投放，是所有品牌在数字化媒体时代要面临的关键挑战。很多品牌从0到1做起来之后，就开始面临两道增长难题：流量越来越贵，投放转化率越来越低。那么品牌到底怎么做投放，才能突破增长瓶颈呢？
本书从破题、定位、布局、落地、变现、整合六大维度，拆解了在数字媒体时代做好投放的底层逻辑和具体方法，并结合多个实践案例的详细分析，以强大的数据分析为支撑，总结出了普适性和实用性兼具的工具、模型，帮助品牌抓住投放的本质，通过有效的投放策略获得Z大化增长，实现品牌阶段性成长的目标。
《数字媒体时代的传播：高度的确定性和不确定性》
与传统媒体时代不同的是，在数字媒体时代的今天，用户的任何行为都可以被数据记录下来并进行追踪。而这也直接导致了数字化媒体同时具有了两个截然相反的特性：高度的确定性和高度的不确定性，而且二者是共生并存的。
高度的确定性，主要是指在微观层面，也就是从品牌传播的局部视角来看。具体体现在以下 3 个方面。
用户比特化
从微观上，我们去看一个用户或一群用户，都是确定的，因为用户已经实现了比特化。比特是从英文 BIT（Binary Digit）音译而来，是一个计算机专业术语，指的是二进制数字中的位，也就是信息量最小度量单位。那么，什么叫用户比特化？举个例子， 过去我们认识某个人，基本都是从名字开始的，但现在我们认识某个用户，基本上都是从用户的（移动或 PC）设备地址开始的。手机几乎已经进化成了人类的一个“器官”，每个用户都可以通过一台手机或其他电子设备被定义、连接和追踪。而对于用户的相关行为和特征，品牌营销人员也都可以用比特化的信息进行记录。
效果数据化
过去投放广告，往往只能事后追踪。能确定被数据化的投放效果往往只有 GRP，媒体审计只是在追踪“有没有投放”，但根本无法即时获取投放效果数据。但是今天做了投放之后，我们可以通过一系列数据实时看到用户的反馈行为，包括点击率、跳出率、转化率以及 ROI（投资回报率）等，也就是说，所有的效果都已经被数据化。
投放程序化
传统媒体时代的投放，更多是针对媒体点位（一般指媒体投放的具体位置）和内容来制订投放计划。我们可以确定在什么媒体点位，什么时间，播放什么内容，但却无法针对具体目标用户对象和行为的出现来实时调整投放内容。但是，今天的投放已经截然不同，你可以写一个程序，设置好投放的时间、情境以及方式。通过程序化的规则条件设定，你就可以对特定用户、特定行为、特定场景进行特定内容的自动化投放。
今天，程序投放的技术已经相当成熟，而且开始被很多数字媒体采用，比如巨量引擎信息流的“智能放量”就是典型的程序化投放，只不过它是平台提供的程序化的投放功能，对于投放的条件设定也比较宽泛模糊。使用“智能放量”时，广告主可以选择地域、性别、年龄、行为兴趣等比较宽泛的标签，让系统自动推荐潜在目标人群进行投放，再根据产生转化行为的用户，继续去探索系统推荐之外的相似人群，并加大投放量。
尽管现在的数字媒体在微观层面显现出了高度的确定性，但站在宏观层面，从品牌传播的整体视角来看，无论是用户触达还是效果控制，都充满着高度不确定性。主要体现在以下 3 个方面。
第一章 新增长逻辑
增长逻辑的改变 / 004
重新定义增长 / 005
投放的 3 种思维层次 / 014
影响投放产出的五大因素 / 019
第二章 人群策略
促进品牌增长的 3 类人群 / 037
制定目标人群策略的步骤 / 047
第三章 品牌策略
制定品类策略的 3 个阶段 / 071
增长策略的核心：人货匹配 / 091
第四章 精准试错
数字时代的传播投放 / 100
社交投放的成果和目标 / 116
社交媒体时代的增长方法 / 122
第五章 ATOM 增长模型
假设（assumption） / 131
测试（test） / 140
优化（optimization） / 155
放大（magnify） / 162
第六章 闭环营销
多平台全链路营销闭环 / 170
单一生态的闭环运营 / 179
流量外逃与护城河打造 / 194
第七章 资源布局
对外看——钱要投到哪些平台和触点 / 206
对内看——不同品类和产品如何投放 / 229
全链路投放的竞争博弈 / 241
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