B站要做播客了 聊聊我对播客营销价：值！的几点【看法】

在短视频主导注意力的时代，为什么越来越多品牌和平台开始重视“慢节奏”的播客？播客到底能为营销带来什么？本文将结合B站的动向，聊聊我对播客营销价值的几点观察与思考，或许能为你打开一种全新的内容营销视角。

昨天，根据tech星球的报道，B站正发力视频播客业务，即将推出一系列扶持政策。内部人士称，“公司今年暑期将大力挖角播客创作者”。

确实，播客的“视频化”趋势正在提速。MorningConsult在2024年8月有一个调查，42%的美国成年人更喜欢带视频的播客，而2022年这一比例只有32%。

YouTube先抢占先机。2025年3月，YouTube官方博客宣布月播客活跃观众突破10亿，并开始内测可动态插入的主播口播广告位，Shorts流量也将反哺长节目。

Spotify也在追赶。今年2月更新的PartnerProgram宣布向符合条件的创作者开放视频分成，并为Premium会员提供无广告体验，意在通过更优CPM挽留头部节目。不过就受众规模和发现机制而言，YouTube依旧握有先手优势。

视频播客还是播客吗？

我认为是。播客的本质在于用长时段、声音驱动的对话建立陪伴感和思考深度——无论画面是否出现，这种以音为核的体验从未改变。视频的加入，只是在保留声音主体的前提下，为内容添加表情与场景，让信任累积更立体，而“声音先行、观点为本”的核心依旧如初。

在互联网巨头的推动下，播客的发展极为迅速。过去半年，我就被好几个做营销的朋友问到：“播客是不是下一块必须抢的流量洼地？”

提问者的阵容很有意思：做DTC品牌、上市银行的数字营销部、还有一个老牌4A。我发现很多人蠢蠢欲动，又有些犹豫，似乎看不清播客这种媒介形式的价值和雷区，我今天就聊一聊我的观察。

一、播客是一种慢媒介

去年12月在北京参加的一场播客沙龙。谈及播客的营销模式，我提出了一个观点：播客的营销是一种慢传播。

我用“慢传播”这个表述，因为在音频的世界里，播客天然是一种“慢媒介”。

这些领域的购买流程通常包括信息收集、方案比较和内部决策，需要更深入、更系统的内容来支持受众的理性判断。而播客凭借长格式讨论和专业访谈，能够逐步解答受众的疑问、传递信任和建立权威，从而有效推动复杂决策的推进。

一档节目往往动辄二三十分钟甚至数小时，这是一种非常线性，且难以加速或者效果的收听，传播因此呈现出“滴灌”逻辑：受众的破圈依赖口碑与兴趣社群的层层破圈，而不是一次算法推荐的爆破式扩散。

速度慢带来的直接后果，是商业规模化的天花板更高却更远。

相比短视频平台上“点击—曝光—转化”一气呵成的漏斗，播客的商业转化更像一条曲折的辩证曲线：忠诚度高、信任度强，但人群基数扩张缓慢。

广告库存因此显得稀缺且分散，CTR不会瞬时攀高，ROI也得拉长观察周期。对于追求季度业绩的甲方或要讲故事的资本而言，这种“慢热”就意味着无法在短时间内堆出足够可观的GMV或CPV，难以用规模化速成来佐证商业模型的爆发力。

所以，播客能养出深度的品牌资产，它更适合那些愿意陪着用户一起慢慢成长的产品——耐消品、订阅服务、知识付费——而不适合夹着促销倒计时的快消攻势。

在我观察中，金融理财、B2B产品和服务、教育培训和健康保健等“高客单-长决策”行业最倾向于采用播客营销。

二、播客的价值是深度信任，和B站有相同的生态位

我们尝试进入两个场景：

场景一：你打开一档播客节目，主播花了30分钟讲“消费主义如何渗透我们日常生活”，中间引用了鲍德里亚、讲了自己购物成瘾的经历，还加上了一段听众来信。这时候你一边听，一边思考：我是不是也有类似经历？主播的观点有没有道理？

场景二：而同一时间，你对这位主播已经听了好几期，熟悉她的语气、背景音乐、片头语，甚至认同她“有点拧巴但真诚”的人设。哪怕你今天没太认真听，但一听到她推荐某个消费品牌，你可能就会试一试。

两个不同的场景背后是两条不同的说服路径。这里面有一个理论——精细加工可能性理论（ElaborationLikelihoodModel,ELM）。

这个理论认为，人们的态度改变取决于信息加工深度：当一个人具备高动机和能力时（如场景一），会通过中心路径深入分析信息内容，产生持久且理性的态度改变；

反之像场景二，则会依赖边缘路径，受信源吸引力、情感共鸣等外围线索影响，形成短暂且易变的态度。

两条路径并非割裂——同一情境下可能并存，但主导路径由受众的认知投入程度决定，而这一程度又受议题相关性、注意力分散度等因素调节。

播客的说服力，恰恰就是这两条路径叠加的结果。它既能抓住那些愿意深度思考的人，也不放过那些只是情感上“沦陷”的听众。这就是精细加工可能性理论在播客中的真实演绎。

精细加工可能性模型，告诉我们：受众在面对信息时会自动权衡投入产出，如果内容复杂度高到值得思考，他们会进入中心路径；

如果信息量不足以激起深度加工，或者注意力被其他刺激分走，就会走外围路径，靠情绪线索、社交背书或权威标签迅速判断。

了解了这个理论，我们就能理解很多APP的营销价值。比如公众号是最接近“中心路径”的平台之一。用户点进一篇长文，愿意花几分钟甚至十几分钟认真读完，表明他们已经在认知上进入深度加工状态。

同样是图文，微博和小红书则是一个“外围路径”更明显的平台。信息节奏极快，外围线索非常“软”，主要是社交认同+氛围感渲染。

微博用户更容易被热搜、名人转发、情绪话术、表情包吸引，小红书的社区语境也强调“真实”、“推荐”、“我试过”，这些都是外围线索。

播客两条路径经常叠加使用。因为音频节奏慢、内容结构长，容易激发听众跟随主播逻辑深入思考，是中心路径的好土壤；另一方面，声音本身具有人格和陪伴感，主播语气、语音识别、熟悉感极容易触发外围路径信任。所以播客的说服力往往是“双轨叠加”的——先靠信任打动，再靠内容说服。

其实B站也是这种双线并行的平台。B站与播客几乎肩并肩地占据了营销漏斗的腰部：在用户已经完成“被看见”但尚未“下单”的空档，品牌最需要的是把零星好奇转化为持续兴趣，并在潜移默化中叠加信任。

B站靠的是丰富的画面叙事、弹幕共创和二次创作氛围，让用户在视觉冲击和社群互动中逐步认同内容背后的价值。

播客则以长音频、对谈与故事化叙事，为品牌注入“陪伴式可信度”，用声音建立一种一对一的私密连接。

他俩共同的作用在于把原本分散的注意力“黏”在品牌身上，为后续搜索与电商场景蓄积转化动能，让购买不再是一次冲动，而是自然水到渠成的决定。

从这个角度看：深度信任用于深耕品牌与受众的长期价值，浅度信任则在快速吸引与短期转化方面更为高效。

三、更像是公关媒介，不是广告媒介

当然，播客虽有建立深度信任的优势，但这一“慢媒介”无法独立支撑品牌各阶段的不同需求，对品牌营销需求的适配性不高。

孵化期：新品牌需要快速验证概念和市场需求，短视频和社交广告能带来即时反馈，并帮助打造初始声量；播客凭借慢速累积的信任，在这一阶段难以提供足够的流量和用户洞察。

成长期：品牌进入放量期，需借由密集曝光推动销售增长。此时，高频次的短视频投放和信息流广告能够迅速触达海量潜在用户，而播客虽能加深忠诚度，却无法单打独斗解决转化瓶颈。

成熟期：当品牌已有稳定客群和足够认知后，可利用播客深化品牌故事和核心价值观，进一步提升复购率和口碑声量。此时，播客与其他渠道协同，既可维护老客户，也能催生创新玩法。

简单来讲，播客仅能在品牌策略成熟期发挥最大价值，而非在引爆销量的成长期承担主要作用。它更像是一种长线布局，适合作为品牌声誉和深度链接的辅助工具。

所以我的观点是：播客从营销属性上，更像是一个公关媒介，不是广告媒介。

因为公关媒介的核心作用是塑造品牌形象和讲述品牌故事，与核心受众建立深度情感联系。播客能够很好满足这些需求。

相比之下，广告媒介追求高频曝光和即时响应，擅长制造短期转化，但难以深入触达用户内心层面。

因此，品牌应把播客视为构建声誉和价值观的重要阵地，通过定期连载、深度访谈和幕后揭秘，让听众在潜移默化中认同品牌理念，而非简单地把它当成效果广告的延伸。

我接触的一些科技和商业播客，他们对接都是公关公司以及企业的公关部门，较少有广告部的合作。但是这其实也限制了播客商业化的发展，相比广告，公关的天花板很低。

一个企业一年的公关费可能比不上市场部做一个大会的预算多。分享一个数据：全球的公关市场规模是100多个亿美元，广告市场的规模今年突破了1万亿美元。

四、一些建议

最后，给一些想要做播客的品牌一些建议吧。

将播客视为“信任工程”，更适合做长期语境建设。它适合支持品牌的深层战略，如品类教育、品牌理念重塑、B2B信任构建等场景，而不是直接拉动销售的高频渠道。

品牌应摒弃“CPC/CPM视角”，转而围绕“品牌认知沉淀”与“受众心智建立”来评估播客价值。

对于那些愿意陪用户慢慢成长的品牌，播客是天然阵地。

另外，在植入上，我们见惯了在短视频里的植入，但是这不太适合播客。

选题与内容共创才是正法，将合作内容打磨成具有品牌调性的“共建栏目”或“品牌专题”。不过这意味着品牌需要投入更多的精力和成本，门槛更高了。

播客可以当成内容母体，不是传播终点。一档优质播客节目，完全可以作为多平台内容的“母素材”进行系统拆分与再分发。60分钟访谈可衍生为B站、抖音短视频、小红书图文干货、公众号长文、微博话题金句、知乎专业问答。这种内容生态打法不仅提高ROI，也能最大化播客中沉淀下来的情绪价值与专业洞察。品牌内容团队应把播客纳入内容资产体系，而非单点投放。

所以，播客是不是下一个“流量收割机”呢？

我认为：它更像一场马拉松。音频、视频、直播的边界不断模糊，平台规则也随时可能重写，但只要还有人愿意在碎片化的世界里抽出半小时听一段真诚对谈，播客就有存在的意义。

　　尽管中国并未采取集中清缴清欠税收等行动，但随着税收大数据广泛应用，网状、系统性税收风险分析取代了此前个人经验点对点分析，税收征管力度事实上在不断强化，税收征收率在不断提高。以前企业偷漏税可能不容易被发现，但近些年通过税收大数据，税务部门会收到企业风险提示，并跟企业确认，不少企业需要依法补缴税款。