于你的公司、产品和服务的详细描述等。
- 关于你如何进行营销以及通常获得的结果的描述。
- 一份详细、丰富的 理想客户画像 (ideal customer profile)。
- 你所在行业以及行业内营销方式的最佳实践基准。
- 使用三大战略框架完成的公司和行业战略分析（还记得上周的时事通讯吗？这就是 SWOT、波特五力模型 (Porter’s 5 Forces) 和 PEST 分析）。
- 你的营销内容摘要提取，如果你想进行内容分析的话。
- AI 应注意的任何具体规则和限制。例如，我的演讲业务没有付费预算，所以这是一条规则——不要推荐付费广告。
组装这些部分都需要时间。有些，你可以使用像 Perplexity、Gemini、OpenAI 等 AI 深度研究工具来构建。你在上周的时事通讯中看到了如何构建 SWOT 分析。其他的则需要你手动构建，或寻求帮助构建。Katie Robbert 为我的演讲业务构建了理想客户画像 (ICP)。我按照新的 Trust Insights《营销人员生成式 AI 应用案例》课程 中的步骤和提示构建了各种分析。
你还需要一份你想要进行氛围营销的事项清单。例如，我的清单如下：
– 我的营销策略中的差距分析
– 我的内容策略中的差距分析
– 本年度剩余时间的战略营销计划
– 本年度剩余时间的战术营销计划，按季度、按营销渠道划分
– 针对我的理想客户画像 (ICP) 定制的新的演讲业务销售说辞
这些都不应是意外；所有这些都是你可能已经用 AI 生成过的文件（如果你还没有，你应该尝试一下）。使这个过程与众不同的是它的自动化程度。编码软件将使用所有这些片段来遵循我们的工作计划并创建我们的营销内容。
说明
没有说明的食谱算什么？这里的说明从工作计划开始。我们需要坐下来花时间写出我们的工作计划，说明我们希望软件为我们构建什么，并附带解释。以下是我的工作计划示例：
第 1 步. 背景：
阅读 docs/aboutme.md 中关于我的信息。然后阅读 docs/mymarketing.md 中我当前的营销策略和结果。接着阅读 docs/speakermarketing.md 中主题演讲者营销的最佳实践。阅读 docs/csp-icp.md 中关于我的理想客户的信息。第 2 步. 策略评估：
对比我的营销与最佳实践。我做得好的地方有哪些？我做得不好的地方有哪些？假设我每月最多有 100 美元的广告预算，目前没有花费。构建一个策略差距分析，并将其放入 output/strategy-gapanalysis.md第 3 步：内容评估：
阅读 docs/cspkeynotes.txt 中我的主题演讲内容。将我谈论的内容与 docs/csp-icp.md 中对我的理想客户画像 (ICP) 重要的事情进行比较。我演讲中哪些内容最能吸引我的 ICP？我在哪些方面偏离了我的 ICP？构建一个内容差距分析，并将其放入 output/content-gapanalysis.md第 4 步. 策略计划：
基于你之前的分析、我的优势、aboutme.md 中明确的我是谁、mymarketing.md 中我的营销方式以及 speakermarketing.md 中的最佳实践，构建一个整体营销策略来提升我的演讲费并增加预订量。构建此战略计划并将其放入 output/strategic-plan.md第 5 步：季度营销计划：
为 2025 日历年剩余时间构建一个战术营销工作计划，按季度划分。今天的日期是 2025-03-27。基于你之前的分析、我的优势、aboutme.md 中明确的我是谁、mymarketing.md 中我的营销方式以及 speakermarketing.md 中的最佳实践，构建一个按季度、按营销策略制定的计划。按优先级排列计划，从高到低。优先级根据对我实现更高费用、更多演讲预订目标的影响来判断。将计划放入 output/quarterlymarketingplan.md第 6 步. 销售外联：
基于 docs/cspkeynotes.txt 中转录的我的主题演讲内容、到目前为止的对话以及 docs/csp-icp.md 中的我的理想客户画像 (ICP)，设计一封新的外联信函给活动组织者和策划者，关注他们的需求、痛点、目标和动机，借鉴我的主题演讲内容，说服他们预订我。思考我能提供什么来证明不仅应该预订我作为主题演讲嘉宾，而且应该按全价预订我。
你可以很清楚地看到，我采纳了我的愿望清单，扩展了对其想要构建内容的解释，并将其组织成离散的步骤。这就是我希望生成式 AI 构建的主工作计划。
接下来，我们将把所有材料放入一个文件夹，放在易于访问的地方。我喜欢把所有的准备材料和配料放在一个 docs 文件夹中，然后有一个 output 文件夹供软件运行。
一旦我们完成了准备工作 (mise en place)，我们首先给 AI 起始提示：
“阅读 workplan.txt 中今天的工作计划。复述一遍。”
这确保了它看到了我们希望它看到的内容。然后，如果成功，一步一步地执行计划。
第四部分：总结
现在，你可能会说这工作量太大了。Karpathy 在他的社交帖子中暗示的氛围感、轻松按钮、懒人路径在哪里呢？
嗯，现实是，对于营销来说……它并不存在。原因如下。当你在让生成式 AI 用编程语言构建代码时，有一个非常确定的成功衡量标准：你的代码要么能运行，要么不能运行。如果它不能运行，通常会有一条错误消息，可以准确地告诉你和你的 AI 编码工具原因，并且该语言可以用来帮助 AI 自主修复其错误。
这种即时反馈循环对于营销内容来说并不存在，至少在这种设置下不存在。（存在一种更高级、技术上非常复杂的设置，使用 AI 代理来提供反馈循环，但这远远超出了今天讨论的范围）这意味着我们必须预先提供正确的信息，而且要提供大量信息——否则这些工具只会胡编乱造。
不过，这里有一个隐秘的好处：如果你构建了所有这些部分，所有这些配料，它们都是可以无限重用的。如果你一次性投入时间去构建它们，它们将一次又一次地为你服务。
基于工作计划，你可以看到，简单地在其中放入新的指令并“融合” (vibe) 它们，或者发出更正指令是多么容易。这种系统具有无限的灵活性，未来的使用本质上会更轻量级。你可以像 Karpathy 那样，稍后设置一个语音界面，只要你有了那些起始配料，你从一开始就拥有了一个深度了解你营销情况的语音助手。
以上是对当前氛围营销状况的一个巡礼，如果你想把它做好。毫无疑问，它很强大，而且比完全手动完成整个过程要容易——但你也可以完全手动完成这个过程。工作计划不过是放在单个文档中的一系列提示。你能大声口述并随性地“感受氛围” (vibe) 吗？当然可以。但结果会同样清晰、输出质量会同样好吗？不，真的不会。（我试过了）
试试看，看看与你的营销“共鸣” (vibing) 对你效果如何。
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Christopher S. Penn
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