从AIDMA到AISAS：互联网如何重构消费者行为模式？_网络营销中的aisas模式-优快云博客

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从AIDMA到AISAS：互联网如何重构消费者行为模式？

关键词：消费者行为模式、AIDMA模型、AISAS模型、数字营销、用户决策路径、O2O营销

一、传统营销：线性决策时代的“企业主导”模式

1.1 核心定义

在互联网普及前，消费者通过电视广告/报纸/实体店等线下渠道获取信息，形成单向、线性的购买决策链条。

1.2 四大核心特征

🚫 单向传播：企业→消费者的信息灌输
📏 线性决策：认知→兴趣→欲望→行动（AIDA模型）
🏬 渠道固化：依赖实体店体验
👥 群体化运营：大众媒体覆盖，难精准触达

1.3 经典模型：AIDMA

AIDMA模型是传统营销的核心框架，通过“注意-兴趣-欲望-记忆-行动”的线性链条实现转化，其路径可直观拆解为：

解析：该模型依赖高频重复曝光（如电视广告每晚3次播放）强化记忆，最终推动线下购买。例如90年代可口可乐通过“过年喝可乐”的广告反复渗透，使消费者在年货采购时优先选择。

二、互联网时代：双向互动的“用户主权”模式

2.1 革命性变化

搜索引擎+社交媒体+电商平台构建了用户主动参与的新型决策网络。

2.2 四大颠覆性特征

🔄 双向互动：用户生成内容（UGC）影响品牌
🧩 碎片化路径：跨平台跳转决策（如抖音→淘宝→小红书）
🌐 O2O融合：线上下单+线下自提成常态
🎯 个性化推荐：大数据驱动精准营销

2.3 核心模型：AISAS

互联网打破单向传播，AISAS模型（注意-兴趣-搜索-行动-分享）形成闭环循环，用户分享行为会反向触发新的“注意”，其动态路径如下：
在这里插入图片描述

解析：分享环节是核心突破——用户生成的内容（如晒单、测评）成为新的流量入口。例如2024年李佳琦直播间的“买家秀返场”活动，让用户分享使用视频可获优惠券，带动二次传播，单场GMV提升40%。

三、传统VS互联网模式关键对比

维度	传统模式	互联网模式	技术驱动力
信息传播	企业→用户单向灌输	用户⇋企业双向互动	社交媒体API
决策路径	线性（AIDMA）	网状循环（AISAS）	跨平台数据打通
核心场景	实体店体验	全渠道融合（O2O）	小程序/LBS技术
用户角色	被动接收者	内容共创者	UGC平台机制
数据反馈	滞后（问卷调研）	实时（行为埋点分析）	大数据分析工具

四、AISAS模型的5大行业实战案例

4.1 电商零售：拼多多的“拼单裂变”闭环

案例：用户分享拼单链接引发社交裂变，7天复购率提升300%

4.2 美妆行业：小红书的“种草-拔草”生态

小红书通过“笔记内容→搜索验证→购买转化→分享沉淀”的闭环，实现AISAS全链路落地：

在这里插入图片描述

关键策略：

用“素人真实感”降低搜索门槛（如“油痘肌适用粉底”而非专业术语）
笔记嵌入品牌标签，直接跳转购买页缩短行动路径
数据显示：带“真实测评”标签的笔记，搜索转化率比普通笔记高2.3倍

4.3 餐饮O2O：抖音团购的“短视频引流-到店核销”闭环

餐饮行业通过短视频内容触发注意，结合LBS技术实现本地转化：
在这里插入图片描述

案例效果：某连锁火锅店通过“服务员跳舞”短视频引流，7天内到店核销率达68%，分享视频带来的二次曝光占新客来源的35%。

4.4 在线教育：网易云课堂的“免费试听-口碑传播”路径

教育产品依赖“信任建立”，AISAS模型通过“试听体验+学员分享”降低决策成本：

在这里插入图片描述

关键设计：

试听课设置“可分享章节”，用户分享后解锁更多内容
学员笔记带专属邀请码，新用户报名双方获优惠券
数据显示：带用户分享笔记的课程，续费率比普通课程高40%

4.5 3C数码：京东的“专业测评-评价反哺”体系

3C产品因单价高、决策周期长，需通过“深度内容+用户评价”构建信任：

在这里插入图片描述

核心逻辑：

联合KOL产出“拆机测评”满足搜索需求
商品页突出“追评”和“视频评价”，降低决策疑虑
某品牌手机通过“评价晒单返京豆”活动，用户分享率提升28%，搜索转化率提升15%

五、技术人如何应对变革？

构建用户行为追踪体系

# 伪代码：用户搜索行为埋点
track_event(user_id, "product_search", 
            params={"keyword": "蓝牙耳机", 
                    "source": "抖音"})

搭建全渠道数据中台
整合电商/CRM/社交媒体数据，生成用户360画像
开发UGC激励系统
用积分/佣金激励用户分享（如美团“探店视频奖励”）
搭建个性化推荐引擎
基于用户搜索词和分享内容，实现精准内容推送，伪代码示例：

# 基于AISAS行为的推荐算法逻辑
def recommend_content(user_id):
    # 提取用户历史行为
    search_keywords = get_user_searches(user_id)  # 如["抗老面霜", "敏感肌适用"]
    shared_topics = get_user_shares(user_id)      # 如["成分党", "平价替代"]
    # 匹配相关内容
    return match_content(search_keywords + shared_topics, weight=0.7)  # 搜索权重更高