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主題:8成用戶月刷千元,虛擬偶像正在"洗劫"Z世代

驚蟄研究所

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作者|小滿

聲明|題圖來源于網絡。驚蟄研究所原創文章,如需轉載請留言申請開白。


登臺央視春晚、舉辦巡回演唱會、代言國際奢侈品牌、登上時尚雜志封面、在數字流媒體平臺上擁有成千上萬的粉絲……這些本來是頂流明星才有的“待遇”,如今卻發生在“虛擬偶像”的身上。


這些由數字生成的“名人”正一步步走進大眾的視線,甚至在商業上實現了自身的品牌價值。這一切的背后,又有哪些技術變革和商業邏輯?

 

  什么是虛擬偶像?


虛擬偶像的歷史,最早可以追溯到20世紀90年代日本TV動畫《超時空要塞》中的女主角林明美,F在則泛指那些“在互聯網等虛擬場景或現實場景中進行活動的無真實本體的架空形象”,并且已經發展出了虛擬歌姬、虛擬主播以及虛擬網紅三大類。

 

(《超時空要塞》中的女主角林明美)


其中,虛擬歌姬是以初音未來、洛天依等為代表的,基于聲音合成**所塑造出的虛擬歌手形象,依靠用戶高度參與的開源共創模式,虛擬歌姬相關的內容在二次元圈層快速傳播。


虛擬主播是在虛擬形象的基礎上,由“中之人(幕后扮演著)”通過直播平臺與用戶實時互動,在二次元圈層也被稱為“套皮主播”。


至于虛擬網紅,則是像真人網紅一樣,通過在社交媒體平臺定期發布狀態,像真人一樣“活”在網絡世界的虛擬角色。

 

  技術拉低行業門檻,虛擬偶像正在“平民化”


本質上,虛擬歌姬、虛擬主播以及虛擬網紅都是類似于影視動畫和游戲里的各種虛擬IP形象。不同的是,得益于VR虛擬現實、AR增強現實、計算機圖形技術、AI技術、實時渲染等應用技術的不斷成熟,虛擬偶像融合了現實場景,讓2D“紙片人”與真實世界產生了鏈接。


在具體的生產流程上,不管是哪種形式的虛擬偶像,都至少要經過原畫、建模和動作捕捉三個環節。


(**《指環王》中的虛擬人物“咕!钡膭幼鞑蹲窖輪T)


“愿望盒子”人機交互專家史博告訴驚蟄研究所,人工智能和計算視覺技術的快速進步,促進了行業的高速發展,也壓低了行業的制作門檻。以前需要價值數十萬的設備,才能實現姿態、表情等動作捕捉需求,如今使用價值幾千塊的平民化設備——例如一部具有TrueDepth攝像頭的Iphone就能夠完成。如此大的成本縮減,也讓更多對虛擬形象感興趣的公司和個人,紛紛加入到虛擬形象制作的隊伍中來。


(B站up主演示使用相機進行面部綁定)


不僅如此,云計算技術的成熟也讓虛擬內容的渲染效率有了明顯的提升。今年2月,《堡壘之夜》游戲廠商Epic Games發布了一款為虛幻引擎創造的新工具MetaHuman Creator,這款基于云計算的工具,號稱能在一個小時之內完成原本需要幾周甚至幾個月時間才能完成的工作,使創造虛擬形象的時間成本也得到進一步的壓縮。


  像真人一樣爆紅


虛擬偶像由于脫離了真人的限制,因而具備了無限的可塑性,相較于真人偶像更容易在固定圈層內打造出影響力,這也使得它們在廣告收入、帶貨、付費訂閱等變現方式上擁有更大的成長空間。


例如活躍在Instagram上的虛擬網紅Lil Miquela,其人設是住在洛杉磯的20歲巴西西班牙混血女孩,同時還是模特和歌手。在日常更新的狀態中,Lil Miquela展示出了和真人一樣的“自我意識”,并且積極地分享自己的生活方式。


(虛擬網紅Lil Miquela)


她會在清晨去最喜歡的咖啡館喝咖啡,穿著時下流行的品牌服裝去逛書店,用某知名品牌手機自拍,甚至與真人名模貝拉·哈迪德(Bella Hadid)一起為Calvin Klein拍攝廣告。與真人網紅并無二致的Lil Miquela,已經擁有超過180萬的粉絲。

 

(Lil Miquela與真人名模貝拉·哈迪德)

 

在中國,二次元們的聚集地——B站成為了虛擬主播們的主陣地。根據B站監測數據顯示,2020年初到今年一季度,嗶哩嗶哩每個月約有4000多個虛擬主播開播,過去半年的月均增速都在100%以上。


峰瑞資本副總裁陳哲在去年5月底的一次分享中提到,根據二次元數據平臺vtbs.moe抓取的數據測算,過去一年,B站針對虛擬偶像的訂閱打賞比上年同期增長了350%。


(B站上的虛擬主播)


  日賺125萬,虛擬偶像展現超強吸金力


眾多玩家涌入虛擬主播賽道的現象,與虛擬主播的吸金效率不無關系。


6月12日晚上,隸屬于虛擬女子組合A-soul的虛擬主播“向晚大魔王”在B站開啟了生日會直播。根據B站up主“虛擬記錄者”統計,在當晚時長4小時的直播過程中,“向晚大魔王”共吸引了6900位平臺用戶為其充值,以平臺折扣價計算,僅這一項充值金額就達到了113萬元。再加上直播時用戶送出的各種禮物和增值道具,截至13日0時,“向晚大魔王”單日吸金達到125萬元。


“向晚大魔王”日賺125萬的成績,在娛樂圈或許并不算優秀,也無法和日賺208萬的某大明星相提并論。但值得注意的是,和在微博擁有1200萬粉絲的某大明星相比,“向晚大魔王”在B站平臺的粉絲數量僅有24.6萬人。



如果簡單地用單日收入除以單平臺粉絲數量,那么某大明星的單個粉絲貢獻為0.15元,而“向晚大魔王”的單個粉絲貢獻則為5.14元——約為某大明星的34倍。從這個角度看,虛擬主播在賺錢效率上有著明顯的“過人之處”。

 

  Z世代托起高速增長的千億市場


虛擬偶像在近幾年的高速發展,與二次元人群的快速壯大有著直接關系。


艾媒咨詢數據顯示,2019年中國的二次元用戶規模約為3.32億人,預計2021年將突破4億人。


在用戶規模持續增長的同時,二次元群體中Z世代人群在經濟上也逐漸獨立,消費能力隨之提升。數據顯示,有八成網民每月在虛擬偶像上的消費在1000元以內,這為虛擬偶像產業市場規模的高速增長帶來了強勁的動力。

 

艾媒咨詢的另一份數據顯示,2020年中國虛擬偶像核心市場規模為34.6億元,預計2021年將達到62.2億元、增長率接近80%,這意味著短期內虛擬偶像市場需要有爆發性的產業擴張來滿足市場需求。

 

相較于真人,虛擬形象自身的可塑性,使其能夠緊跟時代潮流圍繞社會熱點打造新的爆點,因此行業增長的延續性較強,圍繞虛擬偶像的內容和周邊產品產出也有著相當規模的發展前景。數據顯示,2020年虛擬偶像周邊市場規模為645.6億元,預計2021年為1074.9億元。


  虛擬偶像并非“完美idol”


在粉絲看來,虛擬偶像的存在打破了真人偶像在時間和空間上的局限性,使偶像與粉絲之間有了更多的溝通空間。


(娛樂公司樂華旗下的虛擬偶像團體A-Soul)


已經工作兩年的二次元深度用戶小杰,是某位虛擬主播的忠實粉絲。小杰告訴驚蟄研究所,他每個月為虛擬主播充值的消費都在2000元左右,主要用于購買直播平臺的會員權益,以及在直播中為虛擬主播打賞,有時虛擬主播會參與一些線下漫展,他也會搶購門票前往線下應援。


(A-Soul的線下活動)


“以前讀書的時候也追過一些真人明星,但是后來因為爆出來一些瓜,就對真人明星沒興趣了。”小杰認為,現在的虛擬偶像,在顏值和才藝方面其實跟真人差不太多,甚至在一些交互場景下,虛擬偶像的表現更有親和力,這種偶像與粉絲之間的關系在真實世界里是體驗不到的。


不過小杰也表示,虛擬偶像并不是絕對完美的。



不久前,名為“美波七!钡奶摂M主播(實為“中之人”)被曝出與某些特殊粉絲通宵游戲,也引發了其他粉絲的不滿。小杰說:“虛擬偶像其實也是在經營人設,背后的運營團隊的決策影響非常大,遇到更換‘中之人’或者是其他意外導致人設崩塌的情況,通常都是非常致命的。”

 

  真偶像,還是品牌跨界工具人?


在公開報道中,虛擬偶像與品牌之間的跨界合作經常見諸報端。


早在2018年就被天貓Luxury Pavilion聘用的虛擬偶像Noonoouri,因為其時尚偶像的設定,得到了Chanel、Dior、Gucci等眾多奢侈品品牌的看秀邀約,咖位不輸一線女明星,還與演員易烊千璽一同登上《Vogue Me》封面。

 

Prada方面相關負責人曾表示,虛擬形象能夠幫助品牌以短片、交互式游戲等形式觸達年輕的Z世代,并增強客戶體驗,吸引更多年輕消費者的關注。這種說法,讓虛擬偶像多少有些“工具人”的意思。


這一點,在品牌自創的虛擬代言人身上,體現得更為明顯。


比如屈臣氏的屈晨曦、歐萊雅的“歐哥”和“M姐”、肯德基的虛擬上校桑德斯(Sanders)等,由于品牌自創的虛擬代言人本身缺少內容依托和長期運營,所以也無法建立粉絲陣地,因此很難擺脫品牌的影響成為真正的虛擬偶像,最終成為了吉祥物式的“工具人”。

 

  虛擬偶像不是流量工具


不久前,國風虛擬偶像翎Ling在小紅書上首次帶貨推廣某品牌的唇膏時,遭到了平臺用戶們的群嘲——“AI怎么知道唇膏涂上去干不干?”“這顏色都不是真實涂上去的!

 

出現這種尷尬場面的原因在于,虛擬偶像的外形即便已經足夠寫實,但其皮膚、瞳孔等細節仍然無法與真實人類一樣。帶貨鞋服箱包類產品時,虛擬偶像尚且能夠駕馭,但美妝、食品這些需要強調實際質地、顏色甚至是味覺的品類時,虛擬偶像的說服力就會大大折扣。


此外,平臺用戶還發現,翎Ling的推廣內容前一條——也是第一條內容,就是自我介紹,且兩條內容的間隔時間不過幾分鐘。這也引發了用戶質疑其“開號就是為了恰飯”。


事實上,翎Ling的帶貨翻車也給人們提了一個醒:虛擬偶像并不能只靠流量和影響力,就給品牌帶來品牌和銷量上的助力。


雖然虛擬偶像的制作門檻也已經大大降低,但虛擬偶像的價值仍舊需要運營端的持續付出,其難度并不亞于打造真人偶像。品牌們的確可以借助成熟的虛擬偶像實現觸達年輕的Z世代的目的,但是虛擬偶像的數字化外表只是一層皮,它的價值仍舊來自于和用戶建立溝通的“人心”,這也是機器算法始終無法學會的奧秘。


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