艾媒中國調查：實際需求 49.10% 居被種草原因首位
艾媒咨詢在 2026 年 6 月 16 日發布的數據分析中，引用自家《中國種草經濟行業發展狀況與消費行為調查數據》稱，對商品或服務本身有實際需求以 49.10% 居首，是中國消費者被種草的核心觸發原因。
排在後面的依序是：圖文或影片等內容創作得很吸引人 42.96%、對推薦的博主或達人高度信任 41.40%、出於對原創內容的天然信任 37.67%，以及誤以為是純粹分享、未察覺是商業推廣 32.85%。
同一篇文章對內容吸引力的分組，前後說法不同：前段稱內容吸引力與實際需求共同構成第一梯隊，總結段則稱內容吸引力和達人信任構成第二梯隊。
艾媒的解讀是，種草內容更多是剛好匹配已有需求、加速決策，而不是從無到有創造購買欲望；艾媒也稱，品牌若脫離使用者的實際需求、只靠內容行銷，很難達到理想效果。
這份調查的對象是中國消費者，文中未列樣本數。
我們的判斷是：寫 Persona 時，除了描述這個人是誰，也要寫下他對產品有什麼實際需求。艾媒的數字來自中國消費者，要套用到台灣受眾，仍需要品牌自己的市場資料。
品牌敘事轉向具體場景：廣告門APP 的觀察
虎嗅網在 2026 年 2 月 28 日轉載廣告門APP 一篇談品牌行銷趨勢的文章，文中稱，從整體來看，很多品牌正避開宏大敘事，更重視細分品類在具體場景下的敘事表達。
文中舉的是中國品牌的例子，提到如今一些科技公司改在具體消費場景下演示產品功能。
同一篇文章在談流量成本時稱，品牌圍繞細分圈層的生活場景與情感節點量身製作內容，用更貼近日常的敘事取代硬廣告式的灌輸。
對後續走向，文章用的是預測語氣：圍繞細分場景、更具象化的品牌產品行銷有望進一步加強。
我們的判斷是：品牌敘事若要落在具體場景，Persona 就需要寫出這個人會在哪些生活場景遇到這個品類，場景才不是憑空想像。
用問卷校準 Persona：Lensym 列出的偏誤與做法
問卷工具業者 Lensym 在 2025 年 12 月 5 日的文章中，把便利抽樣（誰方便就找誰）和只調查現有顧客，都列為造成抽樣偏誤的做法；後者會排除流失顧客與潛在顧客。
Lensym 稱，隨機誤差會隨樣本變大而平均掉，偏誤則會累積。
題目設計上，Lensym 把順從偏誤定義為不論陳述內容為何都傾向同意，並建議在可行時避免同意／不同意的題型。它也稱首位效應是排在前面的選項較常被選，常見於視覺呈現的清單，建議在合乎邏輯時隨機排列答案選項。
正式發放前，Lensym 建議做認知訪談，請 5 到 10 人在作答時說出想法；再試跑一個 50 到 100 份回覆的小樣本。
我們的判斷是：用問卷回頭修 Persona 時，如果只發給現有顧客或方便找到的人，修出來的畫像會偏向這群人。
一方數據：Usercentrics 對第三方 Cookie 與資料整合的說法
同意管理平台業者 Usercentrics 在 2026 年 7 月 17 日的指南中寫道，Google 在 2024 年 7 月放棄在 Chrome 淘汰第三方 Cookie 的計畫，改採使用者選擇模式。
Usercentrics 對一方數據的定義是：從自家管道直接、合法取得的顧客資料。它把零方數據定義為訪客自願分享的資料子集。
Usercentrics 建議的做法包括：列出每個自有資料來源並記錄各自蒐集哪些資料；用顧客資料平台（CDP）或同類工具整合一方數據；再把資料用在分群與輪廓描繪、行銷活動個人化、預測分析等用途。
這是一份廠商指南，Usercentrics 在文中也推廣自家的同意管理平台。
我們的判斷是：Persona 寫下的需求與場景，可以拿整合後的一方數據對照實際行為，對不上的欄位就回頭修改。
銷波快觀點：Persona 要寫出需求出現的時刻
顧客畫像不是去蒐集真實存在的客戶資料，而是「預設」這個人的樣子。你根據品牌定位與市場直覺，主動描繪出一個具體的目標人物，然後用這個人物作為所有行銷決策的基準。當廣告或文案做得夠精準，真實的目標客群看到時，自然會覺得「這就是在跟我說話」，自動跳入這個預設的情境之中。
文案的起點不是品牌想說什麼，也不是受眾需要聽什麼，是品牌想佔領哪些時刻。食品品牌真正的戰場不是「想買食品」這個模糊時刻，是「下午三點想吃點什麼」「帶伴手禮要選什麼」這些具體場景。Persona 如果只寫「愛美食、常外食」，你永遠寫不出打進那些時刻的文案。
再往下講一層。Persona 卡住的地方，其實跟另一個更深的問題有關：組織對「受眾」的觀察永遠跑在研究前面，但研究常常沒跟上。舉例，教學者天天接觸學員，早就知道多數人不是「學了工具但用得淺」，是「根本卡在最基礎的階段」，但如果沒把這個第一線觀察納入 Persona，畫像就會變成一份很漂亮但沒接地氣的文件。研究的角色不是「發現新事實」，是「給第一線體感配數字彈藥」。
還有一件事值得提。命名工作也是同樣的邏輯。好的 Persona 名字不是發明，是發現，去聽你的成功客戶怎麼描述自己，從他們的原話裡挑。當你的 Persona 命名撞上市場語言，那不是巧合，是因為源頭同構。
我們的判斷是：艾媒把實際需求列為中國消費者被種草的首要原因，廣告門APP 觀察到品牌敘事轉向具體場景；放到 Persona 上，每一欄都可以試著回答這個人在什麼時刻、因為什麼需求想到品牌。
結論：先寫需求，再寫場景，最後用資料校準
艾媒咨詢對中國消費者的調查中，實際需求以 49.10% 居被種草原因首位，內容吸引力以 42.96% 排第二。
廣告門APP 的文章觀察到，很多品牌更重視細分品類在具體場景下的敘事表達。
用問卷校準時，Lensym 把便利抽樣與只調查現有顧客列為抽樣偏誤的來源；用一方數據對照時，Usercentrics 建議先列出每個自有資料來源。
我們的判斷是：Persona 建構可以照這個順序做，先寫需求，再寫場景，最後用問卷與一方數據回頭校準。
資料來源
- 2026年中國消費者被「種草」的核心觸發原因數據分析iimedia.cn
- 2026影響品牌的11個營銷趨勢（廣告門APP 原作，虎嗅網轉載）huxiu.com
- How to Reduce Survey Bias: 7 Biases & Practical Fixeslensym.com
- First-Party Data Strategy: A 2026 Guide Built With Privacy in Mindusercentrics.com
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