海外圈内最近一直热议Vibe Marketing（氛围营销），本不喜欢造概念，但耐不住朋友们都提这些黑话，为此我整理、结合自己的思考，讲讲我的感受：其实本质就是一句话：

Vibe Marketing（氛围营销）保持营销人的直觉与品位、品牌腔调，甚至可以说是留下营销人的“尊严”。本质是AI时代人机协作的营销范式。

是对AI时代的营销工作日程与模式的总结

一、什么是 Vibe Marketing（氛围营销）

1. 定义

Vibe Marketing 本质上是：

“通过营造一种让目标受众‘感受到’的氛围或情绪共鸣，而非单纯传达产品功能或卖点的营销方式。”

也就是说：

• 不是讲“我是谁”，而是让用户“感受到我是谁”。

• 不再依赖逻辑说服（理性广告），而是通过情绪感染 + 文化认同达成连接。

2. 核心逻辑

人们不再被信息吸引，而是被氛围吸引。 在短视频、社交媒体、内容爆炸的时代，信息太多，“理性营销”越来越失效。品牌的竞争，从“注意力”转向“情绪力”。

3.关键是：从“讲故事”到“创造感觉”

传统营销	Vibe营销
卖产品功能	卖情绪、气质、态度
讲故事（Storytelling）	创造感觉（Storyfeeling）
用户是受众	用户是共振者、共同体成员
信息传播	氛围流动
广告语	文化符号

Vibe营销不是让人理解你，而是让人“想成为你”。

不靠广告传播，而靠“气质持续输出”与“社群情绪循环”。

阶段	核心动作	关键问题	产出
V – Visual/Voice	确定视觉与语调调性	我们要让人“看到什么感觉”？	视觉系统、语气系统
I – Identity/Insight	明确文化身份与洞察	我们属于哪个文化圈层？	文化画像、社群原型
B – Belief/Behavior	定义信念与行为方式	我们代表什么态度？	品牌宣言、行为准则
E – Experience/Energy	创造体验和能量场	如何让人“感受并参与”？	互动形式、内容矩阵

传统Vibe Marketing从内容到氛围的五个演化方向

趋势	含义	典型案例
1️⃣ 从内容营销 → 氛围场景营销	打造场景而非广告	泡泡玛特线下店的情绪空间
2️⃣ 从用户转化 → 社群共鸣	用户成了文化共创者	Lululemon 社群课程
3️⃣ 从品牌代言 → 品牌人格	品牌像“一个人”	Maison Kitsuné 的生活态度
4️⃣ 从KOL投放 → 自然共鸣者（Vibe Carrier）	找调性一致的人而非流量最大的人	小红书上“风格搭子”
5️⃣ 从大规模传播 → 微氛围渗透	小众审美、小圈层深耕	Manner、Seesaw等精品咖啡品牌

4. 那么什么是AI Vibe Marketing？

简单地说，

AI Vibe Marketing = 借助生成式人工智能工具和自动化流程，以极高的速度和规模，创建品牌的“氛围”（情绪、视觉、文化认同）输出，并在营销触点中持续保持这种「氛围一致性」与「快速迭代」能力。

 也可以这样理解：在“功能／卖点驱动” 的营销模式里，AI Vibe Marketing 从“你告诉我我产品好在哪里”转向“我要让你感觉我是怎样一种品牌／生活方式”，然后用 AI 实现这种感觉的覆盖、传播与反馈。

5. 为什么出现／为什么重要？

几个关键背景：

• 营销信息饱和：消费者被广告轰炸，注意力碎片化严重，传统功能＋卖点的营销越来越难脱颖而出。 

• AI 生成工具成熟：生成式 AI（文本、图像、视频）使得以往需要大团队、大预算的内容生产变得“一个人＋AI”也能做。

• 平台／文化节奏加快：社交网络、短视频快速变迁，品牌必须快速响应、不断试验，这就要求营销不仅是“做一条广告”，而是“构建持续氛围”的能力。 

所以，从本质上，AI Vibe Marketing 是一种营销范式的升级：由“静态策划 → 执行”转向“智能化生成 → 快速迭代 → 情绪／文化共振”。

二、内核：AI Vibe Marketing 的核心构成

我们可以把它拆解为几个“维度”或“层面”，理解它的构成要素：

1. 情绪／氛围（Vibe）：这不是简单的“视觉好看／色彩漂亮”，而是品牌希望用户「感觉到」的情绪、态度、生活方式。引用：

   “A brand’s vibe is its emotional clarity and cultural alignment.” 

2. AI 工具＋自动化能力：生成式文本、图像、视频，自动化测试、无代码流程、智能迭代。比如：

   • AI 生成内容（文案、图片、视频）

   • 自动化工作流／无代码工具来连接、触发、优化 

   • 多版本同时测试、实时优化

3. 高速试验与反馈循环：不再是“做完一个方案”等几周再看结果，而是“多版本并行、实时优化、持续迭代”——这就是 AI 能带来的效率飞跃。 

4. 品牌／文化一致性：虽然生产速度快、自动化强，但仍然必须维持“这家品牌是谁”的调性一致，不能乱七八糟，否则氛围就碎，信任就流失。

5. 规模化情绪传播：通过社交平台、内容生态、用户生成内容（UGC）等，让品牌氛围“传染”出来、社群化、共创。AI 帮忙的是支撑这种规模化、碎片化、快速响应。

三、框架：AI Vibe Marketing 操作体系

为了让这个理念落地，可用如下系统框架（可理解为“准备 → 执行 → 反馈”闭环）：

A. 准备阶段

• 明确品牌氛围定位（Vibe）：你希望用户感觉到什么？（自由、叛逆、温柔、前卫、极简…）

• 建立品牌调性系统：视觉元素（色彩、光感、构图）、声音元素（背景音乐、语调）、语言风格（文案语气）等。

• 搭建 AI 工具栈与自动化流程：选工具、搭工作流。比如无代码连接器、生成式文本／图像／视频模型、数据反馈系统。

B. 执行阶段

• Prompt / Brief → AI生成：你用自然语言提示（Prompt）给 AI，比如“一个90年代复古风的短视频，颜色偏粉绿，语速轻快，表达‘松弛而有态度’”

• 多版本并行测试：生成多种创意、多套视觉、多种语气，迅速投放／小范围试验。

• 投放与分发：社媒、短视频、广告、内容平台。

• 监测＋优化：用数据反馈（如点击率、完播率、用户评论情绪、转发率）看哪套“vibe”最契合，AI 调整／生成新版本。

C. 反馈闭环

• 数据回馈至创意系统：将表现好的“vibe元素”作为模型输入，优化生成逻辑。

• 持续更新品牌氛围库：随着文化、平台趋势变，氛围也可能需微调／进化。

• 社群共创：利用用户生成内容，让品牌氛围成为“用户也想参与”的场域。

D. 骨架图（简化版）

品牌定位 → AI工具/流程搭建 → Prompt生成创意 → 多版本测试 → 投放 & 数据监测 → 优化迭代 → 社群扩散 → 反馈至品牌定位/工具流程

四、趋势：AI Vibe Marketing 当前及未来的发展方向

下面几个趋势值得你特别关注：

• 由效率驱动转为情绪驱动：最初 AI 在营销中用于降低成本、提升效率，而现在更多用于“营造情绪／氛围”这一更高阶目标。 

• 创作门槛下降，小团队也能做大动作：生成式 AI +无代码工具让“一个人＋AI”可完成以前整个营销团队的工作。

• 测试维度从“受众”转向“氛围元素”：不仅测试 A/B 两个文案、两个视觉，而是测试不同 vibe（色调、语气、文化切入点）之间的差异。 

• 平台生态与算法“认 v ibe”：例如短视频平台、社交平台越来越看重“自然、情绪共鸣、有参与感”的内容。你的创意如果“氛围”对了，平台分发更容易。

• 品牌／机构正在转型：比如在美容行业，品牌用生成式 AI 来做整张广告图、配方草稿，从而实现“vibe 营销”＋“产品快速迭代”。 

五、实践：如何落地做 AI Vibe Marketing

步骤简洁版本

• 定义你的“氛围”锚点：选择1-2个关键词描述你的品牌氛围，例如“温柔 松弛”、“未来 冷感”、“叛逆 街头”。

• 搭建你的 AI 工具栈：包括文本生成（如 豆包、Claude）、图像／视频生成（如 Midjourney、豆包）、工作流自动化（如 Make）等。

• 设计 Prompt 模板库：为不同场景准备 Prompt 模板，比如社交贴文、短视频脚本、广告创意等。

• 生成创意、构建版本库：用 AI 生成多个版本，针对不同氛围、不同受众、不同平台。

• 试投＋测量：进入真实投放阶段／小范围试验，收集数据（如互动率、完播率、情绪识别、分享率）。

• 优化迭代＋反馈集成：将数据反馈回你的创意体系，调整 Prompt、氛围元素、渠道组合。

• 规模化扩展＋社群共创：让用户亦成为氛围的共创者，鼓励 UGC、品牌联动、社区参与。

• 维护品牌氛围系统：随着市场、文化、平台趋势变化，定期评审你的氛围定位是否仍然有效。

工具参考

• 文本生成：ChatGPT、Claude 等

• 图像／视频生成：Midjourney、DALL·E、可灵、豆包 等 

• 自动化／无代码工作流：Make、Zapier 等

• 数据／反馈工具：情绪分析、社交监听、营销自动化平台 等

案例简析

例如：某美妆品牌希望打造“未来感 冷感”氛围。

• Prompt：生成一段短视频脚本：“镜头切换快速，银色未来感场景，年轻人静静注视镜头，背景音乐低沉电子…”

• AI 生成多个版本视频。

• 在 抖音／小红书 上试投。数据反馈显示“完播率高／评论‘像赛博朋克’”；另一版本“颜色暖化”完播率低。于是确定“银色未来”风格为主。

• 扩展制图、社群贴文、用户参与活动，让用户上传“未来冷感自拍” 用品牌滤镜。

六、注意事项：你必须留意的风险与陷阱

• 氛围≠装饰，不能只做“好看”而无内核 如果你只是换了个滤镜、用了 AI 生成图，却没有品牌调性／文化身份支撑，好看但不会好感。

• 品牌一致性风险 用 AI 生成大量内容、快速测试容易，但如果没有机制保证所有输出都“对 vibe”，品牌可能变得“杂”。你需要氛围守护机制。

• AI 输出质量／偏差问题 AI 生成图像／视频可能存在文化偏误、审美误导、版权/伦理问题。比如过度依赖 “生成无差错” 会造成创意贫乏。

• 数据隐私与透明性 在自动化／智能化流程中，若你使用用户数据、生成内容、进行社群参与，必须合法合规。

• 测量指标不能只看传统变现 氛围营销的核心是“感觉”与“共鸣”，所以你需要新增指标：情绪共鸣度、氛围识别度、品牌调性一致性等，而不仅是点击率／转化率。

• 过度自动化可能削弱创意独特性 如果完全交给 AI 而缺乏人的情感把控／文化敏感，容易落入“所有品牌都像 AI 模板” 的陷阱。

  Vibe marketing is not as effortless as it looks … you still need to set up a system that understands your brand, reflects your voice, and produces scalable outputs.

七、小结一句话版

利用 AI 快速生成、测试、优化内容，让品牌的“感觉”（vibe）在各个触点一致地传递，从而在注意力极度碎片的时代，靠情绪共鸣和文化认同获得竞争优势。