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第一财经肖文杰:让商业的故事好好被听见|媒笔记

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/ 媒笔记 /

✍ 整理 :张淇媛 李欣蓉

编辑:温晴

肖文杰

第一财经YiMagazine主笔、《商业就是这样》主播

“用简单易懂的语言解读商业现象,讲透商业背后的真实逻辑。”

代表作:

《商业就是这样》:

海南封关,到底能带来什么好处?

拼好饭,便宜了谁?

一次性说清并购这件事

《商业就是这样》是一档由第一财经 YiMagazine 推出的一档商业播客商业解析类播客节目,由主笔肖文杰和约小亚共同主播,内容涵盖公司案例、行业趋势、商业历史等方面。

它秉承着“用简单易懂的语言解读商业现象,像讲故事一样讲财经故事。”的理念,把原本看起来很遥远的话题,讲清楚它与现实生活、社会运转和行业发展的联系。

上线以来,它拿过小宇宙2022、2023 年度热门播客,是中文商业播客里收听量最靠前的一档。


《商业就是这样》封面海报图

一档在小宇宙App收获订阅80万+的播客是如何进行选题的?

面对陌生的行业术语,主播是怎么样让听众快速理解的?

AI做内容生产的能力越来越强,记者还有哪些不可替代的价值?

技术日新月异的今天,我们该如何与AI合作?

本次分享,肖文杰结合自身经验,以《商业就是这样》为代表的商业播客制作切入,结合商业报道方法、个人素养提升、播客制作的AI应用等,带来一堂生动的干货分享。

以下是肖文杰的讲述:


1、选题 “回答”

一个选题值不值得做,要看它能不能撑得起相应的篇幅。

以《商业就是这样》为例,常规节目大约是30-40分钟,对应8000字左右的逐字稿,去掉音频里必要的口语“水分”后,有效表达至少得需要约6000字。这样长度的需求意味着选题必须要有足够的表达空间和内容厚度,确保能够承载话题中多层的逻辑。

面对热点,我会不停筛选合适的叙事角度,这个热点里到底有什么故事值得做?哪个角度比较合适?还有什么好奇没有被解答?如果最后只是“聊聊这个行业”或者“聊聊这个公司”,那么这个选题是没有被理清楚的。

必须把选题落到一句具体的问题好奇上:这一期节目到底想回答什么?如果归纳不出这样一个问题,说明这个选题可能没有太大的讨论价值。给大家举个例子,比如最近发的一期节目: 阿迪达斯如何触底反弹

做这个节目前,我们看到当时阿迪达斯股价不错、也有不少营销事件。是不是可以就这个趋势聊聊阿迪达斯?但实际上讲营销事件太浅了,讲产品也一样,如果只能说“它最近卖得不错”,却分析不出为什么卖得好,节目也很难展开。

最终,节目的选题落在了“如何触底反弹”这个角度上。因为过去几年阿迪达斯在中国和全球的表现都不好,现在却明显回暖了。它是怎么从不好的状态重新回来的?这个过程里到底发生了什么?这才是值得往下讲的东西。选题的关键,就是找到这样一个清晰的“题眼”。

找到题眼之后,还可能出现一个问题——你以为这个题眼成立,但最后可能发现做不了。这时候需要对这个行业、公司有积累和了解。比如一个公司推出了好产品,它占整体业务比重多少?如果不知道这个“占比”,就不知道这件事究竟有多重要。多数时候看似搭了一个看似通顺的逻辑闭环,但实际可能只是一个假命题。

这种判断,一部分来自长期对关注行业和公司的关注,另一部分来自快速学习建立起对公司的积累和判断。现在AI确实可以帮助我们快速了解一个行业,但它也很容易把你带到沟里——AI擅长给人一套看起来完整的逻辑闭环,不能因为它讲得通,就觉得这个逻辑符合真实的情况。

2.术语 “通俗”

《商业就是这样》的slogan是“用简单易懂的语言解读商业现象”。

我觉得需要特别区分“通俗”和“简单”的区别。

其实这中间追求的是深入浅出。

我觉得不存在着一定要用行业术语和黑话才能理解的东西,商业模式、财报、商业人物,以及医药、金融、汽车、AI、大模型等专业领域,术语也是可以化解成普通人听得懂的词语和句子的,而做到这一点的前提是创作者自己先吃透内容。

为什么大家觉得财经报道门槛高?很多时候是因为创作者自己也没搞清楚,就用术语糊弄过去了。只要自己真的吃透了,就能用大白话直接讲出来。

遇到专业术语的时候,可以先把概念抛出来,再用打比方的方式来解释。比如讲飞机发动机的原理,我会自己先看论文,看不懂就让AI当老师,一个环节一个环节地问,直到自己完全理解。不过,AI给的比喻经常是车轱辘话,是不能直接用的,比喻还得靠自己想。把内容完全弄懂之后,再用自己的大白话讲给听众。

在音频节目中,处理术语更要注意——当一个陌生的专有名词出现时,在翻阅途中看到,可能还知道是什么意思,但如果是在音频中出现,在耳朵里可能一下就过去了,根本不知道是哪几个字。所以我们会提前给出提示——“这个词大家可能比较陌生,它是什么意思”先把概念解释清楚,再打个比方。这样听众才能跟得上。

把复杂语言简单化,才能让商业故事真正抵达听众。

3.大纲“思路”

对于一个节目而言,一切都是选题来提纲挈领的。对于选题充分讨论,直至抓到一个“钩子”,然后围绕这个“钩子”不停提问题,再把这些问题一个个解决,理清问题呈现的顺序,形成一个清晰的问题列表。

有了这个问题的列表,就可以开始列节目的大纲,有一个简单大纲和一个更详细的大纲。

简单大纲要写清楚开头讲什么,以及后面有几个部分需要展开,每一个部分需要解决哪些子问题,把这些问题全部列出来。

详细大纲则需要明确要用几层的命题事实把每个部分里的子问题讲清楚,每一层的点需要用哪个具体的数据、哪些必要讲述的故事。顺着这个思路形成一个约30条的写作大纲。

有了这个大纲之后就可以直接把对应的话填进去。因为我们的节目是一个人主讲逗哏,另一个人捧哏,剩余的部分我们会用连接句串起来,方便听众收听。

在准备的过程中,我们还需要考虑,如何持续牵引观众的注意力,怎么让这个“钩子”一直拽着大家往下听。

“它不是艺术创作,就是这样一个过程。”大量的零散数据并非是先有再整合的,而是在主线确定之后,作为“砖块”填进“房子”里的。


在确定主线和框架的时候,也是在不断地学习,快速获取这件事情知识的过程。数据、信息的积累和搭建框架不是完全分开的。对所要讲述的事情一无所知,怎么能知道逻辑?

数据就好像是积木,我们并不是先拿到1000块积木再去思考怎么给它搭一座大房子,而是先有了图纸,再把这些积木填进去。

4.访谈 “就事论事”

从访谈节目的角度来看《商业就是这样》,我们定了一个原则——《商业就是这样》做访谈,不太擅长聊一个人的内心和人生经历,更习惯就事论事,目标还是把一件事情搞清楚。

在挑选嘉宾上,我们会关注两点:

一是他做的事情是不是我们感兴趣的;

二是他是不是足够开放、坦诚,愿不愿意分享细节。

如果对方婉拒,那我的“笨”办法就是反复沟通,厚着脸皮磨。微信上时不时发点最近的报道、行业信息刷存在感。就算对方不回复也不会对我造成实际的影响。时间久了,确实有磨成功的。”

有时候,反复沟通的过程,也是让对方逐渐了解你的过程。很多你认为公开的信息,未必人人都知道,聊得多了,对方可能会发现,原来你对这个行业、对这件事情还有一些他不知道的了解,他才会产生进一步沟通的意愿。这样一来,双方就不是单方面地索取一次采访机会,而是可以形成一种对等的交流。

对谈中最怕嘉宾讲得 天花乱坠,你听不懂却装懂。

作为主持人,要有意识地去问一些笨问题,甚至是冒犯性的笨问题。比如嘉宾讲一个技术门道,我没听懂,就要直接说我没听懂。

这样反而能激出对方讲出一些更有价值的东西。

在技巧上,我有两个最常用的问题——“为什么这么说?”和“能不能给我举个例子?”这两个问题看似简单,却能有效推动对话深入。

如果嘉宾聊得太开,想拉回主线,有一个诀窍是总结。

比如用“我理解你刚刚讲的是不是这几点?”这类的话术,总结得好,既是对观众的梳理,也能自然地衔接出下一个问题,把对话引回主线上。

5.AI“实习生”

AI在节目的前期准备上的确帮了大忙——查资料、整理研报、翻译外文专著、出研究框架,这些事情它都能做得非常高效。我有时候甚至会让AI当老师,帮我把一些艰深的论文“嚼”懂。

但到了核心的写作环节上,AI目前还是有比较明确的天花板。3000字左右的短脚本,AI生成的能达到80分,手改一改能到85分。但如果是超过4000到5000字的长特稿,或者加上对话捧哏的音频脚本,它就不行了。AI总会给你一个看起来完整的逻辑闭环,但有时候,它会把你带到沟里。

所以我们现在和 AI 的工作方式,更像是让它扮演研究员和实习生的角色,负责提供素材、查资料,以及搭一个初步的框架;编辑和主编负责判断、取舍和重写。

决定写作质量的大多数工作,是在写作之前完成的。理解够不够深,素材够不够多,结构够不够清晰,这些东西决定了最后能写出什么。而采访,更是AI无法替代的部分。

同时也要注意,用AI拿到的数据,一定要点开原页面核对,不能直接相信AI的转述。

至于“AI会不会让记者失去写作能力”这个问题,写稿只是手艺里很小的一部分,真正的核心竞争力在于拿到一手信息、建立行业认知、提出真问题。

这些,AI暂时还做不到。

但市面上大范围传播的优质内容还是离不开人的创作。 AI 越是降低基础生产成本,人的一手经验、问题意识、事实核查和最终判断反而越重要。内容人的价值会进一步从基础生产,向判断和选择迁移 。


第一财经周刊的新记者入行的时候,大家会进行一些系统训练。

第一是要多看书。

我们列了很多美国商业媒体的资深记者写的书,尤其是资深商业记者、媒体的作品,比如《底特律往事:汽车之城衰落史》《谁搞垮了通用:百年汽车巨头的十年拯救之路》。这类书的内容完整、有故事性,能给读者框架的建构和历史的信息。商业媒体一条线的背后往往是一个行业,要想在某一条线深耕,阅读这个行业里重要的书是非常有必要的。阅读的数量可以在10本左右,这些书的写作都很好,阅读起来不会觉得枯燥,读完之后也能够对行业有基本的了解。

第二是从日常着手。

比如罗列出行业内重要的上市公司,定期关注它们的年报或季报。现在有AI工具可以帮你实时推送和分析,保持脑子里有最新的东西。

再就是养成每天浏览权威信源的习惯,积累久了,当一件新事件发生的时候,你能比较快地判断出它重不重要、后面还会往哪走。

第三是培养敏感度。

特别是对数字的敏感度——建立对数据的甄别与判断能力,形成数据直觉,慢慢就会获得对单个行业乃至多个行业的分析能力。

报道中经常出现数字错误,比如在一篇连锁门店在中国的开设数量从千写成了2万——如果对中国餐饮行业有概念,就会知道能开到万店规模的品牌寥寥无几。再比如,看到某AI公司估值可能超过20000亿,如果你对美股上市公司市值没有概念,就不知道这意味着什么。

前期的积累对于判断真问题非常重要。如果没有自己的坐标系,就不知道什么是核心问题,什么是次要问题。


Q:节目的数据来源主要是什么?

A:核心财务数据和官方历史信息是第一位的。我们也会关注信源,比如全球权威媒体。海外官方统计数据非常多且公开透明,大部分直接搜索就有。

用AI获取数据时,一定要亲自点开原页面核对,不能直接相信AI的转述。

Q:做商业新闻或做商业报道有没有一些通用的范式?

A:我觉得不存在有统一的范式,但每个行业的核心问题倒是可以总结的。

比如汽车行业里面会有几种报道的类型,比如行业的市场销售数据的报道:哪些品牌最近卖的比较好?或者哪一类车型卖的比较好?要去分析背后的原因;比如技术方面的报道;还有一种是公司治理层面的报道,讲公司内部管理结构方面的等等。这些框架主要还是基于具体行业,而不是一套放之四海而皆准的商业报道框架。

Q:在没有这么多专家或资深编辑的支撑下,如何验证AI跟实际情况的差别?AI的判断是否会影响自身的判断力或写作上的惯性思维方式?

A:第一,采访是可以自己争取的;第二,在找资料上,也有一些技巧可以学习,如多看权威媒体此前对于该公司或这类事件的报道,去学会模仿同类题的报道。

比如Kimi-K3出来了,现在要写一篇4000字的稿子,可以去看看the information、华尔街或者国内的晚点、36氪等等这些媒体在deepseek推出R1时,他们是怎么报道的?他们关注的角度是什么?

先找同类的事件,看看权威媒体是怎么报道的,就能大致知道要关注哪几个问题,这是个比较快速的取巧的方法。

对我而言,AI的作用是出一版稿子的框架。框架确定之后,再从中选取觉得能用的一部分。整体的写作部分还是自己来完成。因为如果给AI一个开头,让它来写,在没有素材的情况下,AI就是车轱辘话空对空。

Q:什么样的写作AI是可以参与的?

A:这和媒介形式、要写的内容是紧密相关的。如果写的是很规范化、程式化的短内容,AI能做的很好。

关键是要与AI充分磨合,把它作为一个工作搭档。掌握一些具体的AI使用技巧,比如给它尽量多的md文档,少些给它word或者pdf、网页链接等等,让AI把它的token尽量用在抽象、提炼、提取、模仿、学习、总结这些事情上。让AI从抽象到具体,它会很不擅长,但从大量素材中抽象提取,是它很擅长的。

Q:遇到数据结论和大众感受出现偏差怎么办?

A:这实际上是一个好事,会让听众产生一种反直觉的反应,从而被吸引。

但前提是,数据信源必须可靠,数据代表的结论必须是客观相关的。比如星巴克,大家都觉得它在国内铺天盖地开了大几千家店,以后还要开到两万家。但实际上,星巴克中国区的营收占全球不到10%,甚至是个位数。这个反直觉的点一抛出来,大家的好奇心就来了。

接下来,顺着这个点往下推:为什么占比较小?因为北美业务占比极大。再追问:为什么北美店没中国多,营收却多那么多?因为北美客单价很高。再用数据说明:通货膨胀、定价策略等,每一步都有客观数据支撑。

把客观事实讲清楚,把逻辑链条补完整,就是最好的中立。

Q:面对一篇需要删减的稿子,如果觉得所有部分都很重要从而无从下手怎么办?

A:说明作者并没有搞清楚什么是真正重要的。

删稿其实有一套取舍逻辑。

首先,砍掉不影响核心问题的整段内容。哪怕这段内容看上去很有趣,但只要删了它不影响解答核心好奇,就可以果断删除。

其次,警惕理解成本过高的内容。有时候为了解决一个旁支问题,你可能需要绕一大圈去解释专业背景。这样虽然最后能绕回主线,但听众已经花太多时间在非核心的事情上,也会忍痛割爱。

最后,删除掉冗词冗字。把“据了解”“进行”“打造”这些词删掉,少用成语、副词、形容词,多用主动语态。光这一套“外科手术”做完,可能已经能删掉两三百字。由长改短,远比由短补长更容易把控质量。

Q:投身财经领域,对科班出身有要求吗?

A:行业知识自己补充就可以,专业的经济学学科背景不是必须的。但财会知识是专业需求,可以遇到问题再学。有券商、PE/VC经验更好,但不是强求。最终看的是你输出的信息有没有价值、经不经得起推敲。

Q:对刚入行的人来说,写不出来怎么办?有什么建议?

A:写不出来通常不是写作问题,而是采访和研究不够。决定写作质量的大多数是在写作之前完成的事——理解够不够深、素材够不够多、结构够不够清晰。

一定要多看、多模仿。找一个同类事件,看权威媒体怎么写、关注什么角度、逻辑怎么推进,然后模仿。这个方法很取巧,但很有效。

系列统筹 | 胡尹馨 周艳芳

编辑 | 温 晴

编委 | 胡尹馨 吴苇菁

值班编辑 | 张淇媛

运营总监 | 唐瑷祺 李熙悦

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