10.30.22 | 18:59 PM
撕开社会化营销“虚假神话”
在虚浮、盲目和躁动的大环境下,在急功近利的心理驱动下,社会化营销已经变味,行业一片眼花缭乱的概念、曝光评论转发KPI以及各种虚假数据。
BY 媒介360

社交网络大潮,正在全面冲击着商业和营销的旧秩序,无交互,不营销,已经成为不少品牌的信条。

 

不管从理论还是实践层面,社会化营销都足以让营销人心动。理论上,社交网络是完全免费和零门槛营销平台,能够实现“人人都是内容制造者和传播者”美好图景。实践上,社交网络,确实用病毒式话题、有趣的互动以及粉丝参与感等招式,造就了一批品牌在短时间内爆红。

 

这也造成,不少人开始夸大它的功效,人为地神话这个行业,然而,“神话”之下,现实是残酷的。在虚浮、盲目和躁动的大环境下,在急功近利的心理驱动下,社会化营销已经变味,行业一片眼花缭乱的概念、曝光评论转发KPI以及各种虚假数据。

 

社会化营销

一场充满泡沫的盛宴?

 

Facebook就被爆出了虚假账号泛滥的问题。外媒报道,“今日美国”发现自己在Facebook上的关注者中有一半属于虚假账号,“今日美国”母公司已请求FBI对这一问题进行调查。

 

Facebook进行了假账户专项清理,并在过程中发现多项可疑活动。假账户使用伪造的个人信息创建账号,发布垃圾评论,还会通过与企业账号互动伪装自己。

 

这些事件,再次让行业开始反思社会化营销的虚与假。

 

1、60%以上的社交网络传播都存在虚假

 

60%以上的社交网络传播都存在虚假。一场干净的传播已经成为遥不可及的事情,行业没有一个衡量标准,最后就必须落实到转发评论的数量上,没有一个敢于对真实负责的第三方数据机构,企业内部各部门还要互相攀比,一个微电影播放3亿,三天增加100万粉丝都是每天都在上演的。

 

为了数据好看,甲方乙方以及平台方,大家最后都变得心照不宣。平台方也乐于把机器僵尸列入到用户数量中。但,企业片面追求阅读率转发量,除了报告里的虚假数字之外,什么也获得不了。

 

2、社交网络上任何数据只要花钱都可以买到

 

社会化媒体营销容易做假,除了企业和代理公司自己花钱买“水军”,刷阅读量、转发量和评论数这些基本KPI,社交平台本身提供的商业化空间,也是非常具备开放性的。

 

即便包括热门话题等,也是可以通过钱买到的。水军、硬广再加上热门话题植入,更容易形成以假乱真的感觉。社会化媒体平台上所呈现的数据往往是不真实的,这也造成社会化媒体营销的真实性大打折扣。

 

3、社会化营销并不能带来高转化率

 

 

任何一个市场营销人员,如果相信能在Facebook上把品牌粉丝转换成为付费用户,绝对是大错特错。

 

事实上,早有证据显示,一些参与度较高的客户,虽然他们会在品牌内容里经常发布评论,但是并不能有机转换成付费用户。Elliot表示,根据Forrester的研究结果显示,在全球排名前五十的品牌商,平均只有1%的访客会点赞,分享,或是评论不到十分之一的品牌内容。这种参与度实在是太低,更不要谈所谓的转换率了。

 

4、投放KOL大号 性价比其实很低

 

过去,在不少营销人看来,社会化平台就是一个低门槛、免费的营销渠道,但是,时移世易,社会化营销其实并不便宜。购买自媒体以及大V的版面费用,更是令人咂舌。一家网贷平台高管透露,以某些微信大公号为例,现在推广一篇软文的价格动辄十几万甚至几十万元,“一家主打商业人物的微信公众号,开口就是五六十万,却只有三五千的阅读量。”

 

要是创意本身平平,即便让拥有数千万粉丝基础的明星大号发布,转发量也会大大少于他们日常转发的平均数。要想吸纳明星的粉丝为品牌的粉丝,更是难上加难。

 

5、刷屏级的社会化传播可遇不可求

 

有品牌参与的刷屏事件,有必然因素,但更多的还是偶然因素,天时地利人和,一个都不可或缺,属于可遇不可求。一炮而红的可能不是没有,但是几率很小。

 

如果代理公司许诺,通过模仿某某策划,就能成为下一个杜蕾斯、下一个小米或者下一个爆款,这些都是耍流氓的行为。受众的兴趣点变化很快,尤其在创意这块,唯有切实的利益才是永恒的。以凡客UGC为例,当过了初期的新鲜和兴奋后,受众如今已经变得很淡定了,很难再产出如此火爆的话题。

 

把社会化品牌资产

做到实处

 

抛去各种美好的“神话”以及漂亮的数据,在做社会化营销之时,营销人真正需要思考的是:品牌与消费者的近距离亲密“勾搭”之后,究竟给品牌带来了什么?沉淀下了什么?对品牌的未来又能起到什么作用?

 

除了追求这些基础数据,品牌更应关注的是,数据背后的真实的人与关系,从大数据中挖掘出来的用户需求,以及社交平台在全媒体传播环境下的连接力。

 

社会化营销,需要有更多品牌,能够真正用自身的创新力、独有价值以及真心,去与用户沟通,把社会化品牌资产做到实处,千万别为了数据而数据,为了热闹而热闹,为了刷屏而刷屏。

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