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brand-voice-development

brand-voice-development

github.com/mike-coulbourn营销与增长4575 次安装4 周前更新
代码仓库

关于 brand-voice-development

供品牌与内容团队使用的语言识别框架,帮助建立一致的品牌表达并按情境调整语气。内容结合成熟模型、工作坊练习、规范文档要素及 AI 文案指导。

主要功能

  1. 01区分品牌声音与语气
  2. 02BrandSort 信息架构
  3. 03四维语气框架
  4. 04品牌个性维度
  5. 05按渠道和情绪制定语气矩阵
  6. 06AI 专用品牌声音规范

适用场景

  1. 01在探索工作坊中建立品牌声音
  2. 02审查现有内容的表达一致性
  3. 03按渠道和读者情绪调整文案
  4. 04为 AI 草稿制定品牌规范

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/mike-coulbourn/claude-vibes --skill brand-voice-development

安装后在 Claude Code 中输入/brand-voice-development确认已加载。

附带文件reference/templates.md

详细介绍

品牌语调开发框架

使用语调策略师成熟方法开发品牌语调和语言形象的快速参考。

“你的声音始终如一,但语气会变化。和最亲密的朋友外出吃饭时,你可能会用一种语气;和老板开会时,则会用另一种语气。”——Mailchimp 内容风格指南


核心区别:语调与语气

概念定义一致性
语调品牌通过语言展现的个性始终如一
语气语调如何适应不同情境随情境变化

类比:无论你是在和老板还是朋友交谈,声音都一样,但语气会变化。


核心方法

1. Bloomstein 的信息架构与 BrandSort

创建者:Margot Bloomstein

流程:

  1. 将属性卡片分成三堆:
    • “你是谁”(当前认知)
    • “你想成为谁”(理想状态)
    • “你不是什么”(主动排斥的特质)
  2. 确定优先级:从“你想成为谁”中,建立 8-12 项属性的层级
  3. 拆解抽象词语:将“创新”或“值得信赖”等词语具体化
  4. 内容审查:根据架构评估现有内容

核心原则:平衡用户需求与品牌形象,因为只关注用户会导致内容平淡、千篇一律。


2. Nielsen Norman Group 的语气四维模型

有研究支持的框架,用于确定语调定位:

维度范围示例
正式程度正式 ←→ 随意“感谢您的咨询”与“嗨,问得好!”
幽默程度严肃 ←→ 幽默直截了当与风趣机智
敬意程度恭敬 ←→ 不拘礼节传统与打破常规
活力程度平实 ←→ 热情中性与兴奋

应用:

  • 确定每个维度上的目标定位
  • 品牌可以既严肃又随和(如友善的财务顾问)
  • 避免所有维度都恰好落在中间,这会显得缺乏特色

研究发现:随意、对话式的语气使可信度在 5 分制中提高了 0.3 分。


3. Aaker 的品牌个性维度

最具影响力的学术框架(Stanford,1997):

维度子特质
真诚朴实、诚实、纯真、欢快
活力大胆、热情、富有想象力、与时俱进
能力可靠、聪明、成功
精致上流、迷人、富有魅力
坚韧热爱户外、强悍、阳刚

用法:将 1-2 个主要维度作为品牌定位的起点。


4. “是这样,但不是那样”技巧

Slack 使用此技巧增添细微差异,避免误解:

语调特质限定重要性
自信但不自负为自信设定界限
风趣但不滑稽让幽默有目的
友善但不谄媚温暖而不显得急切
对话式但始终得体随和而专业
聪明并且将用户视为聪明人尊重受众

核心原则:“但不是那样”的限定可以防止常见的误解。


完整的语言形象体系

完整的语言形象包含 8 个组成部分:

#组成部分描述
1声音特质3-5 个核心特质,附带定义和“是这样,但不是那样”的细化说明
2语气指南说明语气如何随场景、渠道和情绪状态调整
3信息架构目标、价值主张、电梯演讲稿、关键信息
4命名规范产品/功能命名体系与层级
5语言标志性资产可专属使用的短语、标志性词语、自创术语
6词汇指南应使用/避免的词语、行话规范、包容性语言
7语法与规范句子结构、标点、缩写、表情符号规范
8示例库改写前后对比、正反示例、模板

语气调整框架

不同渠道的语气矩阵
渠道语气调整
社交媒体更随意、更有互动感、更活泼
营销/广告自信,突出益处
客户支持善解人意、乐于助人、清晰明了
法律/合规更正式、精准
产品 UI简洁、以行动为导向
不同情绪状态下的语气(Mailchimp 的方法)
读者的状态语气回应
开心/成功与他们同频,共同庆祝
困惑耐心、清晰、乐于助人
沮丧/愤怒先表达理解,再提供帮助
焦虑安抚对方,提供具体、明确的信息
Slack 的 5 条文案原则
  1. 清晰简洁:力求让人一看就懂
  2. 预判(并回答!)读者的问题:确保内容切合需求
  3. 有意地保持活泼大胆:带来愉悦感,但不分散注意力
  4. 建立恰当的情感联结:充分传递温暖
  5. 帮助人们想象更美好未来的可能性

最佳文案至少体现这 5 条原则中的 3 条。


声音、信息传达与定位

这些概念常被混淆。明确区分如下:

要素定义回答的问题范围
定位塑造认知的战略基础“为什么选择我们?”内部战略
信息传达传达定位的内容和叙事“我们要说什么?”外部内容
声音沟通时呈现的个性与风格“我们要怎么说?”应用于所有场景

三者如何协同:

  • 定位决定你有何与众不同之处
  • 信息传达将其转化为你要说的内容
  • 声音决定你如何表达一切

常见错误与反模式

#错误表现形式改进方法
1流于泛泛“创新、以客户为中心、充满热情”用“机场测试”:不看标志也能认出你吗?
2缺乏一致性不同团队,各有风格制定统一指南,培训所有团队,培养品牌声音倡导者
3磨平个性产品规格喧宾夺主,淹没信息用品牌声音让复杂内容变简单
4盲目跟风人人都想模仿 Oatly 的语气立足真实的品牌价值
5忽视受众声音反映的是公司,而非客户先调研受众偏好
6指南含糊只说“友好”,却没有定义补充具体的该做/不该做事项和示例
7创建后束之高阁缺乏执行与监督定期审查、持续培训、追踪指标
8忽视 AI 时代指南无法适用于 AI配合提示词制定 AI 专属指南

工作坊练习

练习 1:形容词卡片分类(15 分钟)

将特质分为“你是”“你犹豫不决”“你不是”三类。“不是”这一类与“是”同样有价值。

练习 2:连续刻度光谱(10 分钟)

将品牌放到以下光谱上:保守 ←→ 奢华,活泼 ←→ 严肃,传统 ←→ 现代。

练习 3:把品牌想象成一个人(15 分钟)

问题:他们会做什么工作?穿什么?绝不会说什么?会和谁交朋友?什么事会惹恼他们?

练习 4:内容审查(20 分钟)

回顾最近的 10 篇内容。大声读出来。哪些内容让人觉得真实?哪些内容让你尴尬?

练习 5:竞品语气分析(20 分钟)

审查竞品的沟通内容。找出规律。寻找差异化机会。


AI 时代的品牌声音

挑战

AI 可以大规模生成内容,但如果没有明确的声音指导,生成的内容就会显得千篇一律。

解决方案

AI 专属指南:

  • 将声音提炼为 3-5 个形容词,并加以说明
  • 提供大量示例
  • 纳入适用于品牌声音的提示词

自定义 GPT 指令:

  • 创建预设声音参数的助手
  • 上传文档、示例和获批的措辞
  • 测试输出并加以完善

人工监督:

  • AI 不理解品牌历史或细微差别
  • 发布前务必审核
  • 用 AI 起草,由人来润色

关键数据

  • 语气影响信任:随意的语气让可信度提高了 0.3 分(Nielsen Norman Group)
  • 声音推动转化:Monzo 通过消息传递,使透支服务的使用率提高了 500%
  • 声音影响下载量:Monzo 优化后的文案让应用下载点击量增加了 15%

品牌范例

品牌声音方式可借鉴之处
Mailchimp黄金标准风格指南完整文档,开源
Slack“是这样,而不是那样” + 5 条原则细致的约束,便于开发者使用
Monzo为 700 多名员工提供培训将声音作为业务驱动力,并衡量成效
Oatly不拘一格的意识流鲜明的声音让品牌更容易被识别

选择验证测试

测试问题通过标准
机场测试不看标志,你能认出这是我们的品牌吗?能立即识别
一致性测试我们能否在所有接触点上呈现这种声音?在任何场景下都适用
受众测试这种声音能引起客户共鸣吗?符合他们的预期
真实性测试这种声音符合创始人/品牌的真实面貌吗?不显得刻意或矫饰
差异化测试这种声音能让我们从竞品中脱颖而出吗?有明显区别

模板

当要产出用户会保留的内容(例如填写完整的工作表、记录决策或最终文稿)时,请阅读 reference/templates.md。对于概念性问题和快速建议,可跳过此文件,因为本文件已涵盖这些内容。该文件以目录开头,因此只需加载所需模板:

  • 声音属性卡模板
  • 语气矩阵模板
  • 声音指南文档模板
  • 前后对比示例模板
  • AI 声音提示词模板
  • 声音摘要卡模板
  • 输出验证清单

何时应用这些知识

在探索品牌声音时
  • 使用 BrandSort 方法
  • 在 NNGroup 的四个维度上定位
  • 应用 Aaker 人格维度
在完善品牌声音时
  • 应用“是这样,而不是那样”的技巧
  • 创建语气适配矩阵
  • 制定词汇指南
在记录品牌声音时
  • 完成全部 8 个口头识别组成部分
  • 建立完整的示例库
  • 创建适用于 AI 的指南
在验证时
  • 执行全部 5 项验证测试
  • 对照 8 个常见错误进行检查
  • 使用机场测试进行验证

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