
過去的2019年,“流量紅利過去”的現實更加嚴峻。
CNNIC數據顯示,截至2019年6月,我國網民規模達8.54億,互聯網普及率達61.2%,較2018年底提升1.6個百分點(去年同期增長率3.8%);我國手機網民規模達8.47億,網民使用手機上網的比例達99.1%,較2018年底提升0.5個百分點(去年同期增長率4.7%)。
QuestMobile數據顯示,自2019年上半年,國內移動互聯網用戶接近頂峰之后,目前維持在11.34億,同比增長也進入“1時代”了,大平臺的增幅也接近尾聲,微信甚至出現了月度負增長。
需要說明的是,任何數據都是統計的結果,皆有其偏差。CNNIC的數據主要依據國家統計局的人口普查數據做抽樣調查,而QuestMobile的數據則主要是運營商數據及上億的監測設備量。
前者重人口,后者重設備,因而這兩份數據在不同維度上都是較為精準的。
從人口結構,以及當下移動設備的普及率而言,移動互聯網的用戶規模見頂是一個既定事實,智能機市場規模的增長乏力乃至下滑就是一個顯著表征。
回看“流量紅利”這個說法:
首先講“流量”,此前二十余年,無論是PC時代的累積式流量增長還是移動互聯網的爆發式流量增長,歸根結底其實是網絡用戶也即網民的增長;其次是“紅利”,字面上是利潤,可以理解為好處、收益。
從這個角度而言,所謂的“流量紅利”實際上有兩個層面的含義:
一是互聯網服務提供商的“紅利”,通信、社交、電商、生活服務、媒體等領域的市場規模都有了指數級的增長。
二是互聯網用戶的“紅利”,互聯網是典型的網絡效應與規模效應的結合體,對用戶而言,無論是信息獲取與分享速率,還是生活服務(如移動支付、網購)的便捷化,都是PC時代不能比的。
所謂“流量紅利過去”,更多的是指隨著大規模網絡用戶增長的結束,互聯網服務提供商的低成本獲客的結束,運營成本提高、獲利變難由此而生,這正是“新流量環境”的特征。
新的流量環境中,互聯網還在繼續“世俗化”,不再神秘,不再神奇。
就消費者業務而言,基于智能機的技術瓶頸,僅僅通過信息聯網(即使是5G),去創造新的、有市場規模的需求,幾乎已經不可能。大型互聯網公司普遍布局硬科技與 To B 業務,尋找新的出路。
風口成偽、創業不新,成為了當下所謂“新商業模式”的現實,ofo黃了、知識付費頹了、WeWork估值崩了,國內外的案例都不少。
“流量紅利”的褪去,顯現出更多互聯網領域的資本、數據、人力等等的泡沫,隨之帶來的是信息要素的失效與人力成本的提高。
虛假繁榮與流量治理
虎嗅作者“互聯網指北”對于移動互聯網時代的“流量”有一個很準確的描述:“流量”從運營商精算話術中脫穎而出,成為互聯網產業中最寶貴的資源,而用戶的市場角色也在這個過程中完成了被動解構,開始被資源化定義。
過去整個大的流量環境是持續增長、且變現相對容易的,于是誕生了所謂“流量思維”,“流量思維”指向的基本價值觀就是——流量=金錢。
很多商業項目似乎只要加上“互聯網”的名頭,就能規模化增長,甚至拿到融資;內容平臺、內容行業不同程度的唯流量論成為了基本的生存之道——虛假流量的誕生就順其自然了。
虛假流量的存在很像是“皇帝的新衣”,好像所有人都知道很多平臺的流量是注水的。 以新浪微博為例,很早開始微博就會給入駐明星、名人、大V的數據“官方注水”,市面上的第三方刷量服務更是多如牛毛。
淘寶搜索“微博”、“小紅書”等平臺關鍵詞,綜合排名前幾位的幾乎都能看到刷量的服務,另一種說法叫做“數據維護”,某些專業的媒介機構普遍還有固定的刷量供應商。
微博、淘寶、抖音、小紅書、微信......都有刷單刷量的水分。
明星的熱量、大V的流量、甚至廣告主的推廣效果,都需要“數據維護”的體面。 這兩年“品效合一”在營銷圈被頻頻提及,很多中小廣告主在投放的時候會強調對銷售的轉化,快消品行業尤其突出。互聯網并沒有解決“浪費的另一半廣告費”,反而出現了“浪費全部廣告費”,廣告主要求銷量轉化也就無可厚非。
平臺方是最清楚數據虛實的,國內外的互聯網公司在流量治理方面也各有辦法。 這方面微信是規則最嚴的,外鏈、群控、刷單、誘導、辟謠、色情......幾乎方方面面都是常態化治理,只會趨嚴不會放松。
以最新一次微信外部鏈接違規內容打擊的公示情況為例,騰訊新聞、微視、騰訊游戲等騰訊系的鏈接也都在處理范圍內。 微信在每次批量公示處理情況后,都會引導用戶“復習”投訴流程,用戶共治的特征明顯。
微博的流量治理是最難的,因為刷量本身是跟微博的商業化路徑掛鉤的——流量主為了保證推廣效果需要通過微任務接單,其30%的收益歸屬微博。
“圍觀改變中國”已是往事,但“吃瓜拉動KPI”對于微博依然有效:
2月份,蔡徐坤的刷量事件被媒體報道后,微博調整了計數顯示方式,轉發、評論計數顯示上限調整為100萬;5月份,微博上新了“鐵粉”標識,10萬粉以上的博主(后來調整為1萬粉),其粉絲30天內互動5次以上即可自動獲得;9月份,微博出品了圖片社交產品“綠洲”,主打清爽社交圈,依然是“大V開路”,但與微博數據打通這點卻是一步臭棋。
對于刷量本身,微博的動作只能說“不痛不癢”,平臺主導、灰產摸魚的流量規則依然存在。這個情況下,后面幾項措施可以說是:試圖穿上新衣服來掩蓋自己沒穿衣服的事實,但裁縫還是那個裁縫。
小紅書的流量治理,一方面是搭建平臺主導的“品牌合作人”體系,砍掉七成達人帶貨能力;另一方面推出“小紅心評分體系”,試圖重塑品質感。
年初,Instagram 開始測試隱藏點贊數,希望人們能夠不再對點贊數過分關注,Facebook 也計劃跟進。
9月份,YouTube 不再顯示準確的訂閱數,改為顯示近似數;10月份 YouTube 更改頻道認證規則,不再以10萬訂閱者為標準,更加重視創作者的真實度。
Twitter 在2018年就有消息傳出移除“點贊”功能,其創始人甚至稱“這項功能并沒有給互聯網帶來什么積極健康的貢獻。”
整個大的互聯網環境,流量價值虛高成為共識,數據造假會更難,水分會被一點點擠出,至于各家平臺流量治理的決心與效果尤觀后效。
私域流量與下沉市場
哪里還有廉價流量?市場上出現了兩種聲音,一種是“私域流量”,一種是“下沉市場”。
“私域流量”的聲音稱這是自有、免費、隨時觸達的流量,“下沉市場”則是指出廣大的“五環外”大有作為。這兩種現象有一個共同特征,都是極其依賴社交、線下場景,互聯網的勞動密集型特征越來越突出,人力成本上升趨勢是不可逆的。
就目前情況而言,所謂的“私域流量”仍然嚴重依賴微信,在玩法上依然是微商、裂變的一整套。
“在微信建立自有用戶社群”,這個情況很早就存在,很多微信公眾號都有自己的粉絲社群,主要的目的還是粉絲關系維護,線下餐館、門店的用戶群也一樣,這類運營尚屬于正常現象,規模化空間有限。
極光大數據發布的《2019年社交網絡行業研究報告》顯示,將近七成的微信好友數少于200人 ,超過6成用戶每周交流的好友數不超過20人。
即使互聯網的用戶關系是累積的,但鄧巴數的魔力似乎不曾削弱,人們并不習慣更廣泛的社交。所謂KOC (關鍵消費者)的社交推廣模式,依然很難走通。
對“私域流量”而言,失去“群控”后的規模化,高人力成本會越來越突出,且短期的裂變,密集的社群,是反傳播邏輯、反數據價值的。
一旦成本高企,數據轉化差的情況越來越突出,“私域流量”的故事就講不下去了。
“下沉市場”的情況更為復雜,三四線城鎮及廣大農村市場,關聯的是更加盤根錯節的渠道、人際形態與消費觀念的差異,但根本上還是城市化的問題。
現代城市化根本上是人的聚集,由此帶來信息、機會、薪酬、公共服務的完善與分配;互聯網彌補的是城鄉信息要素(實際上信息差仍然不小),拼多多、淘寶、快手......目前卓有成效的電商、內容產品,幾乎都還是信息互聯網化的產物。
假劣偽商品就是一個典型的遵循“信息差利潤倒灌”的現象,打個比方:
以前假劣偽商品的主要銷售地在偏遠城市和農村,電商發展后很多此類商家做了淘寶店,隨著淘寶打假趨嚴以及競爭激烈化,拼多多等社交電商成為新的出口,再到拼多多上市后平臺供應鏈改造,又流入了直播、短視頻等內容電商。
互聯網企業在農村怎么做推廣的?依然是貼廣告、拉新返現、刷墻......這種方法與城市里的廣告牌、梯媒沒有什么本質上的區別。
“互聯網下鄉”其實是“信息平權”運動的繼續,最大的意義在于信息要素的重構。
這其中,基于信息要素與人際結構的商業模式,如快手的內容,拼多多的社交電商,地方性棋牌類游戲,獲得階段性成功是比較容易的;但信息要素的效率不那么明顯的行業,像傳統零售行業,貿然擴張很可能帶來規模不經濟的后果。
不論是“五環內”還是“五環外”,都有實體對流量思維的反噬,社區團購不一定搞的過超市特賣。
“互聯網下鄉”要帶去的,需要有很多社會化生產、服務、資源分配的改良,這還是個長期過程。
重估流量價值:財務、業務導向
傳統的“流量商業”,是以做大流量為出發點的,粉絲量、閱讀量,日活、月活都是由此而生的精算話術。
過去二十年的互聯網行業,是典型的要素驅動模式,“流量要素”增長遲滯后,對效率的要求就會不斷提升。處在新舊流量環境發生變化的節點上,反思流量思維,互聯網失速明顯,但并未失效。
以財務和業務的狀態良好為導向,“流量商業”才能走的更遠。
二十多年前,有中國互聯網領跑者之稱的瀛海威,內部流傳著一句話:我們知道2000年以后我們會賺錢,可我們不知道現在應該做什么。
我們面臨的處境相比二十年前有很多相似性,大家都知道互聯網的未來是樂觀的,現在的情況再難,也比二十年前強很多,起碼商業路徑更加清晰。
最后,附幾個隨想:
1.社群對于內容而言,是反傳播規律、反數據價值的;
2.廣告是內容行業永遠的“爸爸”;
3.硬件基礎瓶頸,內容形式、商業模式已經不會有大的創新;
4.中介永遠存在,舊中介削弱,新中介產生,互聯網號稱“去中介”,商業化難免淪為“新中介”,信息差、渠道差、體驗差…舊差值被抹去的時候往往產生新差值。
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