短視頻營銷時代,長劇集何以突圍

2025-07-08 | 來源: 金台資訊 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

當下，長劇集正面臨營銷困境。近日有專家指出，類似《黃雀》《駐站》《無盡的盡頭》等精品長劇集雖然制作精良、口碑上乘，卻難以出圈、成為點擊量和話題度高的爆款。究其原因，是由於這些長劇集目前主要依靠短視頻營銷。而短視頻平台具有短平快的傳播特性，與強調內容完整性與藝術性的長劇集格格不入。

一方面，長劇集與短視頻在內容體系上存在較大差異。前者注重敘事結構與文化內涵，後者則偏向娛樂化與情緒化。短視頻平台倚重完播率、點贊量等即時互動數據。這類標准能較為准確地反映用戶在碎片化消費場景下觀看短視頻的瞬時行為，卻難以有效記錄觀眾在觀看長劇集相關內容時的交互特征。算法在對長劇集的相關內容進行數據標注時，容易將其中承載的綿長敘事、豐厚內涵與復雜情感簡化、扁平化，造成審美價值與思想價值被低估。另一方面，短視頻平台以“注意力經濟”為核心邏輯，以用戶停留時長為考核指標。這種機制適配短視頻即時滿足的特性，卻與長劇集依賴的沉浸式敘事形成沖突。長劇集的相關內容在釋放內涵方面具有一定的滯後性，難以在算法考核的維度中占據優勢。在有限的流量池內，算法的“個性化推薦”會將更多流量分配給符合其評估標准的短視頻，長劇集的相關內容往往只能獲得初始流量池的較小份額，若無法在短時間內形成爆發式互動，便會迅速陷入流量邊緣化的困境。這就是“強者愈強、弱者愈弱”的馬太效應。

此外，短視頻平台算法模型的隱性偏見也是長劇集內容難以出圈的重要原因。當前算法模型對優質內容的判斷標准深度錨定短視頻的特征。而長劇集所強調的敘事連貫性、人物塑造深度、主題表達厚度等特質，在算法的量化評估體系中缺乏對應的權重指標。算法難以識別長劇集的相關內容所承載的內涵和底蘊，甚至可能將悠長的敘事節奏視為傳播缺陷，導致長劇集的相關內容面臨被技術邏輯過濾的風險。

可見，長劇集在短視頻平台的營銷容易陷入數據識別偏差、流量分配劣勢、價值評估錯位等困境。要解決這些問題，需從技術適應、內容創新、社群裂變等環節著手進行改進。

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我們應該意識到，短視頻平台已經成為當下影視作品營銷的重要平台。為了讓優質作品找到對的觀眾，長劇集應該在堅持藝術質量和思想內涵的基礎上，適當做出調整，以適應這種碎片化的傳播方式。為了在技術上適應短視頻平台的算法邏輯，創作者可建立精細化標簽矩陣，使長視頻的相關內容被算法更精准地識別與匹配；以開放性結尾、敘事留白激發用戶的探索欲與二次創作的熱情，借助用戶生成內容的傳播效應，進一步提升長劇集的影響力；通過固定時間更新、懸念式預告等手段培養用戶追更習慣，將算法轉化為內容傳播的賦能工具。長劇集創作在做出這些調整的同時，仍應以內容創新提高核心競爭力。在敘事設計上，可以突破線性結構束縛，探索多視角敘事、環形敘事等模式，以更強大的戲劇張力與更深邃的思想內涵吸引觀眾的目光；在人物塑造上，著力刻畫具有復雜動機與成長弧光的角色，與觀眾構建更深層的情感聯結，以超越碎片化內容的即時刺激；在視聽表達上，通過鏡頭語言、光影調度與配樂設計，營造更獨特的審美體驗，凸顯長劇集的藝術質感。同時，深耕垂直領域，聚焦特定文化題材，以稀缺的專業洞察與知識沉澱，打造具有長期價值的硬核內容。長劇集要在適應性改造與本體創新間尋求平衡，才能既保證其藝術魅力和思想內涵，又能在短視頻平台獲得更大傳播力和關注度。

社群裂變也是長劇集營銷拓展用戶的核心策略。我們應充分利用短視頻平台的算法機制進行“以短帶長”引流，在短視頻平台投放沉浸式預告、具有知識含量或情感爆點的片段，並設置便捷跳轉鏈接，引導用戶從碎片化關注轉向長視頻平台的完整消費。同時博采眾長，構建跨平台用戶關系網，在社交媒體、官方超話等私域陣地，通過獨家花絮、主創分享等深度互動，增強用戶黏性，實現用戶群體的廣度拓展與深度沉澱，構築起抵御算法波動的穩定傳播陣地。值得注意的是，通過注意力引領與價值認知重構，培育和引導用戶對長劇集的觀賞習慣，是長劇集營銷的必經之路與最終歸宿。我們可以在短視頻平台及社交媒體推出知識深度解析、創作幕後紀實、經典鏡頭賞析等內容，以直觀可感的形式展現長視頻的敘事厚度與藝術價值，避免空泛闡述；同時優化內容消費場景，借助線上觀劇會、線下主題劇展等儀式化場景，營造集體沉浸氛圍，漸進式延長用戶專注時長。此外，以持續的內容品質升級為根基，結合劇集評論分享、文化沙龍等配套活動，構建推崇深度敘事與藝術表達的文化生態，逐步將用戶對長劇集的認知從娛樂選項升維為精神剛需，使長劇集營銷實現從流量爭奪到價值認同的質變。

長劇集在短視頻營銷時代破圈突圍，還需要以媒介生態的健康發展作為基礎支撐。我們或可從算法事前風險預防、事中運行監管、事後侵權追責等多維度發力，加強對短視頻平台算法機制的治理。在事前預防階段，嘗試建立算法價值觀評估與分類分級管理體系，對涉及文化傳播的算法模型，重點審核其價值導向是否符合主流文化；針對長劇集的相關內容實施分類管理，設置獨立於短視頻的推薦權重參數，讓內容多樣性指標在算法模型中占據合理比例。在事中監管環節，可以推動算法運行規范建設，在保護平台商業秘密的前提下，就其算法的目標設定、核心價值導向以及可能產生的系統性影響進行評估，並建立常態化監測機制。構建獨立的算法公平性評估體系，防范和糾正算法歧視及不合理的流量傾斜，使長劇集的相關內容能在可衡量、可監管的公平競爭環境下與短視頻內容同台競技。在事後追責層面，則可以明確算法應用主體責任，為權益受損方提供維權途徑，加大侵權行為懲處力度。