基于用戶偏好對豆瓣平臺盈利模式的探索分析

陸玉瑩　翟玉芳

摘要：信息時代，生活節奏越來越快，人們對碎片化信息的需求日益強烈，也在一定程度上催生了豐富個人精神世界的表達欲望。而門戶類網站多將“物”放于第一要素，社會類網站多以“人”為第一要素，豆瓣是第一個將這兩個要素置于同等重要地位的網站。它既推送優質音樂、影視、圖書等信息，也為其用戶提供自由言論的場所。但其盈利模式存在一定弊端，用戶深度較淺。文章基于其用戶偏好來對豆瓣平臺的盈利模式進行探索分析。

關鍵詞：用戶運營；豆瓣；盈利模式；網絡評論

一、引言

近年來，網絡平臺圍繞用戶偏好，不斷挖掘新的盈利模式。網絡平臺經濟的快速崛起是近年來全球經濟發展的一個重要特征，發展平臺經濟已連續3年寫入國務院政府工作報告。豆瓣網以書影音起家，提供關于書籍、電影、音樂等作品信息，建立信息共享類社交網絡平臺。豆瓣網一直遵循“興趣愛好”為核心的傳播理念，積累了大量的用戶資源，但其盈利模式較為單一。2009年之前，豆瓣的核心收入來自與電子商務網站的合作分成，即CPS模式，直到2010年才推出自己的廣告產品，近年來，豆瓣網不斷進行盈利模式的探索，本文從豆瓣電影評分視角出發，分析用戶偏好，并基于目標用戶群體探索豆瓣網的盈利模式。

二、豆瓣網盈利模式及弊端

目前，豆瓣網在中文類網站中排名第十，在社交類網站排名第三，前兩名分別是新浪微博和知乎，微信排名第四。觀察豆瓣平臺近十年百度指數數據可知，其日搜索指數常年在40000次以上，最高值曾達97777次，可謂流量大站。豆瓣網網站訪問率為65.38%，其中豆瓣電影網站訪問率達47.62%，相較于其他豆瓣平臺子網站，它的點擊量和瀏覽量是最高的。其余子網站中，豆瓣讀書網站訪問率為11.05%，豆瓣搜索訪問率為8.42%，豆瓣音樂網站訪問率為1.31%，豆瓣賬戶訪問率為1.22%。豆瓣網目前的盈利模式均依托于用戶流量。

（一）主要盈利模式

1. 傭金模式

CPS模式依然是豆瓣網盈利的主要模式，豆瓣網借助用戶流量紅利，與各個領域合作，抽取傭金。具體的傭金模式有以下三種。

（1）圖書電商渠道分成。這一塊是豆瓣最早的盈利模式，來源于豆瓣讀書用戶通過點擊豆瓣上的購買鏈接進行圖書消費，豆瓣就會得到推廣收入，大約10%，但近年來電子商務競爭激烈，CPS分成比例下降幅度增大，已經降到4%以下。

（2）影院模式分成。利用豆瓣用戶的流量紅利，與電影院進行多方式合作。一種是電影院付費給豆瓣，豆瓣在用戶中精準推廣影片；另一種是電影院將豆瓣作為售票渠道之一，按照影片的售票情況給豆瓣分成。

（3）同城票務分成。豆瓣同城有大量的話劇、演唱會等活動演出信息，活動頁面提供票務鏈接，用戶通過鏈接訪問票務網站，豆瓣以此實現銷售分成。

2. 自有品牌變現

（1）豆瓣閱讀電子書售賣。豆瓣閱讀付費店于2012年5月上線，這些電子書由免費電子書和售價0.99元至幾十元的付費電子書構成。隨著生活節奏的加快，人們對數字閱讀方式的認同度逐步提高，電子化閱讀市場持續增長，2021年我國數字閱讀規模已達到5.06億人次，大眾閱讀規模是專業閱讀規模的11倍，為302.5億元。豆瓣網站龐大的用戶流量是這塊業務得以發展的有利條件。

（2）自有廣告產品。作為社交網站，豆瓣和各個層次的用戶流量構成了豆瓣平臺進軍自有廣告產品市場的資本。依托于豆瓣電影、豆瓣音樂、豆瓣小組、豆瓣FM等產品，豆瓣推出包括展示類廣告、品牌小站、音頻廣告等多種互動廣告產品，為200多個品牌提供定制化廣告方案，在與豆瓣用戶高度貼合的前提下，為品牌商進行品牌定位并發布廣告。

3. 內容變現

（1）優質內容形成品牌效應。豆瓣優質內容及其創作者形成豆瓣獨有的品牌效應，包括品牌小組和品牌聯合活動在內的一系列品牌產品及其衍生品。目前變現較成功的是電影日歷、豆貓彩襪、豆貓馬克杯等產品。優質內容變現主要呈現為圖書化與影視化。在中國電影市場中，由現實類題材網絡文學IP改編的電影潛力巨大，豆瓣平臺搶占類型文學市場的先機，目前已售出多本小說版權，如鮑鯨鯨在豆瓣閱讀上發布的失戀日記《失戀33天》，梁柯的驚險犯罪小說《第十三天》，翼走的中短篇科幻集《追逐太陽的男人》。

（2）豆瓣FM付費版。2013年初，豆瓣發布旗下電臺產品的升級版——豆瓣FM Rro，采用付費訂閱模式。社會技術不斷更新換代，人們消費觀念已從物質領域轉至精神領域，國家對知識版權的重視程度也在逐步提高，音頻類付費平臺步入高速發展階段。截至2021年12月，我國在線音頻用戶規模達6.40億人。推動音頻付費高速發展的同時，音頻類付費平臺之間競爭激烈，豆瓣如何利用自身優勢提升用戶黏性迫在眉睫。

（二）弊端

1. 結構占比不合理

現有盈利模式中，流量變現占據大多數，其中廣告對豆瓣盈利能力的作用與影響最大。各項業務對豆瓣盈利的貢獻的分配不合理，盈利模式單一，自有品牌未及時得到合理規劃，存在一定風險。

2. 子平臺盈利模式同質性高

豆瓣現有九個子平臺，分別是豆瓣讀書、豆瓣電影、豆瓣音樂、豆瓣同城、豆瓣小組、豆瓣閱讀、豆瓣FM、豆瓣時間和豆瓣豆品，大部分平臺和市面上的一些頭部應用盈利模式高度一致，如豆瓣閱讀與起點中文網的盈利模式類似，豆瓣FM與喜馬拉雅FM的盈利模式類似。由此可以發現，豆瓣在創新性方面是不足的，無法更好地提升消費者黏性。

3. 社交優勢發揮不明顯

作為高流量社交類網站，消費者基于豆瓣平臺表達自己的喜好，并且傳遞給別人，在這個過程中消費者有著“傳播者和受傳者”的雙重身份。利用這一優勢，豆瓣網可以進行精準營銷和內容營銷。廣告依然是豆瓣的主要盈利點，而優質內容變現只是一個很小的盈利點，成功案例并不多。如何利用社交優勢，挖掘適合豆瓣自身的盈利模式，是值得探索的。

三、基于豆瓣評分的用戶偏好分析

豆瓣當前的盈利模式同質性高，結構不合理，平臺優勢發揮不明顯，基于此，筆者認為探索豆瓣網的盈利模式應從平臺自身特點出發，分析用戶需求，找出適合自身的盈利模式。筆者選取豆瓣平臺關注度最高的豆瓣電影評分，針對用戶評分特點，探索用戶偏好。

筆者利用python爬蟲工具，對豆瓣在線評分數據進行爬取，分別爬取豆瓣前10%的高分電影數據和后10%的低分電影數據作為分析樣本，經重復項刪除，保留樣本高分電影數據2552條，保留樣本低分電影3469條，再利用SPSS和Excel進行數據分析。主要參考變量為影片上映時間，影片類型，用戶評分，以及用戶網評條數。研究主題是豆瓣用戶偏好。

（一）樣本描述統計分析

結合SPSS軟件，利用描述統計的方法建立頻率表，分別對樣本高分電影和樣本低分電影進行數據分析。

1. 占比最多的影片類型均包含“劇情”

樣本高分電影影片中，類型包含“劇情”占比最大，共計1527部，達61.12%；類型包含“愛情”次之，共計492部，占比19.70%。樣本低分電影中，類型包含“劇情”的影片關注度最高，共計1309部，達37.73%；類型包含“喜劇”次之，共計879部，占比25.34%。較冷門的類型為“紀錄片”，其中高分紀錄片共有169部，而網絡評分較低的紀錄片多達177部。

2. 2010年之后上映電影井噴式增長，但高分電影比例明顯降低

樣本高分電影上映時間跨度為1916-2021年，樣本低分電影時間跨度為1912-2021年?？傮w上看，高分電影主要分布于2000年以前，說明用戶對老電影評分普遍較高；2000年以后電影上映數呈井噴式增長，低分電影所占比例大于高分電影。在各自區間內，高分電影最多為652部，屬于2000-2009年；低分電影最多為2742部，屬于2010年以后。具體如表1所示。

3. 海外電影評分明顯高于國產電影評分

樣本高分電影影片來源包含“中國”的有376部，“中國”包括中國大陸、中國香港和中國臺灣。完全來自海外的影片多達2176部。樣本低分電影中，來自“中國”的有539部，來自國外的僅有16部。經數據分析得知，海外的影片評分平均值為8.489，高于平均值的影片共有1129部；中國的影片評分平均值為8.47，高于平均值的影片共有128部，可見用戶對海外影片的評分整體上高于對國產影片的評分。

4. 部分電影大眾關注度與其評分不相符

從爬取的數據分析，“劇情”類影評占比最高，因此，筆者就“劇情”影評作深入分析。

利用Excel篩選出樣本中影片類型包含“劇情”的影片。高分電影共1573部，低分電影共1308部。再利用SPSS中描述統計的方法，分析其用戶網絡評分和用戶網評條數的均值與最值。樣本高分電影中，最高評分9.7，最低評分7.3，平均得分和中值均為8.5，評論得分分布均勻。高分電影中，8～9分的影視作品最多，評論數差異較大，最低的評論數為302，最高為2366263。樣本低分電影中，最高評分7.4，最低評分2，平均得分為5.150，中值為5.4，評論得分呈左偏分布。5～6分的影視作品最多；最低的評論數為301，最高為376891。

在樣本高分電影包含“劇情”類的影片中，評論數量低于10000條的達到1066部，而評論數量超過950000的僅有38部，即部分高分電影大眾關注度較高，而部分電影雖評分高，但觀影用戶規模相對較小，評論條數較少，可知部分電影大眾關注度與其評分不相符。

（二）用戶偏好的高分電影分析

因原樣本中高分電影主要來源于國外，為進一步研究，將樣本高分電影中評論數量由低到高排序，按固定差值分成11組，再抽取每組評論數量最多的一部外國影片，如表2所示，組成新的外國高分影片樣本進行數據分析。

由表2可知，影片來源為“美國”的頻數最高，可推斷出用戶對美國影片接受程度較高；上映時間跨度為1994-2019年，可見用戶觀影更傾向于20世紀90年代之后的經典作品；類型仍以包含“劇情”的影片為主，占比高達90.91%，包含“奇幻”的影片次之，共3部，可知劇情與奇幻類的外國高分影片較受觀影用戶喜愛。

（三）研究中可能存在的誤差

1. 不排除豆瓣用戶在進行影片評分時所存在的錨定效應

錨定效應，心理學名詞，指的是人們在對某人某事做出判斷時，易受第一印象或第一信息支配。常見表現形式為第一印象和先入為主。該效應存在于生活的方方面面，且不易消除。陳素白導師與其學生經研究印證，觀影用戶在進行影片評分時，由于外部錨的存在，本身觀影感對影片評價的調整作用不夠充分；且高錨會使觀影用戶評分偏高，低錨會使觀影用戶評分偏低。豆瓣界面簡潔，無過多干擾因素，且評分透明，用戶在進行影片評分時極易存在錨定效應。通過梁英豪與梁迎麗的論文可知，即使部分用戶可能是影視相關專業的學生，或業內人士，在評分時也會受到內生錨的影響，且這種影響比起外部錨更大、更持久。影片帶給人的主觀情感較為直接，而情緒狀態、時間壓力等主觀因素依然會對錨定效應產生影響?！氨瘋榫w被試比快樂情緒被試做出的判斷錨定偏差更大?！?/p>

2. 不排除豆瓣用戶在進行影片評分時所存在的惡性評分行為

陶一嘉，曹靜在其論文《解讀信息爆炸時代的電影評分信任危機——以豆瓣電影平臺為例的改良性設計》中提出，用戶的評分態勢已從 “信任大多數人的評價”重新轉向“信任細分熟人的評價”，再加上大眾評分的“動機－利益”具有不透明性，且其易受外部煽動影響的特征，易存在質疑、失衡或者追捧等惡性評分行為，這無疑加大了對豆瓣評分的客觀度與可信度的影響。事實上，惡意評價對片方的票房影響可能性很小，而且這種影響是暫時的、個別的，豆瓣平臺最終評分的生成是依靠二十四小時跑的程序。除此之外，豆瓣電影官方微博曾多次回應網傳惡意刷分事件，聲稱豆瓣評分從未參與過相關商業合作；反刷分、評分的算法維護與更新是豆瓣電影的日常工作。即使惡性評分行為對樣本數據分析的影響偏小，但出于科學與嚴謹的原則，仍需將其視為影響因素，不可排除。

四、基于用戶偏好的盈利模式建議

（一）最大化發揮平臺的用戶流量紅利

豆瓣作為豐富大眾精神世界的流量平臺，其優質的文化內容和較大的用戶流量所帶來的紅利是毋庸置疑的。第一，廣告不在于數量上的多，而是在于品質上的優異和與用戶對接的程度。正如全貞花，王小芳在其論文指出，口碑質量對感知可信度和期待產生顯著影響，但是口碑數量并不對中介變量發揮較大作用，故不應以數量的多少為主要參考對象，內容優質才是重點，即以優質的內容質量來獲取用戶的信任，滿足用戶的期待。 豆瓣平臺應在積極打造自身獨特的風格的同時，廣泛尋找優質合適的廣告品牌，還需重視廣告變現模式。 第二，積極進行內容運營和社群運營，以流量吸引流量?！八槠毙畔㈦m滿足了人們快節奏的生活方式，但也在一定程度上弱化了用戶間的社交互動。豆瓣平臺應重點打造共情能力極強的社交體系，加強情感交流與深層的靈魂共鳴，這也有利于加快優質內容和優質產品的體驗優化。如可以開設“最受爭議的xxx”話題，具體內容可為影評，圖書，音樂等，開啟頭腦風暴，在表達自己觀點的同時，也能有效承接他人的精神輸出。

（二）與平臺高質用戶合作，加快推動優質內容變現

豆瓣大量的優質文化內容，十分適合發展文創衍生品產業，衍生品可包括文創商品、圖書、影視等?；诠P者對豆瓣平臺樣本高分電影與低分電影的數據研究，得出豆瓣平臺用戶更偏好來源于國外較近時期的劇情類影片，尤其以美國為首。劇情類影片情節緊湊，與日常生活或特定人群息息相關，極易引起情感上的共鳴，再創作的空間較大。而豆瓣平臺擁有許多創意設計能力較強的用戶、優秀寫手及優秀音樂制作人，故可參考此類影片，與其合作研發相關電影的周邊，創作并上架同人小說，上線影視原聲帶或進行詞曲再創作，實現內容變現。目前豆瓣的文創衍生品產業鏈還不夠完善，應結合豆瓣用戶對文創產品的需求與喜好，完善產品供應鏈與需求鏈的精準銜接，充分發揮流量紅利。如借助平臺長期組織創意大賽，令用戶自主票選所中意的作品，以此不僅能挖掘更多優質作者與高質量作品，也能掌握用戶需求的大致走向。經研究還發現部分電影的大眾關注度與其評分有所出入，即分高評論少，但其衍生品或符合小眾的獵奇心理，可酌情考慮。除此以外，以影片IP制作游戲也是不錯的變現方法，既可以通過影片本身的知名度降低宣傳成本，也可以直接利用現有的人物、情節、世界架構等進行制作，有效降低開發成本。

（三）迎合國家全民閱讀戰略，打造平臺良好口碑

當今電影評價系統業態局勢緊張，觀眾需要的不僅是專業屬性強、文化品質高的網站，還需要其具有社會擔當。網站具備了責任，便是具備了本質特征與精神內核，也掌握了衡量優秀企業的“試金石”。2021年4月20日，新京報記者劉洋，戚望，吳蘋蘋在其報告中指出，多數鄉村學校的圖書書目更新滯后，難以與兒童閱讀理解能力相匹配；兒童閱讀師資匱乏，教師質量參差不齊。豆瓣閱讀可將平臺內有關兒童讀物的書籍信息，按不同的年齡階段分類，再聯合當當網等圖書購置網站，發起有針對性的圖書捐贈活動；同時也可在豆瓣小組中專門開設兒童讀物心得分享板塊，為鄉村教師提供豐富有效的兒童閱讀輔導經驗。這一舉措既可以推動國家全民閱讀戰略的貫徹實施，推動鄉村閱讀推廣工作順利走上規?；?、規范化、常規化的道路，也可以打造、鞏固豆瓣平臺的良好口碑。

參考文獻：

[1]陳素白，章怡成，高詩劼.錨定效應在網絡口碑領域中的考察：以豆瓣電影在線評分為例[J].國際新聞界，2016，38（03）：34-48.

[2]梁英豪，梁迎麗.錨定效應的影響因素研究及其領域應用示例[J].文教資料，2018（02）：82-83.

[3]全貞花，王小芳.網絡口碑傳播對用戶觀影意愿的影響研究：以豆瓣評分為例[J].東南傳播，2020（04）：55-59.

[4]陶一嘉，曹靜. 解讀信息爆炸時代的電影評分信任危機——以豆瓣電影平臺為例的改良性設計[C]//工業設計產業研究中心.工業設計研究（第五輯）.成都：四川大學出版社，2017：7.

[5]聶偉，張洪牧宇.“互聯網+”語境下電影評價機制研究——以國內主流電影評分網站為例[J].當代電影，2016（04）：128-133.

[6]中國互聯網絡信息中心.第49次中國互聯網絡發展狀況統計報告[EB/OL].[2022-02-25].http：//www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/202202/P020220 407403488048001.pdf.

[7]莊熊.“豆瓣電影”的影視批評及其模式研究[D].杭州：杭州師范大學，2019.

[8]鄭瓊. 移動社交互動對網購意愿的影響機制研究[D].徐州：中國礦業大學，2020.

[9]王鵬.完成“用戶積累”之后的“變現之困”——豆瓣網運營探析[J].新聞世界，2015（01）：96-97.

[10]艾媒網.中國在線音頻市場趨勢分析：預計2022全年用戶規模將達到6.90億人[EB/OL].[2022-04-11].https：//www.iimedia.cn/c1020/84706.html.

（作者單位：南京傳媒學院）