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广告究竟是艺术还是科学?DDB 联合创始人伯恩巴克站后者:广告本质是说服,而说服不是科学。这篇梳理了他的 40 条创意主张,并复盘大众、安飞士等传世案例,看「拒绝方程式」如何反过来变成一笔好生意。广告史上,长久存在一场争论:广告究竟是艺术,还是科学? 威廉・伯恩巴克,DDB 广告联合创始人,广告 “创意革命” 三大旗手之一。和霍普金斯、罗瑟・瑞夫斯所推崇的 “科学广告” 截然不同, 伯恩巴克主张——广告本质上是说服,而说服并非科学,是一门艺术。大众甲壳虫《Think Small》、安飞士《We Try Harder》等传世广告(见文末案例),均出自他手; 广告时代Advertising Age 称他是“广告历史上最具影响力的创造力量”,不是之一,而是榜首; 在乔布斯“Think Different”的致敬广告中,他与爱因斯坦、卓别林等并列。一、创意哲学:打破规则,拒绝方程式 1、规则是让艺术家突破的东西, 而让人回味的东西却绝不可能从公式中产生。 2、我奉劝你一句,切勿相信广告是科学。研究是创意的敌人。 3、模仿会变成商业自杀。 4、做安全稿是最危险的 ,因为一个人们曾经见过的IDEA是不会给人强烈的撞击的。 5、创造力是某种晦涩难懂的艺术形式吗?绝不。那是一个商人可以运用的最实用的东西。 6、十亿年来人性没有改变,未来十亿年依旧不变。变化的只是表层事物。传播者要把握永恒不变的人性,用艺术打动受众,这才是成功之道。 7、不管我们多希望把广告变成一门科学——因为我们都希望用更简单的方式生活——但是,事实上是不可能的。广告是一种微妙的、不断创新的艺术。它拒绝公式化,它会在创新中盛开,在模仿里枯萎; 今天有效的广告,明天必然无效,因为它已经失去了原创时的最大撞击力。 8、创意哲学的核心在于相信 ,没有什么力量能与洞察人心、了解人们行为背后的动机与初衷相比。 9、洞见人性是最有力量: 什么内在需求会促使人行动?什么本能会控制人的行为?甚至什么是他经常用语言来掩饰的真正动机?这就是有效的创意哲学的核心。 10 、广告创意三大基石:关联性 Relevance、原创性 Originality、震撼力 Impact。广告脱离产品就毫无意义;没有原创就缺少生命力;缺少震撼,就无法留在人的记忆里。二、说服的艺术:怎么说比说什么更重要 1、拨动他人心弦的,不只是你说的话,还有你说话的方式。找到“说什么”是广告作业过程中的第一步,“怎么说”才是决定人们要不要看听相信的关键。而且,如果“怎么说”不成功的话,你花在挖掘“说什么”上的智慧知识时间精力都将付诸流水。 2、你能够正确地阐述一样产品,但你保证不了每个人都愿意聆听。你必须以一种能吸引别人从内心去感受的方式来表达, 因为如果他们感觉不到,什么事情也不会发生。 3、如果你的广告没有引起注意 ,其他一切都是纸上谈兵 4、用一个无关的噱头去让人注意,人们不会因此而喜欢你的东西,反而会引起别人的反感。 5、好广告不只是传递信息,它带着欲望与信念,穿透大众心智。 6、你无法说服一个不愿倾听你的人。 7、除非人们相信,否则真理就不是真理。如果他们不知道你在说什么,他们不可能相信你;如果他们不注意听,他们不可能知道你在说什么;如果你让人觉得无趣,他们不可能注意听;而且,除非你说的东西新鲜、前所未闻、有想象力,否则你不可能有趣。 8、合乎逻辑的诉求,并不能保证它有效。 9、一个不能有效沟通的好创意和没有创意没有什么不同。三、创意来源和广告的目标 1、魅力来自产品本身。 2、你必须和你的产品一起生活,热爱它渗入它,把它放在你的心里。事实上,如果你无法精炼成一个目标,一个主题,你就不可能有创意。 3、不管你的创意有多好,你不能帮产品创造一个本身所没有的优点。如果你这么做了,那也只是一种诡计罢了,而且它很快就会失去效用。 4、枯燥乏味的广告不能帮你卖出东西,与产品毫无关系的“聪明之作”也不能。 5、广告不能创造产品优点,它只能传达它。 6、让产品被知道,不是答案;让人们想要这个产品,才是答案。有许多曾经拥有很高知名度的产品,现在已经销声匿迹了。 7、广告的目标是销售。这是客户付费的原因,如果每一个创意、每一句文案、每一张画面都没有紧扣这个目标,你就是在自欺欺人,应该离开这个行业。 8、我们的工作是卖掉客户的商品,而不是炫耀我们自己。我们要舍弃那些只凸显创意人、却掩盖产品信息的小聪明;我们的工作是要简化商品讯息,并且剪除所有毫不相干的会覆盖商品的杂草。 9、没有人会在意你投放了多少个广告,他们只记得你给他们留下的印象。四、广告人创意忠告 1、我警告你,最好不要相信广告是一门科学。 2 、所有运用大众媒体的专业人员都是社会的“塑造者”。我们可以让社会粗俗,我们可以让社会物欲横流,当然,我们也可以帮助社会提升到更高层次。 3、要让你的广告新鲜,你必须让自己保持新鲜。如果在今天的流行当中生活,你所创造的就会止于今天;如果你迷恋今天,那么你所做的都不会使你成为明日的领导者。 4、耀眼的创意是我们傲人的资产,而这也正是我最担心会失去的。我不要学院派,我不要科学家,我不要只想把事情做对的人,我要那种能激发新事物诞生的人。 5、真正的巨人通常是诗人, 他具有从事实跳入想象及创意领域的本能。 6、我们是如此忙于测试大众的想法,却完全忘了我们可以塑造他们的想法;我们是如此忙于倾听统计数字,却完全忘记我们可以创造这些数字。 8、忘掉“硬销”“软销”这些字眼! 这些东西只会让人迷糊,只要确定在你的广告中说了一些可以告知和服务消费者的实质东西,并且用过去没有人用过的方式把它说出来,就对了。 9、原则不花钱,就不算原则。一件事关乎原则,而它让我们花了钱——香烟广告是最赚钱的那种。但我觉得,一条原则如果不让你付出代价,它就不算是一条原则。 10、有时候,没有标题是对的;有时候,有标题是对的;有时候,甚至把LOGE摆在广告上都是多此一举。 11、逻辑和过度的分析会使创意难产;就和恋爱一样, 你越分析它,它越快消失。 12、我们不单做有个性的广告,我们不单做短文案的广告,我们不但做长文案的广告,或任何特殊形式的广告。我们做的是以新鲜而有原创力的创意使产品的优势令人记忆深刻的广告。关于广告,我们没有公式。五、精彩案例案例1:DDB 的名字由来很多人好奇:伯恩巴克的能力与声望远超另外两位合伙人,公司名称 DDB 却把他排在最后。因为当年三位不甘墨守成规的年轻人,用抛硬币决定名字排序,伯恩巴克运气不佳,名字落在末尾。案例2:区域性时尚商店Ohrbach’s DDB 的第一个客户,Ohrbach’s。伯恩巴克从葛瑞广告带来这位老客户,为其打造一系列平面广告,最经典便是 “猫顾客”。广告塑造时髦吸睛的顾客形象,为这家时尚店建立独特气质。更具开创性的是:广告主角不再是商品,而是顾客。还有同系列狗版广告,借宠物口吻吐槽主人沉迷逛 Ohrbach’s,没空陪伴自己。这套广告,把 Ohrbach’s 从地段普通、名气平平的小镇店铺,塑造成高性价比的时尚精品店,甚至吸引洛克菲勒等人关注,登上《生活》杂志。服务 Ohrbach’s 期间,伯恩巴克搭建起文案 + 美术协同作业模式,这套广告生产架构沿用至今。案例3、大众汽车的传世作品 1959 年,大众向 DDB 抛出难题:一款外形古怪的德国甲壳虫汽车,要在二战结束仅 14 年后打入美国市场。彼时汽车广告习惯堆砌产品信息,沉浸幻想式宣传。伯恩巴克没有采用说明书式广告,选择塑造品牌形象。于是诞生经典《Think Small》。这也是广告史上,第一次坦然接纳产品缺点,转化成正向传播。主动示弱、自我调侃,反而收获受众好感。后续 DDB 又创作出另一经典《Lemon》。案例 4:安飞士租车:第二名,更努力 1962 年,赫兹是租车市场龙头,安飞士市场份额仅 11%,连续 13 年亏损,濒临绝境,找到 DDB 寻求破局。 DDB团队调研发问: DDB:安飞士的车比赫兹新吗? 安飞士:不。 DDB:门店更多? 安飞士:没有。 DDB:价格更低? 安飞士:也不是。 DDB:那你们差别在哪? 安飞士负责人思索片刻回答:我们更加努力。伯恩巴克抓住这句核心,提炼传播主张: 安飞士身为行业第二,所以会付出更多努力,带给消费者更好的服务体验。由此诞生革命性广告《We Try Harder》。品牌以第二名的弱势姿态,传递独特态度,一举扭转安飞士经营困局。本文由人人都是产品经理作者【品牌猿】,微信公众号:【品牌猿创】,原创/授权发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。题图来自作者提供

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腾讯悄悄做了个免费AI接待员,上传文档就能替你回复访客

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搭过网站的人多半踩过同一个坑:访客来了,却找不到一个轻量的沟通入口。腾讯做的 Knocket 想解决这件小事——粘一段脚本,页面右下角就有聊天入口,上传 FAQ 让 AI 先答,忙不过来再转人工,也能变成一条专属联系页链接。让所有联系汇聚一起。如果你搭建过网站、个人主页或是小型产品,基本都踩过同一个坑。页面上线、有访客访问之后,一旦用户临时咨询报价、产品功能或是合作相关事宜,常常找不到轻量化的沟通入口。留下邮箱回复周期太长,放置微信联系方式存在诸多限制,而部署一套完整客服系统,成本与复杂度又过高。很多独立开发者索性直接挂社交账号,等着用户主动找上门。腾讯最近做的 Knocket,解决的就是这件小事。它的核心目标很简单,访客找到你之后,能够直接发起对话;网站、移动端应用,或是单独分享的联系页面,都能作为对话入口。所有消息统一汇总到收件箱,你在电脑端前可以自己回,离开电脑可以用Telegram回,忙不过来的时候还可以交给AI。你上传FAQ、网页或者文档,再接好模型,它就会先读这些资料,这样访客再来咨询产品定价、退款规则、使用方式这类问题,AI会依据知识库内容作答。遇到必须人工处理的请求,对话可以无缝转接给真人,并且产品是永久免费状态。第一个叫Web Widget。这个最好理解,你在网站代码里粘一段脚本,页面右下角就会出现聊天入口。WordPress、Shopify等和普通HTML页面都能接。完成首次安装,欢迎语、主题颜色、FAQ、工作时间之类的设置可以在控制台修改,不用修改一次内容就重新部署网站。这个小窗口也不只有聊天。你可以放WhatsApp、Instagram、Telegram和Messenger,也可以接Calendly、Cal.com这类预约工具。访客点开既可以给你发消息,也可以跳去社交账号,或者约一个时间聊。工作时间结束后,页面还能改成离线状态,让访客留下姓名、邮箱、电话和留言。它支持 50 种语言,还会根据网页语言和浏览器语言选择对应界面。第二个是Contact Page,这个功能很有意思,也让Knocket能用在更多场景。你完全不用自己搭网站,建好Contact Page,就能拿到一条knocket.ai专属链接。这个链接可以放进个人简介、邮件签名、GitHub README、社交主页或者二维码里。别人点进去,会看到一张类似个人主页的页面,里面可以放头像、简介、社交账号、作品、服务、预约入口和聊天窗口。这就很像一个带实时聊天能力的Linktree,也有一点轻量个人网站的感觉。 Knocket里也准备了Creator、Business、Developer等模板。自由职业者可以放作品和预约,独立开发者可以放产品信息和GitHub数据,小商家可以放营业时间、菜单和地址。页面里的区块已经覆盖作品集、FAQ、产品、服务、履历、评价、媒体、二维码等常见内容。此外,这里还塞了一个很轻的AI建站功能。创建页面时可以选择AI Generate,直接用自然语言描述自己是谁,想放哪些信息。比如你是一个自由摄影师,需要作品集、预约日历和社交链接,AI会先生成一份完整页面,再进入编辑器继续修改。编辑器里还有AI Fill,你可以让它缩短个人介绍、补几条客户评价,或者调整页面内容。它不算一个完整的网站生成器,不过对于只想做一张个人联系页的人来说,已经省掉了很多手动排版和填字段的步骤。第三个叫Mobile Widget。它可以嵌进iOS、Android、Flutter 和React Native应用,让应用内部出现联系入口。这里采用WebView的方式,没有试图替代完整的原生客服SDK。对于还处在早期的应用,一个反馈页加聊天窗口已经够用。三个入口背后共用同一个Inbox。网站访客发来的消息,Contact Page的聊天,移动应用里的联系信息,都可以汇到这里。 Knocket还支持Telegram和邮件通知,其中在Telegram里,访客在网页里给你发消息后,你可以在Telegram收到通知,再引用回复,回复会回到访客原本的聊天窗口,人不需要一直守着Knocket控制台。 AI Agent则接在这些入口和Inbox中间。打开控制台里的AI Agent,会看到Setting、Knowledge 和Usage三个页面。 Setting里可以决定AI接管哪些入口,也可以选择全天工作,或者只在人工离线的时候出现,AI的名字、头像、欢迎语和提示词都能自己设置。提示词主要控制它用什么语气回答、承担哪些任务,以及遇到哪些情况需要交给人工。除此之外,在知识库面板可以写FAQ,也可以添加网页地址,还可以上传PDF、TXT、DOC、DOCX、HTML、MD、CSV、XLSX等文件,单个文件最大 10MB。文件索引完成后,AI会优先参考这些资料回答访客。 Knocket没有硬性绑定自家大模型。官方教程给出了LLM配置入口,可以填写API Key、Endpoint和Model ID,并支持OpenAI Chat Completions兼容接口。人工接管这块官方单独维护了一套多语言Handoff规则。访客输入转人工、联系真人一类表达时,可以直接触发移交。当前文档列出了218条以上的预设触发语,覆盖数十种语言,遇到更复杂的表达,再交给模型理解。一个刚上线的独立产品,可能每天只有几十个访问者。创始人首要考虑的,是不要漏掉主动发起咨询的潜在用户,而这类项目一般也没有专职客服团队。访客咨询价格、反馈Bug或是洽谈合作,这类信息价值很高。如果要求访客先填写表单,再等待邮件回复,大量沟通机会很容易流失。 Knocket做的是一件很朴素的事,让一个人维护的小网站也能拥有接近全天在线的接待能力。如果只是想找一个聊天挂件,它当然有很多替代品。可如果你正在做一个个人项目、作品主页、独立应用,或者只是想让别人更方便地找到你,Knocket这种轻量做法就显得挺合适。对于一个人维护的产品来说,没必要一上来就组建客服团队。先别错过那个愿意主动来敲门的人,就已经很重要了。作者:虾蛄AI 公众号:虾蛄AI 本文由 @虾蛄AI 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载题图来自 Unsplash,基于CC0协议

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a16z:押注 AI 头部赢家,让增长跑赢估值

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a16z 成长投资负责人给出两个评分:产品周期 9 到 10 分,资本周期只有 6 分。产业机会极好,价格却只是尚可。当市场已经认可赢家,超额回报不能只靠选对公司,还要看它未来的收入能否超过今天估值已经计入的预期。 AI 头部公司的估值越来越高,成长期投资的机会却未必在减少。2026 年 10 月 1 日,a16z 成长投资负责人 David George 在《Uncapped with Jack Altman》对谈中给出了一套判断: 技术带来的增量市场仍然巨大,少数公司的增长可能持续超出预期,而资本正在帮助领先者进一步拉开差距。他给当前的产品周期打了 9 至 10 分,给资本周期打了约 6 分——产业机会处在极好的阶段,投资价格却只能算尚可。这两个评分之间,是今天大额融资和后期投资最难回答的问题:一家好公司,还能不能是一笔好投资?当市场已经认可赢家,超额回报就不能只依赖“选对公司”,还要判断它未来的收入,能否超过今天的估值已经计入的预期。增长上限还没有被验证技术周期与估值周期并不总是同步。新产品打开市场,收入增长吸引资金,估值往往很快上涨;技术进入企业、改变业务流程、形成持续付费,却需要更长时间。价格可以提前反映未来,产业落地仍要一步步完成。 2021 年留下了一个鲜明的教训。资本市场仍然热烈,上一轮 SaaS 和移动互联网的红利却已接近尾声。主要的软件品类已经形成,新增用户时间向既有平台集中,新公司需要花更多钱才能获得增长。大量资金追逐逐渐收窄的机会,最后把不少投资变成了对下一轮更高估值的押注。 AI 面对的市场仍在扩展。编程已经形成明确的付费需求,法律服务开始出现类似变化,更广泛的知识工作尚未完成渗透。自动驾驶、机器人和生物健康,又在提供新的产业机会。眼下的分歧,主要在于这些机会值多少钱,以及哪些公司能把行业增长转成自己的收入。这也改变了后期投资的回报空间。按照 a16z 的内部测算,私募市场过去约一半的回报产生于种子轮至 B 轮,另一半产生于 C 轮及以后。随着公司推迟上市,更多价值增长可能留在一级市场。进入得晚,买入价格更高,但如果企业仍处于高速扩张阶段,后期投资也可能获得过去通常属于早期投资的高倍数回报。其中最有价值的公司,往往能够不断打破原来的增长预测。a16z 成长基金首次投资 Databricks 时,公司估值约为 60 亿美元。多年后,它仍通过新产品和 AI 需求打开市场,收入增长没有按原先模型预设的路径放缓,反而获得了新的动力。这类投资买的不只是已有业务,也包括创始团队持续找到新增长点的能力。上一款产品证明了团队的判断和执行,下一款产品则可能扩大公司的边界。财务模型通常会把增速逐年调低,但少数公司能通过新业务,一再推迟增长放缓的时间。难点在于,市场也在为这种能力定价。公司越受认可,估值越容易提前反映未来几年的增长。选对赢家解决了公司质量的问题,却没有解决买入价格的问题。即使业务持续增长,投资回报仍取决于进入时付了多少钱,以及增长最终能持续多久。市场继续扩张的推手 AI 最醒目的增长,首先发生在供给侧。模型公司出售更多 token,云平台提供更多算力,开发工具获得更多付费用户。这些收入证明了市场需求,却还不能完整证明产业链的投入产出已经跑通。关键要看采购 AI 的企业获得了什么。更多代码有没有缩短开发周期?节省下来的时间有没有转成新产品和新增收入?企业购买的是更高效的工具,还是足以改变经营结果的能力?供给侧收入增长证明有人愿意付费,需求侧的实际回报决定这笔支出能否持续扩大。编程是目前最清晰的突破口,但科技公司与传统企业的使用条件差异很大。前者拥有成熟的工程体系,更容易把 AI 接入现有工作;后者往往需要先整理数据、打通权限、接入旧系统,再确定审批流程和责任边界。模型已经具备能力,不意味着企业已经具备使用条件。应用公司的机会,恰好存在于这段距离里。客户要的是完成一项工作,而不是单独购买模型能力。法律、客服等场景,需要行业知识、流程设计、系统集成和持续服务。最后一公里的交付,很难靠基础模型升级自动完成。 Harvey 的变化说明了需求如何跨过这一门槛。采用法律 AI,不再只是律所内部的一次技术试验,一些客户已经开始要求自己的律所使用它。需求由下游客户推动后,采购决策就会进入交付质量、服务效率和成本的比较。工具开始影响客户与供应商之间的交易关系,比试用人数上涨更接近商业化的实质进展。模型公司直接做应用,仍然是绕不开的竞争压力。编程及其相邻领域,以及面向广泛知识工作者的通用办公产品,都是它们有动力进入的市场。应用公司需要回答的,是自己的产品和交付能力,究竟有多少无法被通用产品替代。行业需求也为独立应用留下了空间。客户的流程、数据和使用习惯并不统一,销售与实施需要长期投入。一个通用平台,很难同时深入所有行业。应用公司的竞争力,最终要落在它能否掌握完整工作流程,并把模型能力稳定地转成客户可以验收的结果。企业自身也在选择 AI 的使用方向:压缩成本,还是扩大业务。降本的收益相对容易计算,却存在明确上限;新产品和新服务可能创造更大的收入,也需要更多探索。真正推动市场继续扩张的,是企业开始用更低的开发和交付成本,完成过去做不了、或者不值得做的业务。头部公司更容易形成正向循环在上一轮软件投资中,更多融资不意味着出现更好的公司。销售团队需要时间培养,组织扩张存在摩擦,用户增长也不能无限依赖补贴。突然获得巨额资金的企业,很可能先扩大开支,再慢慢寻找与之匹配的业务。 AI 在部分环节改变了这条规律。对基础模型公司而言,资金可以购买算力、支持训练、增加实验,并扩充推理供给。融资与产品能力之间,出现了更直接的联系。这让头部公司更容易形成正向循环:融资支持能力提升,能力提升吸引客户,客户和收入又支持下一轮融资。资本优势可以转成产品优势,再转回更强的融资能力。领先者被市场持续追捧,不仅因为它已经做得更好,也因为它拥有更多资源继续扩大领先。幂律因此可能比上一轮更强。少数公司拿走大部分回报,原本就是风险投资的基本特征;当资金能够参与塑造技术优势,领先者与其他公司的差距还有机会继续扩大。后期投资愿意不断加注,也是在押注这种优势的累积速度。但这套逻辑不能覆盖所有 AI 公司。基础模型的训练投入、应用公司的产品开发、行业公司的销售与交付,具有不同的资本效率。资金可能用于建立能力,也可能用于昂贵的获客、过重的服务团队,或者补贴尚未形成持续付费意愿的客户。大额融资本身无法证明护城河。更有意义的判断,是新增投入能否形成难以复制的能力,这种能力能否带来客户愿意付费的结果,以及收入增长后公司的盈利能力能否改善。没有这些变化,融资只是延长了验证商业模式的时间。模型市场也会容纳不同层次的产品。最前沿的模型可以承接难度更高、价值更大的任务;成本更低的模型则适合大量标准化工作。客户愿意为能力差异付费,应用公司也要控制自己的推理成本。使用量越大,模型选择越会成为毛利管理的一部分。这意味着产业规模扩大,并不等于所有参与者都获得相同的价值。哪些环节拥有定价权,哪些环节能把成本下降留在自己手里,哪些公司必须持续投入才能维持增长,会决定收入最终流向哪里。资本集中还会推高进入赢家的价格。当多数资金都认可少数公司的长期优势,投资机构就必须对下一段增长作出更强的判断。高估值投资的回报,越来越依赖收入持续超出预期,而不是退出时再获得一个更高的估值倍数。本文由人人都是产品经理作者【有新Newin】,微信公众号:【有新Newin】,原创/授权发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载题图来自Unsplash,基于 CC0 协议

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