快手拍了一支漫才广告
2022-11-10
《一年一度喜剧大赛》完结了。这档拿下了豆瓣8.4高分的自制喜剧综艺，在这个冬天让无数人收获了快乐，也让人们看到了在相声、小品、脱口秀之外，喜剧的无限可能性。
譬如，它给很多人种草了漫才这种喜剧形式。
漫才源自日本，类似中国的对口相声，通常由两人组合演出，一人负责正常人视角的吐槽，一人担当无厘头搞笑。
若以漫才形式呈现广告，会是什么画风？
最近，快手商业化营销平台“磁力引擎”邀请了《一年一度喜剧大赛》热门漫才组合土豆、吕严本色出演，表演了一段漫才广告：
在漫才作品《大巴车的奇怪邻座》里，土豆和吕严这对漫才搭档，上来就表演了一出啼笑皆非的强认双胞胎戏码。
而在快手磁力引擎这条《新市井黑衣人》中，他们变成了一对“貌合神离”的师徒。
两人以要组建“地表最强营销战队”为由，对快手新市井商业生态进行了细致全面的考察调侃，最终决定要在快手开店下海。
快手磁力引擎试图借力时下热门、接地气的漫才喜剧，来表现快手新市井气息的商业生态。
实际上，快手磁力引擎这条广告不是面向普通用户，而是给品牌主们看的。
今天的快手已家喻户晓，不需要再告诉用户它是谁。但快手有什么？品牌的生意能否在快手重做一遍？可能仍是困扰不少品牌的问题。
快手是什么？
对用户来说，快手是一个活跃着5亿+真实用户的数字家园。他们在这里笑，在这里哭，在这里消费，拥抱每一种或近或远的生活。
而对于品牌而言，快手又是什么？
快手给出了一个可以自洽的答案：新市井。
何为新市井？
市井一词大家都不陌生，我们都是从市井生活里走到大城市来的。词条说市井是指商铺、民居集中的地方，即人们生活和做生意的场所。
快手磁力引擎提出的新市井商业，是指海量的用户在快手建造的数字家园里，建立起来的带有烟火气和信任力的商业生态。
快手高级副总裁马宏彬认为：新市井这个词对于快手而言是一个特别精确和自洽的，能指导我们内部工作、也能指导我们外部跟客户交流的，非常重要的关键词。
为了让“新市井”这一标签深入人心，首先在APP布局上，快手就进行了精心适配，与传统市井的市集、商街、社区、店铺相契合。
快手APP主要是由四个页面组成，分别是发现页、精选页、关注页和主页。
发现页和精选页是公域流量中国漫才组合|快手拍了一支漫才广告，来自系统算法推荐。关注页和主页是私域流量，来自注用户。
发现页对应传统市井的市集。在这一双列设计页，快手将用户有可能感兴趣的内容摘选呈现，用户可以用最快的效率筛选。
精选页对应传统市井商街，如同逛街，精选页提供沉浸式观看体验，让商家与用户面对面接触。
关注页和主页分别对应传统市井的社区和店铺。在关注页里，都是用户关注的主播，就像社区邻居，有亲近和归属感。主页则相当于市井里的店铺，是商家长效经营的主阵地。
快手想用“新市井”的商业生态概念，来有效区别自身与其他电商和短视频平台的区别。在这个新市井里，用户与品牌之间，不再只是消费者与商家的交易关系，还有更深层次的情感联系。
快手新市井有什么？
那么，这个策略奏效吗？
我们知道，一个商业发达的地方，离不开人流量和商品。
而一个市井商业发达的地方，则是在此基础之上，还多了两样看不见但能感受得到的东西：
烟火气和信任力。
小时候，我们会去东边酱油铺打酱油，西边豆腐铺买豆腐，北边服装店买衣服，南边杂货铺买烟酒。我们不会担心缺斤少两，因为都是街坊邻居中国漫才组合，每天抬头不见低头见，彼此信任。
快手磁力引擎有底气提出“新市井商业”，正是基于平台浓郁的市井气息：烟火气和信任力。它是快手独有的、区别于其他平台的武器。
而快手烟火气和信任力，来源平台达人和用户之间的互相成就。
快手达人有三大特点：会整活、关系铁、有烟火气。他们依靠自身特色，在吸引大量粉丝的同时吐槽大会，也与粉丝建立起来稳定、持久的关系。
因此，其他平台用户大多喜欢消费算法推荐的内容，而快手老铁则钟情于自己关注的主播。
有一组数据能说明这一点。
每个用户每天平均在快手停留时间99分钟+，平均每个用户在私域页面消费时长超过20分钟。
高粘性、高互动带来的是强关系，强信任，所以快手老铁经济兴盛，用户复购率高达70%。
如今，快手新市井的商业生态，正吸引越来越多的品牌进场深耕。
去年9月，小鹏P5超级发布会重磅上线快手，活动总曝光量突破4亿，发布会直播总观看量超1400万。11月，路易威登2022春夏女装大秀在快手全程直播，当天共吸引了超4300万用户观看。一周后，卡地亚在出现在快手直播……
快手“新市井”新在哪里？
总体来看，快手新市井的“新”体现在：
一方面，它突破传统市井地域、人流量限制中国漫才组合，让品牌的市井生意变得更辽阔、更有想象空间。
另一方面，它突破传统市井只能“一对一”的情感联系，让用户与品牌的连接更高效、便捷。
因此，快手磁力引擎提出的新市井商业，或许会成为移动互联网亮眼、繁荣的商业生态，它将连接起数亿数字住民的生活与生意，使家门口的熟悉和温度，通过数字高效回归。
