【重磅】电影吸金大法—艾漫数据“演员票房贡献度排行榜”新鲜出炉

2021-01-19 09:43:46

那些充分利用电影成本的男女演员,你为这部电影赚回了钱吗?

男女演员?你知道演员的投入产出比吗?

明星在票房中占了多少分?

女人能撑半边天吗?也许没有必要在票房上这么做!

票房是反映电影事业成功与否的重要标准,也是整个市场繁荣的证明。然而,对于每部电影,有许多因素影响其票房。从电影制作、类型、创意、档案、发行、营销、口碑等角度看,无论哪个版本成为短篇,都有可能遭遇与街头抗争的命运。

从观众观看体验的角度来看,使观众觉得票价值的因素还包括演员、导演、剧本、音乐、视觉效果等。

其中,演员作为电影的“正面”,首当其冲地受到舆论的关注。近年来,中国电影市场日趋成熟,观众对电影的欣赏能力也日益提高。关于演员对票房的影响,也有许多值得总结的现象。因此,艾曼数据选取了2013年1月至2016年11月在中国上映的1079部电影作为研究样本,通过演员的票房、电影中讨论的演员和角色的比例、演员的总体口碑、演员和演员的口碑以及粉丝的数量、粉丝活动的数量、演员的重要性(主角、恶棍等),以及对粉丝数量、粉丝活动和演员重要性的全面参考(主角、反派等)。配角演员、客座角色)、演员是否第一次触电、参演作品是否是大导演的作品等,通过加权计算得出各类电影的票房之王和女皇,为各种影片的选择提供参考。本文以整个网络演讲大数据为基础,从观众观看动机的角度,对中国演员的票房进行了评价,并进行了计算,希望能为业界今后的角色选择和团队建设提供参考。

  [电力]T 501那些工作太多的人可能不会“得到更多”。

首先,为那些为中国电影票房做出杰出贡献的演员鼓掌。从近几年票房收入前100名的榜单上可以看出,谷天乐已经成为电影业当之无愧的模范工作者。2013年1月至2016年11月,他主演了18部电影,总票房为34.44亿部,其中最高的是“黑马”(BlackHorse)电影“使徒”(Apostle),今年夏天获得了6亿美元的票房。黄晓明以24.43亿美元的票房收入出演了13部电影,位居第二,但最高的票房是4年前获得5.4亿美元票房的中国合作伙伴。

此外,彭玉燕、杨力、白河、郭富城、陈一东、秦浩和任大华也在近四年出演了10部电影,形成了演员的第二梯队。其中,“女皇”是最佳男主角。

根据艾曼的明星电影票房贡献,顾天乐和黄晓明凭借个人魅力,分别为各自的电影贡献了6.12亿美元和6.52亿美元。(如下文所述,2013-2015年的数字按比例换算为2016年票房,详见清单数据。)然而,在一部作品的平均票房贡献中,两位模特都从前十名中脱颖而出。在其他模特中,彭玉燕表现最好,平均票房不到8000万。陈一涵的个人贡献最差,排在第31位,不到1200万。

  男性主导

数据显示,2013年1月至2016年11月,演员对票房的贡献是女演员的1.44倍。在近几年票房收入排名前100位的榜单上,男演员和女演员之间的票房收入差距更大,男演员贡献的票房收入是女演员的2.62倍。在性别统计方面,黄波也比杨咪多出4.9亿美元。

除了杨密和白白河之外,所有的女演员都在前十名。范冰冰以6.38亿的票房收入排在第11位,而已经成为导演的赵炜以4.36亿的成绩排在第16位。到目前为止,在前20名票房收入中,女性的席位已经没有了。这进一步证明了女演员的整体票房吸引力是微弱的,我们看到的大多数电影都是由男性角色主导的,并伴随着女性角色。

  港台演员有很大的赶超倾向。

CEPA协议签署后,为中港电影合作打开了新的大门。越来越多的香港电影人北上寻找合作的机会。与此同时,台湾演员也来大陆赚钱,港台艺人几乎可以在一小部分电影中看到。

然而,根据四年来的中国电影票房数据,大陆演员仍然占主导地位。在100强票房排行榜上,大陆演员的票房贡献是港台演员的2.8倍,大陆演员在100强中的比例更高,达到68人,港澳台32人。当然,随着内地电影市场的快速发展,这一比例也在逐年缩小。如果算上每部电影四年的票房,港台演员和大陆演员在几年内甚至接近大陆演员,所以港台演员的票房贡献逐年增加,有望赶上大陆演员。

  摘要:

演员是电影业中非常重要的有创造力的人。当观众对电影一无所知时,明星是促使他们买票的首要因素。然而,一部电影的商业成败总是包含着无数复杂的因素,一旦票房失败被归咎于演员,显然不是一种冷静和客观的方法。

一些演员被称为“票房毒药”,因为他们的工资与对票房的贡献并不成正比。根据电影票房份额,演员应至少为一部电影支付至少1/3的票房,以便几乎维持损失。当然,大牌明星的认可是很多,而且电影方面可能会在广告植入方面获得更多的回报。

无论如何,以高价打造明星并不是拍高票房电影的唯一途径,更不用说拍好电影了。只有当你手里拿着真正的印章,当你遇到它时,你才能在电影的市场潮流中远离它。

  数据显示:采用了基于大数据的智能信息处理,自然语言理解与数据挖掘技术,对互联网信息进行全方位的获取,对海量数据进行多维度和多层次的建模与计算,在娱乐知识图谱的基础上深度挖掘各种娱乐对象,洞察娱乐行业发展态势。

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