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抖音短视频的推荐算法机制,竞品分析的必备能力

抖音算法最基础的就像123456,你去学数学最先要知道的,其次才是拔高的地方,你应该对这个东西是烂熟于心的,就是这些基本的规则跟玩法你要知道。接下来呢,我将从3个方面,来帮助大家了解抖音算法究竟是什么样的。

一、抖音系统智能推荐算法

1、抖音播放推荐量的阶梯机制是什么样的呢?

但很多人在做运营的时候,有一个想不明白的点:明明抖音官方说,不管有没有粉丝,视频发出来都会有200~500个初始播放,那为什么我的播放量只有几十啊?难道说系统没有给我推荐200~500个人吗?

其实并不是这个问题。抖音官方在直播的时候已经有给出了非常明确的回复,说白了,就是一个新的账号视频发出去,他一定会把你的视频给到200~500个人看,但这200~500人当中,只有一小部分人会在你的视频上停留足够的时间,而能够停留足够长时间的这一部分的播放,才是你在后台看到的播放,它叫另外一个名字——有效播放量。

大家可以先看这张图在初期,你刚发布视频,会有200~500的流量,然后随着用户的反馈数据来判断是推向更大的流量池,还是中断推送。

举一个例子你就明白了你要卖玩具,你来到了一个公园,来来回回有500多人。但只有30个人留下来跟你聊了聊,说你这个玩具怎么玩啊,这个玩具多少钱啊。那么对于你来说,虽然走过路过的有500个人,但只有这30个人才叫有效用户。放在视频里也是一样的,虽然初始系统给了我200~500的人流量,但是实际上的有效播放量可能只有30,甚至更少。

2、抖音系统智能推荐算法—叠加算法抖音的叠加算法

依次为首次分发——智能分发 ;二次分发——数据加权 ;三次分发——叠加推荐 。

(1)首次分发

200~500流量阶段就是根据你的内容标签匹配分发给有该兴趣标签的人群,在我们可能80万播放量以下的时候,话题标签还是很重要,一定要重视。

(2)二次分发

1K~5k流量阶段完播率、点赞率、评论率和转发率,都还不错的话,就会进入二级流量池具体的标准是:3.5%以上的点赞比和0.35%以上的评论比,以及45%的5s完播率,平台会进行下一级推荐。

举个例子,1000的浏览量,有35个赞,3~4条评论,有450个人看完了前5秒的视频。你的这个视频进入下一轮的推荐,到1000~5000的这样一个流量池。

在这里有一个小技巧:可能说有的小伙伴1000浏览量的视频有40~50的赞同,评论只有1~2条,你就再写他个3条,对不对如果不知道写什么,就去网易云找一首自己喜欢的音乐,然后看评论,找那种高赞评论,你改改看看能不能放到你那个里面去用。这样,你就能手动的把视频往前做一次分发

(3)三次分发

叠加推荐只要二次分发的数据表现的好,就会开始指数级叠加分发,也会进入播放增长的这样一个快车道。说白了,就是这个播放量一直往前跑啊一直往前跑,你会发现一条视频疯狂的在涨赞,涨粉,涨评论,涨转发。

在80万这个流量池以下的时候,精准标签还是很重要的,一旦突破了80万的这个流量,那个时候标签就不是那么重要了,平台就会就进行全网推荐就是在抖音推荐页刷视频,你会刷到很多你之前没有关注过,没有点赞过的领域。

是因为这个视频已经去标签化了,开始不仅仅在这种视频的用户群体里面去传播了。反而突破了界限给到更多的人看了,就是到了全网热门的这样一个爆款视频。

3、抖音系统智能推荐算法的常见问题

(1)为什么你的内容播放量低?

在账号初期,你发的第一条视频,系统还不知道你的视频是发给谁看的,他就会给你做一些随机的推荐。就比如你是做大学生成长的,你想把视频推送给大学生,或喜欢学习的这部分群体。但刚开始,你的标签,系统是不知道的,系统只能随机的去做一个推送。

你的目标用户是16~30这部分年轻群体,但系统可能推送的一些小朋友,或者一些中年人。他们可能是爱看影视的,爱看动漫的,爱看搞笑段子的,然后看到你大学生成长的视频, 就直接划走了。

这就相当于说你在卖玩具的时候,过来很多大老爷们,人家看都不看,更不会在你的后台形成有效的播放量。所以说在初期,没有精准标签的时候,内容的播放量,普遍都会比较低。

但你保持内容属于垂直的前提下,坚持发布高质量的视频,系统就会给你打上精准的标签,下次推送的时候会更加精准

(2)为什么你的视频走着走着,播放量就不涨了?

你看抖音推送的流量机制,分为200~500,3000~5000,1万到2万,10万到15万,30万到80万……有时候,你会发现,这个视频走着走着,他就停留在了5万的播放量,然后不动了,为什么?

其实是这样的,你的视频突破了初始的流量池,但并没有突破到更大的流量池里就比如说,你在一个在县城,所有人都说你厉害,你就是Number One。

但把你再往上提一个级别到地级市,你还是Number One吗?

不是的,你可能是前100,然后再把你往上提,你到了北上广,你可能连前100都进不了,你到了前1000。那么你就没有办法继续往上晋升了,你就只停留在了地级市或者县城。

同理,这就是你的视频,他的播放量为什么会卡某一个点上,就是你视频的数据反馈,不足以让你到一个更大的流量池里。遇到这种情况,大家就不用一直盯着那个视频看了,继续更新就好。

(3)正确的起号过程是什么样的?

是一开始发视频,就千赞,万赞吗?并不是的那些已经做号很厉害的博主和mcn机构,他们最初在做号的时候,也是十几个赞,几十个赞啊这样子,可能20个作品中,突然有一条视频爆了,然后慢慢的,做出了千赞,做出来万赞。后面慢慢的找到了做账号的窍门,粉丝数也涨起来了,到后面他的数据开始变得越来越好整个起号的过程一定是这样子的。

二、产品经理竞品分析的必备能力,该如何做?

如何运用相关的模型?

可以通过QQ音乐这个例子来做具体的了解:

可以通过以下角度来进行分析:

假设你是 QQ 音乐的产品经理,现在老板让你做竞品分析,你怎么做?

第一步、要明确做这次竞品分析的目的是干嘛?

例如:

1.帮老板做宏观决策的参考

2.分析某个功能或者模块,通过分析竞品动作找到背后的用户需求

3.要做某个功能,调研借鉴竞品是怎么做的。不同目的,分析的侧重点不同。

第二步、找到竞品

竞品分成三类:直接竞品、间接竞品和潜在竞品。

直接竞品和我们的产品服务的是同一类用户、满足同一种需求,比如QQ音乐和网易云音乐。
间接竞品是指目标用户不一致但是产品功能和特性相似的产品,比如全民 K 歌,唱吧。

潜在竞品指的是现在没有明显的竞争关系,但是未来有可能形成竞争的产品。比如喜马拉雅,还有以后大家也许会通过短视频平台听歌。

第三步、根据不同目的从不同维度分析

例如,从宏观上分析,可以通过以下维度来分析:

产品定位,每个产品的侧重点是什么?

目标用户,他们的用户画像是什么样?

版本迭代,最近的工作是什么?

盈利模式,他们是怎么赚钱的?

运营策略,他们是如何让用户活跃的?

如果我们关注的是产品的关键特征,我们可以从使用场景、用户行为、内容体量、产品卖点来分析。

如果我们侧重的是商业模式和价值的分析,还可以直接通过问卷调查等手段,了解用户的消费额度和期待等等。

如果我们要分析的是某个具体的功能,例如歌单是怎么推荐的,那可以聚焦在这个模块,把歌单模块的所有的用户旅程画出来,对比用户旅程里的某个部分,各个产品都是怎么做的,一层一层细化,对比产品设计的目的是什么?

流程是什么?

细节是怎么做的?

前面这些例子都是知群的同学做的项目作业,你可以根据自己的分析目的,设定不同的分析维度。

第四步、做出决策或者给出建议

通过这些竞品分析,得出了什么样的结论,我们要在市场、产品、具体的功能模块或者运营策略中做出什么样的反应,这是你总结出来的。

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