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电影十•一档“修罗场”,宣传和口碑如何杀出一条血路?

今年的国庆十一档电影市场可谓修罗场,十多部电影齐上阵,谁能杀出一条血路还真不一定。实际上,硝烟已经开始了:几位导演纷纷发声,痛斥影评人、豆瓣等,在电影还没上映时就已经给出了非常低的评价。我们且不论这些评论是否如实反映了电影质量,让这些导演如此动火的原因,大概是他们认为影评会影响观众观影,进而影响票房。

导演和制片方的担心没有错,并不是每部电影都能挣钱。曾有统计,每10部电影中,有6部赚不到钱。看电影是一个决策过程,受到外界信息和内在动力的双重影响。跟其他商品一样,观众做出“看”或“不看”的决定需要基于商品信息和自己的判断,但不像其他商品,电影不能“先尝后买”,在真正观影之前,观众只能通过片段的信息了解电影,这些片段信息就包括电影宣传和他人对电影的评价。

影片信息是影响决策的重要外界信息。从来源可以分为三类:一类是影片宣传,也就是电影制作方对电影进行的映前介绍,包括宣传片、预告片,对导演、演员、编剧、电影情节的介绍、路演等。第二类是电影评论,而大鹏导演“手撕”的,就是本应该独立于利益方的电影评价。第三类是普通观众对电影的议论,也就是口碑。那么,电影宣传和电影评价会影响票房吗?

什么样的电影会大卖?

虽然看电影是一种常见的、比较便宜的休闲方式,实际上,与票房成绩关系最大的是上映时间——在假期上映的电影票房普遍高于平时,这是为什么如此多的电影都要扎堆上映的原因。但是看电影也需要时间和经济成本,尤其同时上映的又不只有一部电影,选择进不进电影院、选择哪部电影看,也是一个决策的过程。

电影票房是电影是否成功的一个标准,以票房作为指标,有哪些因素会影响电影的成功呢?在上映之前,有没有办法预测电影成功?曾有研究比较了影片的不同元素对于票房的影响,研究结果也很符合我们挑选电影时会注意的内容。有一些预测票房的模型主要考虑了制作团队的因素,包括男女主角、导演、制片人、音乐制作人、编剧等,侧重在他们一贯的、以及最近多部作品的票房和本人在其中的分量;另一些模型则注重影片本身的特点,比如影片类型、拍摄预算、营销投入、以及电影分级情况等。

电影类型是比较保险的预测因素:一般来说,合家欢类型的电影票房更好。在中国电影中,喜剧电影的票房也一直不错。实际上电影的喜好也反映了社会经济的发展。美国大萧条时期,也正是电影蓬勃发展的鼎盛时期,疯狂喜剧、歌舞片盛行,生活压力越大,人们越希望在电影中得到放松和慰藉。

有趣的是,这些因素并不能预测电影成功。比如在明星影响上,基于美国电影的研究就指出,电影里有没有明星,并不影响电影票房和投资回报。虽然美国观众在观影习惯上可能与中国观众不同,但是即便在中国市场,明星主演扑街的电影也不在少数。明星虽然有号召力,但是也有固定的印象,当明星的“人设”与电影角色或者题材相悖,就可能会影响观众的观影效果。比方说,惯常以喜剧形象示人的演员,在正剧中一出场就会引起观众的爆笑。

映前电影评论真的那么重要么?

除了电影广告和宣传,很多观众会根据电影评论和评分进行选择。很多国外报纸都有专门的影评专栏,很多外国电影上映前的报道里,都有正式上映前主流媒体影评专栏的评论和评分。我国的电影,这几年也有不少在正式上映前开放了媒体专场,也会邀请专业影评人对电影进行评价和打分。而由于电影这个产品的特殊性,这些专业影评,并不包含剧透,而是对电影总体的印象。

外国有不少对于影评人分析的研究,实际上,影评人喜欢不喜欢一部电影没太大关系,而重要的是影评人会不会提到这部电影。全球每年出品的电影浩如烟海,能在评论里提及,就已经不容易。有研究发现,映前的电影评论里提及电影的总字数,就可以预测这部电影的首周末票房。但这也不是说“豪华”不重要,如果这些评论里含有积极词汇、票房会更高,而消极的内容则会降低票房。还有研究发现,电影评论好坏对最终票房的影响并不是线性的。对于1370部美国故事片的影评和最终票房的分析指出,那些影评特别好的电影,评论对票房的影响更大,而不那么好的评论对票房影响较小。

虽然专业评论很重要,但评论也并不是完全中立、没有偏向。有研究发现,电影评论会被与电影本身质量无关的因素,比如电影发行方的身份所影响。研究还发现,越有名的电影评论人,评论越容易受到发行方的影响;而观众并不能分辨评论是否有偏向,实际上,观众反而更会听信那些有偏向的电影评论。这符合人们对于模糊信息的判断,那些更坚定的论调、给出评论的是深受喜爱的明星、具有专业性的评论人,都会更有说服力。

图注:“烂番茄”网站《神奇女侠》的专业影评人评分和大众评分

口碑是如何影响票房的?

从前两年的《大圣归来》开始,出现了“自来水”这个称呼。“自来水”就是指因为太喜欢影片,而大力在网络上为电影进行宣传。“自来水”里的“水”,其实就是电影的口碑。与电影宣传和专业影评不同,“口碑”是发生在消费者群体内部。因为是从“我方”立场出发,因而口碑往往被认为更可靠,也更容易通过社会网络进行传播。口碑,对于消费者在决定是否购买一个自己不熟悉的产品时尤为重要。

从发布时间来看,口碑可以分为“前期”和“后期”两种。前期口碑,也可以说是电影热议程度,是指观影前的评价,主要是基于对电影的期望。前期口碑的主要作用是炒热电影,首先是让普通大众知道有这样一部电影。看到或者听到别人议论某部电影,自然会有去了解电影的想法。有研究发现,在电影上映前一天,推特对一部电影的提及量也能几乎准确地预测该电影在首周末的票房表现。比如说很多的系列电影都会有很高的前期讨论量,不少观众会通过预热了解整个系列,进而对新电影形成期待,这也是为什么续集电影往往会有更好票房的原因之一。

在资料网站上对于电影条目的编辑和录入也能说明电影的热门程度。2013年的一项研究就发现,电影上映前,维基百科上该条目被编辑和浏览的活跃程度,可以很好地预测电影票房。研究者对2010年美国上映的312部电影进行了研究,这些电影的维基百科页面很多在电影上映之前就已经建立,以电影页面在上映前的活跃用户(对页面进行过编辑的用户)、编辑次数、页面总浏览量等作为指标,可以基本上预测电影后期的流行程度和票房。但是这个研究并没有对具体的评价好坏进行分析,可见引起热议就已经达到了商业目的。

后期的口碑,是观众在观影后给出的评价,这是根据自己的观影体验和对影片的理解所给出的评价。如果说映前造势大小主要影响的是电影上映最初的表现,后期口碑的音量和好坏都会影响票房后期的走势。虽然有些人会因为“想看看究竟有多差”走进电影院,但是大多数普通观众还是会选择口碑好的电影。听到越来越多的人夸奖某部电影会增加自己想去看电影的欲望。虽然越多人议论、票房往往越高,但是口碑走向也会影响票房走势。比如,某部电影的前期影响很大,议论的人多、期待的人也多,但看完没觉得很好,就会形成反差,造成评价更差,口碑反噬、导致票房迅速下跌。

对于电影口碑来说,“音量”和“好坏”是两个关键指标。“音量”也就是造势的大小,起到“告知”的作用,声音越大、能够知道的人就越多。口碑不论好坏,都会让更多人知道电影的存在、并对电影产生好奇。更重要的是有没有声音、声音够不够大,让观众从众多电影中注意到这一部。对一件商品的议论越多、消费者会越知晓、了解这件商品,因而销售量就会更高。对电影同样如此,知道的人多、热度就高,潜在观众也更多。

口碑的“好坏”对观影意愿的影响更好理解:好的口碑促进观影欲望、坏的口碑降低观影欲望。口碑好坏,起到的是说服作用。在已经知晓的情况下,更有说服力的评论会让更多人选择这部电影,换句话说,潜在观众更有可能变成真正的观众。

对于口碑和票房成绩的研究发现,口碑的“音量”比“好坏”对票房的影响更大。在电影上映首周,对电影评分网站上评分的人数、以及有多大比例的观影者会进行评分(评分用户与电影首周票房的比例)比影片的评分,更能够预测票房。跟其他购买行为相比,看电影可以是很冲动的决定、不需要进行大量的比较和思考,“知道”一部片子往往就会让我们去试试看,而不需要太多的信息来“被说服”。也正因如此,很多评分很低的烂片,在票房成绩上却很抢眼。

那么对于一部电影来说,什么样的宣传攻势对票房最有利?当然是前期关注高、上映后好评多、而且能保持热度的口碑最好。今年暑假突破50亿票房的《战狼2》就是很好的例子。那么电影十一档的修罗场上,谁能凭宣传先声夺人、谁又能靠口碑逆袭笑到最后?作为观众,还是希望好看的电影越来越多,就算靠着宣传和舆论把人吸引进影院,也希望能满意而归。

内地超过15亿元票房的电影及网友评分

 

总票房

豆瓣电影评分

1、战狼2

565785万元

7.4

2、美人鱼

339323万元

6.8

3、捉妖记

243817万元

6.8

4、功夫瑜伽

175259万元

5.1

5、寻龙诀

168036万元

7.5

6、西游伏妖篇

165678万元

5.6

7、港囧

161183万元

5.7

参考文献:

1.         Chisholm DC et al (2015), Economics of motion pictures: the state of the art, Journal of Cultural Economics, 39(1), 1-13.

2.         Ravid SA et al (2006). Distributors and film critics: does it take two to Tango? Journal of Cultural Economics, 30(3), 201-218.

3.         Liu Y (2006). Word-of-Mouth for Movies: Its Dynamics and Impact on Box Office Revenue, Journal of Marketing, 70(3). 74-89

4.         Mestyán M (2013) Early Prediction of Movie Box Office Success Based on Wikipedia Activity Big Data. PLoS ONE 8(8): e71226.

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