京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
你不能不懂的短视频数据分析方法
许多短视频创作者都有这样的困扰:视频传到全网之后,会有很多的数据,他们不知道看哪些,更不知道怎么根据这些数据的变化进行分析以调整内容和团队。
短视频因为时间很短,所以要想在短短的时间里抓住用户的眼球,就会要求视频有足够的创新力,当内容发布后,所有的结果都是以数据为导向的。
一般来说节目上线后,我们想知道节目的爆光度、播放量和由播放量产生的一定的收益。那么我们又如何通过这些数据来进行下一步调整呢?
用数据确定内容方向
通常内容制作团队会选择自己喜欢的或擅长的内容方向进行创作,因为喜欢才能做的长久,才能持续不断地产出内容。比如喜欢做饭,就可以做美食类的,先拍一些看看数据,一开始可以往美拍或秒拍上等短视频平台上发,看播放量和点赞数。
初期通过这两个数据就可以判断用户对哪些视频感兴趣,他们喜欢的内容有什么特点?比如你的视频中有两个大菜的制作,有两个快手菜的制作,四个片子上线后把数据拿出来分析。一定可以得到一些特点,然后第5个片子就可以在你总结的这个特点上去优化内容策划和拍摄等了。这样慢慢你的方向就会越来越清晰,什么样的美食制作吸引人、什么样的拍摄吸引人?什么样的包装吸引人?
内容持续发布后,通过数据指导运营
内容方向确定后,运营是整个短视频生产线上最为重要的环节,上线后的运营工作琐碎繁杂,需要通过数据让运营精细化:
1、根据数据调整发布时间
每个视频平台都有流量高峰时间,所以在初期就需要人工研究和记录不同平台各个时间段的数据,看看哪个时间段能够获得高的推荐量和播放量。比如腾讯在发布之后不能马上获得较高的播放量,需要过一周才能看到数据增长情况;而有推荐的平台数据增长量大概是在24小时之内,过了这个时间点数据量不会再增长的很明显;在媒体平台可能某些很早的视频在某一个时间点会突然发生一个变增的现象。
还有一些渠道,比如美拍是在中午12点、晚上6点和22点左右发布后效果比较好,这些数据都过去都是通过人工记录和观察总结出来的。现在也有一些很便利的数据工具,比如火星CaaS平台,一键分发全网,随时随地数据查询,可以大大提高工作效率。
找出各个平台的流量高峰规律后,尽量选择在流量高峰时间段发布,让自己的内容获取更好的曝光量。
2. 用数据指导运营侧重点
视频制作团队在最初的时候通常都会有人力不足的情况,在这种情况下,需要有很清晰的侧重点,是应该在和内容匹配且数据高的渠道下功夫,还是应该着重全网的渠道铺设?
这是某期节目的全网数据,从这一期的数据可以看出,这期视频在爱奇艺和B站的量非常高,在第一视频量很低。这只是一期的数据,接下来可以每天观察同类型的内容在每个平台的数据表现,如果持续在一些平台表现很好,那么就可以把运营力量侧重在这个平台。对某一个平台进行精细化的运营,一直到在这个平台发布和获得高流量的一些方法才进入稳定运营期。
刚开始的时候如果运营力量充足,可以把所有的平台先铺上,通过数据来判断哪些平台重点运营,哪些平台次运营,哪些平台只要发布就好,哪些平台放弃,这个时候就需要依靠一些数据化的工具了。
用数据调整视频内容
用数据来指导内容策划是一件非常科学也很省心的事情,通过数据来一次次地优化内容,用户会越来越喜欢你的内容。
以头条为例,因为头条会根据算法进行推荐,不受编辑资源影响,完全靠用户行为判断,所以数据会更加有价值。在头条上,所有的数据参数对于推荐量和播放量都是有影响的,比如播放完成率、收藏数、转发数、评论数、退出率、播放时长。
这些数据可以每周或每月导出来进行仔细的分析比对,比如一周或一个月内,哪些视频的收藏数高、哪些转发高、哪些评论高。然后对排在前10位的视频进行分析,这些收藏量的都有什么特点。
以生活类视频《一色神技能》为例:
收藏量高的视频通常都有一些特点:实用点非常多,比如13个苹果手机隐藏的功能,不是3个,不是5个,是13个内容看不完。有时候单期内容收藏量极高,因为视频中的内容很实用,用户怕忘了,需要收藏,就会提高收藏量。
转发量高的内容特点:跟热点且实用的内容转发量是很高的,用户觉得转发后对他的朋友有非常大的帮助,例如和各种安全有关的视频,有些很酷炫的内容转发量也会很高。
评论高的内容特点:跟热点的、有用户参与性的、有嘈点的。
数据分析会根据内容类别方向有所不同,但方法基本大同小异。
在内容上,要观察的数据有播放完成率、退出率和平均时长。
播放完成率占比高说明内容还是吸引用户的。
退出率高可能会有两种原因:一是内容不够有吸引,另外就是标题和内容不符,有些只是为了追求数据把标题夸大,结果是问题不符。
平均播放时长可以帮助调整视频在这个时间前的内容,如果一个2分钟的视频平均播放时长只有30秒,就需要在30秒左右的内容上反复观看,思考用户为什么在这个时间段里退出,是不是前面废话太多,短视频在5秒钟内就要抓住用户眼球。
每个平台都会有自己的数据,通过视频的数据和用户的数据可以了解各个平台的一些特性,帮助内容团队去总结一些特点,在内容策划中放进去。
数据对于短视频内容创作和运营的指导作用无需多言,方法也有很多,需要创作者们潜心研究,精耕细作,才能让更多的用户喜欢你的内容。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03