TOFU 内容获得最多的 AI 引用，但带来的业务价值最少。如何同时最大化两者？

TOFU 的价值被低估了。以下是如何捕获这些价值：

为什么 TOFU 被低估：

大多数归因模型只给最后一次触点记分。TOFU 很少是最后一次触点，因此看起来一文不值。但 TOFU 能创造：

• 品牌认知（用户知道你）
• 类别联想（你进入了考虑集合）
• 信任（你在销售之前教育了他们）

即使 TOFU 不是最后触点，这些因素也会影响转化。

如何捕获 TOFU 价值：

1. 通过内容升级收集邮箱 每一篇 TOFU 内容都应提供有价值的东西：

• 可应用所学的模板
• 实施概念的清单
• 扩展内容的工具

邮箱获取 → 培养序列 → 最终转化 这样你就能把转化归因到 TOFU。

2. 指向 MOFU/BOFU 的路径 每篇 TOFU 内容结尾都应有自然的下一步： “现在你了解了[主题]，来学习如何[实施] →” 链接到更接近转化的考虑阶段内容。

3. 再营销池 对所有 TOFU 访客打像素。用相关的 MOFU/BOFU 内容进行再营销。 即使他们没有在 TOFU 上转化，之后也可以影响他们。

4. 辅助归因 实施多触点归因。看看 TOFU 在转化路径中出现的频率，即使不是最后触点。

我来分享一个适用于 TOFU 的归因模型：

多触点归因设置：

1. 首次触点归因 跟踪旅程的起点。如果是 TOFU，给它记分。

2. 辅助转化 有多少转化路径中包含了 TOFU 内容？ GA4：转化路径 → 查看所有触点

3. 线性归因 所有触点平均分配记分。TOFU 获得公平份额。

我们的实际发现：

当我们正确实施归因后：

• TOFU 出现在60-70%的转化路径中
• 平均每次转化有2.3次 TOFU 触点
• 直接 TOFU 转化：约0.5%
• TOFU 辅助转化：约占销售线索的15%

向领导报告：

“这篇 TOFU 内容直接转化了5个线索。但它还出现在150个最终转化的线索旅程中，占我们销售线索的30%。”

这将改变 TOFU 的价值叙事。

不要忘了 TOFU 的品牌指标：

TOFU 带来的难以衡量的价值：

1. 品牌搜索量 跟踪品牌关键词搜索随时间的变化。 如果 TOFU AI 曝光有效，品牌搜索量会增加。

2. (AI) 声量份额 在用户向 AI 询问你的领域时，你的品牌被提及的频率？ TOFU 建立了这些类别联想。

3. 线索质量 线索是否提到是通过内容找到你的？ 统计“你是如何知道我们的？”的答案。

4. 类别联想 当 AI 回答“[类别]最好的工具有哪些？”时，你是否被包含其中？ TOFU 帮你融入类别对话。

如何汇报：

建立“品牌健康仪表盘”，追踪：

• AI 可见性分数（是否被引用）
• 品牌搜索量
• AI 回答中的声量份额
• 线索来源归因

这能展示 TOFU 对品牌的影响，独立于直接转化。

战略性 TOFU，带动业务影响：

无效 TOFU（有认知但无业务关联）：

• “营销史话”
• 泛泛的行业趋势
• 与你产品无关的内容

有效 TOFU（认知并引流至漏斗）：

• “什么是[你的类别]”——类别定义
• “如何解决[你解决的问题]”——方案教育
• “[你的价值主张]最佳实践”——价值建立

区别在于：

无效 TOFU：用户学到东西，但与你的产品没有逻辑关联。

有效 TOFU：用户了解你解决的问题、你所在的类别或你提供的价值。当他们之后考虑解决方案时，你已经在他们脑海里了。

举例：

如果你卖邮件自动化软件：

• 无效 TOFU：“邮件发展史”
• 有效 TOFU：“什么是邮件自动化？”
• 有效 TOFU：“如何提升邮件营销 ROI”
• 有效 TOFU：“邮件自动化最佳实践”

这些内容都在教育的同时，建立了你品牌的类别联想。

全漏斗设计提升 TOFU 有效性：

TOFU 连接模型：

TOFU 文章 → 内容升级 → 培养序列 → MOFU 内容 → BOFU 内容 → 转化

示例流程：

1. TOFU: “营销自动化完整指南”

   • AI 引用，用户发现你的品牌

2. 内容升级: “营销自动化规划模板”

   • 用户下载，留下邮箱

3. 培养邮件1: “营销自动化常见三大误区”

   • 持续教育，建立信任

4. 培养邮件2: “案例：客户如何实现营销自动化”

   • 社会证明，进入考虑阶段

5. 培养邮件3: “[你的产品]如何简化自动化”

   • 产品介绍

6. CTA: 预约演示或免费试用

各步骤归因：

• TOFU：1000访客，50下载（5%）
• 培养：40人参与（80%）
• MOFU：20人看案例（50%）
• BOFU：5人查看产品页（25%）
• 转化：2人预约演示（10%）

TOFU 的贡献：2次演示，现可归因于该篇文章。

这条讨论帮我解决了 TOFU 价值难题。关键见解：

TOFU 很有价值——只是我以前的衡量方式错了。

新的衡量方法：

1. 首次触点归因（TOFU 启动旅程时给分）
2. 辅助转化（查看 TOFU 是否在转化路径中）
3. 内容升级收集（直接线索归因）
4. 品牌指标（搜索量、声量份额）

新的 TOFU 策略：

1. 战略性选题

   • 只做与我们产品类别相关的主题
   • 问题→解决方案→我们产品的路径

2. 每篇内容都配升级

   • 模板、清单、工具
   • 获取邮箱便于培养
   • 创造可归因的线索

3. 漏斗连接设计

   • TOFU→升级→培养→MOFU→BOFU
   • 每一步都可追踪

4. 品牌仪表盘

   • 跟踪 AI 曝光
   • 关联品牌搜索
   • 声量份额

核心结论：

TOFU 不需要直接转化。它需要：

• 获得 AI 曝光（已经做到了）
• 通过内容升级获取线索（便于培养）
• 建立品牌联想（类别连接）

然后衡量全旅程，而不是只看最后触点。

感谢大家的框架分享！