短剧出海的新天花板？FreeReels如何靠“免费看 + 广告”卷赢3000万下载

北京

从产品模型到广告节奏，一文拆解可复制的增长方法论开篇：ReelShort 之后，FreeReels 把“免费看短剧”做成了一门生意

过去两年，海外短剧已经从“黑马”变成“赛道”：

ReelShort 靠单剧爆款+高强度 IAP，在一年内把下载拉到数亿级，成为海外短剧的出圈代表；

DramaBox 则 IAA+内购混合模型的 App，已经在美国、东南亚、拉美形成稳定收入；

DramaWave 则以“高画质+订阅+多语本地化”为卖点，在韩国一度压过 Netflix，拿下 Google Play 娱乐榜第一。

就在大家以为模式已经定型的时候，一款几乎只喊着“永久免费、看广告就能爽看”的短剧 App——FreeReels，开始在东南亚、拉美等地区狂刷下载量和好评，被不少从业者称作“海外红果短剧”的样本。

这篇文章，就以 FreeReels 作为切口，具体回答三个问题：

FreeReels 这款 app 的产品与 IAA 模型到底长什么样？

为什么它能在短时间内迅速崛起？

对正在做海外短剧 IAA 的团队，有哪些值得学习和复制的地方？一、FreeReels 在矩阵里的位置：昆仑的“免费短剧实验室”

先把 FreeReels 放回公司战略里看。

发行方是昆仑万维体系下的 Skywork / SkyReels，一边做短剧内容，一边做 AIGC 工具；

昆仑在海外短剧上采用的是双产品策略：

DramaWave：订阅 + IAP + 广告混合模型，主打欧美/韩国高 ARPU 市场；

FreeReels：几乎所有剧都能通过广告解锁，以“always free to access”卖点撬东南亚、拉美等价格敏感地区。

简单理解：DramaWave 负责“高价值收口”，FreeReels 负责“免费放量+IAA 收割”。FreeReels 既是流水线的 IAA 实验室，也是整个短剧矩阵的流量蓄水池。二、先看一眼产品：这是怎样一款“红果式海外短剧 App”？首页结构：国内用户一眼就懂的红果式布局

首页

顶部是搜索框 + 标签导航：

日文版：人気のある / 特集 / 復讐 / 隠された正体 / 裏…

韩文版：인기 / 특집 / 복수 / 정체성 감춤 / 배신…

西语版：Popular / Incluidos / Venganza / Id. Oculta…

书籍卡片包括翻译短剧，本土剧，也有漫剧，下面显示 EP 数 + 新剧/先取り/Av右侧有“热门搜索”“新上架”等模块，做 C 位推荐。

你会发现：

UI 结构几乎就是国内“红果短剧”的海外翻版，

真正本地化的是：文案、标签、题材映射（复仇、契约婚姻、隐身份等爽点，全部翻成对应语言）。

这说明 FreeReels 没有在 UI 上硬搞创新，而是把成熟的短剧信息架构直接搬出海，把产品差异做到“变现模型 + 广告体验 +题材差异化”上。

三、把 FreeReels 的产品模型拆开看Ticket 机制：广告与内购之间的“兑换器”

1）看广告攒 Ticket：广告被任务化

【Ticket 弹窗】

在 EP.10 卡点看到的界面：

中央是一个大大的 FREE TICKET；

文案：“Watch 2 videos to get 1 ticket for free”；

按钮：“Watch (0/2)”，下面则是 “purchase ticket to unlock”。

这张图非常清楚地展示了 FreeReels 的思路：

• 用户必须解锁这一集，但有两条路：

看 2 条激励视频，换 1 张 Ticket → 用 Ticket 解锁剧集；

直接付费购买 Ticket，一键解锁。

“(0/2)” 这种数字进度条，让“看广告”变成一个清晰、可完成的任务，而不是随机弹出的打扰。

和很多短剧 App 简单的“看完广告自动解锁”不同：

FreeReels 把 Ticket 做成了广告与付费之间的中介货币 — 你可以用广告时间换 Ticket，也可以用钱买 Ticket，本质上是把时间、广告、金钱三种成本可视化、可互换。

这对 IAA 模型来说非常关键：

用户心里知道自己“被扣了几条广告”；

也清楚“付费能帮自己少看多少广告”；

广告不再是“无限制打扰”，而是一个有明确兑换比率的劳动。“90% 用户在看”：社交认同 + 标签补充用户心智1）多部爆款剧轮播的 C 位推荐

【爆款封面轮播】

进入某部剧（比如 Make-up Sex EP.10）时，会弹出一个“强推荐”轮播层：

顶部统一文案：“Over 90% of users are watching！”；

中间是单剧大封面，下面是 3 个标签；

底部是剧情简称和一个大大的红色 Play 按钮。

例如：

So you love me very much —— 

标签：Betrayal / Revenge / Strong Female Lead

XXL Size Wife —— 标签：Revenge / Betrayal / Redemption

Tempting Beauty —— 标签：Rebirth / Revenge / Business

My Mafia Life: From Maid to Bride —— 

标签：Betrayal / Revenge / Strong Female Lead

几个特征非常明显：

题材高度统一：背叛、复仇、强势女主、重生、赎罪、商战——全部是经过验证的爽文母题。

2. 标签就是用户的“心理预期”：

1. 用户扫一眼标签，就能知道这是什么味道；

2. 方便搜索、推荐和买量素材文案的统一。

用户层认同感极强：

“90% 的用户都在看”这句文案，本质是在对新用户说：“你不用选了，这些就是平台现在最香的几部。”

这一步，是把原本散落在广告里的“爆款剧”，在产品内重新聚焦。

对 FreeReels 来说，这是一个非常重要的“单剧闭环”：

端外靠这部剧买量拉用户进来 → 端内继续用这部剧接住用户。搜索与热榜：用“热度”做产品里的投放仪表盘

【Hot Searches 排行页】

在搜索页里：

第 1 名：Make-up Sex，右侧标有“1.9K” 的放大镜热度值；

第 2 名：My Mafia Life: From Maid to Bride；

第 3 名：The Heart of a Warrior King；

后面还有 XXL Size Wife、The CEO's Captive Love、My Triplet Alphas 等。

热度值 + 排名，其实在做两件事：

给用户一个“跟风理由”：

和“90% 用户在看”一样，本质是用户认同；

新用户可以直接点热门搜索里的剧，减少试错。

为运营提供“素材/投放指南”：

哪些剧的搜索热度飙升，可能说明最近在投放侧表现好；

也可以反过来，通过站内曝光扶持买量表现好的剧。

你可以把这个理解成：

FreeReels 把“投放表现”转译成了“产品内热度”，让用户和运营都能读懂。多语言首页：一套模板打全球，题材本地化

结构完全一致：上方搜索 + 标签、中间宫格剧卡、右侧 “热门搜索 / 新上架”；

都混合了：

AI动态漫 / 二次元题材（妖界至尊、恶魔之剑等）；

真人豪门恋爱剧。

文案全部适配本地语言，包括：

标签：“人気のある / 特集 / 復讐 / 隠された正体…”；

角标：“新しい / 先取り / Avance / Nuevo…”。

对产品团队的启示是：FreeReels 做多语言，并不是为每个地区重新设计 UI，而是用一套成熟的信息架构 + 多套本地化文案 / 题材组合。

这样有几个好处：

研发和迭代成本极低；

运营可以直接用“标签组合”来作 A/B test：

比如在日本重点推“复讐 / 隠された正体”；

在拉美换成“Venganza / Id. oculta”。Onboarding 偏好选择：用标签做冷启动分层

【性别 + 标签偏好页】

这一张非常关键，是 FreeReels 为推荐系统做“冷启动”的步骤：

顶部让用户选择性别：男性 / 女性 / 其他；

下方是一大堆可以勾选的关键词：

复讐 / 隠された正体 / 裏切り / 契約結婚 / セカンドチャンス

一目惚れ / 可愛い子供 / 毒のある愛 / 強制された愛

マフィア / ヴァンパイア / 生き返る / 商戦 / サバイバル ……

你会看到几个特点：

标签粒度很“剧情感”，不是传统的“爱情 / 都市 / 古装”这种粗类目；

很多词本身就带情绪色彩——“毒的爱、被强迫的爱、救赎、幼驯染、ワンナイト”等；

基本覆盖了女性向爽文世界的全部套路。

这一步其实在做两个动作：

用户侧：让用户觉得“这是一个懂我口味的短剧 App”；

系统侧：给推荐算法一个非常清晰的人群切片（喜欢复仇+契约婚+二次元 VS 喜欢商战+重生+ CEO）。

也就是说，FreeReels 用“剧情标签”而不是“人口属性”，建立起第一层用户画像。对 IAA 模型而言，这能显著提高首日留存和单用户广告展现次数。四、为什么 FreeReels 能在近期迅速起量？定位精准：敢于 All in“免费心智”的 IAA 位

在已经被 ReelShort / DramaBox 教育过的市场里，“看几集就付费”的短剧很多；

FreeReels 反其道而行，用 “Always free to access — no subscriptions, no limits” 抢占用户心智；

对东南亚、拉美这类广告 eCPM 不低但付费意愿有限的市场来说，这个定位极具吸引力。

你在端内实际体验到的是：

不付费也能靠广告看完大部分甚至全部内容；

Ticket 机制让用户清楚自己是在“用广告时间付钱”，心理上更容易接受。

这就是为什么会直观感受到：

FreeReels 很像海外版的“红果短剧”，但它在广告体验上更精细。广告节奏被做成“可控劳动”：IAA 不再只靠堆频次

传统 IAA 的问题是：

把广告当作“越多越好”的填充物，导致留存崩盘；

很少认真设计广告出现的时机、频次、形式。

FreeReels 的做法：

卡点前：每三集一条广告，新用户不会立刻被“广告雨”击退；

卡点处：明确告诉你“看 2 条广告 = 1 张 Ticket”【图1】，广告成本透明；

广告疲劳期：连续看 7–8 条广告后，给一个“再看一条 → 20 分钟无广告”的 buff；

内购兜底：任何时候，你都可以选择直接买 Ticket 跳过广告。

所以在用户感知里：

广告是我可以“计划”的劳动，而不是系统随机打断；

我可以用“再多看一点广告，换一段纯爽看剧时间”；

这会直接提升：

每 DAU 可接受的广告总量；

IAA 收入（广告展示×eCPM）；

同时又不会像“广告狂轰滥炸”的产品那样迅速被卸载。内容 & 投放闭环：以“单剧”为单位做增长

搜索热度、90% 用户在看、标签 / 封面样式，都围绕“单剧”展开。

这背后其实是一个很清晰的策略：

投放侧：用单剧长素材以及免费作为卖点在 TikTok / Meta  上拉新 → 评论区充满“为这部剧下载 App”；

产品侧：进 App 后继续用该剧的“90% 用户在看”“Hot Search Top1”接住用户；

内容侧：根据投放 & 站内数据，反向指导下一轮选题、封面设计、标签组合。

对于有内容供给链和 AI 工具（SkyReels）的昆仑来说，这种闭环可以快速复制：

哪个题材在印尼好用，就多做几部； 哪个封面/标签组合在巴西点击高，就复制到更多剧上。五、对国内短剧出海团队的 5 条可复制经验

最后，把 FreeReels 的实践抽象成几条“可抄作业的点”：先决定：你做的是“收口位”还是“免费漏斗位”？

如果你已经有一个偏 ReelShort / DramaWave 的高 ARPU 产品，可以认真考虑再做一个 FreeReels 式 IAA App 来跑量；

如果资源有限，那就先想清楚：

自己更擅长“内容变现（IAP）”还是“流量变现（IAA）”；

不要在一款产品里试图把两个极端都做到最好。把广告当成“产品功能”，而不是纯粹收入按钮

学习 FreeReels 的几个点：

广告出现的规则要明确可见：

每几集一条；

看几条广告解锁一集；

看多少条广告换多久无广告；

尽量用“任务 + 权益”的方式来包装 IAA：

看 X 条广告 → 获得 Y 张券；

看 1 条长广告 → 接下来 Z 分钟免广告。设计一个“时间 / 广告 / 金钱”的三元互换机制

Ticket 只是 FreeReels 的一种实现，你可以自定义叫法，但本质是：

让用户知道：“我多看几条广告，可以少花一点钱/少等一点时间。”

让付费用户知道：“我花钱，其实是买了少看多少广告、快看多少集。”

这会让：

非付费用户的广告容忍度更高；

潜在付费用户更容易被触发。多语言本地化的重点，不在 UI，而在“题材与标签”

从 FreeReels 你可以看到：

UI 完全不变；

改的是：

标签文案（Popular → 人気のある / 인기 / Popular）；

题材构成（哪个地区更适合买“复仇+契约婚姻”，哪个地区更适合买“奇幻+重生”）。

对团队来说，这意味着：多语言版本的真正工作量，在于本地化剧目池 + 标签体系， 而不是重写一套 App。把“标签 + 搜索热度 + 90% 用户在看”做成一个运营闭环

上线新剧时，先给一组 剧情标签（复仇、强势女主、商战等）；

看投放和站内数据，把真正跑出的剧打上“Hot Search TopN / 90% 用户在看”的荣誉标；

在首页、弱引导弹窗里大量露出这些剧，让“跑得好”剧继续吃到更多曝光。结语：FreeReels 提供的是一套“IAA 版本的红果短剧答案”

如果用一句话来总结 FreeReels：它把“免费看短剧 + 看广告”这件事，做成了一门结构化的生意。

在定位上，它敢于把“永久免费”喊到最响；

在产品上，它认真设计了广告节奏、Ticket 机制和用户认同；

在运营上，它以“单剧”为单位做增长，用多语言+标签把短剧模板复制到世界各地。

对任何正在做短剧出海、特别是 IAA 模型的团队来说，FreeReels 都不是一个“遥不可及的神话”，而是一套可以拆解、可以学习、可以迭代的样本。

你完全可以从最简单的一步开始：

先在自己的产品里，设计一个“看几条广告 = 解锁多少剧集”的 Ticket 机制， 再加上一句“90% 用户都在看”的爆款剧推荐， 然后用数据告诉自己——IAA 模型，真的可以比你想象中走得更远。