一、营销失灵，不是你不努力，而是“范式”已经塌陷

过去十年，中国企业经历过一次罕见的“营销红利期”。

渠道在爆炸，流量在喷涌，平台在补贴。 那是一个努力可以对冲认知不足的年代。

你投广告、铺渠道、追热点，哪怕内容平庸，只要执行够狠，也能换来增长。

但今天，情况彻底反转了。

• 内容数量呈指数级增长，注意力却是常数

• 平台算法越来越“冷静”，不再奖励勤奋，只奖励有效

• 用户不再被说服，而是被筛选

于是，一个残酷的事实浮出水面： 营销不再是“争夺注意力”的游戏，而是“争夺决策权”的博弈。

当你还在讨论“内容怎么写”“广告怎么投”，真正的变化早已发生在更深的层面—— 谁在决定你被谁看到、在什么场景下被看到、以及你有没有资格被看到。

二、传统营销理论，在AI时代失效的边界在哪里？

1. 4P没有“错”，它只是生在了一个没有算法的年代

产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion） 这套体系的问题不在于逻辑，而在于假设前提已经消失。

4P隐含着三个时代假设：

1. 市场是“可被分割但相对稳定”的

2. 用户是“可被标签化但不实时变化”的

3. 信息分发是“人为控制为主”的

AI时代把这三点逐一击碎。

市场在实时重组，用户在分钟级变化，信息分发权交给了算法。 你依然在“设计组合”，但真正的组合权，早已不在你手里。

于是出现一个诡异现象： 企业做了大量“正确的事”，却持续拿到错误的结果。

不是因为不专业，而是因为你在一个已经被算法重写的世界里，继续沿用人为时代的操作系统。

2. 新4C的价值，还停留在“人本”，却缺少“机器理解”

后来，人们提出了4C： Customer、Cost、Convenience、Communication。

再后来，我提出的新4C法则： 场景（Context）、社群（Community）、内容（Content）、连接（Connection）

这一步，其实已经非常接近真相了。

问题在于—— 它仍然是写给“人看”的，而不是写给“算法执行”的。

在AI主导的信息环境中，有一个隐形但绝对的裁判： 不是用户，不是平台，而是模型。

模型不理解“品牌情怀”， 模型只计算：相关性、预测成功率、行为概率。

当你的营销语言只对人有意义、却对模型毫无信号价值时， 你会发现自己正在一个“看不见的世界”里被持续降权。

三、从4P到AI-Native营销——PAC框架的诞生

如果说4P是“工业时代的营销语法”， 那么AI时代需要的是一套原生于算法世界的营销语言。

我把它称为：PAC框架

• P — Personalization：说对的话

• A — Algorithm：给对的人

• C — Conversion：做对的事

这不是一次“升级”，而是一次底层迁移。

1. P：说对的话 —— 个性化不是文案技巧，而是认知建模

很多人理解的个性化，是“千人千面”。

错了。

那是表象。 真正的个性化，是你是否理解对方此刻在做什么决策，而不是他是谁。

AI时代的个性化，不围绕“人”，而围绕“状态”。

同一个人，在不同时间点：

• 是探索者

• 是比较者

• 是拖延者

• 是决策者

说同一句话，对探索者是启发，对决策者是干扰。

营销的失败，往往不是你说错了，而是你说早了，或说晚了。

所以，P的本质是：

你是否拥有一套“用户决策状态地图”。

没有这张地图，你的内容再多，都是噪音。

2. A：给对的人 —— 算法不是渠道，而是合伙人

绝大多数企业把算法当“黑箱”。

聪明一点的，把它当“规则”。 真正理解的人，会把算法当成合伙人。

算法不关心你想卖什么， 它只关心一件事： 你的内容是否降低了用户做决策的成本。

当你反复被限流、被降权，几乎可以肯定： 你在增加系统摩擦。

A的核心不是“投放技巧”，而是三个结构性问题：

1. 你的内容，是否提供了可预测的价值信号？

2. 你的表达，是否稳定输出同一类认知坐标？

3. 你的账号，是否被模型识别为“可被信任的节点”？

算法不奖励聪明，它奖励稳定。

稳定的主题、稳定的视角、稳定的解决问题能力， 比爆款更重要。

3. C：做对的事 —— 转化不是成交，而是行为跃迁

传统转化，盯着“下单”。

AI时代的转化，盯着行为跃迁。

• 从看热闹 → 主动收藏

• 从被动阅读 → 主动咨询

• 从零散接触 → 持续跟随

这些“中间转化”，才是算法真正认可的价值指标。

你会发现，真正跑得远的品牌， 并不急着成交， 它们在驯化一种行为路径。

当用户的行为被你反复验证，成交只是一次自然坠落。

四、AI时代的新4C，不是并列关系，而是递进结构

让我们重新审视那四个词：

1. Context：不是场景，而是“触发条件”

AI理解的场景，不是“你在地铁里”， 而是“你是否处于问题被激活的瞬间”。

真正的高手，只在“问题刚刚浮现”的那一刻出现。

出现得太早，你是噪音。 出现得太晚，你是背景。

2. Community：不是社群，而是“认知同盟”

大多数社群，死于两个字：热闹。

AI时代有价值的社群，只有一种功能： 缩短个体形成判断的路径。

当一个人发现： “这些人，正在替我思考我还没来得及想的问题”， 社群就成立了。

3. Content：不是内容，而是“认知压缩算法”

好内容的标准已经变了。

不是信息量，而是单位时间内，认知结构是否发生变化。

一句话，如果不能改变对方的理解框架， 那它只是信息，而不是内容。

4. Connection：不是连接，而是“长期可调用关系”

连接的终点，不是加微信。 而是当用户遇到某类问题时，你是否是他脑中自动浮现的那个名字。

那不是曝光的结果， 而是长期一致性的副产品。

五、一套可以直接使用的AI-Native营销落地路径

第一步：绘制“用户决策状态图”

不要从用户画像开始。 从决策路径开始。

明确每一步：

• 他在犹豫什么

• 他在回避什么

• 他需要被证明什么

这是所有个性化的源头。

第二步：建立“算法可识别的内容坐标”

选择一个你愿意持续三年的问题域。

不是热点，不是风口， 而是你愿意为之承担认知责任的领域。

算法会记住你，人也会。

第三步：设计“行为跃迁，而非成交路径”

重新定义转化指标。

如果你的内容，不能引发一个明确动作， 那它对算法而言是“低价值信号”。

第四步：把营销当成一套“认知基础设施”

真正厉害的企业， 营销不是部门， 而是整个组织的对外认知接口。

六、AI时代，营销正在回到一个古老的问题

最后，我想把话题拉回到一个看似无关、却极其核心的问题。

人，为什么愿意被影响？

答案从来不是技巧。 而是信任。

AI并没有让营销更冷， 它只是让虚假的热情更难伪装。

当算法接管分发， 人性反而成了最后的护城河。

真正长期有效的营销， 一定来自一个稳定、清醒、愿意长期承担后果的认知立场。

人们害怕的不是AI取代营销人， 而是发现—— 自己从未真正思考过“价值”这件事。

如果你愿意站在时间这一侧， 营销，才会站在你这一侧。

夜还很深。 但这一次，你手里至少有了一张新地图。