因为方便存在的“种草”平台，正在变成新的决策成本。
“经常会好几个平台一起看吧，先去一些网红打卡攻略多的平台搜一下有什么，然后再去大众点评看看评论和图片。还可以多看视频，视频里的滤镜相对没那么夸张离谱。”96年出生的陈华经常会在线上或主动或被动种草，然后去线下拔草，除了上述告诉我们的平台主动去滤镜方式，她还补充到：“那种美到不真实的，照片颜色饱和度特别高的，基本直接略过。”
本地的咖啡店、烘焙店打卡，出行旅游景点去哪里玩、住哪里、吃什么，这些决策陈华基本在各大线上平台决定，而决策的成本却因为“滤镜”问题，变得高昂。
近期，某平台“虚假种草”“滤镜景点”等争论不断。关于该平台滤镜问题和相关的报道，很多地方都已有报道，这里就不多赘述。在该事件曝出之前，不少观点将年轻人消费观与网红跟风等同，感性、冲动消费是年轻消费群体的标签。但该事件侧面反映了如陈华这样，对种草有直接需求的不在少数，而当年轻人回归线下真实消费场景后，去滤镜后的素颜消费更是理性需求。
企鹅智库报告调研报告显示：22.6%Z世代表示自己目前没有过非必要消费，而认为自己每月的非必要消费占总支出1%-20%的Z世代比例已超过半数，仅13.4%表示自己的非必要消费达到了30%以上。该报告还指出，整体而言，Z世代的消费较为理性，平均非必要消费比例维持在一个较低的水准。
理性消费是年轻消费群体的主要特征。
那么，在此背景下，回到种草本身。年轻消费群体尤其是Z世代的消费决策逻辑到底是什么？种草在他们的消费需求中扮演了什么样的角色？目前消费决策领域存在哪些模式？
决策路径：从种草到拔草
消费是年轻人表达价值观的途径之一，个性、热情、潮流、好奇、想象力、活力，这些关键词无一不在阐述年轻消费群体的需求。
10月，刚进入职场正轨的陈华接连出差，去了上海、成都、广州等地。
“之前没什么机会出差，换了份工作后，突然到处跑了，每到一个地方总想体验些当地的特色美食，但如果总是踩雷，对这个城市印象也会减分。”就职于杭州某广告公司的陈华说到。
“一般会先去小红书这样的地方看看有什么，然后在抖音上搜一下，有没有视频之类的，再去大众点评上看看这家店的评价，印证下小红书、抖音上的内容对不对，和真实情况有没有出入。”陈华告诉我们。
拔草达人陈华熟知几个平台的特点，比如小红书上的新品多，很多新潮的东西来自那里，同时也鱼龙混杂需要好好鉴别，又比如抖音上，以美食或旅行博主的攻略或打卡视频为主，还有大众点评、豆瓣，上边用户的评论多。
陈华的决策路径很简单：先从某些网红种草平台查询，综合了解看看有什么，再去大众点评这类UGC为主的平台上，看用户评论和榜单，继而综合做出决策是否要去线下拔草。
我们试着将陈华的决策路径和普华永道报告中大多数人的购物路径结合，画出了从种草到拔草的相对完整的路径。当然，其中包含不少有行动力的人，线上被种草后，直接到线下拔草，看一看这些地方是否与实际相符，是否是“坑”。
其路径基本可分为“在网络平台种草-翻看产品评论内容-评论互动询问相关产品信息-收集产品其他相关信息-收藏-在不同平台搜索交叉印证-重复上述查询信息步骤-询问身边好友意见-拔草”。
从种草到拔草的决策路径，盒饭财经制图
种草，年轻人迈出消费决策*步，在消费主义洗礼下，变成了独到的仪式感。
普华永道的一份报告中指出：在碎片化社交的驱使之下，年轻人的消费模式也正在发生改变。被圈子中的朋友或喜欢的KOL种草，剁手也不过区区几分钟。年轻人因为兴趣而冲动消费，也通过消费树立圈层。
但种草容易，拔草难。种草与优质拔草之间，还存在着多条鸿沟。
网红向左，大众向右
种草平台的底层需求，是降低决策成本。
“就算去大众点评上看评论，我也会看好几页，然后好评、差评都来回看，带图的更是会仔细看图中的细节。” 陈华指着手机APP上一家餐厅评价说到，“你看这家餐厅名字下显示是该区地方菜人气榜第1名，但人气榜这个榜单只能说去的人多，不能直接等同于好吃，所以必须看看评价。”
我们看到该餐馆共有716条评价、418张晒图、低分的有44个，评分是4.2星。
“七百多条评论不算多，但也能看出一二。这种情况要去看看差评来自哪里，你看这个差评集中在服务上，要是不介意服务，其实出差时，把这个作为体验当地特色餐饮的尝试，我也可以接受。” 在陈华眼中，没有从服务、产品、氛围、体验十全十美的店铺，看你能接受什么，需要什么，*是提前通过这些APP避开坑。
然而，在降低决策成本的需求下，越来越多的平台出现，加上真假难辨的信息，拔草变成了一种碰运气。
从艾瑞资本研究院的报告中能看到，根据内容生产模式来分，目前内容消费平台可大致分为3类，分别是PGC（Professional Generated Content，指专业生产内容）、PUGC（Professional Generated Content + User Generated Content，指“专业用户生产内容”或“专家生产内容”）和UGC（User Generated Content，用户原创内容）。
我们可以发现，近几年流行的内容消费平台基本为以小红书为代表的网红、明星等PUGC模式，和以大众点评为代表的大众UGC模式，本次我们主要分析这两种模式下的种草逻辑。
以KOL、明星、部分明星主播为主的PUGC种草模式，主要通过内容输出带动号召力和购买力，借助内容生产主体的带动效应，使粉丝、用户对内容产生兴趣，从而完成种草、传播和变现的链路。
简单来说，PUGC就是介于专业团队和散户之间的内容产出，我们通常说的MCN机构下的达人、团队，达人用户、KOC以及明星都属于这个范畴，他们通常以UGC形式，产出的相对接近PGC的专业视频、图文内容。
普华永道认为：爆棚的个性表达力最终也需要群体认同作为落脚点，这意味着传统意义上的“小众市场”或者“亚文化”得到了走向舞台中央的强大推力。品牌在进行产品研发或推广时，不能再局限于传统的目标受众需求，也要为更广泛和细分市场的用户提供与产品连结的通道。这些用户往往对于自己认同的价值表达有着*的忠诚与信仰。
这种情况下 “消费意见*”变得非常重要，这也是近年来网红、KOC等模式火爆的原因之一。新消费浪潮下，近期“滤镜风波”涉事平台便属于PUGC这种模式。
网红经济下，当“好看”“颜值”成为流量密码，和无冕*。网红、KOL、KOC等在不少线上流量平台分享种草好物，因距离生活方式更近，其内容也更容易商业化变现，即为之消费，导致不少内容目的不再是单纯的分享生活——由此滤镜内卷成了一种刚需。
UGC的种草模式，则以普通消费者为主，消费者主要对使用、消费和体验进行打分和评价，淘宝店铺下的评论、大众点评、豆瓣、亚马逊的评价体系都是如此，分享目的是借大众的消费体验，辅助用户消费决策。
据美团年报披露，截至 2019 年底，消费者已在美团、大众点评等App上写了 77 亿条消费评论，为本地生活服务行业的用户消费选择提供了丰富的决策参考。
除内容上的差异之外，这两种模式的运营思路差异也体现在各自产品中。
PUGC的这种依赖网红、KOL、KOC的种草模式，其运营逻辑基本是，通过算法和内容红利去和平台流量博弈，以获得更多曝光，形成种草，从而带动品牌、广告营销。在相关平台算法和推荐机制的共同助推下，打造“网红爆款制造机”，再以网红文化带回更多流量，形成源源不断的流量回滚。
也因此，通常PUGC的内容生产模式，依靠一整套平台技术支持、流量扶持、商业化模式支持等等。首页也会根据兴趣、标签做推荐，视觉上通常是精美图片/视频+文字。
而UGC的种草模式，算得上互联网内容消费的经典模式。普通消费者在消费体验之后，用评分和评价方式给出看法和观点，省略了如网红、KOC、KOL这样的中间环节，以此实现去中心化的消费决策。
但纯UGC则因为大多内容来自普通消费者，内容专业性上大多不如PUGC，产出频次也没有规律。不过借助庞大的用户体验积累和低门槛的创作，可以得到相对真实且符合大多数人预期的评价。
这是大数定理给出的道理，当数据越大的时候，越接近真实的情况。
从产品来看，通常UGC的内容需要检索，内容创作依赖的是用户的认同。此类平台，通常是不会以强推荐算法为主。以大众点评为例，其店铺评价的决策参考路径为店铺名称-星级评分-评价（文字、图片、视频），和前文提及的年轻人消费决策路径有诸多重合之处。
至于KOC产出的内容，是不是属于UGC范畴？综合以上分析可以看出，KOC实际属性更偏向PUGC，因为他们的实际内容创作动机是以商业化目的开展。而这些KOC与头部主播、头部网红而言，又欠缺了议价、质量把控等话语权，在推荐上也容易出现变形。
本是同一消费决策流程上的两种路径，走到了岔路口。
线下种草更要素颜去滤镜
我们先来回答一个问题：为何线下的本地生活消费领域、新消费领域或者相关旅游服务行业中，很难出现*头部的格局？
原因很简单，这些行业都是分散型产业。
导致分散型产业的原因有三个：一是缺乏规模经济，分散型产业具有低进入障碍的特性；二是某些产业具有规模不经济的特性，如偏好、需求不断改变和多元，标准不一；分散型产业的进入障碍低，所以新公司得以经常进出。（《策略管理第九版》朱文仪 陈建男 黄豪臣译）
本地生活服务领域，比如餐饮、旅游、美容美发，涵盖了大大小小多种需求。拿餐饮行业来说，国人众口难调便是常态，再加之受当天体验的心情、周边环境的作用，直接影响当天的就餐体验。
从另一个角度来看，这也论证了为何某些平台会出现大量滤镜问题的原因——线下的本地生活消费决策参考内容并没有那么好做。
如何在出门消费前，找到相对接近现实的评价，方法变得十分重要。
*，需要更多样本，让结果趋向真实。当一家餐厅、一个目的地集合了海量普通用户的真实反馈，给到大众消费者参考时，得到的信息比网红千篇一律的“绝绝子”“YYDS”要更有价值，对降低踩坑几率也有帮助。
第二，PUGC外，在做决策前还需要看UCG的内容。如果PUGC的作用是告诉有什么，那么UCG就是告诉你值不值得去。
还是以大众点评为例，算法机制上决定了大众模式不会批量、集中产出网红打卡的集合，非推荐算法机制下标签是次要的，用户的评论数、评论质量等对消费决策指导的意义，才是重点。所以，这就好理解如大量贴上“小镰仓”标签的景点，会在小红书等平台上崛起，而没有在大众点评上诞生。
第三，参考多种意见，好评、差评都要看。多数人的实际体验意见，有好评也有差评，比网红带有滤镜式的一致好评更有实际参考意义，对于普通网友来说参考性更强，毕竟一家餐厅、一个旅游景点让所有人都满意，也是不太现实。多看看不同用户的实拍图、差评，再决策是否买单，此类内容变成现在网络上流行的反种草、反滤镜攻略。
再来看年轻人个性化的需求。去中心化的用户消费决策模式，可以历久弥新，本质上是对当今审美趋同倾向的一种叛逃，呈现出来的多元、丰富的状态，正好与当前年轻人彰显独特、个性的消费态度吻合。
年轻消费者在网络冲浪以后，终会回归线下消费，看见去滤镜后的真实现实。大众点评、豆瓣的评价模式，算是给消费者提前做了“剧透”。
“相比去之后发现这是个坑，我宁可早一点知道，多花点时间就行。分享一个多年在平台上做攻略且没怎么踩坑的秘诀——不要只相信某个平台上一个人的评价，网红的也不行。不同的评论越多，可能更能接近真实的情况。”陈华说到。
对陈华来说，其实哪种种草模式、种草逻辑都不重要，重要的是解决她的问题——快速、高效地发现真实的好去处，少踩雷，*。
