企业抖音运营方案怎么写(抖音运营案例分析)
撰文:PJ
编辑:MC
全文字数:1849
阅读时长:6分钟
短视频现在有多火?
为了给你一个准确而直观的印象,让我们先来看三组数据。
截至2018年12月,我国网民规模达8.29亿(《中国互联网络发展状况统计报告》)。其中,短视频用户规模已经达到6.48亿,占网民总数的78.2%。抖音在国内日活跃用户数突破2.5亿,国内月活跃用户数突破5亿(《2018抖音大数据报告》)。
作为新的网络视听产品形式,短视频发展势头迅猛,正在颠覆视听传播的整体格局。而抖音,正是短视频领域中的佼佼者。
面对如此巨大的流量,人人都想分一杯羹。于是,抖音不仅仅再是普通用户记录、分享生活的舞台,更成为各大品牌角逐的新战场。有趣的是,抖音上从来不缺一夜爆红的草根网红,也多的是籍籍无名的账户,但绝大多数人都很难清楚解释为什么自己会火亦或是不会火,更难琢磨出如何才能打造一个持续火热的账户。
毫无疑问,每个平台背后都有自己的运转逻辑。在抖音上玩好游戏,掌握平台的游戏规则和解锁隐藏的窍门,才有可能获得持久的胜利。
这把金钥匙,就是抖音算法。
形象点说,算法就是月老手上的红绳,将抖音平台的内容与潜在的受众牵在一起。
围绕用户需求,我们先从内容、环境和人的三个维度上,看看抖音算法如何通过运算让用户看到他们想看到的内容。
面对一个新上传到平台的内容,抖音算法会分析整个视频的特征:
- 视频质量:优/良/中/差
- 主题:科普/职场/考学/才艺/生活/母婴育儿
- 时效性:1小时/12小时/24小时
…….
当新用户进来,他在抖音上的所有操作都会被算法记录下来,算法会从该用户的阅读量、转发、点赞、评论等角度来分析他的性别和性格特征、兴趣爱好、观看偏好等,从而描绘出一个较为精准的用户形象。
除此之外,结合用户所处的环境,抖音算法还会进一步分析用户的状态:
- 通过地理位置推送同城内容
- 记录用户登录App的热门时段
- 从用户内容偏好度来匹配推送的内容
……
抖音算法正是基于这三个维度进行分析,来判断该在什么情况下给用户推什么样的内容。
反过来思考,如何才能让你的视频在抖音上获得更多的流量,让更多的人看到,更受欢迎?
抖音自然也有一套服务上传用户的相应算法。此时的抖音算法更像是一片培育种子的沃土,它的目的是从茫茫大海中挑出潜在优质的视频,将进行培育成果实,分发给更多感兴趣的受众。
让我们回到上传视频的时刻。
首先,新上传的视频可能会接受抖音算法的「双重审核」:机器审核与人工双重审核。
机器审核通过AI模型识别视频画面和关键词,来进行视频内容的审查和匹配消重。人工审核主要是针对疑似违规内容进行判定,并对上传用户进行相应的处理。
审核通过后,抖音算法会结合视频的内容和贴有对应标签的用户来定向匹配测试。有一点非常值得注意,流量此时是抖音平台最重要的资源,抖音算法遵循的分配原则是去中心化,即上传视频的用户可以完全没有粉丝,抖音利用算法来给视频智能分配一个较小的流量池,根据视频在流量池中的表现,来测试视频内容的质量,以此决定是否推给更多用户。
这里抖音来判断视频是否优质主要来源于用户反映的四个维度数据:
- 点赞量:用户的点赞数量,和播放数的占比,代表了用户的认可度,点赞越高,抖音推送量越大;
- 评论量:包括用户的评论数量、查看评论量和点赞评论量;
- 转发量:多个渠道的转发量;
- 完播率:完整看完视频的用户占比及同一用户多次播放的比率。
流量池测试阶段,存在一个「叠加推荐」规则,即抖音算法会实时根据视频的播放数据来判断它的优质度,同时调整分发观看视频的用户数量。视频的数据越漂亮,那么抖音算法下次分给它的流量便会更多,层层叠加,视频的热度便会慢慢涨起来。反之,内容质量欠缺的视频则会被算法挑出淘汰。
通过「叠加推荐」规则培育出的优质视频,接下来会被抖音算法分配到更大的「推荐内容池」,接受从几十万到百万不等的巨大流量洗礼。这时,流量分配的依据仍然是基于用户反馈情况,衡量标准为:
转发量>评论量>点赞量
视频越优质,用户反馈情况越好,那么获得的流量便会更大。一个热门视频就是这样在抖音算法和用户的培育下诞生的。
综上来看,视频本身的质量越过硬,后期传播的幅度则越大,影响也更深远。但一个视频想要在平台上同时与数以亿计的视频进行竞争,从中脱颖而出,尤其是在如今用户制作的视频越来越优良的局面下,除了视频本身的内容质量要过硬外,如何利用好抖音算法提供的官方扶持才是重中之重。
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