「第一,種子評論。用網路分析工具從紐約地區300萬活躍使用者裡篩選,條件三個:真實帳戶。有過急診醫療的負面經歷。在自己的圈層裡有一定影響力。粉絲500到2000的中等節點效果最好,因為看起來最像普通人。」
「模型跑出十七個候選,我們接觸了三個,幫他們把親身經歷組織成一條簡短的提問。內容全是他們自己的故事,我們只是幫他們把情緒變成了一個具體的問題。」
「比如:「如果弗利廣場附近有一個創傷急診中心,不用幹等半小時救護車,能多救幾條命?』」「三條種子評論在不同平臺。不同時段發出,48小時內話題就從「紐約安不安全』轉向了「紐約的急診醫療夠不夠用』。」
「第二,背景吹風。我們給六家媒體的政治條線記者發了資料包:
「南布朗克斯過去20年關了多少家社群醫院。居民到最近急診室的平均距離。醫保覆蓋率和急診使用率之間的缺口。全是公開資料,我們只是幫他們整理好了。」
「我們只需要把素材放在記者桌上,讓他自己得出那個結論。釋出會之後的12小時內,三家媒體出了深度報導,全部聚焦在紐約急診醫療資源的分配問題上。」
「第三,內容續航。弗利廣場那晚的直播片段。急診室裡的照片。公園裡散場的畫面,這些內容在事發當天的流量很高,但平臺演算法的推薦視窗通常都很短暫,不久之後就會沉下去。」
「我們的資料團隊監測了這些內容的傳播曲線,在每一波流量即將衰減的節點,安排我們網路裡的社群帳號。媒體評論員。政策類博主進行二次轉發和解讀。」
「第四,社群動員。我們聯絡了南布朗克斯三個選區的社群委員會成員,請他們在各自的社交帳號上轉發那些關於急診響應時間的討論,配上本地的真實案例。」
「同時安排了兩位市議員在例行會議上提出質詢:紐約市是否需要在急診資源匱乏的地區設立新的創傷響應站點。」
「每一個人都有自己的理由去做這件事:社群委員確實想改善本地醫療條件,議員確實需要一個民生議題支撐下一輪選舉。我們只是在正確的時間,問了他們一個本來就想回答的問題。」
格蘭特關掉手機螢幕,收回內袋。
「四步做完,公眾討論就從「弗利廣場不安全』走到了「為什麼林恩這樣的醫生沒有自己的急診中心“「整個過程裡,沒有一條虛假資訊,沒有一個假帳號。每一個聲音都是真實的,每一份資料都是公開的。我們做的事只有一件:」
「選擇讓哪些真實的聲音。在什麼時間。以什麼順序被聽到。」
道森接過話頭:
「當然了,這四步都能踩準,有一個前提:格蘭特的團隊再能幹,也推不動一個公眾不認識的名字。」他看向了林恩。
「你在弗利廣場那晚做的事,給了我們一個畫面。」
「一個醫生,在14萬人的直播裡,把手伸進一個軍人的胸腔,握住他的心臟,把他拉回來。」「這個畫面嵌進了紐約選民的腦子裡。他們閉上眼就能看見,一提起來就有本能反應。這種東西多少錢都買不到,多少AI模型都造不出來。」
「我們只是把這個錨定作用發揮到了極致。」
「現在,地基搭好了。」
他看著林恩。
「說吧,你想在上面蓋什麼?」
林恩放下氣泡水。
「我要建一個急診中心。」
道森點了點頭。
這個答案在他的預期之中,甚至是他期待的。
但他臉上的表情依舊變得更加嚴肅:
「你知道這有多難嗎?」
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