Trong vấn đề này, chúng tôi sẽ tiếp tục nói về nội dung cần tập trung vào sau khi nội dung được phát hành, đó là phân tích dữ liệu. Tôi chia phần này thành hai chương: một là ý nghĩa của phân tích dữ liệu và phần còn lại là phương pháp phân tích dữ liệu.
1. Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu với sự gia tăng của Internet, việc làm giàu phương tiện thu thập dữ liệu và các công cụ, các hoạt động tinh tế được hỗ trợ bởi phân tích dữ liệu đã dần dần thâm nhập vào các ngành công nghiệp khác nhau để hướng dẫn sản xuất và vận hành của công ty. Tương tự, trong quá trình hoạt động video ngắn, chúng ta phải chú ý đến các kích thước khác nhau của dữ liệu hoạt động nhiều như chúng ta tập trung vào chất lượng nội dung. Chúng tôi cần phân tích một cách có hệ thống các dữ liệu này để hướng dẫn hoạt động và sản xuất nội dung sau này của chúng tôi, và cuối cùng đạt được: đúng người gặp đúng người vào đúng thời điểm. Bao gồm:
1. Điều chỉnh thời gian phát hành theo dữ liệu. Chúng tôi đã phân tích thời gian hoạt động của người dùng khi nhắm mục tiêu và thời gian hoạt động của người dùng tiềm năng khi đăng video. Sau khi video được phát hành, chúng tôi cần ghi lại dữ liệu đa chiều của mỗi điểm thời gian của video để xem khoảng thời gian nào có thể có được các khuyến nghị và phát lại cao. Qua hơn một tuần quan sát và phân tích, chúng tôi có thể xác minh xem khoảng thời gian dự kiến có đúng hay không và liệu thời gian phát hành video có cần được điều chỉnh hay không. Để tối đa hóa việc trình bày trong khoảng thời gian của người dùng mục tiêu của chúng tôi. Đã đến lúc sử dụng dữ liệu để hướng dẫn phát hành video của chúng tôi.
2. Sử dụng dữ liệu để điều chỉnh nội dung video và sử dụng dữ liệu để hướng dẫn lập kế hoạch nội dung là một điều rất khoa học và không lo lắng. Bằng cách tối ưu hóa nội dung nhiều lần bởi dữ liệu, người dùng sẽ thích nội dung của bạn ngày càng nhiều hơn. Trên Tiktok, ứng dụng sẽ đề xuất theo thuật toán, khớp với nhãn hành vi của người dùng thông qua nội dung video và các thẻ từ khóa được video giới thiệu để đáp ứng nhu cầu của người dùng cho nội dung, đồng thời nhận ra giá trị của nội dung. Trên Tiktok, các tham số dữ liệu của mỗi chiều có tác động đến âm lượng được đề xuất và âm lượng phát lại. Chúng ta cần xuất các dữ liệu này mỗi ngày, hàng tuần hoặc hàng tháng và tiến hành phân tích và so sánh cẩn thận, chẳng hạn như video nào được thu thập, chuyển tiếp và bình luận cao trong một tuần hoặc tháng. Sau đó phân tích 10 video hàng đầu và các đặc điểm của các bộ sưu tập này là gì? Thông qua phân tích dữ liệu dài hạn, điều chỉnh kịp thời hướng của nội dung để tạo nội dung phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng mục tiêu của chúng tôi. . Phương pháp phân tích dữ liệu. Thông thường, mỗi kích thước dữ liệu có ý nghĩa của nó. Chúng ta cần phải rèn luyện bản thân để giải thích từngÝ nghĩa đằng sau các con số. Sau khi hiểu những điều này, chúng tôi đã thành thạo các phương pháp phân tích dữ liệu. Các tính năng của nội dung khối lượng lớn: Nhiều thực tiễn. Ví dụ, có 13 video chức năng ẩn giới thiệu điện thoại của Apple, bởi vì có vô số 13 nội dung được nói. Bởi vì nội dung trong video rất thực tế, người dùng sợ quên mất, vì vậy họ cần thu thập nó trước và xem nó sau. Điều này sẽ tăng bộ sưu tập. Các tính năng của nội dung có khối lượng chuyển tiếp cao: Số lượng nội dung phổ biến và thực tế là rất cao và người dùng nghĩ rằng chuyển tiếp rất hữu ích cho bạn bè của họ. Đặc điểm nội dung cao của bình luận: phổ biến, tham gia người dùng, ồn ào. Tỷ lệ hoàn thành cao chỉ ra rằng nội dung phù hợp với người dùng và thu hút người dùng. Có thể có hai lý do cho tỷ lệ thoát cao: một lý do là nội dung không đủ hấp dẫn và điều còn lại là tiêu đề không khớp với nội dung. Một số người chỉ phóng đại tiêu đề để theo đuổi dữ liệu và kết quả là vấn đề không khớp. Thông qua phân tích dữ liệu, chúng tôi tiếp tục tóm tắt, tích lũy những gì chúng tôi đã làm tốt, và liên tục điều chỉnh và tối ưu hóa, để tài khoản Tiktok của bạn có thể đạt được sự tăng trưởng theo cấp số nhân.
