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讀圖后時代,人工智能能否破解圖片社交困局

人工智能
AI技術的發展或許會成為圖片社交發展的契機,同時5G時代也將推動圖片處理技術的進步,圖片社交平臺或將迎來快速發展的增長期。

前幾年,國產的圖片應用一波浪潮接著一波浪潮打馬而過,前有堆糖、花瓣網、嘀咕網、優美圖,后有足記、臉萌、瘋狂猜圖、魔漫相機。相關數據統計顯示,在全球20億部智能手機上,每天發送圖片表情和動圖的總數達到60億。如今,各類詼諧風趣的表情圖片變身為用戶溝通交流的新方式,現在的年輕人愈發熱衷于使用圖片來完成自我表達,這個跡象意味著以文字作為主要社交語言的時代正在成為過去。

90后、00后表達方式的改變,讓圖片市場有了需求。隨著表情圖片、美顏圖片成為商家內容運營、流量營銷的一把利器,“圖片經濟”也在其推動下隨之成為一塊極具商業潛力的市場。

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用戶個性化需求匯出社交讀圖時代

隨著信息技術的發展,飛鴿傳書、郵遞信件等交流方式早已被智能手機里的社交軟件所取代,但是隔著屏幕進行文字交流難免有錯誤解讀的時候,而當文字不足以準確地表達某種感情和態度時,圖片就成為了文字的補充。與語言文字相比,圖片社交的優勢在于,它在準確完成表達的基礎上顯得更為直接而不失趣味性,這是圖片社交受到年輕人歡迎的主要原因。

據了解,目前社交分享中68%為視覺內容。隨著各類圖片在網絡上的瘋狂傳播,資本家無疑看到了商機——利用被轉載的圖片傳遞品牌信息。用戶對視覺內容的強烈需求一定程度上左右了社交產品發展的方向和形態的變化,以In、Nice為代表的圖片社交應用應運而生。

這類圖片社交平臺傾向于通過興趣來做社交,由此覆蓋各類人群。一方面用各種文藝范的活動將用戶細分,高冷的表現形式輔以私聊和圈人的功能,幫助用戶形成屬于自己的高逼格。另一方面通過各種生活化的自拍場景、品牌偏好來對用戶進行標簽化的劃分。

除此之外,在超級社交平臺上,人們習慣以時下流行的明星、影視截圖為素材,配上一系列相匹配的文字,用以表達特定的情感。這類圖片以搞笑居多,且構圖夸張,富含趣味性,“斗圖”已經成為年輕人之間十分普遍的社交場景。就微信、微博、QQ這樣的超級社交應用而言,圖片社交盡管只是其豐富的功能之一,但龐大的用戶基數決定了“小圖片”就能掀起的“大波瀾”。

圖片社交之所以能夠逐漸替代文字成為流行的社交方式,一方面是因為圖片的生產方式便捷,目前中國智能手機保有量非常巨大,并且正在以比較快的速度增長,所以任何擁有智能手機的人都可以成為圖片的生產者,手機智能化正在加速圖片產業的生產和傳播。

另一方面是,現在的很多年輕人都喜歡自拍進行網絡分享,艾瑞集團《中國在線圖片行業趨勢解讀》數據顯示,我國日均圖片用戶上傳人數有5.5億,瀏覽人數4.4億,24%左右的人會進行分享,大概33%的人會點贊,而這個人群的比例未來一定還會上升。

圖片社交打破了傳統社交模式在語言上的局限性,讓生活變得更有樂趣,相較傳統的文字社交,圖片直觀的信息傳遞方式和低門檻的特性讓圖片成為用戶利用社交應用交流時更傾向的信息載體,圖片已經成為年輕人社交互動的主要方式,互聯網社交也進入了讀圖時代。但是新、奇、酷的圖片社交應用起起落落,來得的快去得也快,國內圖片社交陷入了活不長的怪圈。

國內圖片社交應用遭遇難題 陷入社交迷途

2010年上線的圖片分享平臺Instagram用戶數量一度超越Twiiter,2012年被Facebook以7.15億美元收購之后,估值持續攀升甚至逼近400億美元。無獨有偶,成立于2010年的圖片社交應用Pinterest近期完成新一輪1.5億美元融資,融資后估值達123億美元。國外社交平臺的發展證實了圖片社交的前景廣闊。但國內圖片經濟在實際運營中卻面臨模式變現的難題,以及語音、視頻等新興社交方式的沖擊。

在國內,copycat似乎都沒做好,nice基本上已經沒有聲音了,in也只能垂直到時尚街拍這個方向,網易的lofter一直也就是個小眾app, copycat花瓣小眾到都只能面向設計師群體……盈利模式不清晰、變現難、產品同質化等問題讓圖片社交產品陷入迷途,雖然創業者、資本家對圖片社交仍然充滿希望,但投資行為、創業行為已經變得非常謹慎。

一、產品同質化嚴重,缺乏高質量的圖片內容

在手機技術及互聯網的雙重發展帶動下,智能移動設備的普及讓大眾有更多的機會來創造并消費圖片信息,圖片社交市場也隨之熱鬧起來。但值得注意的是,目前國內圖片社交應用領域還是存在產品同質化的問題。

以IN和NICE為例,兩者的邏輯模式非常相似,都是建立在instagram式的“圖片+標簽”之上,并通過用戶自發打在圖片上的品牌、地點、心情、活動等標簽衍生出了圖片搜索。而且,圖片社交用戶使用習慣偏向消遣性,圖片內容的優質生產者偏少。

產品同質化加劇了圖片社交應用間的競爭,圖片社交應用面對有限的市場容量,大量同質化產品涌入,到處都是價格戰、營銷戰。這種同質化現象影響企業的利潤收入和融資籌措,產品研發和品牌化建設往往隨之擱淺,維持在一個整體水平不高的競爭狀態,嚴重影響市場的良性發展。

二、圖片社交不成熟,難逃社交產品變現魔咒

人人網創始人陳一舟曾表示:“盡管現在做社交的創業者依舊很多,投資人也喜歡往里面投錢,但大多數人并不清楚知道其中的困難,指望社交變現是一件非常困難的事情。”變現難是社交類產品的老問題,綜合美國的Instagram以及中國微信的商業化嘗試會發現,這些產品大都遵循了這樣一條鐵律:在守住工具本分的同時,還需不斷探索新的邊界,為用戶創造更大價值。因此,大多數社交平臺流量變現模式以品牌商廣告收入和用戶增值服務為主,圖片社交也不例外。

目前來看,圖片社交平臺的變現模式仍然大部分依靠廣告和增值服務,也有些嘗試電商變現,但還處于萌芽階段。圖片社交變現模式相對傳統,且收入不穩定,現階段想要增加盈利還需琢磨出新穎的變現模式。

三、圖片社交應用用戶基數小、粘度低

物以類聚,人以群分,一個人只有在社交平臺形成自己的圈子,才會在平臺上玩得更久。圖片社交相對其他社交平臺來說更容易被工具化,成為消遣型應用,用戶停留時間短導致內容沉淀困難,所以國內大多數圖片社交應用都是火了一陣就銷聲匿跡。此外,在數量和質量的積累上,多數平臺缺乏增強用戶黏性的策略,沒有黏性意味著留不住人,這樣的平臺自然很難做起來。

而且,BAT等互聯網巨頭攫取了大部分的流量和目光,用戶圖片上傳平臺的首選一定是微信、微博、QQ等社交巨頭,而非圖片社交應用。創業者們即使有新的項目,也很難獲得聚焦和用戶的關注。

綜上所述,圖片經濟火熱的背后,其實也暗藏危機——社交用戶群體還處在從文字媒介向圖片媒介轉化的過程中,雖然擁有巨大流量,但是沉淀下真正忠實于自己的用戶仍需時日,只有讓圖片社交產品變得不可復制,圖片經濟的未來才有可為。

讀圖后時代 人工智能攜手圖片社交玩新花樣

在互聯網社交產品井噴的當下,全球都在進入一個圖片分享時代,從專業攝影圖片到日常生活圖片以及表情包“斗圖”,未來幾年全球將會進入讀圖時代。盡管國內圖片社交依舊不溫不火,從用戶規模來看,中國6.5億的網民在圖片分享平臺的用戶規模滲透率不足10%。但是,近幾年快速崛起的“斗圖文化”正在帶動讀圖時代的發展,圖片社交應用的使用率將會越來越高。

更為重要的是90、00后新興群體是一個“看臉”的群體,對他們來說顏值即正義。他們熱衷于P圖、美顏、整形、文藝、搞怪、逗逼等新興元素,取悅他們將成為讀圖產業爆發的關鍵。

最近幾年,國內AI、圖像識別、機器學習、自然語言理解等產品快速爆發,圖片社交平臺開始使用機器對用戶在平臺分享的圖片進行處理,利用大數據智能匹配算法,通過人工智能的方式去解決圖片社交應用問題。

對于圖片社交平臺來說,現階段的大數據和人工智能都只是提升效率的工具。但是,圖片社交平臺中旋網負責人曾說:“我們不相信算法在未來會代替人們的工作。但是我們相信AI會在某種程度上增強人的技能。現在我們在做的就是給圖片加上思想。”圖片社交平臺未來還會在圖片領域深耕AI技術與圖片的結合,增添如人臉識別、語義識別等有趣的功能,優化用戶體驗。

據悉,孟買的社交網絡平臺VoxWeb允許用戶在上傳的圖片上加上聲音。憑借這一特定功能,VoxWeb已獲得了第三輪100萬美金融資。VoxWeb支持IOS和Android系統,自2015年上線以來已擁有超過50萬用戶。

無獨有偶,結合人工智能AI和機器學習技術,eBay app推出新的產品搜索方式。據悉,2017年秋季,eBay購物者可以在移動設備上通過Image Search和Find it On eBay搜尋產品。搜索功能與機器學習結合,隨著時間發展,eBay識別圖片的能力會逐漸提高,找到的產品也會越來越準確。由此可見,未來的圖片可能不只是“會說話”,也許還會“翻譯各國語言”、“識別人臉”。

整體來看,中國網民低齡化趨勢日益明顯,這些90后、00后用戶群喜歡嘗試新奇的東西,人工智能融入圖片的新奇玩法,使得圖片社交更吸引具有獵奇心理的年輕群體,AI技術的發展或許會成為圖片社交發展的契機,同時5G時代也將推動圖片處理技術的進步,圖片社交平臺或將迎來快速發展的增長期。

責任編輯:未麗燕 來源: 藍鯨TMT
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