在电商领域，某护肤品牌通过“成分解析+场景痛点”的标签组合，撬动百万级消耗增长，比原来翻3倍！

而在游戏某大厂，曾用“逆袭剧情+卡牌策略”的自定义标签体系，让爆款素材点击率提升300%！

——这背后，是一场从“混乱打标”到“结构化作战”的进化历程

电商大品牌的投放素材日均千条起步，游戏行业每个月要投超过7万条素材，但不少人还是用“原始方法”管理——

同一条素材，“限时福利”却被标成“价格对比”

A标“战斗画面”，B标“武器展示”；…...

结果是什么？标签混乱导致创意归因混乱、无法借力优质素材标签进行衍生裂变，90%的广告空耗浪费。

当下个媒体平台算法已迈向3.0时代，投放优化的红利不复再，AI自动化投放/一条计划跑全域的时代下，拼的就是：

谁能让AI“秒懂”你的素材——标签就是AI的翻译器

更聪明的团队开始用精准化、业务化的标签体系，让素材从“无效烧钱黑洞”蜕变为“智能裂变印钞机”。

一. 什么是素材打标签？

简单来说就是：用团队共识的方式表达一条素材的核心特征。

就像给你的私人衣柜贴标签，“夏装”、“冬装”，“短袖”、“长袖”只是常规打标签的方式，还有更深度的按照“场景、材质、搭配”等精细分类。

二. 打标签的难点？

过去在打标签上我们通常会遇到以下问题：

1. 打标签随意，缺乏规范

个人主观主导：不同成员按自身喜好或认知随意打标签（如因画面元素出现“一瓶精华液”，有人标注“成份解析”，有人标注“包装展示”），导致标签无统一逻辑，无法反映内容真实价值。数据无效性：无序标签因缺乏业务关联，后续无法支撑归因分析和效果追溯，花了时间却没效果。

2. 依赖画面元素，忽略场景逻辑

粗放标注：传统方式仅基于表面元素（如视频中出现“产品展示镜头”）打标签，但未结合元素出现的时序、场景目的（如“痛点引入”或“效果对比展示”），导致标签无法与用户互动行为、转化效果等关键指标关联。

3. 标签共识缺失，理解偏差严重

含义不统一：同一标签在不同成员认知中具象化差异极大（如“复古情怀”有人联想到经典画面复刻，有人理解为怀旧音乐），导致分析结论偏离实际。团队协作低效：需反复对齐标签定义（例如通过线下会议），耗费时间且难以形成长期规范。

4. 多人分散操作，一致性差

能力差异干扰：团队不同能力水平的成员打标签，相同内容会被赋予不同标签（如优质素材被误标为普通类别），标签一致性价值远高于绝对准确性。管理成本高：分散标注需额外投入资源清理数据，甚至需要人工二次矫正。

5. 工具落后，缺乏结构化管理

静态记录，无法联动：依赖Excel等工具记录标签，难以关联脚本、投放效果等数据，标签更新滞后且无法动态分析。无时序性与衍生支持：传统标签停留在“画面内容”描述层面，无法结合脚本逻辑（如前三秒钩子、痛点深化节奏）进行时序标注，限制了混剪、创意裂变等场景应用。

6. 难以驱动创意复用与迭代

孤立数据，无法衍生：传统标签仅用于简单分类，无法构建“创意衍生树”（如原始脚本→改编方向A/B/C），导致素材生产重复试错。难以沉淀数字资产：缺乏结构化体系，历史标签无法形成企业知识库，无法为AI训练和数据驱动策略提供支撑。

总的来说，传统标签方法的核心问题在于 “片断化记录”而非“逻辑化分析”，导致标签与业务目标脱节、团队协作低效、数据价值难释放。尤其在后AI时代，低质量标签体系将直接限制智能衍生和效率提升的空间。

三. 有效打标签为什么重要？

直接价值：

1. 从“无脑试错”到“按图索骥”

传统的创意生产像瞎猜：拍10条素材做A/B测试，可能8条无效；沉淀标签体系打通归因后，AI能自动告诉你采用：“痛点放大→放大焦虑→限时折扣”结构的素材点击率/转化率最高，照着这个方向优化”。

2. 团队的“标准作业手册”

菜鸟也能产出及格线素材：新人不依赖个人能力，按标签规则组合（如“开箱对比+效果展示+售后保障”）就能生成及格创意。

3. AI时代的“永动机燃料”

数据量≈生产力：标签数据越规范，AI越能理解业务逻辑。比如对AI输入标签“引发好奇+产品卖点+引导转化”，生成的脚本质量更高。

4. 让创意像乐高一样拼接

结构化标签=乐高积木块，支持自由组合（如“视频形式9种+黄金3秒10种+中段卖点8种+引导转化6种”），减少灵感枯竭。通过分析已有标签数据，还能知道哪些组合最易爆量。

长期价值：

从“个人经验驱动”升级到“数字资产驱动”。企业不再依赖个别高手，而是通过标签体系沉淀创意方法论，形成可复用的“系统化能力”。

四. 打标签的原则是什么？

给素材打标签的核心要有四个核心原则：

1. 标签要有体系且统一，为业务量身定制。

2. 标签要让团队“想到一块去”，看到同一个标签基本上没有歧义。

3. 能联动到整个内容生产流程，不仅仅只是在单一环节。

4. 可灵活动态升级调整，适应AI学习的需求。

素材打标签=把“业务知识”翻译成团队和AI都听得懂的语言。

它既是提升素材广告效果的手段，更是沉淀企业知识库和AI私有模型的入场券。

五. 怎么打？

因此，想要有效给素材打标签，需围绕业务需求制定规则，比如：

电商广告的标签类型可以是：视频形式、3秒停留、卖点点击、引导转化、吸睛方式、卖点可视化等。

第一步：统一标签规则，从此不再“各说各话”

解决：乱打标签、理解偏差

1. 多级多维打造标签库

怎么做：拉上团队核心成员，给每个标签写备注，比如“限时折扣=价格数字放大+倒计时音效”），确保所有人看到标签秒懂其含义。

按照格式写入Excel标签库模板，导入到CBI使用。

也可直接使用官方给的标签库，如以下电商、游戏标签库。

例如：

美妆产品：一级标签可按【脚本结构、人群洞察、产品卖点挖掘、视频元素】来划分，再深入到二级、三级标签。

2. 标签要有“时间节点”

标出关键片段，如“认知冲突”“真人出镜”精确到秒，相当于标签给素材装个进度导航条。

第二步：定规矩防乱标——减少“拍脑袋”操作

解决：多人乱标、标准混乱

1. 专人专项，权限管控

指定2-3个高手专门打标签，其他人只能看不能改；CBI可设置权限，防止一通乱改。

2. 让打标签成为习惯

素材生产时可把“标签”设置为必填项，养成团队习惯

第三步：用工具固化流程——从“手工作业”到“智能分析”

解决：静态记录，无法打通数据，无法支持衍生

1. 内容生产全流程，一键关联数据（CreatiBI 2.0版本）

从“创意需求-写脚本-成片-投后数据-衍生裂变”整个链路都有标签可追溯。点开标签能看关联数据，或点开数据可看到关联标签。

第四步：持续优化——别让标签体系“过时”

解决：标签失效、跟不上新创意

1. 构建标签库，新旧更迭

CBI提供行业体系化标签库，组织内部也可自行创建

2. 季度更新，紧跟热点

每季度清理冷门标签，如使用率低的标签，新增热门标签；

六. 在CBI上打标签的应用场景

1. 日常收集创意时打标签

安装浏览器插件后，逛网站看到优质素材，点击保存按钮

保存时可立即给素材打标签

2. 整理素材时打标签

在档案库内对素材单条/批量打标签

3. 拆解素材拉片时打标签

在拉片爆点分析里，可对某帧/某片段打标签

在拉片整体分析里，可对素材整体打标签

4. 在内容生产流程上打标签

专案-脚本栏

专案-审阅栏

专案-创意栏

也可通过双击标签，查看关联的脚本、审片、创意任务

5. 通过搜索标签，快速查找素材

在档案库里，可搜索标签查找素材

或通过筛选器-标签来筛选素材

写在最后

素材标签是创意生产的方向盘——精准标签让平台AI算法秒懂你的需求，让团队协作不再鸡同鸭讲，更让历史经验转化为可复用的数据燃料。

标签管理不靠个人感觉，而需体系化落地：统一共识、流程规范、工具固化。

当广告增效步入AI时代，打好标签这场“数据基建”，将决定你的素材是烧钱黑洞，还是智能印钞机。

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作者 | 林奕 高阶网络创始人，自营母婴类带货月销2000W，巨量学讲师，巨量千川汇优秀会员，专注抖音内容营销。