关于病毒式传播循环的脑洞大开 #3 好了——现在我要反对社交媒体上那些有趣/愚蠢的病毒式传播技巧。如今人们谈论“病毒式传播”时，所谓的“最新技术”——如果这也能称之为技术的话——不过是各种垃圾内容和社交媒体视频的大杂烩。这包括： - 初创公司的挑衅和嘲讽 - 制作精美的电影级宣传片 - TikTok 视频剪辑 - 用于社交媒体报道的广告牌 - 网红们为你的应用进行虚假宣传 创始人转型成为有影响力的人 等等 这些方法很有趣，但我预测它们经不起时间的考验——不像推荐计划、分享链接、邀请等经典的病毒式传播技巧那样，这些技巧已经在多个时代证明了自己的价值。 对此的一种量化讨论方式是——这些技术能否根据活跃用户数量来扩展注册量？ 也就是说，如果你把这个指标看作一个比率： 新用户/日活跃用户 ……你能否像增加日活跃用户数一样增加新用户数？如果不能，那么新用户数自然会保持不变，即使用户留存率很高，你的日活跃用户数也只会线性增长，而不会呈指数级增长。 一个核心原因是这些技巧只能带来一次性流量。它们或许能为你的应用带来一次用户激增，但随着业务增长，你需要一个可重复的用户获取渠道，而这些技巧无法反复使用。如果你每年推出一次惊艳的电影级发布，人们或许会关注，但如果你开始每月甚至每周都这样做，收益就会递减。同样，发布垃圾内容也毫无意义。如果你发布垃圾内容，其他创始人也发布垃圾内容，最终你将不再那么引人注目。随着用户逐渐适应并对新奇内容不再感兴趣，这些技巧也会随着时间推移而逐渐失效。 但是！但是！我承认它们仍然有用。 原因如下。（但请允许我先简要回顾一下Web 2.0时代的历史。） Web 2.0病毒式传播的终结 在我之前关于病毒式传播循环主题的思考中，我谈到了在 Web 2.0 时代（约 2005-2010 年），电子邮件邀请循环、内容分享、病毒式传播、Facebook 应用一夜之间从零用户增长到数百万用户等方面出现了疯狂的创新。然后这一切就结束了。 是什么扼杀了它？是移动设备。 病毒式传播的“黄金时代”之所以成为可能，是因为在 Web 2.0 时代，收到朋友的电子邮件或通知（例如邀请你参加活动或通过应用程序分享内容）是一件非常新鲜的事情。这使得响应率非常高，病毒式传播系数能够超过 1，因此我们看到大量产品一夜之间迅速发展——包括 Facebook、LinkedIn、YouTube、Spotify、Pinterest 以及许多其他凭借巧妙的病毒式传播而起步的产品。 在黄金时代，我们见证了那些极其简单却又极易病毒式传播的产品大获成功。在那个时代的早期，出现了像2001年的BirthdayAlarm这样的应用（感谢Michael Birch，他后来创立了Bebo），它会给你发邮件，告诉你有朋友想帮你记录生日（真是贴心！），引导你注册，然后反过来询问你是否想记录朋友的生日。输入大量邮箱地址，或者最终导入你的通讯录，你就可以向数百位朋友发送生日提醒。如此反复，你就拥有了一个可能被数百万人使用的应用。 另一个例子——2002 年的 Plaxo 就是一个循环应用（感谢 Sean Parker，他后来成为 Facebook 总裁，并拥有许多其他成就）。它的运作方式是这样的：朋友会询问你是否想更新自己的联系方式。更新联系方式后，它会要求你添加好友，或许还会添加你其他好友的联系方式，如此循环往复。这些应用大多非常简单，但当它们与社交个人资料以及最终的信息流结合起来时，这些底层机制最终催生了社交网络应用这一类别。重要的是，社交网络应用本身具有真正的实用性和用户留存率，而不仅仅是昙花一现的病毒式应用。我们稍后会更详细地探讨这些动态。 但Web 2.0病毒式传播的黄金时代终究结束了。消费者逐渐习惯了这些技巧，回复率下降，垃圾邮件过滤器开始发挥作用，更重要的是，全世界都转向了移动端。在电子邮件病毒式传播盛行的时期，你可以要求用户导入他们的电子邮件联系人，通常你会收到200多个电子邮件地址，然后可以邀请他们加入服务。在“点击率低下定律”生效之前，你可能会看到类似这样的情况： 50%的人会将他们的联系人联系起来。 - 50%的人会邀请朋友 将发送 200 多封邀请邮件 - 10% 的人会打开/点击 - 50%的人会报名 然后重复 这通常会产生大于 2 的病毒因子（只需将上述所有数字相乘）。 但移动端的情况完全不同。苹果公司虽然让移动联系人功能广泛可用，但你必须一个一个地邀请号码。谁会这么做呢？虽然回复率很高，但邀请数量却很少。有些人试图绕过这个限制，使用像 Twilio 这样的服务从服务器发送邀请。但这导致了短信垃圾邮件的泛滥，而《反垃圾邮件法案》（CAN-SPAM Act）及其带来的数百万美元罚款，最终促使人们放弃了这种做法。随着传播方式从电子邮件病毒式传播转向短信病毒式传播，以及邀请方式的新鲜感逐渐消失，回复率（以及病毒式传播的因素）都大幅下降。 超简单、超病毒式传播的应用程序时代就此结束。 时至今日，基本上不可能创建出在第一次会话中病毒式传播因子大于 1 的循环。 留存率是病毒式传播的关键 现代应用程序不会像以往的产品那样，铺天盖地地诱导用户邀请，而是主要基于以下几个要素： 1）多个漏斗顶部通道 2）极高的用户留存率，从而推动病毒式传播 我的意思是： 首先，你需要多个多元化的获客渠道，并且这些渠道可以根据你的需求灵活调整。社交媒体、视频发布、媒体报道、搜索引擎优化 (SEO) 甚至付费营销策略都可以为你带来注册用户。即使这些渠道无法大规模增长也没关系，只要你能持续不断地从销售漏斗顶端引流用户到你的产品即可。 以 Uber 应用为例——我当时在 Uber 工作——大约 50% 的首次行程可能来自付费营销。然后 10-20% 来自推荐计划，剩下的则来自口碑传播、搜索引擎优化 (SEO) 等其他渠道。我们会以 10-20 美元的价格购买活跃的移动用户，这些用户来自覆盖面广、目标明确的广告，而且收益颇丰。对于其他产品，获客渠道的组合可能有所不同，这取决于你投入付费广告和 SEO 的力度等等。像旅游这类高意向产品类别，由于需要接近交易，SEO 和推荐渠道的贡献可能更大。无论如何，你只需要一些有效的漏斗顶端获客渠道即可。 其次，你需要产品产生大量的用户会话，这样才能随着时间的推移实现病毒式传播——换句话说，你需要强大的用户留存率。病毒式传播因素通常被简单地描述为： 邀请转化率 但这暗示着所有的病毒式传播都发生在一次会话中。而对于用户留存率高的产品来说，你会获得大量的会话，并且每次都可以鼓励用户分享、邀请或推荐。所以，你可以这样理解： 总计： 第一节的病毒式传播因素 + 第二节的病毒式传播因素 + ... 至于如何理解，就留给读者自行思考吧。你可以把这想象成用户留存曲线上每个点的无限总和，而每次会话都能产生一定的病毒式传播效应。每次会话的病毒式传播效应则取决于与病毒式传播功能互动的用户百分比，乘以由此产生的分享或邀请次数、转化率等等。 我喜欢用一条经验法则：大约一半的病毒式传播因素产生于首次会话，其余的则产生于后续的会话。原因在于，用户在首次会话中处于“设置”账户的状态。这时你可以引导他们设置工作区，邀请同事或朋友等等。他们通常带着高度的意愿而来，这些设置步骤能够带来大量的实际效果。到了第二次或第三次会话，问题不仅在于许多用户已经流失，而且他们的心态也发生了变化，他们期望从产品中获得价值。因此，虽然你可以引导他们进入病毒式传播流程，但你不能再以“还在设置账户”为借口了。 你还会发现，实际上应用程序会有多个循环，每个循环都会产生不同类型的病毒式传播因素。像 Dropbox 这样的产品可能就有好几种循环，例如： 与同事共享文件夹 邀请人们分享 - 转介计划 - 使用其他具有自身病毒式传播循环的 Dropbox 应用 每种方法的效果可能各有不同，但重要的是，你或许能够说服用户在多个会话中以不同的程度参与所有三种方法。 我在优步就亲眼见证了这一点。人们可以通过多种方式接触到优步。比如推荐计划，或者邀请好友注册后自己和好友都能获得奖励。但你也会自然而然地吸引用户，因为你经常会邀请现实生活中的朋友来体验你的优步。或者使用“分享预计到达时间”之类的功能，让朋友了解优步，最终促使他们下载使用。 一个产品可能包含三到四个主要循环，它们协同运作，并且理想情况下，每个循环都能根据使用场景发挥全部作用。这样一来，你就不需要用户反复邀请，而是设置一个循环，用于在首次会话中邀请用户，然后在第二次会话中介绍推荐计划，之后可能还会嵌入一些功能，让用户在后续会话中与朋友分享内容或其他信息，以此类推。 稍微深入探讨一下：病毒式传播并非取决于你单次发送邀请的数量，而是取决于你在所有会话中与用户互动的所有病毒式功能的总和。用户循环次数越多，产品在更多会话中就越有用，因为用户留存率越高，你的产品随着时间的推移就越容易传播。而且，你的产品对用户来说越新颖、越令人兴奋（就像现在的AI产品一样），整个系统就越容易协同运作。 用户留存率低的应用需要频繁推送垃圾信息，而用户粘性高的应用则不需要。 当然，如果你的产品用户留存率很高，那么你就能获得大量的会话，从而有机会引导用户分享或邀请好友。你可以设计一个简洁且不引人注意的病毒式分享功能。只要会话数量足够多，最终就能形成一个大于1的病毒式传播循环。另一方面，如果你的产品用户留存率很低，平均只有两到三次会话，那么你就需要非常醒目甚至频繁地推送广告，才能引导用户使用病毒式传播功能。这就是为什么用户粘性高、用户留存率高的应用更容易随着时间的推移而病毒式传播的原因。 我记得Facebook早期的时候，与其他社交网络工具相比，它的垃圾信息少得惊人。虽然它也有邮件邀请功能，但只是放在网站右侧边栏里，小巧而不显眼。如果你没有好友，这个功能会比较显眼，但对大多数用户来说，鼓励别人邀请好友并不是件难事。我认为这是因为Facebook的产品从一开始就非常吸引人，而且制作精良，所以它的病毒式传播是经过长时间积累的，不像一些垃圾信息泛滥的社交网络竞争对手那样，不得不依靠邀请来快速增长，但最终却因为用户留存率低和垃圾信息泛滥而导致用户不满，最终Facebook胜出。 病毒因子小于1时还有意义吗？ 病毒式传播因素的有趣之处在于，虽然人们常常渴望病毒式传播系数超过 1.0，但据我观察，这种独特的传播窗口期通常只持续很短的时间，只有在出现新平台或某种新颖机制，使得一些极其简单的病毒式应用能够成功时才会出现。大多数情况下，我们看到的病毒式传播系数都在 0.2 或 0.3 甚至更低。 这仍然很有价值！0.2 的病毒式传播系数意味着，当有 1000 位用户注册时，您就能“免费”获得 200 位用户，从而显著降低获客成本 (CAC)。这样一来，病毒式传播循环最终更多地扮演了辅助角色，因为它们有助于更有效地利用营销预算。即使增长速度并非非常快，一款高留存率的产品最终也会随着活跃用户群的增长而实现注册用户数量的增长。 病毒式传播循环的“速度”在这里是一个重要的概念。病毒式传播可能不会迅速显现，尤其是在产品具有高用户留存率/低垃圾信息干扰的情况下。当病毒因子在多次会话中缓慢积累时，你就能理解为什么病毒式传播循环的“速度”取决于其邀请生成速度。如果你的产品是用户每天都会使用的，例如社交网络应用，那么他们每天都会发送大量的邀请。这会导致病毒因子不断累积，从而快速产生更多注册用户。相比之下，像 Dropbox 这样的产品的推荐计划则截然不同。Dropbox 可能非常实用，你也经常在后台使用它，但你可能一个月都不会使用推荐功能超过一次。这意味着，尽管该产品具有极高的用户粘性（顺便说一句，它的确如此——Dropbox 已经拥有数亿用户），但由于循环速度缓慢，它可能需要数年时间才能产生病毒式注册量。 这样一来，病毒式传播循环可以缓慢而强大，并能让庞大的用户群体进一步扩大。这一点在后期阶段尤为重要，因为那时你真的不想大量使用付费营销。 在消费者或产消者等市场中，应用程序的最终目标是吸引数亿用户，因此你肯定不想通过付费营销来购买如此庞大的用户群体。毕竟，2亿用户 * 每次安装10美元 = 一笔巨款。相反，你希望通过投入数百万美元进行营销，同时获得大量的自然流量来达成目标。你可以从病毒式传播中获得折扣，还可以利用搜索引擎优化 (SEO)、应用商店优化 (ASO) 等策略（以及地理位置优化，或者人工智能时代可能出现的其他技术）。 引战和嘲讽万岁！ 好了，我们来总结一下——当今的病毒式营销领域正在发生什么？ 如果你认同我目前的理论框架，那就意味着，诸如垃圾信息、钓鱼式挑衅、电影化视频等等，都只是为了随机地制造注册量激增。这些激增无法重复，但这没关系。然而，由于许多人工智能工具的特性，这些注册量会被进一步放大。 当前一代人工智能工具通常具备“创作与分享”的病毒式传播循环，能够放大漏斗顶端用户的任何流量。如果你为用户提供一种新颖的方式来利用人工智能生成模型生成音乐、视频或其他任何内容，那么自然会有很高比例的用户会去尝试。而与生成结果互动的用户中，又有很高比例的人会想要与朋友分享，因此分享率也会很高。 我认为这就是为什么我们看到这么多令人惊艳、高度可视化的AI工具迅速走红的原因，因为它们不仅仅利用了我们现有的“创作与分享”循环。此外，我们正处于高度可视化的社交媒体时代——短视频、帖子中的嵌入式片段等等。因此，AI生成的内容以及在社交平台上流行的内容都具有很强的共鸣性。这意味着它们将会广泛传播。
如果你还没看过我关于病毒式传播的第一和第二篇总结文章——以下是文章内容：
第二点：