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消費主義橫行,網(wǎng)紅向左,大眾向右

 2021-11-06 22:00  來源: A5專欄   我來投稿 撤稿糾錯

  域名預訂/競價,好“米”不錯過

消費主義正在越發(fā)橫行于這個時代。

無數(shù)年輕人喊著要野性不要理性,加入了各種鋪天蓋地的消費運動。然后作鳥獸散,奔赴下一場網(wǎng)紅制造的消費狂歡,至于購買的是什么,反而不重要,跟風買就對了.

在網(wǎng)紅帶貨風初起時,我曾發(fā)文《全民網(wǎng)紅夢,反噬年輕人》,警示網(wǎng)紅種草過熱可能會有現(xiàn)實變形的一面,催生消費主義泡沫,并且反噬年輕人,值得警惕。

隨后兩年多的時間,沒想到一語成讖。很多年輕人,陷于偽精致包圍的過度消費陷阱。比如,國慶期間的網(wǎng)紅景點濾鏡引發(fā)大面積吐槽,作為最為典型的案例,反映出大眾對于網(wǎng)紅種草中的消費誘導和欺詐現(xiàn)象怨念已深。

值得慶幸的是,現(xiàn)在越來越多的人已經意識到,被各種濾鏡和營銷包裝的網(wǎng)紅經濟已經走偏,開始反抗網(wǎng)紅種草帶來的消費欲望。比如加入豆瓣各種反種草小組,查看更多大眾點評上普通人的評價,然后再進行消費決策,以此脫離“智商稅”,破除被消費主義泡沫煽動起來的焦慮感。

在當前的消費主義浪潮中,網(wǎng)紅種草與大眾在消費過程中的實際偏差,產生了嚴重的割裂,將當前的消費現(xiàn)象化作A面與B面:一面造就了全民跟著網(wǎng)紅種草的熱鬧景象,一面是普通大眾越發(fā)渴望回歸理性消費的需求。

消費主義泡沫下,網(wǎng)紅經濟越走越偏?

經過這兩年飛速發(fā)展,被流量與算法裹挾的網(wǎng)紅經濟,在商業(yè)變現(xiàn)的誘惑之下,催生了一個又一個的消費主義泡沫。

網(wǎng)紅種草的模式,就是網(wǎng)紅通過算法和內容在平臺中想方設法獲得流量和曝光度,從而將其轉化成營銷和消費力,形成種草。同時,在平臺算法和推薦機制的共同助推下,繼續(xù)層出不同的制造“網(wǎng)紅爆款”,然后帶來新的流量,以此形成源源不斷的相互反哺。

想要獲得更多的流量與曝光,內容當然是關鍵。所以,為了最大化獲得轉化,濾鏡模式應運而生,因為越是好看到與實際天差地別的內容,越能夠滿足網(wǎng)紅對于流量和曝光的需求。在這類風氣的帶動之下,網(wǎng)紅分享好物的目的,也不再是為了單純的分享生活,而是激發(fā)他人的消費欲望,實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)。而為了帶來更多新流量,平臺也對這類內容非常青睞,讓濾鏡模式極大地催生了年輕消費者群體的消費欲。

網(wǎng)紅經濟最終在流量與算法的裹挾之下,開始被濾鏡綁架,演變成了一場比精致、比好看的流量生意。為了獲得高點贊、高收藏,提高客單等轉換率,實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn),網(wǎng)紅們心照不宣地立“假人設”或夸大產品功效,導致種草內容偏離事實的現(xiàn)象屢見不鮮、屢禁不止。

可以說,“濾鏡事件”點燃了大眾對于網(wǎng)紅種草模式的信任危機,對于網(wǎng)紅濾鏡的吐槽,也說明了大眾對于種草的最大需求一直是“真實”,但在網(wǎng)紅與平臺的引導之下,網(wǎng)紅種草模式卻越來越無法滿足這一最基本的需求。

除此之外。網(wǎng)紅種草也正在淪為品牌推廣的重要手法,真實的口碑宣傳越來越少,到處充滿了暗廣陷阱。當真心誠意的推薦和軟廣模式混淆在一起,模糊了表象和真實的界限。滿滿的套路中,作為消費者,已經很難分清哪些是網(wǎng)紅博主真心實意的推薦,哪些是軟廣,無疑嚴重加劇了用戶的消費決策成本。

種種原因,讓越來越多年輕人開始遠離網(wǎng)紅種草模式,開始用尋找踩坑避雷的方法。而相比較帶有濾鏡的網(wǎng)紅,普通用戶似乎更值得信任。于是有的潛伏在豆瓣小組,在被博主種草前,會特地去查一下有沒有人討論過TA的“黑歷史”;有的則會打開大眾點評,仔細研究上面普通真實用戶的評價,這種“大眾協(xié)助大眾完成消費決策”的模式,重新成為年輕人是否種草的關鍵。

而這種傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)評價模式,對于復雜的線下消費來說,更有參考價值。

線下消費為何對網(wǎng)紅種草“油鹽不進”?

網(wǎng)紅經濟時代,網(wǎng)紅種草已經成為品牌帶貨推廣的重要渠道,這導致各大網(wǎng)紅平臺的安利、種草泛濫,廣告在人們現(xiàn)有生活的滲透程度已經無孔不入。

但是,網(wǎng)紅一般在零售電商領域種草帶貨較為有效,一旦進入線下本地生活服務領域,網(wǎng)紅的種草能力卻神奇地失效了。我們看到,在本地消費領域,以大眾點評為主的這種“大眾協(xié)助大眾完成消費決策”的模式反而更加有效。

全民吐槽“濾鏡事件”,則可以看做是網(wǎng)紅種草模式,在本地生活服務領域,嘗試用經營線上流量的方式為線下消費種草遭遇的一場大潰敗。

這的確是一個很奇妙的現(xiàn)象。為什么網(wǎng)紅種草啃不動本地線下消費呢?

眾所周知,網(wǎng)紅變現(xiàn)依賴高流量帶來的關注度,他們更多是流量收割。在這樣的目的促使下,通過夸大、扭曲事實或視覺化的營銷模式,主動刺激起用戶的消費欲望,加之網(wǎng)紅的人設背書,用戶會不自覺地為產品附加特殊身份,使后者獲得附加值。而一旦涉及線下,當用戶看到沒有了“濾鏡”的真實場景后,那種沖擊必然會產生劇烈的心理落差,導致網(wǎng)紅翻車。

除了濾鏡模式不被大眾買賬,當然還有更深層的原因。比起可批量復制的標準化商品種草模板,線下消費體驗,其實是一個體驗環(huán)境更為復雜,也更注重個性化的過程,只有真正體驗過的消費者,才能擁有真實的反饋。因此,網(wǎng)紅們想在餐飲、旅游乃至美容美發(fā)等領域做種草,難度呈幾何式增加。

想要對線下形成一個合理的種草體驗,僅僅靠網(wǎng)紅一次兩次的營銷推薦,很難抹平線上到線下復雜場景的鴻溝。所以,相比較以網(wǎng)紅為中心的模式,大眾協(xié)助大眾的去中心化模式更為契合用戶需求。

而線下去中心化的種草模式,簡單說就是將普通的公眾真實意見聚合到一起,為用戶提供一個沒有信息差的真實種草場景。單獨一條普通用戶的評價,相對于網(wǎng)紅種草,可能毫無影響力,畢竟,普通用戶的內容,內容專業(yè)性上大多不如網(wǎng)紅,產出頻次也沒有規(guī)律。

但是,它的重點是“真實”。通過借助龐大的用戶真實體驗積累和低門檻的創(chuàng)作,當海量的真實評價體驗數(shù)據(jù)聚合到一起,將會接近最貼合實際的線下消費反應,從而讓用戶得到合理的種草預期,這是網(wǎng)紅種草模式在現(xiàn)有階段無法達成的。

大眾點評、豆瓣的這種模式,相較于網(wǎng)紅內容的推薦算法,內容創(chuàng)作主要依賴的是用戶的認同,杜絕了“濾鏡”的產生。普通消費者在消費體驗之后,用評分和評價方式給出看法和觀點,每個真實評論和打分,都會成為種草的一個因子,然后組成一個個完整的、值得信任的種草/拔草信息。

相比網(wǎng)紅種草,這雖然更耗費決策時間,但其實上大大降低了消費決策的損耗成本。網(wǎng)紅種草模式如果不進行創(chuàng)新升級,在本地線下消費領域,將繼續(xù)沒有太多機會,甚至會在濾鏡的限制之下繼續(xù)潰敗。

當代年輕人,理性消費不需要“濾鏡”

因為網(wǎng)紅經濟的內卷,“濾鏡”成為網(wǎng)紅種草模式的流量密碼,導致越來越多的年輕人逃離網(wǎng)紅種草。其實這是一個必然的結果。

要消費,不要消費主義,要種草,不要濾鏡,已經成為當下年輕人的消費共識。越來越多消費者,不會一頭熱被網(wǎng)紅種草了??纯创蟊婞c評的真實評價,看看豆瓣的大眾評分,甚至去黑貓投訴查詢相關產品的“黑歷史”,已經成為當代年輕人消費的防坑必備技能。

與線上流量平臺以流量算法推薦機制不同,豆瓣、大眾點評這類平臺上沒有中心化的流量網(wǎng)紅,更多的是普通素人發(fā)表打分和評價內容。這些評論或直接或間接地表達了普通消費者的真實體驗感受,能夠幫助消費者逃離網(wǎng)紅逃離流量陷進。因此,為了避坑,年輕人傾向于由大眾協(xié)助大眾完成消費決策的模式之下,大眾點評、豆瓣等傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)評價平臺,重新進入到消費決策C位,也就不難理解。

以大眾點評為例,算法機制上決定了大眾模式不會批量、集中產出網(wǎng)紅打卡的集合,推薦算法機制也是次要的,所以杜絕了過度濾鏡的出現(xiàn),而用戶的評價數(shù)、評價質量等,成為年輕人消費決策時關注的重點。畢竟,當一家餐廳、一個目的地集合了海量普通用戶的真實反饋,好評、差評、中評分別給到大眾消費者參考時,比得到的信息比網(wǎng)紅千篇一律的“絕絕子”“YYDS”“天花板”要更有價值,對年輕人降低踩坑幾率也有幫助。

可以說,真實的、原始的、沒有任何商業(yè)目的的種草模式,才是年輕人消費種草時需要的“光”。受夠了濾鏡的智商稅之后,大眾模式已經成為年輕人對抗網(wǎng)紅種草和消費主義泡沫的工具,而這件工具的核心,就是“真實”。

在年輕人被網(wǎng)紅種草傷的身心俱疲各種踩雷之后,回歸理性消費已成趨勢,用真實打破濾鏡,讓大眾幫助大眾,無疑才是消費主義橫行的當下,消費者種草時最為需要的。

網(wǎng)紅種草如果不拋棄濾鏡回歸真實,那么被更多用戶拋棄的可能性,將會越來越大。

道總有理,曾用名歪道道,互聯(lián)網(wǎng)與科技圈新媒體。同名微信公眾號:道總有理(daotmt)。本文為原創(chuàng)文章,謝絕未保留作者相關信息的任何形式的轉載。

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