聊一聊TikTok的广告模式

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尽管依然笼罩着禁令风波，但我翻阅了几个第三方机构的报告发现：
TikTok的发展前景依然被看好。

我认为有两个比较权威的数据源：一个是WARC，一个是eMarketer。

前者的全称是World Advertising Research Center（世界广告研究中心），以实战案例分析和营销科学模型著称；
后者是数字消费行为研究权威i 2 R L 0 v H :，以多源数据校准和精准预测见长。

从用户数据看，目前TikTok是全球使用率第五高的APP，也是16-24岁女性中第二受欢迎的应用程序。而美国仍然是TikTok最大的2 ` { O ) v j A用户O _ 9 f市场，拥有1.36亿活跃成人账户，相当于每5个美国人就有两个人是TikTok用户。

TikTok的月度总使用量远远超过其他任何] * f X x平台，V k c : 2
2024年平均一个用户每月在= 2 7 1 O j % [TikTok上M \ e E花费的时间超过35小时，
是Instagram用户平均使用时间的两倍多。

美国用户的使用水平甚至更高，用户平均每月在TikTok上花费近44小时，即每天花费近一个半小时。

2024年底的时候，WARC曾经对全球营销人员做过一次大调查。结果显示，大部分营销人员在202X u $ ; r 1 05年增加对TikTok广告投放的可能性高于任何其他数k 0 % , 6字平台，而且. – ; m j ] 5 i代理n x % a y / 5商（81%）的投放积极性u j x q比甲方品牌（74%）更高。

根据WARC的预测，若不考虑禁令影响，2025年TikTok的广告营收预计将达到324亿美元，同比增长24l F X f h E /.5%，这个增速预计远远超过Facebook（+9.3%）和Instagram（+19%），将占据11%全球社交媒体市场。

其中，美国仍然是TikTok最T X * q大的市场，预I Y ( s @计TikTok今年在美国的广告收入将达到118亿美元（增长21%，超过美国社交媒体广告投资整体的10.h { = c \6%的增长），到2026年将增至134亿美元，这意味着TikTok的美国市场占据全球34%的份m W Y t额。

我也看到了eMarke^ 4 I # i Z ] pter的一份数据，因为统计口k c *径的差异，该机构和WARC的预测有7 k N H些差别：
2025年，TikTok[ } ` \ 4 c D : |在美国广告市场营收将6 Q x \ 9 0 b – )达147.8亿美元，
全球广告营收将达3_ 5 9 r47亿美元，这意味着美国市场占比达41%。

不管是34%还{ , y * f J H l {是41%，美国市场对TikTw n _ ]ok来说至关重要。

02

由此看来7 c u，假若禁令实施，必然对美国广告市场的竞争格局会产生巨大影响。

根据WARC的报告，Instagram是最大受益者，它将分割TikTok40%的广告营收，其次是9 N T ! m o f c PYouTube（20%）、Facebook（15%），以及snap（10%）。

不过，这反向也透露出了一个事实，TikToe V W ~ * 1 7 ( $k确实在美国广告市场撕开了一个大口子，动摇了alphabet和meta对广告市场的双寡头垄断。

我个人看来，: l 2这和J + g d X S N D HTikTok足够锋利b n z – g r 6的广告模式有关。

在营销上，TikTok有些像金庸笔下的慕容复"以彼之道，还施彼身"，更像是一个集成的广告平台：

TikTok广告=亚马逊+谷歌+Facebook+YouTube。

TikTok能像谷歌一样捕捉用户的S M % C即时] \ , [ I H r需求，通过用户行为数据预判潜在购买意向，又超越了关键词搜索的被动性，将视频媒介与搜索强意图结合。比如一个用户搜索"秋冬外套搭配"的时候，TikV ! H 8 n $Tok上呈现的不再是文字链接，而是15秒穿搭教程，而且视频直接展示产品上身效果，这能使广告点击率明显提升。

根据WeAreSocial的w I & % I 0 { J S数据，全球超过一半（? { d v Y r F57%）的TikTok用P ~ % X ; : g户利用其搜索功能来关注或查找有关产品和品牌的信息。

TikTok也具备Facebook的一些社交属性，可以把广告内容融入到用户的关系网络中。
不管是KOL测评，还是站内的挑战赛互动等形态，都可以让品牌传播通过社M ? m : 3 b =交裂变形成传播的扩散。

在内容载体层面，TikTok既拥有YouTube的影音表现力，又通过15秒短视频的提高4 2 +了信息密度——一个精心设计的开屏广告能在数秒内用视觉冲击引发好奇，随后通过场景化演示完成产品价值传递，最后通过购物车组件直接跳转电商平台，这种短链路转化比YouTube引流至独立站，再导入亚马逊的消费路径更快且精准。

也就是说，TikTok其实把几个大平台的看家本领都学过来了：
像谷歌那样捕捉用户的即时搜索需求，
像脸书g C h @ Y ( L那样通过社交关系扩散广告，
像YouTube那样用视频讲故事，
最后像亚马逊那样直接在平台内完成购买。

这种「搜得到、看得懂、买得快」的特点，能让TikTok有效地承接亚马逊、脸书、谷歌等平E E z E 2 y J U台广告主的预算。

03

TikTok至今还是被低估的，9 4 # H其广告价值核心在于：兼具内在转化和外在溢出。我认为，这是TikTok和其他广告平台最不一样K ^ 2 / ` 8 y的地方。

英国的一W # + Z )家数据公司Fospha的一项研究发现，在TikT\ ? l ! A )ok上的品牌广告活动，可以显著影响亚马逊的销售。平均而言，TikTok直接面向消费者的广告支出回报\ w 3 @ ) – – 1 !率(ROAS)为2.4倍；然而，当考虑到亚马逊的收入时，ROAS增加到4.2倍，这表明TV ( l D c p k x WikTok对亚马逊销售产生了前所未有的影响。

多说一句，不同于传统数据分析公司，Fospha更聚焦广告平台的“隐性转化效2 a G @ P E ; $ `率，在行业C z q P | 4内有一个“统一D j O | n C =ROAS”模型，这个模型能追踪用户从TikTok广告点击到后续亚马逊/独立站购买的跨平台转化路径。

F– & J j ?ospha的这个结论是很2 3 w % ; Z有意义的，它揭示了一个关键但常被忽视的逻辑：传统广告效果评估模型往往严重低估了上层漏斗（如品牌曝光、兴趣激发）对最终消费行为的真实影响力。

比如广告主在TikTok上投放了信息流广告之后，基本能看清这条广告所触及的消费者，在TikTok内部的流转路径。

但是在外部，这条广告触及的消费者，有没有去谷歌搜索这个品牌？
有没有去脸书做了相关的话题讨论？
有没有去亚马逊搜索相关产品甚至下单呢？

由于各大平台都建立起数据围墙，导致消费决策的归因极为困难，以至于上述问题没法有效回答。

实际上，当用户在TikToa \ i /k被短视频激发潜在需求后，可能数天后才在U p x , S ~亚马逊完成购买，传统O ) s / w 7 g # g归因模型因无法跨平台追踪，只能将此次的消费转化归功于亚马逊站内流量。

这暴露出数字营销目前在归因上的一个核) % M Y心矛盾：流量入口与交易终端很多时候是割裂的，如果再叠加人为的数据壁垒，就会进一步让数字营销投放的归因不准，这导致一个转化的假象陷阱：内容平台的价值往往被低估，与消费行为更近的零售媒体往往被高估Z \ s 1 \ I !。

零售媒体凭借"最后一公里&z & v o R ~ l b *quot;的成交优势，轻松获取归因功劳。但如同只奖励冲刺选手却忽视接力队友S # = =，那j o p D ~ ! o G些在TikTok完成品牌认知、在谷歌完成需求确认/ Q B 5 q R的用户，其转化价值被粗暴归给r # e Y % f最终点击的零售平台。

这一价值判断会进一步影响广告主的投放决策，如果广告主持续加大零售媒体投放，会进一步抬高CPC（单次点击成本），正在透支品牌的长期增长潜力，长期陷入"不投广告没流量，投了广告没利润"的死局。

所以说，TikTok等m = A (内容平台的种A C e = ^ c草价值是被低估的。

04

尽管如此，TikTok的广告模式也b v q I 6 a 6不是完美的，我将TikTok广告模式的局限性归结为两点：标签模式和漏斗模式。

先说标签模式。

TikTok的广告算法主要基于视频内容分析与标签机制，平台通过机器学习，会抽取视频帧对其中的内容元素，包括图像、声音、文本进行识别与分析，从中提取视频的标签信息，平台会根据这些识别结果，给视频打上对应的标签L e f w f ? z。

广告素材中的标签决定了它最终会被推送给哪些人群包。

这就会有一个问题：如果视频的标签不够精准，或S 3 l H o o 6 |者素材内容过于分散，系统无法为视频打上s @ ] E h 1 G R $明确的标签，广告就会被推送给不匹配的用户群体，从而导致大量的流量浪费和广告空耗。

比如，广告主制作了一条汽车的广告，其中加入了搞笑元素或者其他无关的场景。平台的算法可能会误认为这是一条搞笑视频，而将广告推送给喜欢搞笑内容的用户。最终，虽然广告得到了很高的曝光量，但这些用户并不对科技产品感兴趣，导S / w ; ) q致点击率低、转化差。

另外，TikTok的营销漏斗和Facebt S ] s iook完全不一样。一个是倒三角漏斗，一个是正三角漏斗。

TikTok的广告匹配机制x m 8 v是通过算法不断试探用户兴趣边界的动态过程，平台首先基于内容协同过滤（如观看相似视频的用户群体）建立初始受众池，再通过实时竞价机制中的engagemL i 5 O 7 tent signals（如完播率、互动深度）来动态调整推送范围。

也就是说，TikTok是先找一群可能感兴趣的人，再慢慢缩小范围。

这种机制下，Tio : U w 7 ukTok算法会优先推送广告给已经对某类商品表现出高需求的人群，但这些人群如果已经饱和，广告CTR就! ^ S = } 3 :会低于平台基准值。这个时候，系统为追求流量规模，算法会本能地转向更宽泛的兴趣标签来维持流量消耗。例如，一个户外装备广告可能因某用户偶然点赞露营视频而被推送，但该用户实际购买意向远低于专业户外论坛的深度用户。

这种匹配逻辑与FaceboB t F j +ok基于社交图谱和确定性数据的"种子扩散"模式形成鲜明对比，后者先锁定一小撮精准用户，然后通过lookalike建模，通过多维交叉用户h _ Y R o ? 5特征，从而持续优化目标人群，投放的确定性更强。

总的来看，数字广告的未来正面临一个关键转折点：如果平台间的数据壁垒日益高筑\ & g ( D，我们可能正在失去对消费者真实决策路径的理解。营销行业需Y 6 H o w 7 V D r要的是一套能够穿透平台壁垒、还原消费全貌的P w 8 : s 9 = \新评估体系。