算法驅動下的電影營銷機制探析

鄭笑眉 王凌峰(重慶工商大學，重慶 400067)

隨著我國電影產業的飛速發展，眾多電影提高了營銷資金投入。《唐人街探案2》宣發費用達1.5億元，《捉妖記2》宣發費用達3億元，個別影片的營銷費用甚至超過其制作費用。電影營銷投入占比趨高，既彰顯了電影營銷在電影產業中的地位和作用，也為營銷的創新提供了雄厚的資金支持。另一方面，《流浪地球》《夏洛特煩惱》等電影盡管營銷費用相對不高，但通過新媒體平臺的算法推薦營銷仍然獲得了好口碑與高票房。目前，中國至少有超過6億的人借助于算法來獲取每天所消費的內容產品——包括公眾號、知乎問答等的圖文內容，得到、喜馬拉雅這樣的音頻內容，以及短視頻、影視劇這樣的影像內容。[1]這些新媒體平臺利用算法推薦的精準性、集約性積極地投身于電影營銷，成為當前電影營銷的新方向。

一、當前電影營銷的算法推薦轉向

電影營銷中有兩個關鍵點：一是信息的傳達，即通過各種渠道讓觀眾知道這部影片的相關資訊；第二是效果的呈現，即要通過內容創新打動并吸引受眾進入影院觀影。在當前的新媒體環境下，電影營銷發生了怎樣的轉變？

(一)傳統渠道仍是“規定操作”

目前，傳統的營銷渠道和手段仍然是多數電影的“規定操作”。原合一影業電影營銷專家喬大旺說道：“為保險起見，電影營銷基本上都會把全渠道鋪一遍。電影營銷會在報紙、廣播和電視等傳統傳播渠道投放相關的廣告信息。”華誼電影公司副總經理柳慶慶認為：“在各種粗放式的媒體渠道上進行信息投放的方法，除非內容本身有極強的傳播調性，可以打通所有渠道的壁壘，否則相對弱一點的調性的信息都是傳不出去的。”[2]粗放式的傳統渠道，及植入性廣告、病毒性散播等野蠻的營銷手段雖然承擔著重要的電影營銷任務，但隨著移動互聯網的興起，電影營銷開始向新媒體、移動化方向轉移，新的營銷模式也開始不斷涌現，助力電影營銷不斷創新發展。

(二)電影營銷的算法推薦轉向

中國互聯網絡信息中心第43次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2018年12月底我國網民數量為8.29億，全年新增5653萬，其中手機用戶規模達8.17億，全年新增6433萬。網絡用戶的飛速增長，讓電影營銷的第一個關鍵點，即信息傳遞不得不轉向越來越多的互聯網及移動互聯網用戶。

新的媒體業態不斷出現，也促進了電影宣發的形式不斷創新。雖然還是以文字、圖片和視頻等為主的內容，但是渠道早已從傳統媒體到“微博+社群”“微博+朋友圈”以及優酷、騰訊等視頻網站。今天，以算法推薦為主的聚合類app包括今日頭條、一點資訊、抖音等新媒體平臺悉數登場。由于視頻、直播、短視頻等互動平臺可以讓用戶更加主動參與，實現精準的推薦傳播，電影營銷將徹底走出傳統媒體的桎梏，進入以算法推薦為主的全新的營銷階段。

二、表征與價值：算法推薦對電影營銷流程的再造

電影營銷的產業鏈中有三個關鍵的要素，即內容、渠道及用戶。在數字媒體的大背景下，內容的易復制性使得內容冗余隨處可見，用戶的閱讀選擇更加困難；如何破解內容冗余，并將相關內容精準推送至個體已成為當前電影營銷的主要難題。而基于用戶消費時間、空間及結構偏好的各種算法推薦，在尋找對的渠道，推薦對的內容，滿足用戶的觀影需求方面正發揮著流程再造的功能。

(一)電影營銷算法推薦源自用戶觀影的精準需求

據國家電影局的數據，2018全年我國共生產電影故事片902部，動畫電影51部，科教電影61部，紀錄電影57部，特種電影11部，總計1082部，再加上國外引進的64部電影共計1146部，題材類型多樣是當前電影供給的特點。而隨著用戶自我意識的覺醒，個人生產內容的積極性大大提升，在電影營銷的有意推動下，電影信息、評論、互動日益豐富，內容冗余已成為常態。如何在龐雜的信息中給用戶推薦其真正感興趣的內容，滿足個性化的需求，是電影營銷面臨的現實問題。而算法推薦的技術賦能恰好解決了業界這一痛點。

利用算法技術，電影營銷可根據觀影者的個性化消費需求，依托用戶消費的內容偏好、不同場景下的消費模式等計算維度，實現精準的個性化推薦。算法的巨大優勢已徹底改變了用戶獲取內容、消費內容和分享內容的習慣，并從根本上改變內容產品的研發、生產、分發和反饋等各個環節。[3]

(二)電影營銷算法推薦的表征

算法推薦首要表征是為用戶精準畫像。用戶畫像是從真實的用戶行為中提煉出來的一些特征屬性并形成用戶模型，它們代表了不同的用戶類型及其所具有的相似態度或行為，這些畫像是虛擬的用戶形象。[4]個人在網絡上的瀏覽、觀看、評價等行為都能通過后臺進行收集，而后臺還可以通過技術手段如cookie的植入來采集到用戶的更加詳細的行為。與傳統的消費者畫像相比，算法推薦的消費者畫像特點首先是量的區別。前者是通過抽樣來獲取部分消費者信息；后者則使用全體樣本，通過大數據的挖掘和采集，對每一個用戶數據都進行采集。二是質的不同。傳統消費者調查收集的消費者信息是靜態的、片面的，而算法精準畫像收集的消費者信息是動態的、全面的，它是消費者真實網絡行為及過程的數據統計。

算法推薦第二個主要表征是對用戶場景使用計算并提供個性化推薦。算法推薦不僅僅知道用戶是怎樣的，還要知道用戶會在什么情況下消費怎樣的信息。當用戶外出時、工作期間休息時，或在周末享受整段閑暇時光時，這些不同的生活、學習、工作等普通的場景，都蘊含著其不同的內容消費形態。只有利用合適的算法，將用戶的使用場景作為計算的維度，才能真正了解用戶的場景需求，向用戶進行個性化的電影內容推薦。

(三)算法推薦的價值

首先，算法推薦的基礎價值是為電影的市場營銷提供了明確的目標。算法的基礎就是通過大數據發現不同的用戶群體，并為其打上不同的標簽進行精準畫像。這樣做的好處就是為電影營銷提供更加明確的目標，某一個具體的用戶是不是某個電影的潛在用戶，通過算法的精準畫像一目了然。明確的目標可以讓電影營銷公司集中自身的資源，完成營銷的任務。

其次，算法推薦的關鍵價值是提供了精準推送服務，為消費者節省了時間和精力，提高了其閱讀效率。算法推薦可以實現對用戶年齡、職業、興趣等人口統計學特征，時間、地理位置、天氣情況等環境特征，以及類別、關鍵詞、熱度等文章特征的對接和匹配，將篩選過的信息精準推送至用戶。精準推送不僅節省了用戶搜索的時間和精力，還在不同場景的匹配中提高了其閱讀效率。

最后，算法推薦的終極價值再造了整個營銷流程。傳統的營銷思路是有什么樣的電影資訊或內容，然后傳播給大眾相同的信息。雖然也提出了以用戶為中心，但受制于技術條件，并沒有真正從用戶的需求出發。而算法推薦的出現，用戶的畫像更加清晰，用戶的場景需求更加實在，我們可以實時地、精準地給用戶推送其喜歡的電影內容。算法推薦的出現可以說改變了整個營銷環節，實現了真正以用戶為中心的運營模式。

三、電影營銷中的算法推薦機制

在當前的新媒體環境下，電影資訊愛好者接受信息的模式無外乎主動地搜尋和被動地接受。當用戶主動通過搜索引擎來尋找自己喜愛的電影信息時，搜索引擎會根據算法來進行數據的抓取、計算和排序，然后將內容呈現給用戶；而在用戶打開新聞資訊類或者是購票app時，通過算法推薦機制，擬合用戶對內容滿意度的函數，即用算法公式來模擬用戶的滿意度，從而實現精準地推薦電影資訊或推廣內容。

(一)搜索引擎算法推薦模式

在海量的電影信息面前，大多數用戶會主動地使用搜索引擎來獲得自己喜歡的電影信息。《流浪地球》即將上映時，用戶會通過搜索引擎搜索電影上映時間、票價，故事梗概以及主要演員等。由于搜索呈現頁面內容有限，如何將用戶感興趣的內容排列在首頁是搜索引擎算法推薦最根本的任務，電影營銷算法推薦的工作機制主要包括數據抓取、意圖識別(數據處理分析)、搜索排序。

首先是數據抓取。在電影營銷中，算法機制通過各種爬蟲技術，將與搜索主題相關的海量數據都抓取過來。如用戶搜索“流浪地球”關鍵詞，爬蟲就將涉及的文章都抓取過來，這里使用的算法技術就包括查詢詞分析以及查詢詞與文章相關性、個性化、時效性的關聯分析等。

其次是意圖識別。較為通俗的說法是用戶查詢的這個關鍵詞到底是什么意義，我們基于什么樣的規則來進行解讀。比如“流浪地球”，后臺在接受到這個查詢詞之后做切分，劃分為不同的前后綴，然后加上實體詞本身，切分的前后綴可以計算詞頻信息、左右熵、可信度等。經過這樣的操作后，用戶再搜索相關的詞時，如導演、演員表、影評這些熱門詞就可以關聯到《流浪地球》影片信息。

最后是搜索排序。簡單地說就是將得到的底層數據進行處理和挖掘、提取、計算各種標簽特征，然后用各種模擬擬合，打分，得到最終的分數后進行排序。而最終呈現給用戶的就是按照相應算法而排序的各種電影相關資訊。

(二)精準推送的算法推薦機制

除了主動信息搜索之外，大多數用戶對電影資訊的獲取大都是通過瀏覽新聞app和網頁，閱讀社交媒體以及購票app推薦等方式。如何實現對用戶的精準推薦，《超時空同居》走出了一條自己的模式。該片發行方光線傳媒找到以算法見長的今日頭條，希望通過今日頭條旗下的產品矩陣大面積覆蓋年輕群體，并使用其算法推薦精準找到潛在用戶。頭條算法推薦系統的三個維度是內容維度、用戶維度及環境維度。內容維度包括圖文、視頻、UGC小視頻、問答、微頭條的不同特征。用戶維度是用戶的職業、年齡、性別等興趣標簽。第三個維度是環境維度。結合三方面的維度，算法模型會給出一個預估，即推測推薦內容在這一場景下對這一用戶是否合適。[5]《超時空同居》主演雷佳音在微頭條頻繁發聲，2個月發布14條電影宣傳圖文，曝光量破千萬。這些信息被精準推送給喜歡雷佳音的粉絲，為影片聚攏大量潛在用戶，使得影片以1500萬的宣發，換來7億的票房。

在購票環節，算法亦發揮重要的作用。淘票票app依靠低于同類平臺的票價后來居上，成為在線票務市場中的佼佼者，所依靠的就是比價算法，其依托阿里云及其自身大數據，通過自行研發的爬蟲技術對其他售票平臺同一影片同一場次售價進行數據抓取，橫向比價后計算出低于所有平臺的票價(活動除外)，然后利用此低價向用戶進行票價推薦，受到對價格敏感的普通用戶喜愛，吸引了大批用戶，成就了其票務市場的地位。

四、結 語

中國的電影市場快速發展，消費者正趨向成熟，電影營銷理念和模式亦要把握好自己的度。在算法大獲成功的今天，我們既要充分享受技術發展所帶來的便利和價值，在競爭激烈的電影營銷市場中取得成功，也要考慮過度使用算法推薦可能造成用戶獲取信息的阻礙。充分考量算法推薦的市場性和公共性，巧妙掌握好其中的度，才能促進我國電影產業的健康長遠發展。