原创IP文案的出路——盲盒

本文探讨了原创IP文案如何找到合适的出路,分析了短视频和盲盒两种运营方式的优势。通过一禅小和尚和萌芽熊的成功案例,展示了短视频联动的重要性。同时,介绍了原创IP与盲盒结合的可能性,强调了其故事性和趣味性。

最近有粉丝给我留言,说自己和几个朋友开了个工作室,专门搞原创文章、原创文案的,自己的工作室运营6年了,创作出来的文案也有不少,并且自己做的都是一个个小故事,很有趣味性,也有请专门的朗读者配音,请插画师写插画,自己现在想瞅准盲盒的市场搞一波原创IP。

那么问题来了,原创IP文案的发展应该怎样找到合适的出路?自己的优势是什么?怎样利用自己的优势?

大家都知道一些原创IP之前一直都是通过自媒体进行宣传变现,再或者就是通过包装,把自己的原创文案音频化、视频化,在各大音影视频平台进行投放,但效果有时候不尽人意,总是不太理想。

这个时候就应该考虑换一个思路,换其他方式的运营。那么有没有成功的案例呢?别人是怎样做的呢?

在当下这个流量为王的时代,流量决定了一切,除去传统的玩法,有两个思路我个人认为还是可以的:一个是短视频,一个是盲盒玩法。

短视频的火热程度不用说大家都知道,那么怎样做短视频呢?其实短视频中的原创IP已经有不少了,像一禅小和尚,僵小鱼,巴比兔,萌芽熊,爆笑虫子等一系列的原创IP,在短视频平台收获了不少的粉丝与关注。借着这个机会也大致讲下几个突出的IP形象。

一禅小和尚是杭州大禹网络公司运营的IP形象,自2006年动画上线以来,通过漫画动画短视频的几方联动,暖萌治愈的一禅小和尚形象深入人心。一禅小和尚这一形象IP,秉持着提升大家幸福感的主张,极具人格化色彩,输出内容多以情感的共情性为主,借助构建的虚拟情景,小和尚问出了切实的情感问题,内容亲和和短视频受众心理切合。为了满足当下用户需求,一禅小和尚动画视频以日更形式出现,也会产出相应的壁纸、表情包、图书、影视、漫画等满足年轻群体用户需求。根据数据显示,一禅小和尚粉丝数近4500万,获赞量2.4亿,近30天达到了涨粉150.7万的优异成绩,超过了其他类别头部KOL一跃成为卡思数据排行榜第二名。

2016年,萌芽熊凭借呆萌治愈的表情包走红网络,2017年在处于红利期的短视频平台,萌芽熊打造的三维动画短视频俘获千万粉丝成为抖音爆款IP。一个原创IP的形象打造,定位是打造IP的关键一步。以形象IP萌芽熊举例,在这个IP建立之初,它将定位瞄准了年轻女性和亲子家庭两部分的乐活人群,基于这样的树种群体,决定了萌芽熊要推出符合受众特征的形象人设——暖萌可爱的形象,赋予形象治愈暖心的故事,精准定位之后,一系列的商业规划也会与其相关。萌芽熊整体形象软萌可爱,是一种愿意付出的多肉形象,可爱无公害的萌芽熊形象深入人心,能够更加贴近女性群体的治愈心理,根据他的用户画像显示,女性粉丝占比70.55%,男性粉丝占比相对较少,仅有29.45%。目前萌芽熊在抖音平台积累粉丝量达到了1250万,近30天涨粉量达到了35万,日均一万+的涨粉数据非常可观。

有的IP形象也是通过漫画、动画、短视频的多方联动从0开始做到100,可以说在流量化的现在还是比较有前景的。

今天主要说下原创IP与盲盒的结合形式与思路,大家都知道盲盒的火热是泡泡玛特以几款IP形象打下来的,那么我们与之相比有哪些优势呢?

相比于市面上盲盒的IP形象,原创IP的故事更加丰富,人物感情更加真实,他带给我们的不仅仅是盲盒的玩法,以及收集成整套的价值,更多的是带给我们一个小小的故事,这些故事或长或短,里面的人物情感更加真实,无论是作为休闲读物还是作为育儿故事都是有价值的。在我看来,这些东西虽然没有十二生肖、十二星座更加知名,但做出来之后他是有故事线索的,会更加吸引人。

就好比英雄联盟,英雄联盟的人物都是有单独的故事背景的,每个英雄为各自阵营而战,他们性格不同、特点不同,背景故事也丰富多彩,不拿游戏来说,单单把背景故事和人物形象拎出来也是特别好的。

假如英雄联盟和盲盒结合起来,我想肯定很多人都会买,而且市场会特别好。

这是有粉丝基础的,纯原创IP前期可能会因为没有粉丝,所以做短视频需要大量时间精力去运营,而盲盒不同,只要结合这种玩法,用户群体会帮助你去宣传,他们会在盲盒玩法的基础上不断了解你的故事、不断了解你的IP形象。

综上所述,我认为原创IP文案是可以的,结合盲盒玩法,在盲盒市场绝对是有可行性的。

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该工具箱采用WPF框架与HALCON算法库构建,复现了MVTec HDevelop系统的核心视觉处理模块。其主要功能涵盖图像特征匹配、测量识别及缺陷分析三大类别,具体包含以下技术实现: 在特征匹配领域,系统提供四种差异化算法:基于轮廓特征的形状匹配通过create_shape_model构建几何模板,find_shape_model实现目标定位,配合GetShapeModelContours获取模型轮廓数据,并通过VectorAngleToRigid与AffineTransContourXld完成坐标转换与轮廓形变处理;基于灰度特征的相似性匹配则采用create_ncc_model建立归一化互相关模型,利用find_ncc_model进行像素级相似度检索。 测量识别模块集成多维度检测方案:几何测量单元支持比较测量法与卡尺找圆算法,可精确计算几何参数;字符识别单元包含简单字符识别与完整OCR引擎;编码识别单元同步支持一维码与二维码解码功能。 缺陷检测模块采用差分模型架构,通过定位基准与实时图像的像素级比对实现缺陷识别。该系统通过模块化设计将算法功能封装为标准化操作单元,每个功能模块均包含参数配置界面与实时可视化窗口,支持流程化作业与批量处理。所有视觉算法均经过优化适配,确保在工业场景下保持稳定的检测精度与执行效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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