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年轻人开始反种草

这届年轻人正在将深埋“滤镜”之下的消费决策,拉回到更理性的轨道上来。
2021-11-17 07:13 · AI蓝媒汇  顾盼   
   

一场由“滤镜”引发的网红种草信任危机,正在悄然改写网红经济的底层逻辑。

一石激起千层浪。

在多位网友的爆料之下,更多类似的“滤镜种草”被曝光出来。事实证明,这早已不是某个平台上的某个极端例子,而是充斥在种草平台上的营销真相。

早有消费者嗅到这种失真的风向,选择逃离。

在豆瓣反种草小组、大众点评评价区,有这样一群用户,正在自发撕掉网红产品的失真滤镜,试图还原产品、也还原用户一个真实的消费世界。

“滤镜”下的带货焦虑

同样一支口红,在网红的试色图片里惊为天人,到了普通用户手里就变成了“显黑、显土、显唇纹”;

同样一个餐厅,在网红的探店视频里色香味俱佳,到了普通用户这里就变成了“服务差、价格高、菜品普通”;

同样一个旅游景点,被网红冠以“小京都、小镰仓”,但普通用户花了两三个月工资、好几个小时的舟车劳顿奔赴实地之后,迎来的往往是期待落空的结果。

不假,但也不真。

为产品加上一层营销“滤镜”,已经成为了网红游离在行业底线边缘的基本操作

最容易翻车的就是以“颜值”取胜的产品类型,瑕疵、色调、比例,这些严重影响外观的特征,在蒙上一层神奇“滤镜”后,几乎都能变成*优质的产品。

“不会吧不会吧不会还有人以为视频不能P吧。”专业视频剪辑手大强,对用户盲目相信网红图片视频的情况显得不能理解,“现在哪有网红不P视频的,我说的可不是APP里自带的那种滤镜,而是用专业软件做出来的高清内容,就跟原相机直出的一样。”

但一个问题在于,消费者很多时候缺乏专业判断能力,被他人“种草”是非常容易。网红们踩着行业底线走,固然合法合规,但最终伤害的,还是因为信任,愿意真金白银掏钱的用户。

“有的时候真是明枪易躲、暗箭难防,现在很多平台确实是会给一些软广打上‘广告’、‘推广’字样,但还有很多KOC打着种草幌子,却没有注明是营销广告。”95后用户琳琳吐槽,“我在很多博主那里踩过的雷,数都数不清。”

机制使然,或许网红本身也没有办法。“滤镜”用得久了,就撕不下来了。

“谁也不想骗人,但吃着带货这碗饭,这事就是无解。”一位自媒体从业者表现出了她的无奈,在明知道粉丝正在因信任危机而出逃的情况下,依然选择饮鸩止渴。

“不使用一些夸张、吸睛的套路,就难以被平台的流量选中,发出去石沉大海没人看。没人看便意味着没人买,变现能力差。”网红的种草生意,就这样陷入了逻辑上的恶性循环。

“滤镜”掩盖的,其实是网红种草商业模式之下的变现焦虑。中国互联网网红的发展历史,无外乎“流量-变现”的演变史。在刚刚谢幕的消费狂欢节里,各大流量战场上,网红已成为商家品牌营销角力的重要渠道。

当流量至上,算法加持,有形的、无形的,“滤镜”越堆越深,时间久了,也就撕不下来了。

“我粉丝少,信我”

开始有用户觉醒。

一种真实且典型的声音正在弥漫社交平台,叫做“我粉丝少,信我。”

这其实是挺无奈的一件事,这意味着网红经济发展了五年,行业积累起来“用流量转化收益”的底层逻辑正在被颠覆。

“用户觉得粉丝多的网红‘恰饭’是必然,所以就简单粗暴地走了另一个极端,觉得没有粉丝的博主没有‘恰饭’的资本,所以肯定说真话。”上述从业者分析到。事实上,在AI蓝媒汇的走访中,大部分用户确实抱有这样的想法。

但遗憾的是,事情远没有想象的那么简单。商家先一步嗅到风向,转变营销策略,在对头部网红进行投放的同时,也用极低的价格批量投放KOC,营造全方位、沉浸式的“真实感”。

某种草平台用户阿橘只有104个粉丝,但后台依然不乏求合作的私信。

“之前我自己分享过一个包,流量不错,就有商家找过来让我帮他们推荐,不给钱,但是包就白送了。”即便是这样,对阿橘来说也算得上是稳赚不赔,“那时我粉丝还不到100个,商家只说没关系,让我尽力写就行了。”

在豆瓣《不要买|反消费主义小组》中就有网友分享了这类套路:许多种草平台上看起来很“正常”的素人分享,其实不乏几块钱一条的暗广,甚至评论区的留言都是安排好的。

头部网红信不过,KOC更是被安排过的,用户陡然发现自己身处的好似“楚门的世界”。原本希望依赖网红做消费决策,但没想到过度营销的套路,反而让决策成本大大增加,踩坑几率上升。

“所以我现在种草了什么东西,都去豆瓣和大众点评看看,一个两个素人还不行,起码得有几十个以上的人评论打分综合之后,才敢真的相信。”

对网红种草“下头”后,越来越多年轻人回归理性,选择去豆瓣、大众点评寻找真相。

把消费选择权交还大众

没人能想到,一颗简简单单的云吞,能够轻而易举地“屠杀”某站美食区。

近半年来,无论是出于利益的驱使,还是对流量的向往,亦或是单纯好奇跟风,大量美食网红不约而同地选择打卡测评杭州当地某品牌的云吞,并给出了包括但不限于:“云吞界天花板”、“yyds”、“一口气吃了七碗”的超高评价。

而在这种“屠版式”的种草之下,不少用户甚至从外地赶来尝鲜。

“还以为是云吞界的茶颜悦色,但要说‘天花板’我家楼下的粤菜馆*个不服。”专程从外地到杭州“拔草”的小媛对其的评价是:“可以,但大可不必。”

小媛在大众点评搜索该门店,发现门店评分在4.2~4.5分左右,评价不低,但也绝达不到网红口中“天花板”的级别。更多真实体验过的用户也从不同维度给出了中差评等评价。

事实证明,这种由大众亲自体验得出的UGC评价,虽然难以避免用户的主观意见,但正因为这些接地气的真实反馈,对普通用户的参考意义更大。

这是一套将事物评价的话语权由小众人群转向大众的机制,能够尽可能规避利益瓜葛,真实性更强。在此模式下,普通用户为使用、消费、体验进行打分和评价。目前行业里成熟的淘宝、大众点评、亚马逊、豆瓣等,使用的都是这种产品模式,目的是利用大众的真实消费体验,辅助更多用户的消费决策。

“大数定理”告诉我们:采集样本越多,采样结果就越接近真实的期望值。无论是大众点评、豆瓣还是其他同类型评价类产品,其核心逻辑都是基于真实体验后的大众反馈,当反馈的评价越多,越趋近事实的本来样子。

豆瓣创始人阿北也曾解释过,一部电影有42万用户打分,每个用户有且只有一次投票权。豆瓣程序把这42万个一到五星的评价,换算成0到10分,加起来除以42万,就得到了豆瓣评分。而且,42万个样本得出的结论,可信度是远远高于三五个网红的评价。

另一方面,这种依赖“大众”的评价体系更能解决餐饮、旅游等决策成本高、个性体验强的线下生活服务领域。

以民宿为例,仅仅依赖网红的体验测评,不仅样本单一,而且出现“货不对板”的概率更高,容易陷入“恰饭——滤镜——失真”的流量怪圈里。

AI蓝媒汇观察发现,基于对生活服务行业的深耕,大众点评根据行业特性,从不同维度定制了差异化的评价维度,比如针对餐饮门店设计口味、环境、服务三大核心评价维度,让感性的就餐体验,有了更直观的表达方式,更符合垂直领域的消费参考。

当不以带货、广告等利益为导向的“大众评价”,成为“大众协作大众”的朴素力量,消费者的选择权才属于真正交回大众手中。

这届“精明”的年轻人,正在用专业和逻辑,将深埋“滤镜”之下的消费决策,拉回到更理性的轨道上来。

这次,他们选择和大众站在一起。

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