没有账号? 立即注册
知衣科技 咨询热线.:
首页 > 商业服务 > 正文

短视频数据分析网站

来源: xbee5wKP 时间:2019-11-09 10:57:12

今天我们来说说通过视频列表和单视频角度如何分析短视频数据。

一、 视频列表:就是将同IP已发布作品详细情况进行对比分析和与其他IP同类型作品进行对比分析;

1,同IP对比

上图是一组从6月1日到6月10日在今日头条发布短视频的作品名单列表,作品按发布时间排列。首先分析下播放量较高的短视频有哪些?很明显,序号为1、5、8的作品播放点击量均过万,那么这些作品能够获得高播放量的原因是什么呢?为什么9号作品的播放点击率低?

从标题开始入手,皮皮虾、小龙虾,啤酒,冰淇淋这四样都是夏日的佳伴侣,很受大家喜爱。皮皮虾和小龙虾味道鲜美,可是去壳麻烦,尤其是皮皮虾。如何更快更便捷的去壳对于吃货来说确实具有很大的吸引力。中国人爱喝的八种啤酒,首先中国人就很有代入感,内容无论有否观众喜爱的啤酒,都能激发用户的思考讨论与转发。教你自制奇葩口味冰激凌作品发布时间在六月份,刚进入夏季,大家对冰淇淋的需求进入白热化,而且对于吃货来说,不能忍这个还存在没有涉足的冰淇淋口味,反正小编我忍不了。

联合VC和产业巨头,帮助早期内容创业者在各个商业领域展开创新和尝试,力争在消费升级时代培育出一批具有核心竞争力的人格化、视频化、电商化内容品牌短视频数据分析网站关于数据分析方法、数据模型的分享,但是近很多人跟我说,有些方法和模型只是空有其表,实际上做出来之后很难分析出什么结果,比如波士顿矩阵、RFM模型等等。很多人在做数据分析时都会犯一个毛病,那就是把数据给孤立了,不去找合适的参考指标和对比系,而是盯着后的某个分析结果,这是很难找到数据价值的。那么为什么会出现这种情况呢?是因为很多人都没有完全领悟数据分析的基础方法和思维,比如对比、溯源、细分,就开始套用各种分析模型,分析出的结果自然没有任何的意义。我们都知道大数据有一个特点——相对性,就是说数据之间都是有差异的,而对比分析正是利用相对性找到数据的变化特点和发展趋势,简单来说就是找差异,以及找出影响这种差异的原因、优化差异的方法。怎么找呢?一般来说是需要比较两个或者多个具有关联的数据,可以是比较多少、比较大小、比较快慢等等。但是这些数据必须要基于统一的指标,好是在更多的维度下进行对比。短视频数据分析网站商家可以把商品上架到商品区,提供给红人挑选,很好的解决了商品在活动期间高佣金和优惠券时效短,红人辛苦拍摄作品来不及展示,活动就结束了,欢迎更多的商家入驻商品。

而分析低播放量同样对于日常运营有着很重要的作用。夏天吃小龙虾配什么啤酒好播放量低,当看到这个标题,关键词是小龙虾,可是提到小龙虾脑海里浮现的难道不是口味辣鲜香,色泽红亮,质地滑嫩,滋味香辣。谁还在乎什么啤酒?综合考虑自身视频内容与平台属性,短视频创作内容方向要有明确的把控能力,了解用户的爱好,把控内容走向。

其次我们可以从同类视频的角度出发进行分析,比如我们刚刚举的例子,从美食角度出发皮皮虾比小龙虾更难剥...这部作品在6月1日到6月10日这十天内表现是不错的,但在同类视频发布总数中就不一定是好的,但量也还算不错,我们可以结合自己IP所发布所有同类视频中较好的作品,针对每一个渠道进行对比、例如天天快报、秒拍、爱奇艺等渠道,更具体进行播完率、评论、标题等方面的对比,挖掘出视频的亮点或优势,在今后的拍摄中进一步重点的体现。

粉丝分析包括粉丝增长趋势图、粉丝人群画像、粉丝评论数据、转发数据等。运营者可以通过检测大咖的这几项系数分析行业用户特征及内容选题特点,再在此基础上去进行内容规划与账号运营方向规划。短视频数据分析网站横向对比就是将自己与他人进行对比,比如行业对比、产品对比。比如开头我们讲到的例子,年增长10%并不能说明企业的发展就是好的,而要考虑到整个行业的整体发展情况,如果整体发展都在50%以上,那么你的企业发展反而是落后的。一般来说,横向对比需要对比多个指标、一个维度,而且要注意保证单一变量。比如说,对比两个APP产品的上线效果,当我进行浏览量对比时,要确保其他变量不变,比如上线时间、用户数量等等,这样才能找到对象之间的差异点。关于数据分析方法、数据模型的分享,但是近很多人跟我说,有些方法和模型只是空有其表,实际上做出来之后很难分析出什么结果,比如波士顿矩阵、RFM模型等等。很多人在做数据分析时都会犯一个毛病,那就是把数据给孤立了,不去找合适的参考指标和对比系,而是盯着后的某个分析结果,这是很难找到数据价值的。那么为什么会出现这种情况呢?是因为很多人都没有完全领悟数据分析的基础方法和思维,比如对比、溯源、细分,就开始套用各种分析模型,分析出的结果自然没有任何的意义。

2,与其他IP对比分析:

同样的类型、同样的题材在相近的时间发布在相同的渠道就会有比较明显的竞争关系,例如同样都是美食题材的内容,如果大家发布时间相近,在一定程度上推荐量会拆分,受到较大影响。另外跟热点的内容有关,虽然热点内容是有很大的关注可能性,但可能大家都做,就会产生需求过剩的情况,如果发布的时间偏后,对于用户就没有新鲜感、没有吸引力了。例如近段时间很火的香蕉和枣同吃的话题,所有的短视频创作团队都在追捧的热点,流量自然会被拆分。

以同道大叔为例,图二和图三这两个视频都是发布在天天快报渠道上,图片二视频的发布时间是13:57分,排名在第五位。而在近的一小时内有很多其他大佬进行了相似内容的视频发布。例如时间上郑云工作室较同道大叔晚发了9分钟,发布后24小时播放量达到了7.8万;而关八的视频几乎与同道大叔同时通过审核发布,发布后24小时播放量达到7.6万。尽管内容分类不同,但受众层面高度重合,因此在这个时段发布,并未占有很大的优势。

依托短视频大数据优势,对优质商品和内容渠道进行精准匹配,在实现品牌传播和电商销售的同时,为自媒体变现开拓新的内容电商增量市场。为PUGC著作权所有者提供版权代理、交易、授权、等MCN开发服务,实现优质内容的跨平台分发和多介质传播,全方位发掘优质内容的传播价值和商业潜力。短视频数据分析网站1、拆分影响因素,排除无关因素。在我们进行数据分析之前,要先对影响因素进行拆分,如果要对比APP的拉新效果,就要将因素拆分为访问量、点击量、注册量等等,这些被拆分出来的因素就是我们要对比的指标。同时也要排除掉无关的因素,比如APP某几天浏览量的下降,可能是因为平台全面限流导致的,这样的因素会影响我们对数据变化的判断,不能帮助我们找到产品缺陷,因此要排除出去。我们都知道大数据有一个特点——相对性,就是说数据之间都是有差异的,而对比分析正是利用相对性找到数据的变化特点和发展趋势,简单来说就是找差异,以及找出影响这种差异的原因、优化差异的方法。怎么找呢?一般来说是需要比较两个或者多个具有关联的数据,可以是比较多少、比较大小、比较快慢等等。但是这些数据必须要基于统一的指标,好是在更多的维度下进行对比。

我们再看另外一个视频,图片三发布时间在16:47分。也是在天天快报渠道上,虽然发布时间并不是大家认知中的峰值时间段,但是1小时内并有没有其他大IP进行视频的发布。有较好的展示机会,24小时内的播放量达到了28万。当然这与视频本身的热点性有关,但是不充分的竞争环境,给了这个视频更多的展示机会。

短视频运营者可以通过分析同行内容数据、粉丝数据、视频内容播放数据来作为制定运营战略的有效参数。同时也可以发现网络热点,及时找到风口。并且可以查看该播主详细的粉丝画像与内容分析。短视频数据分析网站

二、单视频

平时我们在系统或后台里能看到各式各样的数据指标,不同的平台数据指标往往描述还不同,看的眼花缭乱,不知所措。其实不管是什么数据,基本都是在记录两件事情,一个是内容本身,另外一个是观众对内容的反馈。以内容本身为基础,使观众观看浏览过程中产生的这些数据。都有自己代表的评估维度,也彼此产生影响。

下面我们从内容和观众反馈的数据对单个视频进行分析:

1,内容判断:通过初始推荐量,平均播放进度、跳出率、平均播放时长反映数据分析

推荐平台会通过平台指数,也就是以往账号表现,结合标题描述的内容覆盖人群,进行第一波推荐,这个时候的推荐值并没有参考互动的指标值,决定其基数就是内容覆盖人群。换句话说初始推荐量,是能评估内容热门度的指标数值。一般我们会在内容审核通过后,在1小时内持续观察后台的推荐量变化情况。如果明显较之前的视频初始推荐量少,大多数原因是因为标题内没有热门关键的词汇,或者图片不够吸引人。

如果跳出率过高、平均播放进度过短,说明标题、头图与内容差距较大,观众进入后与预期不符合,对比希望值差距很大。平均播放进度、和平均播放时长直接体现了视频内容(包括内容节奏的把握等)的吸引力。这里可以和视频时长结合具体分析,一般用户都会在什么时间中途关闭播放,分析内容里是否有打扰用户体验、让用户视觉感受等体验不好的细节处。

基于的移动端全平台内容大数据,视频眼提供新媒体发展状况的动态、详实数据,以及全方位的咨询评估服务。短视频数据分析网站我们都知道大数据有一个特点——相对性,就是说数据之间都是有差异的,而对比分析正是利用相对性找到数据的变化特点和发展趋势,简单来说就是找差异,以及找出影响这种差异的原因、优化差异的方法。怎么找呢?一般来说是需要比较两个或者多个具有关联的数据,可以是比较多少、比较大小、比较快慢等等。但是这些数据必须要基于统一的指标,好是在更多的维度下进行对比。1、拆分影响因素,排除无关因素。在我们进行数据分析之前,要先对影响因素进行拆分,如果要对比APP的拉新效果,就要将因素拆分为访问量、点击量、注册量等等,这些被拆分出来的因素就是我们要对比的指标。同时也要排除掉无关的因素,比如APP某几天浏览量的下降,可能是因为平台全面限流导致的,这样的因素会影响我们对数据变化的判断,不能帮助我们找到产品缺陷,因此要排除出去。

2,观众反馈:点击率、评论率、收藏率、转发率、涨粉率

点击率=播放量/推荐量的比率。点击率主要取决于视频标题、封面,在平台内被系统推荐的人对内容本身是没有了解的,评判是否要点开播放视频的依据只有标题和头图两个因素。所以想要提升点击率需要我们提高作品的标题和封面水平。

评论率主要代表观众观看过我们的作品想要发表言论的欲望情况,想要提升评论率需要我们提升内容的可探讨价值,并引导用户在内容、评论等环节留下自己的意见。

收藏率,主要代表观众对我们内容的认可,收藏起来在以后还会有观看的必要,我们想要提升收藏率就必须提升作品在内容上的价值

商家可以把商品上架到商品区,提供给红人挑选,很好的解决了商品在活动期间高佣金和优惠券时效短,红人辛苦拍摄作品来不及展示,活动就结束了,欢迎更多的商家入驻商品。短视频数据分析网站横向对比就是将自己与他人进行对比,比如行业对比、产品对比。比如开头我们讲到的例子,年增长10%并不能说明企业的发展就是好的,而要考虑到整个行业的整体发展情况,如果整体发展都在50%以上,那么你的企业发展反而是落后的。一般来说,横向对比需要对比多个指标、一个维度,而且要注意保证单一变量。比如说,对比两个APP产品的上线效果,当我进行浏览量对比时,要确保其他变量不变,比如上线时间、用户数量等等,这样才能找到对象之间的差异点。1、拆分影响因素,排除无关因素。在我们进行数据分析之前,要先对影响因素进行拆分,如果要对比APP的拉新效果,就要将因素拆分为访问量、点击量、注册量等等,这些被拆分出来的因素就是我们要对比的指标。同时也要排除掉无关的因素,比如APP某几天浏览量的下降,可能是因为平台全面限流导致的,这样的因素会影响我们对数据变化的判断,不能帮助我们找到产品缺陷,因此要排除出去。

转发率用来衡量观众观看完作品之后有没有分享出去的欲望。转发的行为背后有两种心里因素:觉得对他人有帮助;或者是可以彰显自己支持的观点,作为意见表达的素材。所以要想提升转发率,作品需要适合普遍大众,大家可以想象微信群里大家经常转入的内容,一类是搞笑的内容帮助大家解压、一类是新鲜事物,没有见过满足大家好奇心的内容。同时,在内容的表达上,可以表达鲜明的观点立场,对于价值观相同的观众,其转发的概率会很大程度上提升。

涨粉率,观众关注一个IP基本都是出于对该IP提供的内容比较认可,希望自己能够长期观看自己喜欢的作品,当我们把通过数据分析把我们的作品优化到好那么我们的粉丝量上涨也会是一个必然结果。

在运营短视频时,切记一切的数据来源都以用户层面出发,总有考虑细微才会有意想不到的效果。

转载此文章须经作者同意,并附上出处及文章链接。

联系我们

/ Contact Us

扫码拨号