不提出任何要求的内容正在获胜
在推荐信息流中要为初次接触的人制造兴趣，在新闻通讯与搜索中要充分说明，在商品页面上要帮助促成购买。把这三件事都交给一条短视频来完成，就很难传达清楚。
商业不要把发现、理解、转化都塞进一条内容里
试想一下，在一条15秒的视频里既要介绍品牌，又要说明产品原理，还要获得信任，最后再要求购买。要说的话很多，但观看的人可能是第一次接触这个品牌。为了交代背景，真正能引起兴趣的画面反而出现得太晚；到了劝说购买的环节，又没能充分传达为什么要买。
在制作内容之前，要先确定这条内容会在哪里遇见谁、要承担什么角色。 我认为比较合理的方式是：在推荐信息流中承担发现的角色，在新闻通讯、搜索、社区、主页中承担理解的角色，在商品页面、咨询、销售环节中承担转化的角色。
| 相遇渠道 | 优先承担的角色 | 要包含的内容 |
|---|---|---|
| Shorts、Reels、TikTok的推荐信息流 | 发现：让第一次看到的人产生兴趣 | 不需要背景也能理解的一个画面、一个主张、一个问题 |
| 通过新闻通讯、搜索阅读的文章、社区、主页 | 理解：帮助想进一步了解的人做出判断 | 背景、依据、比较、对问题的回答 |
| 商品页面、咨询、销售 | 转化：帮助正在考虑购买的人做出决定 | 购买理由、价格、使用条件、行动号召 |
这样划分角色之后，也能决定从短内容中删掉的说明该放在哪里。在信息流中产生兴趣的人，应该有一篇可以继续阅读的文章；读完那篇文章后，考虑购买的人所需要的信息也应该衔接上。这篇文章的结论并不是要制作更具刺激性的内容。
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在推荐信息流中，要优先考虑不认识我的人
短视频、Reels、TikTok的推荐信息流并不只是向关注者传递内容的空间。由于算法会根据用户的兴趣和反应来挑选并展示视频，因此内容也可能触达从未看过我的账号或以往内容的人。
TikTok的官方说明提到，是否看完、是否跳过、点赞和分享等行为都会被用作推荐信号。YouTube在推荐Shorts时也表示会关注观众是否选择观看、观看时长等因素。
创作者必须适应这样的条件。如果假设观众已经了解上一个视频中说明过的概念，或者先长篇大论地介绍自己的公司，第一次看到内容的人就很难跟上。如果一个主张需要按顺序理解多个条件才能明白，那也很难靠一条短视频传达清楚。
所以，在发布到推荐信息流的内容时，最好专注于一个即便单独观看也能理解的画面或一个想法。与其介绍产品的所有功能，不如展示某一种具体使用场景。如果看完之后，观众产生了想再多了解这个人或这个品牌的念头，那么负责“被发现”这一环节的内容就已经完成了它的使命。
不要一见面就对刚认识的人提要求
“脑腐”指的是刻意做得荒诞离谱的短视频，或者一直看这类内容而变得呆滞的状态。安娜·格茨弗里德（音译）与马克西·海特迈尔（音译）的研究探讨了这一现象，采访了13~26岁的24名参与者。参与者们表示，这类内容的魅力在于观看时不必背负学到什么或必须表现得有生产力的负担。
研究团队把这种“不要求生产力或意义”的内容需求，称为“反满足感（anti-gratification）”。这是一项对24人经验进行解读的质性研究，因此并非衡量所有用户偏好或广告效果的结果。不过，它确实让人思考人们在内容中会把什么感受为负担。
我在实务中把这段话读成“不要一开始就要求对方付出代价”。如果“看这个能让你成长”“一定要收藏”“现在就购买”接连出现，那么从看的那一刻起就多了要做的事。明明是想休息才打开信息流，结果却又得学习、记住、行动。
对第一次接触的人，也需要留出可以只看看内容本身、然后就此划过的余地。如果某个画面有趣，或者某段说明有帮助，那到此为止也没关系。我的意思是，在承担“被发现”这一使命的内容里，应当把购买、收藏、订阅之类的行动号召，也就是CTA，降到最少。这并不是说要抹去内容的价值，也不是说只做毫无意义的视频。
需要说明的内容，放在可以继续阅读的地方
如果想在推荐信息流里把所有说明都讲完，内容可能会变得过于简单。详细的背景、支撑主张的依据、与其他选项的比较，最好放在通过新闻信或搜索找到并阅读的文章、社区和官网里继续展开。
走这条路径的读者，不必都是认识我的人。也有人是通过搜索第一次进来的。区别在于，这个人要么是带着现在好奇的问题找上门来的，要么是产生了兴趣才决定继续往下读。可以根据对方好奇的内容，提供足够充分的说明。
比如要介绍一款办公软件，在推荐信息流中，可以展示某项反复要做的工作如何变得简单。对已经产生兴趣的人，则在官网的文章里说明设置方法、所需权限，以及适合和不适合使用的工作类型。接下来，在产品页面上，则要清楚地告知费用、使用范围和引入流程。即使处理的是同一款产品，每一份内容需要回答的问题也各不相同。
对正在考虑购买的人，需要给出行动号召。因为确认了价格和条件的人，应该能轻松找到申请或预约咨询的方法。问题就出在，无论是初次发现的那一刻，还是决定购买的那一刻，都提出了同样的要求。
不要把短视频的触达直接等同于销售额
在《2025年广播媒体使用行为调查》中，短视频用户中有5.7%表示自己在最近一个月内看完短视频后有过购买产品的经历。这个数字提醒我们，观看短视频与购买之间还存在一个独立的判断过程。
这个5.7%并不是广告转化率，也就是并不是衡量看过某个特定广告的人中有多少人完成购买的指标。它不能直接拿来当作单个营销活动的成功标准。不过，可以作为参考，依据内容被赋予的角色去衡量成果。
如果短视频承担的是“发现”的角色，就应该首先看它是否触达到了初次接触的用户，用户是否持续观看，以及是否对其他内容也表现出兴趣。如果文字内容承担的是“说明”的角色，就要看用户是否阅读了所需的内容，是否再次访问或留下了提问。至于商品页面和咨询环节，则要确认申请与购买情况，以及在这一过程中产生的成本。
在投放短视频广告时，如果仅因当下购买量少就把“发现”环节的成果一概判定为失败，很容易错过用户产生兴趣之后的后续过程。反过来，仅凭播放量增加也不能就此认定产生了业务成果。从一开始就应明确每种内容的目的，并一并观察触达之后阅读、再访问、购买是如何相互衔接的。
与其按年龄划定渠道，不如看接触路径
如果像“Z 世代就用短视频，50 多岁就用博客”这样仅凭年龄决定内容形式，可能会错失实际使用情况。在同一份 2025 年广播媒体调查中，韩国 60 多岁人群的 OTT 使用率为 70.8%。由于 OTT 中也包含长视频，这个数字并不能直接等同于 60 多岁人群的短视频使用率。
短视频平台使用群体扩大的情况，在韩国盖洛普 2025 年调查中也得到了确认。TikTok 的年度使用率从 2021 年的 10% 增长到 2025 年的 35%，使用群体也从以 10 多岁为主扩展到了 50 多岁。
同一个人对在信息流中偶然刷到的视频和主动搜索找到的文章，期待也不一样。前者需要在没有背景知识的情况下也能引起兴趣，后者则需要对本来好奇的问题给出充分的答案。因此，在确定内容的角色时，比起年龄，先看对方是在哪里、带着什么样的兴趣接触到内容，会更合适。
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Oswarld视角
我不喜欢世代论。就是把人分成Z世代、千禧世代之类来解释的方式。这样分类固然让解释变得容易，但也更容易出错。
在这篇文章里，我更看重的也不是使用者的年龄，而是内容供给方的选择。推荐信息流负责“发现”，能充分阅读的地方负责“理解”，商品与咨询负责“转化”——把这三件事分开来做。
很多企业都想把这三件事塞进同一段内容里。想在15秒内说明品牌、进行教育、建立信任，还要促成购买。结果对第一次看到的人来说难以理解，对想进一步了解的人来说说明又不够。留给购买决策的依据也不够充分。
如果是我，会在制作内容之前先确定：这个人是刚刚发现我们，还是在进一步了解，或是在考虑购买。然后再把“现在需要的内容”和“接下来该看的内容”区分开来。让人能在信息流中轻松相遇，但当他们因为好奇而主动找上门时，也要准备好足够充分的说明资料。 <<<OZ_END>>>
结语
在制作内容的一方，需要根据人们接触内容的路径来划分角色。在推荐信息流中，传递第一次看到的人也能理解的一个画面或一个想法，减少行动号召。需要说明的内容，在电子邮件通讯、搜索、社区、主页上继续展开；在商品页面和咨询环节，则要清楚展示购买理由、价格和条件。
如果不要求一条内容从发现到购买全部完成，那么在每条路径上应该制作什么、期待看到什么成果，就会变得更加清晰。在按年龄决定形式之前，先确认一下那个人是在哪里遇到这条内容的。
💬 你现在制作的内容，承担的是发现、理解、转化中的哪一种角色？也请检查一下，是不是对一条内容要求了太多任务。
📨 如果身边有同事正为如何在一条短视频里同时塞进介绍、说明、购买而苦恼，请把这篇文章分享给他们。
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参考资料与延伸阅读
- Götzfried·Heitmayer, Making sense of nonsense，2026：这是一项通过访谈 13～26 岁 24 名受访者，探究脑腐（brain rot）内容使用动机的研究。本文中关于角色分工的论述，是作者基于该研究结果做出的实务性解读。
- 广播媒体通信委员会·韩国信息通信振兴协会，2025 广播媒体使用行为调查，2025年12月30日：这是一项对全国 5,566 户家庭中 13 岁以上 8,320 人进行入户访谈的调查，是 60 多岁人群 OTT 使用率以及短视频观看后购买经历数据的出处。
- 韩国盖洛普，Market70 2025 (2)，2025年10月2日：这是一项对全国（不含济州）13 岁以上 5,251 人进行的调查，可以确认抖音（TikTok）使用率及用户群体的变化。
- TikTok, How TikTok recommends content、YouTube, Search & discovery tips - Shorts：可以看到各平台官方说明中提及的、用于推荐系统的信号。 <<<OZ_END>>>
