广告与数据

如何将数据思想领导力转化为增长渠道：Semrush 营销负责人的经验

发布于 2026-10-14 · 更新于 2026-10-14

多年来，我们在 Semrush 开展数据研究的方式与大多数同类公司一样：有人提出好点子时就做，有空余时间时就做。不过，大多数时候，我们的工作仅限于每年发布一到两份重要报告。

随后，两件事同时发生了：

AI 开始主导自然搜索，而我们所在的市场也变得更加拥挤，更难预测。
自然流量不再是可以据此制定一个季度计划的依据。

我们需要一种方式来引起关注、吸引流量和引用，并持续让人们优先想到我们。

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解决办法并不是做出一项更好的单次研究，而是将数据研究转变为一项正式、可重复开展的项目。这项项目需要有明确的责任归属、选题储备、制作流程，以及背后的分发机制。

基于我担任 Semrush 内容与产品营销负责人的经验，我将分享我们如何建立这项项目，以及你如何将这套方法调整后应用于自己的团队。

为什么数据研究值得投入营销预算
我们如何建立数据思想领导力项目
结语

为什么数据研究值得投入营销预算

高质量的原创数据研究是内容营销中的金矿。它们创造出在你发布之前并不存在的内容。

在这个 AI 重新利用内容的时代，一切最终都会被循环使用。分享观点和实操方法是实现差异化的有力方式。而进一步用数据支撑这些观点和方法，则能让你获得更多以下优势：

无法复制的原创性。竞争对手可以在一天内写出与你的博客文章相当的内容，却无法复制你的专有数据集。
无需陌生联络即可获得赢得媒体曝光。记者和内容创作者需要数据来构建报道和故事。当你的内容提供这些洞察时，你就有了主动联系他们的充分理由……或者他们甚至可能开始主动找上你。
只要提前规划，就能产生实际价值。精心规划的研究还可以直接回答客户的问题，为你的产品营销活动和推广素材提供支持，并支撑你的品牌观点。
AI 引用。 这已不再是众人避而不谈的问题，而是人人都在讨论的话题。AI 可见度让你的品牌在客户搜索、比较选项和做出决策时直接呈现在他们面前。而原创研究在这方面尤其有效。近期的一项分析发现，原始研究页面每页获得的 AI 引用次数是其他内容的 3.3 倍。（看到我刚刚是如何引用 Kevin Indig 的研究了吗？）

归根结底，它带来的不仅是品牌知名度的提升，还有实际的业务成果。

自从我们将数据驱动的思想领导力内容确立为正式项目以来，它在没有任何付费推广的情况下，持续吸引了数千名独立访客，促成了数百次注册，并带来了相当数量的新客户。

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我们如何构建数据思想领导力计划

长话短说，我们不再零星发布以长达 80 页的庞大 PDF 文档形式呈现的数据，而是将数据思想领导力建设转变为一项持续开展的计划。为什么？因为我们相信，这是确立我们思想领袖地位的关键。

以下是我们的具体做法，供你遵循同样的方法。

步骤 1：将其正式列为优先事项。

每项计划最初都是一次实验，在自然增长领域尤其如此。但数据思想领导力这类项目通常需要投入大量资源，并进行跨团队协调，因此需要所有人支持。

对我们而言，要让这项计划真正落地，必须做到两件事：

获得公司层面的认可和支持。一项计划需要有专门的预算科目，也需要有一位会在规划会议上为其争取支持的利益相关者。仅靠一个团队的热情是不够的。
明确责任归属。必须有人负责整个流程、日程安排和成果，否则这项计划最终会重新变成临时性的工作。

这通常意味着在内容或营销团队中指定一名直接负责人（DRI），更重要的是，在数据科学部门指定一名有余力在需要时提供帮助的人员。

有些公司更进一步，专门为这项职能组建了完整的团队。比如 Taylor Schreiner 和 Adobe 的 Digital Insights 团队：

Taylor Schreiner LinkedIn, Senior Director & Head of Adobe Digital Insights

来源

同样重要的是，要让其他团队（如设计、营销活动和电子邮件团队）了解预期影响，以便他们优先安排推广、制作和其他支持工作。

步骤 2：制定研究内容计划。

要让基于数据的思想领导力内容具备战略性，你需要围绕行业趋势、业务优先事项、产品路线图和客户需求进行规划。

归根结底，要创造业务价值，这份计划就不能只是一份好点子或有趣想法的清单。

以下是我们为每个季度制定研究计划时会考虑的因素：

我们的品牌应占据主导地位的核心主题领域
产品营销路线图和优先事项
值得量化的行业变化和趋势
客户经常提出的问题和关切
你希望占据主导地位的品牌叙事和观点
季节性变化和重大活动，例如超级碗和黑色星期五
来自交流、销售通话或支持工单的临时机会

最重要的筛选标准是契合度：这个主题是否支持 Semrush 的品牌信息、定位以及我们正在塑造的品牌认知？

例如，我们认为，将 SEO 和 AI 可见性工作统一起来，是未来推动自然增长的最佳方式——而这一观点与我们的价值主张直接相关。

这种契合帮助我们强化了叙事和营销活动素材。

你想采用更好的方法吗？了解客户需要什么、他们的痛点是什么，以及他们想进一步了解什么。

作为一名产品营销经理（PMM），我每周都会访谈用户。有一个问题反复出现：为什么你的内容经常被引用，但品牌却没有被提及？因此，我们与 Kevin Indig 合作，发布了一项研究来回答这个问题：

Growth Memo blog post, the ghost citation problem

来源

你必须下功夫，找出你的研究应该回答哪些问题。

步骤 3：确保你的数据具有实际价值。

人们很容易陷入这样的误区：为了发布数据而发布数据，或者仅仅因为觉得数据与自己的品牌有关就将其发布。如果一项研究无法提供真正的实际价值、揭示真正的新发现，或让人想要进一步追问，那么它可能就不值得你的团队投入时间。

没错，原创研究可以赢得链接、提及和信任。但每年开展原创研究的公司都在增加，这意味着仅仅拥有独有数据已经不够了。

首先，查看你所在领域已有的研究，找到一个尚未有人探索过的角度。然后，确保这篇内容能让人们利用研究发现采取行动。可以是一份行动指南、一条实用启示，或一个他们可以用不同方式做出的决策。

优质内容的基本原则同样适用于原创研究：数据本身并不是价值所在，你帮助人们借助数据理解什么或做到什么，才是价值所在。

对于我们发布的每篇内容，我们都会优先补充为什么、是什么以及如何做：

为什么这一发现很重要
是什么——它对读者意味着什么
如何利用它做出更好的决策

无法回答“这有什么意义”的数据，只是噪声。

步骤 4：设计数据内容的制作流程。

建立清晰的流程和标准操作程序（SOP）需要时间。但如果你想按时发布研究、响应趋势，并在细分领域领先于他人，这就是最关键的步骤之一。

我们团队曾经面临的最大挑战就是提速。研究想法经常在待办列表中搁置数月，导致我们错失抢先行动的机会。这让其他人得以率先发布他们对数据的解读。

你可以采取以下措施来避免这种情况：

定义并记录工作流程 ，针对每种研究类型分别制定（下文会进一步介绍）。编写清晰的标准操作程序（SOP），明确项目由谁负责以及如何执行。
赋能你的营销团队 提供工具，帮助他们不受阻碍地完成较简单的工作，例如为调查工具提供预算，为 Claude 等 AI 工具提供充足的使用额度，以及提供连接到 Looker 和其他分析工具的 MCPs。
创建研究简报模板，说明研究方法，并可与数据团队共享。
确定各方一致同意的时间安排。例如，数据团队在 48 小时内审核简报，在七天内为小型研究提供数据，并在 14 天内为较大型研究提供数据。
与团队分享你的研究计划，确保其中包含清晰的时间安排，并明确每个季度已确认的日期。

需要特别注意的一点是：你的工作流程将取决于每种具体情境。对我们而言，所有研究最终都归入以下四个类别之一：

类别 1：需要数据科学团队参与的研究。这类研究需要明确的需求受理流程和清晰的简报。

类别 2：与行业专家合作，例如我们与 Kevin Indig 等外部行业分析师的合作。他们为共同探讨的问题带来外部的数据视角，并帮助我们扩大在相关社群中的影响范围。

类别 3：营销人员可以自行开展的研究，包括调查和不需要工程团队投入时间的轻量级分析。

类别 4：与其他公司开展的联合品牌研究。虽然更耗时，但这种方法的回报非常可观，因为它能帮助你建立关系，并触达更多人。

例如，我们与 LinkedIn 合作的研究将 Semrush 的 AI 引用数据与 LinkedIn 自身的内容和互动数据相结合，以研究哪些内容会被 AI 工具再次呈现，以及背后的原因。任何一家公司都无法独自形成这样的研究视角。

结果如何？这成了我们迄今为止传播最广的研究内容。它持续受到媒体报道，得到了 LinkedIn 的大力推广，被意见领袖和客户多次转发，还被改编成了多种形式的内容。

Semrush research study with LinkedIn, AI is studying your LinkedIn profile — and what it finds may decide your credibility

来源

第 5 步：为你的研究建立传播引擎。

回到如今内容领域高度饱和这一点，你始终需要一套扎实的传播计划。而这往往也是容易出现疏漏的环节。

你应该为每项研究构思原创想法和吸引受众的切入点并且建立一套可重复执行的传播流程。以下是对我们行之有效的做法：

将每项研究改编成多种形式的内容：短视频、供销售使用的幻灯片、电子通讯中的研究解读、LinkedIn 轮播内容。
建立记者和内容创作者关系网络并在每项研究发布前向他们推介，必要时可约定在指定时间前不得公开。我们始终会提供完善的推介幻灯片和重点数据作为支持。
在社交媒体上推广研究，同时使用企业账号和员工账号。后者始终为我们带来显著的传播提升。
采用设有访问门槛和不设访问门槛的推广方式，包括 PPC，具体取决于该项研究的目标
通过专门的电子邮件推广每项新研究和/或在电子通讯中专题介绍。
利用高管在 LinkedIn 上发布的内容，让领导者以自己的口吻扩大研究发现的影响力。

目标是让每项研究的生命力都不局限于报告本身。

第 6 步：衡量成效（但不要过分执着于数字）。

最后，成效衡量往往会陷入两种误区之一：要么衡量过多，要么完全不衡量。

实际情况一如既往，介于两者之间。

数据驱动的思想领导力内容往往会带来一些微妙的成功信号，而这些信号并不总能直接归因于利润表现，例如符合你理想客户画像（ICP）的人在 LinkedIn 上评论或分享你的内容，或者记者提及你的品牌。

虽然研究可以带来潜在客户，甚至实际客户，但这很少是它们直接优化的目标。

通常值得跟踪的指标包括：

流量和页面内互动
社交媒体互动（例如分享、他人将你的内容重新加工使用，以及评论）
媒体提及和反向链接
你的研究带来的 AI 引用和品牌提及
需提交信息才能获取的研究报告的下载量，以及后续产生的营销合格线索（MQLs）
由此带来的 AI 和社交媒体声量份额增长

在能够追踪归因的情况下，监测后续收入是个好主意，包括新增月度经常性收入（MRR）和交叉销售带来的 MRR。但这可能不应该成为你的数据内容的主要目标。此外，你的数据内容项目的影响会随着多次发布而逐步累积，你需要给它时间。