如何专业地预估票房

如何专业地预估票房？

有没有比较切实可靠的办法，在电影拍摄前，或者就只是剧本阶段，就能预计到未来的大致票房？或者在预计时有哪些需要重点考虑的因素。

我个人觉得无法准确地预测票房。因为影响票房的因素太多了，有点类似天气预报那种数量级的。而且相比天气预报，票房涉及的利益实在太小了，不值得动用那么大的资源。

谷歌那个票房预测模型我看过，但准确率其实没有那么高。而且到了国内，准确率肯定更低。当准确率低于60%，甚至70%以后，经验和运气的作用就差不多了。

剧本阶段和拍摄前阶段，对票房的预估基本都是从类型、卡司、制作规模、市场容量等方面来评估。

其实就算电影制作完了，对票房的预估也都是很难达到精准的。这就是电影。它永远没办法成为一门标准、简单的生意。

——关于大数据——

我不懂大数据，因此不知道『大数据时代』是否真的可以准确预测票房。但无论如何，『大数据时代』的前提，是我们真的要能有这些大数据。如何收集、如何辨伪存真、如何建立模型，等等，我觉得我们还要有很长的路要走。

梁巍电影营销从业者电影市场从业者

抽空再来详细解答下，应邀简单乱说下：）票房的预估只有在项目开发期或者电影制作完成准备投入营发时比较有用，前者当然是判断投资回报和风险，后者是判断市场收益和营发投入。

如果LZ有兴趣，可以找一家好莱坞的制片公司，叫“相对论”，他们有非常完善的票房预估体系，从剧本就开始的，而且非常数字化，详细资料鉴于英文过多且相对保密我就先不在这里献丑了，不过“相对论”公司的评估体系是我目前在国内外电影行业里接触到的唯一数字化计算化准确化

科学化程度最高的票房预估体系，除此之外还没看到……

BTW，个人认为所有在影片快上映的时候预估票房都没蛋用，钱都花完了却知道自己马上是能卖多少钱这不太蛋疼了么，跟告诉你你7天后就会死or7天后就会中500万彩票一个道理……

碰巧当年在公司实习的时候，做过一个预测电影票房的研究性工作，然后就写了一篇论文当作研究僧的毕业论文，在此我简单说明下，也许会楼主会有帮助。

首先贴一下我的毕业论文的地址：基于+RSSBus+的社交媒体信息收集分析系统，不知道被谁发到这个垃圾网站上了。

这个项目是由Summit 公司的CIO 发起的，开始初衷很简单，就是通过社交网络（Twitter）中关键字的情况来预测北美电影票房。我的程序中大约对50 部电影的关键字去搜索Twitter

中的条目（这里面牵扯到关键字的取舍，不同城市的选择等），将这些条目收集到本地的数据库中，进行去重，分析这些条目那些是Tweet 和Retweet，再生成数据供数学模型进行预测。我使用的模型很简单，没有进一步考虑条目数与时间的关系（为了偷懒那时候，一边上班一边搞论文），以后就没有继续研究了。论文里面还有一个可以搜索北美任何电视字幕的搜索引擎，也很

简单，当时觉得这里面的数据可以和社交媒体的数据进行互补，由于时间的关系只做了程序，没做数学分析。

总体来说Summit 那边还是挺满意的（后来他们搞了一个更复杂的模型，据说精度还不错，有

一定的参考价值），但是我觉得差距还是挺大的，我预测到的Twilight DB 的票房成绩是 4.2 亿美元，后来北美实际的官方数据是 2.8 亿好像，胡佛传我预测的是2654 万美元，实际营收是3400 万美元。

行业内有更精准的模型和数据来源，这个上面的同学们都或多或少讲了一些。我做的这个小项目主要就是为了验证社交媒体内信息的价值，后来也想用新浪微博的数据实验下，但是新浪微博没有免费、开放的数据搜索接口，只能作罢。

总体来说我还是很看好社交媒体信息分析这一块的，Twitter 的API 非常赞，业界良心。

这个项目我还真的做过，大概是在2011年中国电影票房开始爆发的时候。试来试去，最靠谱的算法仍然是多元线性回归，预测目标是官方公布的某部电影的最终票房值，当时的R2达到70%多。如果将进口电影排除，R2能够提高到80%以上。主要是进口电影非常容易出现黑天鹅，比如一个《阿凡达》就足以将模型刷爆。

多元线性回归看起来很low是不是，但后来看到一篇Google关于预测电影票房的论文，也是说最好的票房预测模型仍然是多元线性回归。

不过后来这个模型的价值就不大了，因为后来中国电影市场以超越想象的速度蓬勃发展，不断出现票房黑天鹅，而且还有各种严肃的刷票房行为，所以对于模型来说，实在是臣妾做不到。题主所说的在电影拍摄前就预测票房也超越了模型的能力，当初的设计是在电影首映前一个月开始预测，定期修正预测值。多元线性回归使用的各因素总结如下。

用户的期待度。通过手机百度指数以及微博等媒体的提及次数来表示，搜索或者提及次数越多，证明用户越期待，越容易转化为票房。

核心元素的影响力。核心元素包括导演、主演以及是否有前序剧情，比如：007系列或者冯小刚都是对票房的保证，而另一方面，有些演员又是票房毒药。主要是收集豆瓣上这些核心因素与电影评分和历史票房的关系，最后可以归结成对新影片票房的影响因子。

竞争态势。主要通过同期上映的影片数量来评价，同期上映的影片越多，证明竞争越激烈，越难取得较高的票房。进一步的规划，是将同期上映影片的预测票房加入进来作为权重，以衡量竞争对手的实力，更准确地评价竞争态势。简单说，和《阿凡达》同期上映，比和《无极》同期上映，要悲壮很多。

基本面。主要是就是当期电影市场的总体情况，可以使用该电影上映前T12M（Trailing 12 months）的总票房作为基本面。

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先总结性的哄一声：可以预估，但难以控制

美国在40年代以前，大制片厂是通过分散投资的方式来平衡风险，并通过控制新老导演更替，新老明星换代，以及逐步加大一部影片的首映场次，二、三轮放映场次，来控制拷贝成本，以减少风险，确保盈利。正是在这样的体制下，衍生出了所谓的类型电影策略（类型电影= 保守性创新），和制片厂导演制、明星制。这一套体制从默片一直到彩色电影时代的早期，逐渐成形成熟，这是好莱坞光景最好的时候，融资借贷对于大制片厂来说根本不困难，回报率也很高。

二战结束之后，整个电视产业受到战争的刺激，兴起的非常快，还有电影行业内部创新能力的不足，都使得美国市场的电影融资变得非常困难，传统的大型制片公司在这个阶段发展严重停滞。1948年派拉蒙法案更是直接促成了大制片厂放弃了他们在渠道上的垄断，美国电影工业进入另一个周期。

金融、保险机构也开始在这个阶段深度介入好莱坞的生产链条中，一部分独立制片公司迅速接受了他们，允许保险公司对生产过程进行管控、监理。由此也使得一些独立制片公司在这个阶段发展的非常快，并促成了大制片厂朝向发行代理公司的方向发展。导演、明星以及剧组开始独立于一些大的制作公司之外，美国电影工业的细分化、专业化也是在这个阶段开始趋向成形。

结合当时整个美国商业社会的发展，在此之后，围绕电影市场开始出现一些第三方机构，其中有一个很重要的门类，就是向保险机构、投资人提供市场调研，资信调查服务的公司。开始这些公司是在上映前进行电话或者信件的抽样调研，看看哪个区域的观众对一部电影最感兴趣，以此来确定拷贝数量和上映范围，还有对独立制片公司、制片人的资格进行审查（有点像私家侦探）。后来逐步发展到围绕一部电影，从脚本阶段就开始进行观众调研。到六七十年代，一个剧本或者创意想要获得投资人的亲睐，以及保险公司同意承保它的制作和投资，剧本阶段的调研成为不可或缺的一环。

到这里要做一个小结：美国市场的电影项目评估在40年代至70年代逐渐发展成一个专业的活，脱离了早期的由一个人拍脑袋、讲人情、看才华的创业家时代特征。

在1980年以前，所谓对票房的预估，还是人为的猜测，虽然从一个人猜谜语发展到很多人一起来猜谜语，从一家公司来猜谜语发展到很多公司一起来猜各个环节的谜语，但仍然是猜测居多，所谓的调研往往也是由一帮有经验的人说了算，直觉和判断在这个阶段，可能还是大于所谓专业性。

在1967年之后的新好莱坞时代，电影投资逐渐加码，好莱坞对风险控制的要求越来越高。巴瑞·李特曼（想知道是谁请百度）在80年代提出了一个票房预估的基本模型和方法，这就是著名的李特曼模型，当然在中国它还是属于非著名阶段。具体如下----图表引用自《当代西方电影票房预测研究的发展演变》一文，作者王建陵

根据这个模型，利特曼得出了一个回归方程式：Y＝-28.482×106+7.232×106顶级导演

+14.846×106明星+11.818×106科幻+13.858×106续集+24.932×106奥斯卡提名－4.966×106剧情+6.972×106影评+3.814×106大发行公司。

看不懂也没关系，大体上意思就是将每一个因素作为一个变量，每个变量具备一定的权重，当所有的变量因权重关系的不同，组合在一起时，就是最后的票房结果（如果你也看不懂我这句话，那你吐血去吧）。

在这个模型之后，很多公司对这个模型开始了深化，比如做明星影响力评分的媒体越来越多，类型明星越来越容易出头，也越来越容易被淘汰，专业的经纪公司变得更为兴盛；对奥斯卡的争夺也越来越残酷，和政治说客一样，好莱坞也开始雇佣公关公司游说评委（哈维-韦恩斯坦近几年风头大盛，了解电影行业的人应该知道一点他的故事），这个模型也在逐渐丧失它最初的价值。

随着传播学的发展，整个调研行业变得更加专业，对于电影的观众调研和研究也在80年代之后

变得更成熟。围绕电影这种项目制生产方式，在好莱坞的调研咨询公司那里衍生出了很多种调研模型，分别针对于整个项目进度中的各个阶段，准确率也越来越高。这些咨询公司也逐渐认识到历史数据的重要性，开始建立整个好莱坞的资料库，所谓的第三方票房统计和监控也是在这个阶段之后才变得更公开更准确的（以前票房各个公司自己都未必很清楚，80年代录像机的普及，电影发行渠道的改变，使得电影制作公司必须要频繁与各类公司进行结算，也促使了财务信息的透明化）。

从那个时代到今天，已经过去三十年了，对北美市场来说，未来三年以内的评估预测，观众的兴趣变化，趋势研究，调研咨询公司基本上都可以做的很到位了（至于怎么到位的，保密，请私下咨询我，除非@梁巍前辈告诉我相对论的票房评估体系是咋样的）。但是，是不是这样就可以确保一部电影的票房有了绝对保障了呢，NO……

犀利的阶段性小结：当大家都成为高手之后，谁能胜出的主要原因，不是你做的多么的对，而是你犯的错误足够的少。

这个阶段就要说一说开头的那句话了，就是控制。如果在电影行业有过从业经历的人，应该都清楚，电影与房地产行业相似，是个高度细分，项目制为主的行业，他的人力资源组织是松散式、临时性的，这就给项目管理带来很大的难度。在项目策划、创意基本上都没有问题之后，一个项目的成败依然是由人来主导的，如果对过程的控制出现问题，所有的预估都会化为泡影。也就是说决定性因素不在于能否预估到票房，而是能否控制各个节点的变化，完成原本预估的目标。

以制作环节为例，成熟的电影公司的项目团队，一定是扁平化的管理，这种方式会减少决策失误，好莱坞几十年的经验告诉他们，当电影成为个人的抱负时，喜剧性的结果不多见，悲剧性的结局很普遍。我在之前的一篇文章中：国产电影黑马为何层出不穷？解析幕后推动力曾经画过一个他们的项目团队架构图，拷贝过来，让大家参考下。

迪斯尼之所以会成为好莱坞最稳定的电影公司，和它的全家欢电影项目的管理模式有关系。迪斯

尼总部的策划部门会将电影的创意做成游乐园节目，给全球各地的迪斯尼乐园实践，用两到三年时间对角色设定、故事情节进行修改润色，以免与各地文化之间产生冲突。一部迪斯尼全家欢电影研发周期要长达4-6年时间，这也确保了项目的准确性和普世性。每年迪斯尼会有四到六部全家欢电影，这几部电影基本构成了当年迪斯尼影业的主要收入来源，从这点上来说，迪斯尼乐园功不可没。

失败的案例中，往往是掺杂着其他因素，或者本身就是冒险性比较大的项目。比如同样是迪斯尼，在做《独行侠》这类电影的时候，考虑就不会那么周翔，因为一旦票房失利，德普与迪斯尼之间有对赌协议，他仍然是块大肥肉，可以继续卡油，所以对单个项目本身的控制就值得冒一冒风险了，《加勒比海盗》也是高风险项目，但收益很好。《环太平洋》亦是，这部电影在2011年的筹备阶段，就是冲着全球甚至是亚太市场去的，北美市场收回一定的票房就OK了，但是上映前，正赶上华纳与传奇之间闹离婚。市场的评测结果早就显示北美观众对机器人的口味变得很快，但宣传机器一直到离上映还有一个月的时候，才拐过弯来，大书特书自己的人文精神、救世情怀（模仿《独立日》），已经晚了。另外这部电影在北美市场的阵地宣传几乎是无力的，这跟华纳有很大的关系（《宿醉3》亦同样）。

所以说，一部电影的票房最后能否被预估准确，在北美这样的市场中，在如此健全的工业化体制中，要点不在于预估，而在于控制。

感叹性总结：目前国内电影行业正处于美国电影市场二战之后的那个阶段，属于工业化体制正在建立完善的过程，所以李特曼的那张表在国内还是有参考价值的。但是我们又在面对着好莱坞电影的冲击，这就要求在完善工业体制的同时，我们也要完善自己的项目管控能力，否则票房预估都只是空话。

说个没用的，Google曾经出过一个电影票房预估模型，准确率大致在94%，题主可以多关注一下。

图1. 2012年票房收入与搜索量的曲线

（红色是票房收入，灰色是搜索量，横轴是月份，纵轴是数量）

经过改进后的模型：

图2 提前一个月预测票房的效果

（横轴是预告片搜索量，纵轴是首周票房收入，灰色点对应实际某部电影的首周票房收入，红色点对应预测的首周票房收入）

Google可以通过这个模型提前一个月预估出电影票房，不过如果是在拍电影前就预估票房，可能不太现实，之前有个问题也回答过，其实演员在拍一部好片或者烂片的时候，心态是差不多的。在没开拍电影前，就预估票房，很可能本身就是个误会。