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做抖音,数据分析是很重要的一项,操作的每一个细节都是根据数据来判断,不断校正,我们上传视频之后会立刻观察每一项数据。 数据分析我们的视频火不火,能不能上热门,上热门的概率是多少,这些是怎么判断出来的,说白了全靠数据粉丝+我们的第六感(感觉)+调整测试。 我们分析数据的时候,主要从以下角度出发: ⑴自己视频数据分析 ⑵同行视频数据分析 ⑶热门视频数据分析 ⑷搜索视频数据分析 数据分析是一种复盘方式,我们能借此重新梳理之前做的事情。比如当发现某些视频播放量很大时,我们就可以分析:用户是不是更喜欢这类话题、我们是否可以多输出这类话题?如果某个视频的播放量非常小,不到平常的1/10,我们就要具体分析:是用户不喜欢这个话题,还是视频质量不好? 在梳理数据的过程中,我们可以发现存在的问题并分析原因,为运营账号提供更有价值的参考。做好数据分析,主要有3个步骤。
01 做数据分析一般要以某个时间为一个节点,比如,我们可以在每周固定时间整理一次数据,以便对数据进行对比。我们可以记录的相关数据包括:发布视频的数量,每个视频的播放量、点费数、评论数、转发数、参与话题数,使用次数最多的话题,以及播放量最高的视频等。搜集和记录相关数据是一个比较繁琐的过程,需要我们既细心又耐心。 这里提醒大家一点:尽量不要获取非自然流量的数据,一定要获取真实数据。 自然流量已发布的视频在通过系统审核后被展示在用户面前,用户根据自己对视频的接受度,选择是否看完、是否点赞,以及是否评论和转发。这些行为都是自然而然产生的,没有任何外界干扰。由此产生的数据就是真实数据,也是自然流量产生的数据。 非自然流量产生的数据指的是在外界干扰下产生的数据。比如,你发布视频后到微信群、朋友圈、微博等地方求关注和点赞。如果你的朋友纷纷点赞、关注,你的视频自然能获得比较好的数据,但是,这些都不是自然流量产生的数据。因为你没办法判断,哪些人是因为人情而点赞或关注的,哪些人是因为真的喜欢视频而点赞或关注的。这种不真实的数据没多少参考价值。 我们尽量不要获得非自然流量产生的数据。在运营账号的中后期,我们掌握了一定的运营技巧后,可以再去求关注和点赞。
02 通过搜集的数据,我们可以整理出一些问题。比如, 每周更新的视频数量是否和计划数量一样? 哪条视频的播放量最多? 哪条视频的播放量最少? 哪条视频的点赞数最多? 哪条视频的点赞数最少? 它们分别涉及什么话题? …… 整理相应问题可以为最后一步做好铺垫。这里,我们要注意一点,整理数据时,我们一定要找相对其他视频有10倍以上数据差距的视频,这样分析才有效。 如果两个视频相关数据只有很小的差距,那我们就不用对它们进行分析了。 比如,某个账号平均点赞数在150左右,其中某个视频有198个点赞数,这个视频是所有视频中点赞数最高的。但相比平均点赞数,这个视频的点赞数并没有很大提升,因此,这个数据不能说明什么问题。如果点赞数达到1500个,我们就需要具体分析这个视频的点赞数为什么这么多了。
03 最后一步,就是针对上一步整理的问题分析原因,并提出解决方法。我们来具体讲讲3个问题的分析方法。 ①这周计划做3个视频,但实际只做了2个,是什么原因呢? 如果是因为时间不够,那我们要分析,是不是我们把目标定得太高了。如果是目标太高,那我们以后可以改成每周做2个视频。如果是因为不熟练,那么我们要分析,通过练习,我们是不是可以每周多发一个视频。多加练习后,我们可以再根据实际情况制定每周计划。我们在分析竞争对手时提过,尽量选择固定的发布时间。定好了发布时间和发布数量的计划,我们就要按照计划进行。如果做不到,我们就要根据实际情况调整计划。 ②一周内,哪个视频的播放数最多? 一周内,播放量最多的视频的话题覆盖用户一般比较多,也就是受众多。比如一个做家常菜的抖音号,其视频平均点赞数大约是200,但其中一个关于蛋炒饭的视频点赞数达到2000多,那就证明,比较多的用户喜欢蛋炒饭这个话题。以后做视频时,我们可以多做几种不同的蛋炒饭。相反,如果某个视频的播放量特别少,那么用户可能对这个话题不感兴趣,所以我们以后要尽量减少或者避开这种话题。 ③一周内,哪个视频的点赞数最多? 一周内,点赞数最多的视频更受用户欢迎,点赞数和播放量不一样。视频的话题选得好,播放量自然会多,但这并不代表点赞数也会多。点赞数与视频的内容以及呈现质量有很大的关系。 如果一条视频播放量为2000多,但点赞数只有几个,说明这个视频的话题很受人关注,但这个视频做得不好。比如,这个视频画面模糊,那么我们以后就应该注意画质问题。相反,如果点赞数很多,那就说明视频的质量很好。在制作后续视频时,我们至少要按照这个视频的质量标准来做。 我们可以每周进行一次这样的复盘,通过整理数据,找出问题,解决问题,慢慢提高自己运营科音号的能力。坚持做好数据分析,你就能将抖音号做得更好。 |