研究了1000条数据之后,我拆解了B站的内容营销逻辑

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研究了1000条数据之后 ,我拆解了B站的内容营销逻辑

品牌对在知乎做内容营销有疑虑,因为数据不能马上看到,很难和销售建立明确的关系 。

但是当我们在哔哩哔哩做内容营销时 ,我们不需要问为什么,我们只需要行动。

哔哩哔哩的数据反馈非常丰富,很快 ,发射带来的效果将主要在第一周确定。方便向老板汇报 。而且更容易联想到销售。比知乎和小红书更有把握。一方面,哔哩哔哩的内容营销可以直接带来销量的转化,另一方面 ,也可以作为潜在买家的参考 。

哔哩哔哩的交通状况如何?

主要流量是打开APP看到的第一页:首页-推荐页面。

直播页面也有一些流量。

搜索也会带来一些流量 。而哔哩哔哩可能会出现在百度搜索结果中 ,而小红书则不会 。

这方面的逻辑比知乎、小红书更清晰,就不讨论了。

02哔哩哔哩推荐内容的核心逻辑。

在过去的两年里,当哔哩哔哩的代码泄露时 ,许多人解释了怀疑是哔哩哔哩推荐的核心算法 。

视频推荐指数=币0.4收藏0.3弹幕0.4评论0.4播放0.25点赞0.4分享0.6,一天新发布视频推荐指数提升1.5倍。

该列的推荐索引类似。

看到网友已经验证了这个推荐指标,但是数据量很小 ,我也会验证一下 。

(以下数据采集于2021年8月18日)研究了1000条数据之后,我拆解了B站的内容营销逻辑

首先,我抓取了哔哩哔哩科技区头部160个热门视频的默认数据。绘制散点图 ,横轴表示广播量,纵轴表示建议总数。

在下面的所有数据中,因为注释数据是ajax动态加载的数据 ,所以有点麻烦,所以没有抓取 。我的推荐指数不包含评论因素。这种缺失不会对结果产生重大影响。

散点图的关系相当漂亮,严格来说在一条对角线附近 ,说明热门视频的播放量和推荐指数的关系非常明确 。

热门视频的数据是视频最后的稳定数据。那么 ,对于数据增长中较新的视频,它们是否也要遵守这一规则呢?

由于较新视频的数据较低,我选择了最近两天发布的1000个新发布的数据。得到下图 。依然是一个坡度几乎相同的斜坡 。

但是上图大部分数据都在5000读数以下 ,不清楚,所以我剔除了5000读数以上的数据。

因为网络传播的推荐指数包含了对24小时内发布的视频加权1.5倍的影响。所以我把这1000条数据分成两组 。前500条数据多为24小时内发布的视频,后500条数据多为24-48小时内发布的视频。

下图显示了最后500条数据。

下图显示了前500条数据 。两幅图的斜率几乎相同 ,散点和斜线非常接近。每张图片的斜率基本都是0.29,如果加上评论,预计斜率会是0.30。

这种数据不能让我安心 ,因为在推荐指数中,斜率是0.25,这些互动动作的权重只占20% 。所以我测量了不含播放量因素的推荐指数的数据。得到下图。当推荐指数不包含播放量因子时 ,推荐指数与播放量之间的关系不是一条直线 。

通过以上数据研究,得出以下结论:

哔哩哔哩视频的播放量与推荐指数严格相关,播放量等于0.3推荐指数。

推荐指数=硬币0.4收藏0.3弹幕0.4评论0.4播放0.25点赞0.4分享0.6。

推荐指数对新老视频一视同仁 ,但不支持1.5倍播放量的新视频 。

新视频没有推送流量测试 。这与知乎 、小红书、Tik  Tok等平台不同。其他平台将通过将数据暴露在例如500-1000次曝光中来测试数据 ,但哔哩哔哩没有。

播放量与播放速率无关 。研究了1000条数据之后,我拆解了B站的内容营销逻辑你不会因为视频播放率高而获得更高的推荐权重。

播放量也与打开率无关。你不会得到更高的推荐权重,因为你的视频在信息中有很高的点击率

这就涉及到一个问题 。哔哩哔哩的比赛数据并不是通过点击视频计算出来的。

哔哩哔哩的播放量数据需要相同的账户。一段时间内看几次视频 ,只会计算一次播放量,如果看一个视频,需要一定比例的时间 。如果观看时间太短 ,就不会计算播放量。

这个计算规则几乎和微信微信官方账号的阅读计算规则一样严格。可以理解为在哔哩哔哩播放的视频量,也就是有多少人实际观看了这个视频 。

从上图数据来看,本次计算出的播放量有效播放比例小于17% ,预计在10%-17%之间。

为什么哔哩哔哩在推荐视频时不考虑播放率?如果播放速率明显影响视频的播放量,短视频会有明显的优势,中长视频的流量会明显减少 ,用户不再愿意制作中长视频。Tik  Tok的推荐算法会考虑播放速率,所以博主不愿意制作长视频 。

为什么哔哩哔哩不为新视频做一些推流测试?其他平台的推荐算法推新内容的流量测试,流量测试基于开播率、播出完成率等数据 ,开播率基于头部和标题 。对于中长视频来说 ,这些不是判断视频是否受欢迎的标志,而是互动。

哔哩哔哩没有推流测试,研究了1000条数据之后 ,我拆解了B站的内容营销逻辑也就是说如果没有初始交互,新用户发布的新视频可能播放量为0。除非通过搜索观看视频的用户向上推视频 。

粉丝数一定的upmasters视频不容易被埋没,粉丝数少的upmasters高质量视频可能会被埋没。为了不让视频被埋没 ,粉丝少的UPmasters需要在前期吸引人,为视频创造人气。

哔哩哔哩的推荐索引算法是如何工作的?

在视频冷启动阶段,推荐指数促使UP主要给新视频带来初始流量 ,获得人气 。

当视频的交互数据好的时候,播放量。更详细内容登录查看

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标签: 网络赚钱 B站核心逻辑

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