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基于社交关系的“好物圈”会成为微信体系内的“小红书”吗?

来源:界面新闻 2019-06-12 14:10   https://www.yybnet.net/

记者 | 饶文怡

最近,你可能会关注到微信频繁发送的一个小红点提醒。

这个提醒指向的是微信深埋在“搜一搜"当中的“好物圈"功能。一个月前,微信开始内测位于搜一搜之中的好物圈入口,而在此之前,好物圈仅仅是出现在发现页的小程序搜索入口中。

按照微信的官方介绍,好物圈是微信推出的基于社交关系的好物推荐圈子,供用户分享喜欢的商品、书籍影音、景点等。在其中,用户可以看到自己的微信好友购买产品的推荐,而这种推荐更具私密性。

不过,在一个月前的这次内测之中,除了入口的变化外,微信还加入了“大家买过"的推荐功能,用户将不再仅仅看到自己的微信好友买过了什么,推荐了什么,而是能够通过这个新增的入口找到一些被更多用户所购买过的商品。

相比于此前的好友推荐,“大家买过"更像是一个机器推荐的功能,也给商家提供了一个更广阔的用户触达渠道。

同样融合了社交推荐和好友推荐的,还有微信的“看一看"功能。在今年的微信公开课上,微信创始人张小龙曾经表示,他认为机器推荐其实遇到了瓶颈,那么只能尝试社交推荐这条路。

除了好友推荐和机器推荐两个部分之外,好物圈中还出现了“圈组"功能。用户在创建圈组之后,可以邀请微信好友加入,而后续进入的这些用户又可以邀请自己的微信好友加入;进入圈组的用户同样可以在其中发布商品推荐,从而形成一个类似于团购推荐的用户群组。

无论是好物圈之下的哪一个推荐渠道,用户都可以在其中看到一些附上的购买链接。除了来自京东、洋码头这些平台之外,这些商品的来源还可以是微店、或者其它品牌的小程序等等。

新的变化很容易让人将微信好物圈和近年飞速发展的小红书联系起来。后者同样是由推荐、攻略等内容起家,最终逐渐发展成为了一个夹杂着社交和内容属性的电商平台。然而从目前来看,两者的发展程度还有着不小的差异。

比较大的一点不同在于,小红书的发展在一定程度上依赖于平台中KOL的作用。在平台上,大批拥有一定数量粉丝的KOL发布对于产品的使用体验,从而形成了稳定的推荐效应,这也让这批KOL成为了不少品牌进行推广时所选择的重要合作对象。

相比之下,微信好物圈在这方面的尝试要更加谨慎。好友推荐更多地只是在私密关系下的一个互动行为,而相对有可能对外扩张影响力的圈组以及机器推荐功能,它们的潜力也还没有被微信方面完全释放。因此,现在的好物圈看起来还只是一个针对商品领域的“看一看"。

但无论如何,微信也正在尝试将其自身的流量转化为实在的商业能力。浙江圣港律师事务所高级合伙人、网经社电子商务研究中心特约研究员黄伟认为,腾讯战略里最重要的一块就是围绕流量做开发,好物圈的推出也是基于微信的流量做的开发,在社交电商领域,微信能够依仗的就是他们在流量方面的优势。

相比于淘宝等其他平台提供的大众流量,微信能够提供的更多是通过好友关系积累起来的私域流量。一位电商用户对界面新闻记者表示,相比于公开的电商平台,好友关系所推荐的产品相比较而言能够吸引她们进行购买。对于品牌方而言,私域流量无疑能够更加提升它们品牌推广的效率和收益。

除了小红书或者好物圈之外,其他平台也已经开始了这个方向的尝试。此前,京东就已经推出了“购物圈"功能,打造社交电商模式。今年2月,京东还宣布成立独立的社交电商部门。界面新闻记者了解到,京东购物圈已经开始向小红书“挖角"KOL们。

和社交电商同步发展起来的,还有一个崭新的概念“KOC"(Key Opinion Customer)。和一般的KOL不同,KOC的体量要更小,但他们能够形成一个更加紧密的用户群体,通过建构起信任关系,可以实现更好的产品推荐效果。而在好物圈之中,圈组的设计似乎能和这类人群的特性相吻合。

对于好物圈来说,通过私域流量打造商品推荐平台的框架也已经基本搭建起来了,如果真的想在这个方向有所探索,接下来要做的也许就是如何更好地吸引这些人群入驻好物圈。

与此同时,小红书则正在对平台上的KOL进行新一轮筛选。5月,小红书更新了《品牌合作人平台升级说明》,当中提到,品牌合作人准入条件变更为粉丝数量需大于等于5000,近一个月的笔记平均曝光量需大于等于10000。这一标准相比于此前有了大规模的提升,不少KOL因此被取消了品牌合作人的资格,这也意味着他们在小红书平台上失去了和品牌方进行合作的机会。

背后的原因被认为是小红书平台上此前泛滥的虚假推荐内容。对此,小红书曾经回应称,已经在今年1-3月处理涉及黑产账号138万个,作弊账号38万,作弊笔记121万篇,并不断搭建更先进的反作弊系统。

这样的问题同样是微信好物圈未来可能需要面对的。黄伟认为,好物圈潜在的一个最大弊端就在于,用户容易受到虚假推荐、虚假评论等问题的滋扰;然而它们目前还没有像淘宝一样有一套完善的信用评价体系,因此如何提高治理虚假数据的能力是它们未来不可忽视的。

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