曾比TikTok還紅,BeReal為何消失了?無濾鏡、反修圖,照片真的有「真實」嗎?
曾比TikTok還紅,BeReal為何消失了?無濾鏡、反修圖,照片真的有「真實」嗎?

去年的美國最紅應用程式是誰?力壓「霸榜王」TikTok,主打真實社交的BeReal 在全年22% 的日子裡問鼎App Store。

BeReal
圖/ ifanr

但你方唱罷我登場,沒有什麼始終屹立不倒。

BeReal的日活躍用戶,從2022年10月的約1500萬,降至3月的不到600萬。當時間來到4 月,就連App Store的排名也在150名開外。

曾經比短影片還紅的app,為何悄無聲息隕落了?

BeReal玩法「社死」,但也很容易膩

BeReal 的傳統玩法是這樣的:在一天的某個隨機時刻,你和朋友們同時收到通知,在2 分鐘的時間內,你們使用前後鏡頭拍攝當下,沒有濾鏡也不做任何編輯,直接共享當天彼此的真實瞬間。

當通知到來時,你可能在地鐵、辦公室或公交車站,甚至在床上睡眼惺忪,做著日復一日的事,也有可能在打卡景點,讓這天顯得有些特別。

拍攝過程中,你只能看到一個鏡頭的畫面,前置鏡頭拍得如何,只有照片顯現時才能看到。

BeReal
圖/ ifanr

如果不夠滿意,你可以多次拍攝,也可以在超過2 分鐘後遲交,但你的重拍次數和遲交時間都會像呈堂證供一樣,醒目地留在你當天的照片旁。

試玩的時候,通知有時是10點多,有時是8點多。每天在意想不到的時候被要求拍照,又無法編輯和完善圖像,這是BeReal 相信的「隨機性將產生真實性」。

BeReal人氣下降,概括下來也無非兩種原因。一方面,用戶不夠長情;另一方面,用戶的使用習慣改變了。

不夠長情其實很好理解,大多數真實的日常就是無聊的,這是一個不言自明的事實,也是一些用戶離開BeReal的原因。

外媒報導,一位加州高中生使用BeReal幾個月後就厭倦並卸載了它。起初他很享受其中,也很高興地發現,大家其實都沒有Instagram 動態那般的光鮮亮麗,但現在的他轉變了想法,不想再滾動瀏覽他和朋友們之間幾乎相同的照片。

BeReal紅起來的節點,似乎也在驗證著這個結論。

2020年1月,BeReal在法國問世,2022年2月以後,它才在美國的大學校園紅起來。當時,不少大學生是疫情以來第一次體驗實體的校園生活,所以樂意用BeReal記錄課堂、圖書館、社團活動等。但一時的新鮮勁沒了,熱情也就熄滅了。

延伸閱讀:2022年大熱的App是這三款!美國用戶的冠軍不是Tiktok了?誰奪冠?

至於使用習慣改變,則直擊BeReal的要害。

就像上文所提到的,BeReal不鼓勵遲交照片。但有不少用戶,寧願錯過2分鐘的空窗期,讓照片被標記為「遲到」,也要等到特殊的時間和地點再拍照。

遲到恰恰說明我們在記錄與眾不同的瞬間,想要在朋友的手機螢幕前盛裝出現。兜兜轉轉,又回到了那種帶點炫耀色彩、但大家都可以理解的小心思。

如此一來,BeReal也失去了它的初衷,與它所反對的Instagram「一丘之貉」。那麼,我們何必違背自己的本性,不去擁抱更加主流、也更加五光十色的其他社交媒體?

去年夏天是BeReal的高峰時刻,頹勢則在去年10月顯露端倪。

當時,BeReal的全球下載量已經超過5300萬,但在2022年第三季度,只有約9%的Android用戶每天都打開它。相比之下,Instagram和TikTok的比例分別為39%和29%。

不過,這些數據都來自第三方數據平台,BeReal倒十分佛系,從不透露用戶數量,自稱對自己和對用戶的要求相同,不追逐名聲或聚光燈,也不會被下載數量所束縛。

BeReal 不會讓您出名。如果您想成為有影響力的人,可以留在TikTok 和Instagram 上。

「沒有濾鏡即真實」是偽命題,重拍難道就不真實嗎?

BeReal的初衷其實很簡單,即為用戶提供一個窗口,讓他們了解朋友們在日常生活中的真實情況。

這份真實在社群媒體顯得十分奢侈。Instagram、小紅書,便是個中代表。

遠的例子有小紅書的景點濾鏡風波,近的例子則坐落在上海漕河涇地鐵站附近,這裡有一個站立在木繡球花前的崗亭,因為有人冒著危險攀爬拍照引起熱議,原來網紅攝影已經擴張到這個地步了。

景點「
圖/ ifanr

但當真實落腳在BeReal 本身,也不一定經得起推敲。它在自我簡介裡提到:BeReal 是生活、真實生活、沒有濾鏡的生活。但這本身其實是一個不真實、也沒有意義的偽命題。

一方面,它對真實性的標準是簡略的。不能加濾鏡、不能編輯圖片,其實並不等於真實。

拍照時間是隨機的,又只有2分鐘,拍下無聊甚至糊掉的圖片很正常吧?但一些BeReal用戶沒有停止攀比有趣,甚至有人為了展示自己正在艾菲爾旁,在原地等待通知彈出。

更加吹毛求疵地說,用戶們多少都會在2分鐘內倒騰一下自己,至少從仰面朝天地躺著到人模人樣地坐著。人性所致,我們在乎別人的目光。

延伸閱讀:TikTok只是短影音平台,為何美國、印度到阿富汗都想趕盡殺絕?問題到底在哪?

另一方面,BeReal對真實性的要求又近乎刻板。重拍次數也要被強調,似乎不一次性拍完,照片就是不真實的。

說到底,真實不是一個死物,它是流動的。一張修過的照片可能不真實,但如果你把多張照片放在一起,你或多或少能夠了解這個人的某個切面。

相反,等待拍照通知到來,「精心」拍下沒有濾鏡的照片,這件事本就不自然。

BeReal
圖/ ifanr

所以,還是放輕鬆一點吧。

所謂的反濾鏡、反修圖、反社交壓力,就像鬆弛感這個詞一樣詭異,當人們念叨著「營造鬆弛感」時,其實已經不夠鬆弛了。鬆弛感的前提往往是有其他選擇,不是通過穿搭等方式可以「營造」的。

但BeReal對真實的強調能夠打動我們,其實也是滿足了某種心態,類似於鬆弛感成為流行概念,是因為呼應了躺又躺不平、捲又捲不動的無奈。

要麼過於精緻,要麼單調如一,生活在網物時代,我們像鐘擺一樣晃蕩不停,不會滿足停滯在任何一種狀態,但總會在某些時候,為其中一種買單。吃慣了甜的也想試試鹹的,有需求就有市場,社群軟體就在這種空隙裡蓬勃地生長。

在社群媒體分神是一種常態

當在BeReal佔據上一個夏天的時候,TikTok、Instagram、Snapchat等主流app 向它「致敬」,內測了相似的功能。

模仿就是最好的讚美。它們對BeReal的仿效,可能將更多用戶留在自己這邊,原因很簡單,在一個平台上集中體驗各種功能,比起四散在各個app孤島,顯得更加方便。

Instagram 的模仿
圖/ ifanr

社交媒體的「真實性」,或許真的更適合作為一個主流app的功能存在,它就在那裡,你愛用就用,不用也可以。

當小眾的社群媒體試圖提供一片淨土,從TikTok、Instagram,到微博和小紅書,主流軟體始終逃不出「注意力經濟」,各種功能都吸引著你,佔據你的螢幕使用時間。

Facebook 首任總裁Sean Parker 說過,注意力經濟直接影響著獎賞通路中的多巴胺釋放。

我們在社群媒體上,其實就是一種不斷分神、不斷汲取多巴胺的狀態。它們的算法,將最吸引人的內容推送到你面前,賺取你的注意力,然後通過廣告等手段變現。

理查德·西摩的《推特機器》談到,社群媒體讓人渴望持續不斷的新東西,渴望開發利用自己瑣碎的仇恨和慾望,它將人們注意的能力,分解成一系列需要被騷的癢。

所以,BeReal 仍然是一次寶貴的嘗試,它好就好在足夠純粹,提供了社群的另一種模樣,而且顯得更不功利。

因為它不需要你反覆滾動訊息,保持永久在線,從中不斷獲取多巴胺。當第二天的通知到來,前一天的照片就會在公共領域消失,只有你自己可以看到之前發布的照片。

BeReal
圖/ ifanr

每日一次的隨機約定,讓人回到了真實的生活中去,呼應當下流動著的時刻,有人將它當作回憶錄,有人將它作為與朋友分享東西的日常儀式,儘管它也不可避免地有所包裝。

然而,最為諷刺的是,為了避免錯過它的拍照通知,用戶需要始終開著手機

2022 年4 月,BeReal 經歷過一次故障,然後在Twitter 說:

BeReal 已關閉,因此你可以在現實世界中與朋友共度更多時間。

事實的確如此。BeReal 鼓勵人們活在當下,踐行它的最好方式,恰恰是不去在意它。

延伸閱讀:Instagram創辦人推新社群!短影音稱霸,他們卻反向主打文字?能再創光輝嗎?

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr
責任編輯:傅珮晴、蘇祐萱

關鍵字: #社群媒體 #Tiktok
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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