由华与华所提出的「元媒体」概念，展现出蜜雪冰城跟雪王IP怎样把传播转化成循环而非漏斗。但是在B2B领域之中，真正的护城河并非只是拥有技术文档或者开发者大会这类触点，而是究竟谁去定义行业的评价标准。本文针对相关实战案例进行深度拆解，揭示公关从单纯的“信息分发”怎样进阶为“框架设计”，能够在AI时代掌握定义赛道的话语权。

前几天刷到一条短视频，华与华在讲一个概念叫「元媒体」。

大致的意思是，蜜雪冰城的那首歌曲，即便不是喝蜜雪冰城的人同样会去唱。“爱干净住汉庭”这样的话语，就算不住汉庭的人也是会去说的。当接收的那个人转变成为发送的那个人，流量便不再是那种漏斗状的形态了，而是呈现出循环的状态。

听过之后，我感觉挺有道理，蜜雪冰城把门店的杯套用以免费传播，将吸管作为免费传播的点，把雪王人偶也当作免费传播触点，20个雪王在街头制造声势，或许比投入一两个亿做广告更有效果。

我从事公关传播工作，也为一些客户充当外脑；听完这条视频之后，我一直在思考一个问题：TOB产品的传播sketch up logo，TOB技术的传播，当中可有类似于这样的内容吗？

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应该是有的。

我去查询了一番与之相关的情况该公司为全球最大的在线支付基础设施公司当中的一员其估值超出了600亿美金这家公司基本上不开展传统意义范畴内的品牌广告业务。

其传播主要依靠几样事物，分别是技术文档，开发者博客，年度开发者大会，还有创始人于公开场合的每一次发言。

存在这样一些东西，它们具备一个共同的特性，即不会花费用于媒体采买的资金，并且每一个都在不间断地朝着市场持续输出资讯。

也是个挺鲜明显著的典型，在每年的 12 月这个时间段，会针对每一位用户去生成一份年度听歌报告，这份报告被称作 ，然后用户们会主动地将其截图发送到社交媒体之上，紧接着几乎就把所有的平台全盘刷屏了。

当然，国内目前也已然学会了，在每年接近年末的时候，我们都能够目睹一大堆帮我们归纳自身行为的海报呈现出现。

Apple做了类似之事，有个「Shot on」项目，苹果将用户所拍照片，直接用作户外广告素材，在用户拍照的刹那，其于使用产品之际，还在为品牌制造内容，摄像头既是产品功能，亦是传播载体。

华与华管这些叫「元媒体」。

我打算给出一个更适配于to B场景的定义，要是明天将所有付费投放都完全停止，那么你的品牌还余下多少传播能力呢？剩余的那些，便是你的元媒体。

按这个标准去看，会发现一个有意思的事情。

诸多TOB产品有着众多无需付费的传播触点，技术博客是其一，开发者文档是其一，开源项目也是，API的设计规范同样是，SDK的示例代码亦是，管理层于行业会议上的每次演讲还是，这些统统都是元媒体。

可大多数公关团队不认为这些跟自己有关系。

我和几个于大厂从事公关工作的朋友就这件事进行过交谈，技术博客由技术团队负责管理，产品文案由产品经理负责管理，开发者关系由 负责管理，管理层用于演讲的文稿通常由 CEO 办公室或者战略部撰写。

换而言说，公关负责管理「媒体」，其主要精力投放于稿件发布、采访邀约以及舆情追踪上面。

这意味着什么呢？

存在这样一些传播触点，它们属于一家公司，是最高频的，是最日常的，覆盖专业受众最精准，而这些传播触点，基本处于一种状态，即「没有人从传播的角度系统管理」。

工程师个人兴趣决定技术博客写何种选题、采用啥口径，管理层于行业会议所讲内容，往往依当时业务重点而定，产品文档措辞风格，各个团队有所不同，各含自身特定习惯且以上种种在这一情形下，这些关键节点各自独立运作，彼此之间不存在一根起串联作用使之统一的线。

我觉得，这才是公关最大的一个盲区。

在媒体关系以外 ，存在着一整个免费的 ，高频的 ，能精准触达专业受众的传播阵地 ，基本上没有被当作传播资源来加以拓荒。

那件做对的事，你去瞅它的技术文档，你去望它的开发者大会，你去听它接受的每一回采访，所有对外输出的内容，都在不断强化同一个信息：在线支付应当像水电那般简易。

这些触点是被一根线串起来了，那根线是什么？

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不少人会讲是品牌定位、品牌故事、价值主张，这些表述都没错，然而也都太过宽泛了。我换一种更为具体的说法：那根线是一套用于评价的标准。

什么意思呢？

研习经典，绝对不会有错，早年做过一桩事，2000年前后，企业软件市场的主流形式乃是本地部署。

甲骨文中的、SAP 系统、所售卖的 CRM 系统，客户自行选择购买服务器，自行安装软件，自行培养一个 IT 团队用以维护；人们对于这一套模式有着林林总总的不满，成本高昂，上线周期漫长，抱怨众多，然而却并没有人能够给出一个明晰的替代方案。

曾有的共识正呈现出松动的态势，而全新的共识此刻尚未塑造完成，Marc于这个处于过渡阶段的时期开展了一项举动，那便是他径直给出了一项全新的用于评判的标准。

不；不要软件。发布会上打出一个红色的禁止标志，这个词被一条斜线划掉，他四处演讲，再三讲同一句话：企业不应当再购置安装于本地的软件了。

注意，他在定义一个行业应该怎么做判断的标准。

此套标准一旦被市场予以接纳，所有企业于评估 CRM 系统之际，便会不由自主地问出这样一句话：这个事物要不要安装于自身服务器上呢？

就这一问，便胜出了，缘由在于于「要不要本地部署」此坐标系当中，自然而然地处于正确这边，甲骨文以及 SAP 自然就得阐释自身；竞争对手们并非在产品方面落败，它们是在评价标准上输阵了。

再看两个更近的：Figma 做了一件结构完全相同的事。

在设计工具品类方面，Adobe占据统治地位将近三十年sketch up logo，其评价标准向来是功能是否足够强大，然而，在Figma出现之后，情况发生了变化，它重新划出了一条界限。

它定义了一个新的判断框架：设计应该是一项团队运动。

叫「Great Is Made Alone」的 Figma 品牌主张，伟大的作品从来都不是由一个人去完成的。

它的所有产品设计，都在强化一件事情，、功能开发也在强化那件事，对外传播同样在强化那件事，就是设计流程应当让产品经理参与进来，工程师也能参与进来，运营同样可以参与进来，甚至让实习生参与进来，并且在同一个文件里进行实时协作。

当市场接纳了「设计工具应当让所有人进行协作」这般的评价标准之时，Adobe的那套本地安装的模式，以及单人操作的模式，还有文件来回传输的模式，就自然而然地处于需要作出解释的位置之上了。

后，Adobe花费了200亿美金，试图去收购Figma，在某种程度方面，这就是在承认，评价标准已然发生了变化，而自己没办法追回来啦。

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再看一个更技术的：

数据领域往昔存有两个基础设施品类，其一为数据湖，其二是数据仓库。数据湖具备价格低廉、灵活性高的特点，能够存储各种格式的原始数据，然而其查询性能欠佳；数据仓库拥有速度快、结构化的特性，能够运行复杂的分析查询，可是其成本高昂、弹性不足。

众多企业同步维持两套系统，其间借助ETL管道实现数据迁移，既痛苦又耗费高昂成本。究竟做了何事？它创造出一个新词语。

湖加仓，合二为一。

一旦这个词出现，市场针对数据架构进行讨论的那种方式就发生了改变，之前存在的问题是“选择湖还是选择仓”，此时此刻已然转变成为“你的架构是不是”。

身为该概念的首创者，自然而然地处于讨论的核心，作为最为直接的竞争产品，随后也不得不于这个情境之中作出回应，阐述自身能够开展类似之事的缘由。

在二零二四年的时候，出现了一份报告，这份报告里面的品类名称，所直接采用的就是「Data 」，它处于某个顺序所对应的这样一个位置。

你瞧，评价标准发生了改变，裁判所使用的计分表出现了变化，比赛最终的结果自然而然也就产生了改变；这三家公司当中的每一家，都未曾于产品层面与对手展开比较，它们共同做了一件事情：给予市场一套全新的评价标准。

你可能会好奇了，这跟公关有什么关系？

其实关系很大。

公关团队之中比例大的那部分，每日所从事的事务，总结起来不过是这样一个行为：将公司已然拟定要发布的内容，利用媒体的传播途径送达至目标受众眼前；产品予以推出后，着手撰写新闻通稿；管理层持有某种见解时，筹备安排专访事宜；一旦出现舆情状况，则备好相应的应对口径。

这些工作，均处于「分发」这一层面，分发能够解决信息抵达的问题，然而却无法解决：市场究竟会运用何种框架去理解你呢？

我与好多媒介、公关负责人交流过，常常听闻一种复盘困扰：信息的确传递过去了，然而在媒体、分析师探讨产品之际，采用的是竞品的言语、竞品的分类办法、竞品界定的赛道。

故而，Figma 的公关团队所开展的工作，与传统公关存在着一种本质上的差异，他们在探寻“市场应当运用怎样的标准去评判这个品类”。

前者叫分发，后者我管它叫框架设计。

换而言之，好比是，传递如同手持传单逐户投放到信箱之中，架构规划恰似再度绘制这般一条街巷的地图；传单投放完毕便就此结束，地图要是被接纳，全部人都会依照你所绘制的道路行进。

这同样是我所提及的，上一回的那个问题，那根将所有元媒体串联起来的线，始终持续在讲，线上支付理应如同水电一般简便，也就是一套架构，所有的接触点都在对这同一个评定标准实施强化。

元媒体作为一种载体，框架是其上可流动的事物；若载体没有统一框架串联，便会纯粹是一堆散点分布；一旦具备了框架，各个触点可同步做一件事，传播在这番状态下开始能自我强化。

04

于此或许有人会发问，是不是又开启理论阐述了，那具体该如何去做？框架设计此项事宜，听闻起来显得颇为抽象，若将其拆解开来瞧一瞧，其实就包含三步。

第一步，找到窗口。

所处的时刻适合的是这样一种情况，即行业正处于一个认知转换的时期当中，在此期间，旧有的共识正处于一种松动的状态，然而新的共识却还尚未建立起来；就是在这个处于过渡阶段的窗口期里面，在给出清晰定义这件事情上，谁要是能够做到率先给出一个清晰的定义，那么谁就极有可能占据住这个至关重要的位置。

踩中的那个窗口，是企业对于本地部署的不满已然到了一种临界点，而「云」的概念却还尚未成为行业的一种共识；Figma所踩当中的那个窗口，是远程进行协作居然成为了一种常态，设计师与非设计师之间的协作需求呈现出了暴涨的态势，然而可设计工具却仍旧停留在单人模式的状态下。

当下所面临的情形是，企业的数据架构正日益趋向复杂，湖与仓两套系统同时运行并行所带来的痛苦愈发显著，然而却没有任何一个人，提出一套合并的方案。

这三个窗口具备一个共同的特点，行业当中的人已然在诉说不满了，已然在寻觅替代的方法了，然而却尚没有任何人能够用一句简单明了的话语将新的方向清晰地表述出来。

对于公关负责人而言，第一步的工作是什么？是判断。对于市场营销负责人而言，第一步的工作是什么？同样是判断。判断什么？是判断：我身处的行业，当下是否存在一个窗口？怎样的窗口？是「旧共识正在松动、新共识尚未成型」的窗口。

倘若存在，那便是进行框架设计的时机；要是不存在，那就等待；强行构建一个框架去挑战一个依旧稳固的共识，成本超级高昂，成功率极度低下。

第二步，定义评价标准，不是推广产品。

这是存在于分发思维与框架思维之间，最为核心的那种区别，分发思维所产生的输出物是，「关于我们所拥有的产品的相关信息」，框架思维所产生的输出物则是，「一整套能够让市场去重新做出判断的标准」。

我曾见识过好多大型工厂推出新的产品的时候，推出新的模型的时候，市场公关团队为了提炼产品的“三大优势”还有产品的“五大特性”，耗费大量的精力，之后把这些信息制作成通稿，制作成，制作成KOL brief，通过所有的渠道散发出去。

这些工作具备价值，覆盖量的确提升了。然而问题是，竞品在两周之后发布了一个与之相似的产品，该产品还拥有“三大优势”及“五心特性”，媒体以及分析师凭借什么去区分你们呢？

若从功能层面去看待比较，那将会是无尽无头的，你具备快速的特性，我同样有着快速的表现，你拥有价格便宜的状态，我也呈现出价格便宜的情形，你配备了AI的功能，我也具备AI的能力，要是从产品层面展开比较，那是持续不断永远都比不完的，然而框架设计成功地跳出了这般的循环，它而最终输出的是品类究竟应该以怎样的方式去被评价。

回看前面几个案例，它们的评价标准有几个共同特征：

倘若依据跟自家产品存在结构性关联这个标准进行评价，那么自然而然地就会发觉我的产品是最为契合的，可是呢，它们表面上根本没有涉及到产品方面，而是在探讨行业应当朝着哪个方向去发展。

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。

因而，对于那些相关负责人来讲，第二步所要开展的工作乃是：提炼打造出一个评价标准；这个评价标准呈现出怎样的模样呢？仅用一句话便能够清晰表述，它和你的产品关联极为紧密，却全然不提产品本身，它能够促使市场再度审慎考量这个品类之中所有玩家所处的位置。

这具备相当难度，其难度远超撰写一篇通稿，多数公关负责人所拥有的训练背景是媒体关系以及内容生产，并非战略定义，要圆满达成这件事，或许需要公关负责人与 CEO 负责人、产品负责人、项目负责人等一同就座，进而思索明晰：我们究竟在对什么予以重新定义呢？

第三步，用所有元媒体反复强化这个框架。

这里头，第一部分所讲的元媒体这就接上了。评价标准定义好以后，要去做的事儿便是用上头先前所提到的那些元媒体，反反复复、始终如一地强化这个框架了。

这就是元媒体和框架的关系。

在不存在框架的情形下，处于一盘散沙状态的元媒体，是各自为战的众多散点；而当具备框架之后，无论是每一个起着接触作用的点，还是每一次进行输出的行为，都在助力你积累同一份有关认知的资产。一种情况是牌，另一种情况则是打牌时所运用的相应策略。

做到这般程度，传播已然并非一次性的行为动作；每一篇技术方面的博客，每一回管理层的发言，以及产品进行更新，这些都在为同一个框架增添分数；时间延续得越久，框架在市场里扎根就越发深厚，竞品要想将它推翻所需要付出的成本也就越高。

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。

我身处的行业，当下哪一个共识正处于松动的状态呢？全新的评价标准应当呈现出怎样的模样呢？这是需要针对行业拥有深刻理解的，这是需要跟客户长时间待在一起、同媒体长时间相处、与分析师长时间相伴才能够积累而成的直觉。

第二样是一致性。

面对一个框架，借助所有元媒体，于所有场合，持续数年进行输出，这属于组织能力；要使得 CEO 在达沃斯演讲的内容指向的方向，与技术博客上文章所指向的方向保持一致，让产品文档的措辞所用的语言，和行业会议演讲使用的语言达成同一，AI 是无法替代你的，这是必然的。

我认为，AI 时代公关传播的分水岭就在这里。

华与华讲述元媒体，讲述传播究竟发生于何处；对于这篇文章，我想要追问更为上游之事：哪般内容应当用于传播，又是谁来界定这个所谓的「什么」呢。

当每一个人都能够借助AI以低花费的方式说着话之际，真正匮乏的那种能力，乃是确定大家所谈论之事情。

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