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26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例

男女比例严重失调,小哥哥的视频更受喜爱?
26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例

和往常一样,先给出分析结论,希望你能引起你的兴趣:


  1. 首次推荐分水岭应该在5000人,点赞不过百基本凉了;

  2. 抖音红利似乎在消失,用户越来越不喜欢点赞了;

  3. 15s不一定是最好的,可以试试10s;

  4. 男女比例严重失调,小哥哥的视频更受喜爱;

  5. “生活化”是抖音内容的主体,年轻人乐于表达爱和喜欢;

  6. 90后是抖音的主力军,94年小哥哥小姐姐最多;

  7. 一些小技巧,比如把抖音视频分享到微信和朋友圈;

  8. 一个很棒的广告

下面是正文

丨数据介绍


数据区间是2018年2月1日—5月10日,历时两个月,累计260968条。采集过程中,对作者做了去重处理,也就是说每个作者只取了TA的一条视频数据。这也代表着我们拥有26W个作者的数据。


数据包含视频描述、发布时间、播放数、点赞数、评论数、转发数、尺寸、清晰度、时长、是否包含商品广告、是否包含水印,以及视频作者的昵称、性别、生日、账号创建时间、是否认证、认证类型等数据。


另外,数据均为前端可见数据,未使用任何违规操作。

丨首次推荐分水岭是5000,请把赞“刷”到100+


做过今日头条自媒体账号的人应该了解,头条的推荐算法是先把文章做小范围推荐,查看文章在该部分人中的阅读数据,如果阅读数据良好,则会扩大文章的推荐范围。数据越好,推荐范围则越大。


既然抖音是头条系产品,那肯定采用了同样的推荐逻辑。从用户的方便程度来看,点赞>评论>转发,那么点赞作为推荐算法的指标权重应该会大于其他两个。从头条的推荐算法推测,视频应该会先被推荐给一部分用户,如果点赞数达到某个水平,则会将视频推荐给更多的人;如果没有,那么视频大概率会凉了。


经过不断分段统计视频各播放量与点赞之间的关系,得到了下面这张表格:


26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例


由于采集机制的原因,我们很难采集到没有被推荐的视频,但就现有的1907条播放量在5000以下的视频我们可以清晰地看到,这些视频的点赞量100以下的占到了94%。那么反过来可以推断,想要你的视频被更多的人看到(也就是进入系统推荐的二阶段),那么你视频的点赞量至少应该增加到100以上。


我做了几个视频进行了测试,发布后分享出去让好友帮忙点赞(下文会给出方法),那些在1小时内点赞量突破一百的,播放量在几小时内很快破万;而那些点赞量低的,则不再被人问津。

26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例

即便这个结果在测试中得到了验证,但是我却不能给出实锤结论。


首先,目前采集到的低于5000播放量的数据,大都在5月以后发布,传播时间不够长,或许这恰好是点赞量低的原因;其次,与整体的样本量相比,这部分数据只占不到1%,没有达到统计分析的样本数要求。


无论如何,视频的点赞量肯定会作为推荐权重的依据,点赞越高自然是越好的。

丨看似红红火火,但瓶颈似乎已经到来


作者数据包含了账号的注册时间,我把作者的注册时间按照月份统计,发现抖音用户的增长似乎在放缓:


26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例


从上面的用户注册时间分布来看,抖音用户在2018年1月份达到顶峰,随后开始逐月递减,4月份已经只有3月份的一半!


实际上,这个数据仍然存在一些漏洞。毕竟存在一种可能,就是新注册的用户不喜欢发布视频,而是在注册一段时间后才开始发布。或者,新注册用户的视频因为还未得到系统的推荐,被我们采集到的概率也随之降低。


如果账号的创建时间不能说明问题,我们来看另一组数据。


把视频的发布时间与其相对应的播放量和点赞量结合,我得到了各月发布视频的平均点赞量。为了去除数据传播时长的影响,我去掉了5月以后发布的视频,得到各月平均点赞量分布图:


26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例


数据显示,各月视频的平均点赞数在逐月降低,4月份食品平均点赞量甚至不足3月份的一半。或许是因为视频越来越堵,用户已经麻木,但无论如何,早期的红利在逐渐降低,想上车的要赶紧了。

丨拍满15s不是最好的,10s更受用户欢迎


目前抖音未公布获得视频超过15s时长权限的机制,但至少我们知道“优质”是选拔的重要条件,所以在分析视频时长时,我去掉了时长超过15s的视频。对15s以内视频的平均点赞情况作了分析,得到以下分布图:


26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例


数据并不支持我们把视频拍满15s,10s是最好的,13s也不错,甚至11s都优于15s。


由于超过15s的视频数量仅6866条,在样本中占比太少,我就不再给出分析。在相同数量级下(均少于100条),39s、42s、50s和58s看上去效果不错。

丨男女比例严重失调,小哥哥的视频更受欢迎


统计26W个作者的性别,我发现抖音用户中女性用户数量接近男性的3倍!显然是严重失调。


26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例

(注:“无”代表用户没有填写性别信息)


从用户组成来看,就很容易理解为什么抖音的带货能力这么强了。从购物能力来看,女性购买力更强,毕竟大部分钱都掌握在女性的手里。


把作者性别和其发布视频的平均点赞量结合,我神奇的发现,小哥哥们的视频竟然更受欢迎!


26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例


难不成是因为女性用户多于男性,异性相吸?


注:没有性别信息的用户有多个视频点赞量超过百万(比如用户@安德罗妮、的一个视频点赞量达到600W),造成了该类别用户的平均点赞量过高,不排除这部分用户均为女性的可能性。

丨生活化的内容是抖音的主流,年轻人愿意表达爱与喜欢


使用新浪微舆情(wyq.sina.com)的文本分析功能,把视频的描述文字做了词性和情感方面的分析,发现生活化的内容是抖音的主体。


26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例


对视频描述文本的词性分析,动词方面除了“喜欢”和“爱”以外,生活化的“想”、“拍”、“吃”是出现频率最高的词;形容词方面“快乐”、“开心”、“好看”和“可爱”是抖音用户最喜欢表达的感情;名词上“小哥哥”和“小姐姐”显然已经成为发抖音的固定搭配。


26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例


整体词频方面,除了“小哥哥”、“小姐姐”以及“抖音小助手”以外,具备强烈生活色彩的“爸爸”、“我妈”、“弟弟”、“老公”、“我家”这些词同样被高频率使用。

丨抖音是90后的天下,94年是主力军


对作者的出生年龄进行统计,排除掉建国以前出生和至今未出生的用户,得到如下年龄人数分布图像:


26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例

(点击图片放大查看)


图像已经很清楚的告诉我们,抖音的已经是90后的天下,94年是这其中的核心。不过算算也对,94年出生的人现在已经24岁了(我还以为14),正是最青春、最喜欢新鲜事物的年华。


所以,主打年轻人的品牌可以入驻或者把广告投放搞起来了。

丨福利:一些抖音小技巧


1.把视频分享到微信,不被屏蔽甚至可以直接跳转到抖音


由于“互联网短视频整治期间,平台将统一暂停直接播放”,我们分享到抖音的视频会变成一长串链接,这大大降低了我们视频的曝光度。但这些阻挡不了聪明的互联网人(也就是我了)致力于传播的热情,我使用一些黑科技手段为大家开发了一个小工具,可以帮助你们把抖音视频分享到微信,点击后直接跳转到抖音APP播放,像下图这样:


26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例


生成链接打开后的应用宝页面也是可以分享出去的,点击后同样可以直达你的抖音视频。这是一个工具箱,具体制作方法我就不透露了,长按识别下面的二维码即可享用。


26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例

2.精细化运营,一些小细节很重要


我们来看下面两个视频截图,你发现什么差别了么?

  

26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例


如果两个视频都需要视频描述来完善视频的内容,那么后一个视频的效果会更好,因为相比于白色视频背景,纯黑色可以非常清晰的把底部的视频描述凸显出来。


除此以外,视频内容和质量相似的情况下,竖向的视频比横向的视频更容易被点赞,不信你横过手机点赞一下试试……



3.能不能绕过机器筛选直接被推荐到更大的流量池?


随着监管制度的完善,纯机器算法筛选和推荐已经不能满足用户对高质量内容的需求,于是今日头条引入了大量人工审核团队。这些人工除了审核内容是否违规外,还承担发现优质内容、使其提前进入推荐队列的职责(我猜的)。如果我猜对了,那么,如果视频能跨过机器的迭代推荐,直达人工,岂不是会更快速的火起来?


我有一个冒风险的办法,并且测试成功了一次(只测试了一次,200粉丝半小时飙升到1W2播放量),你们如果胆大也可以试一试:在视频描述里加入一些机器识别不准确的敏感词,像这样:

26万条抖音数据背后的推荐逻辑,以及严重失调的男女比例

作者:喜哥

来源:喜新(ID:noyanjiu)

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