对网红种草“下头”后,年轻人在豆瓣、大众点评寻找真相

本文经公众号AI蓝媒汇授权转载
ID：lanmeih001作者：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，几乎都能变成顶级优质的产品。

“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。

某视频平台的美食区测评

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’我家楼下的粤菜馆第一个不服。”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。

用户在大众点评上发布的好评与差评

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。

（头图来源Unsplash，文中受访者均为化名）