8成用户月刷千元,虚拟偶像正在“洗劫”Z世代

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8成用户月刷千元,虚拟偶像正在“洗劫”Z世代

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惊蛰研究所

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一场AI与人心的博弈。

8成用户月刷千元,虚拟偶像正在“洗劫”Z世代

图片来源@视觉中国

文丨惊蛰研究所,作者丨小满

登台央视春晚、举办巡回演唱会、代言国际奢侈品牌、登上时尚杂志封面、在数字流媒体平台上拥有成千上万的粉丝……这些本来是顶流明星才有的“待遇”,如今却发生在“虚拟偶像”的身上。

这些由数字生成的“名人”正一步步走进大众的视线,甚至在商业上实现了自身的品牌价值。这一切的背后,又有哪些技术变革和商业逻辑?

什么是虚拟偶像?

虚拟偶像的历史,最早可以追溯到20世纪90年代日本TV动画《超时空要塞》中的女主角林明美。现在则泛指那些“在互联网等虚拟场景或现实场景中进行活动的无真实本体的架空形象”,并且已经发展出了虚拟歌姬、虚拟主播以及虚拟网红三大类。

8成用户月刷千元,虚拟偶像正在“洗劫”Z世代

(《超时空要塞》中的女主角林明美)

其中,虚拟歌姬是以初音未来、洛天依等为代表的,基于声音合成软件所塑造出的虚拟歌手形象,依靠用户高度参与的开源共创模式,虚拟歌姬相关的内容在二次元圈层快速传播。

虚拟主播是在虚拟形象的基础上,由“中之人(幕后扮演着)”通过直播平台与用户实时互动,在二次元圈层也被称为“套皮主播”。

至于虚拟网红,则是像真人网红一样,通过在社交媒体平台定期发布状态,像真人一样“活”在网络世界的虚拟角色。

技术拉低行业门槛,虚拟偶像正在“平民化”

本质上,虚拟歌姬、虚拟主播以及虚拟网红都是类似于影视动画和游戏里的各种虚拟IP形象。不同的是,得益于VR虚拟现实、AR增强现实、计算机图形技术、AI技术、实时渲染等应用技术的不断成熟,虚拟偶像融合了现实场景,让2D“纸片人”与真实世界产生了链接。

在具体的生产流程上,不管是哪种形式的虚拟偶像,都至少要经过原画、建模和动作捕捉三个环节。

(电影《指环王》中的虚拟人物“咕噜”的动作捕捉演员)

“愿望盒子”人机交互专家史博告诉惊蛰研究所,人工智能和计算视觉技术的快速进步,促进了行业的高速发展,也压低了行业的制作门槛。以前需要价值数十万的设备,才能实现姿态、表情等动作捕捉需求,如今使用价值几千块的平民化设备——例如一部具有TrueDepth摄像头的Iphone就能够完成。如此大的成本缩减,也让更多对虚拟形象感兴趣的公司和个人,纷纷加入到虚拟形象制作的队伍中来。

(B站up主演示使用相机进行面部绑定)

不仅如此,云计算技术的成熟也让虚拟内容的渲染效率有了明显的提升。今年2月,《堡垒之夜》游戏厂商Epic Games发布了一款为虚幻引擎创造的新工具MetaHuman Creator,这款基于云计算的工具,号称能在一个小时之内完成原本需要几周甚至几个月时间才能完成的工作,使创造虚拟形象的时间成本也得到进一步的压缩。

(MetaHuman Creator的操作界面)

像真人一样爆红

虚拟偶像由于脱离了真人的限制,因而具备了无限的可塑性,相较于真人偶像更容易在固定圈层内打造出影响力,这也使得它们在广告收入、带货、付费订阅等变现方式上拥有更大的成长空间。

例如活跃在Instagram上的虚拟网红Lil Miquela,其人设是住在洛杉矶的20岁巴西西班牙混血女孩,同时还是模特和歌手。在日常更新的状态中,Lil Miquela展示出了和真人一样的“自我意识”,并且积极地分享自己的生活方式。

(虚拟网红Lil Miquela)

她会在清晨去最喜欢的咖啡馆喝咖啡,穿着时下流行的品牌服装去逛书店,用某知名品牌手机自拍,甚至与真人名模贝拉·哈迪德(Bella Hadid)一起为Calvin Klein拍摄广告。与真人网红并无二致的Lil Miquela,已经拥有超过180万的粉丝。

(Lil Miquela与真人名模贝拉·哈迪德)

在中国,二次元们的聚集地——B站成为了虚拟主播们的主阵地。根据B站监测数据显示,2020年初到今年一季度,哔哩哔哩每个月约有4000多个虚拟主播开播,过去半年的月均增速都在100%以上。

峰瑞资本副总裁陈哲在去年5月底的一次分享中提到,根据二次元数据平台vtbs.moe抓取的数据测算,过去一年,B站针对虚拟偶像的订阅打赏比上年同期增长了350%。 

(B站上的虚拟主播)

日赚125万,虚拟偶像展现超强吸金力

众多玩家涌入虚拟主播赛道的现象,与虚拟主播的吸金效率不无关系。

6月12日晚上,隶属于虚拟女子组合A-soul的虚拟主播“向晚大魔王”在B站开启了生日会直播。根据B站up主“虚拟记录者”统计,在当晚时长4小时的直播过程中,“向晚大魔王”共吸引了6900位平台用户为其充值,以平台折扣价计算,仅这一项充值金额就达到了113万元。再加上直播时用户送出的各种礼物和增值道具,截至13日0时,“向晚大魔王”单日吸金达到125万元。

“向晚大魔王”日赚125万的成绩,在娱乐圈或许并不算优秀,也无法和日赚208万的某大明星相提并论。但值得注意的是,和在微博拥有1200万粉丝的某大明星相比,“向晚大魔王”在B站平台的粉丝数量仅有24.6万人。

如果简单地用单日收入除以单平台粉丝数量,那么某大明星的单个粉丝贡献为0.15元,而“向晚大魔王”的单个粉丝贡献则为5.14元——约为某大明星的34倍。从这个角度看,虚拟主播在赚钱效率上有着明显的“过人之处”。

Z世代托起高速增长的千亿市场

虚拟偶像在近几年的高速发展,与二次元人群的快速壮大有着直接关系。

艾媒咨询数据显示,2019年中国的二次元用户规模约为3.32亿人,预计2021年将突破4亿人。

在用户规模持续增长的同时,二次元群体中Z世代人群在经济上也逐渐独立,消费能力随之提升。数据显示,有八成网民每月在虚拟偶像上的消费在1000元以内,这为虚拟偶像产业市场规模的高速增长带来了强劲的动力。

艾媒咨询的另一份数据显示,2020年中国虚拟偶像核心市场规模为34.6亿元,预计2021年将达到62.2亿元、增长率接近80%,这意味着短期内虚拟偶像市场需要有爆发性的产业扩张来满足市场需求。

相较于真人,虚拟形象自身的可塑性,使其能够紧跟时代潮流围绕社会热点打造新的爆点,因此行业增长的延续性较强,围绕虚拟偶像的内容和周边产品产出也有着相当规模的发展前景。数据显示,2020年虚拟偶像周边市场规模为645.6亿元,预计2021年为1074.9亿元。

虚拟偶像并非“完美idol”

在粉丝看来,虚拟偶像的存在打破了真人偶像在时间和空间上的局限性,使偶像与粉丝之间有了更多的沟通空间。

(娱乐公司乐华旗下的虚拟偶像团体A-Soul)

已经工作两年的二次元深度用户小杰,是某位虚拟主播的忠实粉丝。小杰告诉惊蛰研究所,他每个月为虚拟主播充值的消费都在2000元左右,主要用于购买直播平台的会员权益,以及在直播中为虚拟主播打赏,有时虚拟主播会参与一些线下漫展,他也会抢购门票前往线下应援。

(A-Soul的线下活动)

“以前读书的时候也追过一些真人明星,但是后来因为爆出来一些瓜,就对真人明星没兴趣了。”小杰认为,现在的虚拟偶像,在颜值和才艺方面其实跟真人差不太多,甚至在一些交互场景下,虚拟偶像的表现更有亲和力,这种偶像与粉丝之间的关系在真实世界里是体验不到的。

不过小杰也表示,虚拟偶像并不是绝对完美的。

不久前,名为“美波七海”的虚拟主播(实为“中之人”)被曝出与某些特殊粉丝通宵游戏,也引发了其他粉丝的不满。小杰说:“虚拟偶像其实也是在经营人设,背后的运营团队的决策影响非常大,遇到更换‘中之人’或者是其他意外导致人设崩塌的情况,通常都是非常致命的。”

真偶像,还是品牌跨界工具人?

在公开报道中,虚拟偶像与品牌之间的跨界合作经常见诸报端。

早在2018年就被天猫Luxury Pavilion聘用的虚拟偶像Noonoouri,因为其时尚偶像的设定,得到了Chanel、Dior、Gucci等众多奢侈品品牌的看秀邀约,咖位不输一线女明星,还与演员易烊千玺一同登上《Vogue Me》封面。

Prada方面相关负责人曾表示,虚拟形象能够帮助品牌以短片、交互式游戏等形式触达年轻的Z世代,并增强客户体验,吸引更多年轻消费者的关注。这种说法,让虚拟偶像多少有些“工具人”的意思。

这一点,在品牌自创的虚拟代言人身上,体现得更为明显。

比如屈臣氏的屈晨曦、欧莱雅的“欧哥”和“M姐”、肯德基的虚拟上校桑德斯(Sanders)等,由于品牌自创的虚拟代言人本身缺少内容依托和长期运营,所以也无法建立粉丝阵地,因此很难摆脱品牌的影响成为真正的虚拟偶像,最终成为了吉祥物式的“工具人”。

虚拟偶像不是流量工具

不久前,国风虚拟偶像翎Ling在小红书上首次带货推广某品牌的唇膏时,遭到了平台用户们的群嘲——“AI怎么知道唇膏涂上去干不干?”“这颜色都不是真实涂上去的。”

出现这种尴尬场面的原因在于,虚拟偶像的外形即便已经足够写实,但其皮肤、瞳孔等细节仍然无法与真实人类一样。带货鞋服箱包类产品时,虚拟偶像尚且能够驾驭,但美妆、食品这些需要强调实际质地、颜色甚至是味觉的品类时,虚拟偶像的说服力就会大大折扣。

此外,平台用户还发现,翎Ling的推广内容前一条——也是第一条内容,就是自我介绍,且两条内容的间隔时间不过几分钟。这也引发了用户质疑其“开号就是为了恰饭”。

事实上,翎Ling的带货翻车也给人们提了一个醒:虚拟偶像并不能只靠流量和影响力,就给品牌带来品牌和销量上的助力。

虽然虚拟偶像的制作门槛也已经大大降低,但虚拟偶像的价值仍旧需要运营端的持续付出,其难度并不亚于打造真人偶像。品牌们的确可以借助成熟的虚拟偶像实现触达年轻的Z世代的目的,但是虚拟偶像的数字化外表只是一层皮,它的价值仍旧来自于和用户建立沟通的“人心”,这也是机器算法始终无法学会的奥秘。

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