文章来源：电商派Pro

摘要：从集中爆发到随时在场，双 11 的营销逻辑变了。

双 11 的战场，早已不局限在电商 App 之内。

很长一段时间，品牌做大促的营销预算，几乎只分配给两类阵地：货架搜索承接主动购买需求，内容流量激发种草冲动。商家在两大赛道持续竞价，争抢用户打开 App 之后那一段短暂的注意力。 

但当大促周期拉长、价格高度透明，只在 App 内争夺流量的局限性正在凸显：用户的消费想法，未必诞生在打开购物软件的瞬间。通勤路上刷到一件好物、换季催生采购需求、关注的商品降价提醒，消费意向往往萌发在碎片化的日常使用场景里。

这些散落在生活场景里的消费意向，正在催生出行业新共识：品牌营销尤其是商品营销，进入意图时代。一个新的竞争维度也随之浮现：跳出 App 围墙，在用户真实生活场景里捕捉消费意图。依托硬件终端的系统级入口，不再与货架、内容争夺同一批 App 内流量，而是在需求萌生的时刻，完成触达、种草与转化。这意味着竞争焦点不再是单纯的场景营销，而是终端厂商和系统级入口对用户意图的抢先理解与分发能力。

这也向品牌抛出一系列值得深思的新命题：在长周期双 11 大促中，系统级场景入口如何融入品牌全周期经营？它和货架、内容流量的本质差异是什么？能不能贯穿预热、爆发、大促后资产沉淀全链路，帮助商家跳出多平台预算分散的困境，打造稳定、可持续的新增量？我们将结合今年双 11 的变化，逐层拆解。

一、大促“简化”之后：预热期的注意力，在哪里抢？

先看今年双 11 的第一个基本面：大促的形态变了。 

京东取消定金预售，10 月 12 日晚 8 点直接现货开卖；天猫现货售卖期接近 25 天，主打官方立减；抖音采用立减折扣、一件直降等玩法。凑单、组队这类复杂玩法集体退场，大促延续了去年 “取消预售、立减直降” 的基调。 

“减法” 对消费者的体验来说是好事，对商家却意味着两重压力。

其一是价格竞争更赤裸：商品优惠表达更直接，消费者更容易比较价格；其二是战线被拉长：长周期大促可能存在多个流量峰值，流量被摊薄在二十多天里。过去 “憋大招、赌峰值” 的打法失效了，取而代之的是一场关于 “持续在场” 的耐力赛。因此，预热期也变得十分重要，大促前能不能提前积攒一波消费者心智，将直接影响爆发期有没有势能可放。在触达方式上，货架电商的竞争机制，本质上争夺的是 “已经进入购物场景的用户”；内容平台擅长种草和单品打爆，但双 11 期间信息流价格水涨船高，注意力的瞬间峰值贵。 

终端生态提供的则是另一种触达逻辑：基于场景感知与用户意图理解的服务型触达。传统信息流广告更多依托用户历史兴趣标签做投放，终端生态依托用户授权范围内的行为信号与偏好匹配能力，在用户产生相关消费行为、表达品类偏好时匹配对应的商业服务。

以鲸鸿动能为例，它依托鸿蒙生态“1+8+N”全场景硬件布局，从手机延伸到平板、智慧屏、PC、穿戴设备；聚合杂志锁屏、统一开屏、负一屏、小艺建议等鸿蒙系统原生入口，以及视频贴片、阅读章节页 Banner、音乐播放页、首页焦点图等应用内媒体资源，覆盖用户从点亮手机到进入品牌阵地的完整路径。  

这意味着品牌不必把预算押在单条信息流投放上，而是在用户清晨通勤、午间浏览、晚间居家的自然生活节点适度触达，将品牌认知融入用户日常动线，避免无效打扰。

二、大促“变透” 之后：同价竞争，拼的是链路效率

今年双 11 的第二个变化，是价格变得前所未有地透明。官方立减取代跨店满减之后，平台更加重视会员经营与分层补贴，资源向 88VIP、京东 PLUS 等付费会员集中，平台用 AI 做千人千面的补贴匹配。行业共识很清晰：补贴必须流向 “真正会买的人”。 

这恰恰是系统级平台的主场。站内营销的局限在于，它只能在用户进入购物 App 之后才起作用，所有广告主挤在同一套竞价机制里抢同一批流量。而鲸鸿动能的差异，在于以 “厂商级” 的身份，将“被动的广告展示”转向“主动的营销服务”，核心是三件事：更懂人、更懂货、更懂转化。落到电商场景，它具体补齐了站内够不到的三个环节。

第一个环节：读懂用户需求

依托全域场景感知与意图识别能力，鲸鸿动能可以跳出购物行为本身，从用户日常各类场景线索中更全面的理解用户，看见购物之外的用户状态 。

比如同样选购耳机，有的用户核心诉求是通勤途中的降噪效果，有的更看重运动场景下佩戴的稳固性。那么品牌可以从用户的兴趣偏好中挖掘这类潜在目标用户。再结合投放反馈，复盘哪些产品卖点更容易打动用户、哪种优惠更能促成转化，让每一次推荐都有据可循。 

第二个环节：商品的实时匹配 

大促期间，人群需求、商品选择和优惠信息的变化以小时计。而采用按周期更新的静态人群包时，可能难以及时响应需求变化。鲸鸿动能的解法，是先让系统 “读懂” 商品，再让商品实时找到人。 

第一步，“读懂商品”。

平台对商品理解下沉到 SKU 级别的精细化洞察，识别单品的品类、核心卖点、适配场景、价格梯度、优惠规则等信息；结合搜后推模型与长序列行为建模，建立用户行为信号与商品特征之间的关联，判断哪款商品更适配对应人群的消费意图，实现“千人千品”的匹配。 

第二步，“实时找到人”。 

第一个是 RTA。可以把它理解为曝光前的一次 “实时请求”：广告即将展示时，平台向广告主发起匿名实时请求，由广告主判断 “这个用户是不是你要的人、愿意出多少钱”。随后，广告主可以结合端内识别到的消费意图和商品匹配信息当场作答，不仅能决定投不投、出什么价，还能直接指定曝光对应的商品。人群判断与商品匹配决策，由此实现每次曝光实时判定。 

第二是 DPA。商家接入整个商品库，系统借助用户意图和推荐引擎，为每个人实时挑选最可能购买的商品并生成广告画面 —— 一条计划通投整个商品库，不同人看到不同商品，即 “创意千人千面”。 

在此基础上，多商品橱窗样式可在同一个广告位内同步展示 3–5 款互不重复的商品，相当于把一段小型货架嵌入广告创意，逻辑和 “猜你喜欢” 相近。通过提供多款备选商品，提升命中用户需求的概率，借助丰富的选择空间，提高用户点击和下单转化的可能性。

整个运作过程更通过 AI Agent 智能驱动与 ROI 智能出价，实现从策略制定到商业回报的持续优化，真正让流量从一次性曝光转化为可持续经营的商业价值。

第三个环节：厂商原生的转化承接 

在转化承接环节，依托单框元服务半屏拉起搭配动态优惠券，能够简化交易链路、缩短用户决策路径。最典型的案例是鲸鸿动能的智能优惠券方案：通过识别用户购买意图，联合平台电商发券，并在广告创意中展示优惠信息。借助厂商的系统能力，其能把平台的券发得更准、有更多机会被用到：基于用户已产生的主动消费行为信号，实现优惠券权益的个性化匹配。用户领券后，可以在“负一屏 — 我的券”中查找和使用已领取的优惠券；优惠券即将到期时，系统还会主动提醒用户使用，促进核销。这种优惠券发放和提醒能力，可以极大提升品牌GMV。

在这条链路里，元服务是其中轻量化承接的形态之一。目前，鸿蒙生态的元服务已经具备支撑电商交易闭环的基础组件：商家可直接调用华为支付的收银台能力完成实物商品交易，可通过服务通知和服务动态消息向用户推送订单进度等履约提醒。 

服务接入鸿蒙生态后，可嵌入小艺对话、小艺建议、负一屏等核心入口，形成随时匹配、随时触达的分发逻辑。链路的意义，在大促里会被无限放大：同样的优惠力度，谁的转化路径少一步，谁的胜算就多一分。

三、大促“退场” 之后：流量会散场，资产要留下

第三个变化，发生在大促结束之后。越来越多商家开始重视大促的“拉新” 作用，将其作为用户资产经营的一部分。商家们开始追问：一场大促打下来，除了成交，还沉淀了什么？ 

鲸鸿动能给出的答案分三层。

第一层，人群资产被完整地分层沉淀下来。在实际的产品中，鲸鸿动能的人群管理能力（DMP）支持四种建群方式：AI 智能生成 SPU 人群，系统根据商品的品类与卖点自动圈定潜在客群；预置的行业特色人群，基于 28 种场景、1500 多个特征聚类，覆盖汽车、文旅、3C 电子、美妆、食品饮料、大健康、奢品、金融等多行业；一方种子人群扩展—— 商家把自有的会员、下单用户等第一方数据作为 “样本” 上传，系统分析这批人的共性，再从大盘中扩展出相似潜客；以及按标签自定义组合。各层人群都可以在其中被持续洞察和管理，并直接用于下一次投放。这种看得见的人群流动，正是后续分层精准施策、把获客成本打下来的基础。

第二层，触达不因活动结束而中断。电商平台的活动后经营，依赖短信、推送、站内信这些召回手段，一旦被用户忽略、拦截或关闭，用户经营可能就随之降温。而锁屏、负一屏、通知栏这些系统入口不依赖某个 App 的打开率，在相应服务接入和用户授权范围内，品牌仍有机会通过系统场景开展后续沟通。双 11 带来的新客、犹豫未购者和已购用户，可以被纳入下一次沟通的序列：加购的商品降价了，桌面卡片会主动提醒；买过的品类出了新品，负一屏能再次遇见。大促后最容易流失的 “犹豫人群”，反而成了系统入口最能发挥价值的对象 —— 鲸鸿动能的潜客追投方案显示，购物车卡强化意向使付费率提升 40%，商品大卡引导复购使付费率提升 10%。

第三层，复盘把短期交易转化为长期心智指标。鲸鸿指数提供场景榜、品牌榜和考虑度指数，鲸鸿万象提供 Campaign 层级的一站式度量 —— 品牌诊断、人群策略、媒介策略、结案报告。这对电商商家们的启示在于，大促的复盘不该只回答卖了多少，还应该回答：打完这一仗，有多少人从 “知道你” 变成了 “认真考虑你”？这个问题的答案，才是下一场大促的起点。

四、确定性，不来自任何单一平台

把目光再放远一点。随着 AI 时代的到来，生态入口的价值正在被重新认识。CNNIC 第 57 次报告显示，截至 2025 年 12 月我国生成式人工智能用户规模已达 6.02 亿人，一年间增长 141.7%；QuestMobile 的监测则发现，同期六大手机厂商旗下 AI 助手月活较年初合计增长 9751 万，增速 21.1%。消费者接触商品的渠道，变得更加多元。今年双 11，多平台推出 AI 导购、对话式购物等功能，就是一个清晰的信号。消费端的路径如果发生变化，投放端势必跟着变。过去广告的逻辑是 “人找货” 或者 “货找人”，终端场景开启的则是第三种可能：商品匹配在用户产生消费意向的行为节点，在需求萌生的时刻，与需求同期出现、同频发生。

而未来的电商流量版图，可能也会变得更加多元：货架流量离成交最近，是用户带着明确意图抵达的终点；内容流量最能激发需求，让人在内容里萌生购买冲动；场景流量则扎根用户真实的生活场景，读懂用户的意图，预判消费者的下一步，然后通过系统原生体验及时触达用户，提供匹配的服务。三者各有分工，承接不同的消费需求。这也是存量时代流量逻辑的一次换代：增量时代比谁抢得多，存量时代比谁配得对。当大促的玩法越来越简单、价格越来越透明，商家的确定性将不再来自任何一个单一平台，而来自全周期经营结构的完整和各环节消费生态的协同。