別人做一個就漲粉多少萬，你做抖音為啥都火不起來?。ㄏ拢?/h1>
2020/10/13【互邦論著】已點擊1330次
如果你的內容沒有被算法識別，那么即便你篤定內容非常優(yōu)質，它依然沒有機會跟用戶見面，或者出現(xiàn)“一條非常優(yōu)質的機械鍵盤測評視頻，被推薦給亟需買支口紅的女孩子”的尷尬場面。
我們簡單梳理一下一條視頻被發(fā)布后所經歷的流程：
這個流程中最核心的一步，就是“算法識別”。
算法會識別你發(fā)布的視頻內容包含什么標簽、被帶有什么標簽的用戶喜歡么？
這顯然是低效的。
我們試著換個角度來思考這個問題，一切就撥云見日了：
用戶發(fā)布的視頻是不是可以代表這個用戶的喜好？算法把A1用戶發(fā)布的視頻推薦給具有相同喜好的A2、A3用戶會不會得到他們的喜歡？
答案是肯定的，并且這種方法比識別視頻內容的方法高效得多。
“你是誰”比“你發(fā)了什么“更重要
于是，“養(yǎng)號”這個問題的疑問解決了：把賬號的喜好明確的表達給算法，好讓他能準確地把你發(fā)布的內容分發(fā)到正確的人群里。
但這里面有一個問題：A1用戶只有一個喜好么？
顯然不是。
如果你前面讀得仔細，應該可以看到“抖音用戶的聚類”那張圖片前面我用了“其中一個維度”來描述。實際上，因為每個用戶會有多種喜好，所以抖音的用戶聚類應該是個多維空間，也就是說，在這個維度下，A1和A2、A3在一起；但在另一個維度下，A1是和A2和A3聚合在一起的。
基于此，“再發(fā)一遍就會火”這個玄學問題也得到了解答：相同的內容第二遍發(fā)布時，算法把它推薦到你正確的那個標簽下。
舉例來講會更容易理解：
你有兩個喜好標簽，分別是籃球和汽車。你拍了一條關于汽車的視頻，系統(tǒng)第一次推薦時把視頻推薦給了你籃球喜好那個群體，所以視頻止步500播放。第二次發(fā)布時，算法選擇了汽車那個標簽，于是火了。
那么這里你一定會有問題：第一次推薦沒有火以后，抖音為什么不試著把視頻推薦給另一個喜好的人群？
沒有得到足夠的“喜歡”，這個結果對于系統(tǒng)來說無非兩個原因：
你的視頻不夠優(yōu)質，連可能喜歡的人都不會喜歡；
視頻被推薦給了錯誤的目標用戶。
作為創(chuàng)作者的你一定希望當沒有得到足夠喜歡的時候，系統(tǒng)會選擇第二個原因，然后把你的內容推薦給另外500人看看他們會不會喜歡；但同時作為抖音用戶的你，當你每天被抖音的算法“試錯”刷到很多自己不喜歡的內容時，你一定很煩躁。
為了保證用戶體驗，系統(tǒng)只能認為獲贊不夠多的原因是“你的內容不夠優(yōu)質”，于是曝光止步500不再增加。
所以，作為專業(yè)的內容創(chuàng)作者，我們顯然不能靠“第二遍能火”這樣極具不確定性的方法來獲取流量。
賬號定位要有明確邊界
于是你應該可以想到，想要獲得穩(wěn)定的系統(tǒng)推薦，你賬號的喜好應該越少越好，甚至最好只有一個！
所以，賬號的定位比任何時候都重要，如果你在最開始“養(yǎng)號”的時候，給了賬號一個不那么清晰的定位，就會導致賬號有不那么明確的喜好，于是算法也不能給你明確的推薦。
正確的抖音賬號定位是“賬號具有邊界清晰、盡量單一的喜好”。
從社會學角度，我們相信再“偏僻”的喜好也會有一大群人；但是從內容生產成本角度，你應該選擇一個可以快速被定義出來的人群標簽。
如何判斷某個人群標簽是否清晰？
舉個例子，曾經想在抖音運營一個生產“互聯(lián)網黑科技”相關內容的賬號。在養(yǎng)號的時候發(fā)現(xiàn)，這個定位一直在“程序員教編程”、“馬云雷軍”和“黑科技3C發(fā)明”之間游離，無法精準定位出邊界。
于是放棄，改做口紅試色。
說了這么多，但還不能清晰定位自己的賬號怎么辦？推薦你去做“劇情類”賬號。
當你不能定位出一個邊界清晰、喜好單一的賬號，那么你可以去它的反面，那就是所有人都會喜歡，不分邊界的內容：劇情/幽默/情感/正能量……
所以，你知道為什么這類內容會火了吧？
這類內容壓根不存在人群標簽，只要內容足夠好，不論推薦給什么樣的人都會被點贊。
互邦國際影視廣告制片廠
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有人做創(chuàng)意，我們做創(chuàng)意標準。
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我們簡單梳理一下一條視頻被發(fā)布后所經歷的流程：
這個流程中最核心的一步，就是“算法識別”。
算法會識別你發(fā)布的視頻內容包含什么標簽、被帶有什么標簽的用戶喜歡么？
這顯然是低效的。
我們試著換個角度來思考這個問題，一切就撥云見日了：
用戶發(fā)布的視頻是不是可以代表這個用戶的喜好？算法把A1用戶發(fā)布的視頻推薦給具有相同喜好的A2、A3用戶會不會得到他們的喜歡？
答案是肯定的，并且這種方法比識別視頻內容的方法高效得多。
“你是誰”比“你發(fā)了什么“更重要
于是，“養(yǎng)號”這個問題的疑問解決了：把賬號的喜好明確的表達給算法，好讓他能準確地把你發(fā)布的內容分發(fā)到正確的人群里。
但這里面有一個問題：A1用戶只有一個喜好么？
顯然不是。
如果你前面讀得仔細，應該可以看到“抖音用戶的聚類”那張圖片前面我用了“其中一個維度”來描述。實際上，因為每個用戶會有多種喜好，所以抖音的用戶聚類應該是個多維空間，也就是說，在這個維度下，A1和A2、A3在一起；但在另一個維度下，A1是和A2和A3聚合在一起的。
基于此，“再發(fā)一遍就會火”這個玄學問題也得到了解答：相同的內容第二遍發(fā)布時，算法把它推薦到你正確的那個標簽下。
舉例來講會更容易理解：
你有兩個喜好標簽，分別是籃球和汽車。你拍了一條關于汽車的視頻，系統(tǒng)第一次推薦時把視頻推薦給了你籃球喜好那個群體，所以視頻止步500播放。第二次發(fā)布時，算法選擇了汽車那個標簽，于是火了。
那么這里你一定會有問題：第一次推薦沒有火以后，抖音為什么不試著把視頻推薦給另一個喜好的人群？
沒有得到足夠的“喜歡”，這個結果對于系統(tǒng)來說無非兩個原因：
你的視頻不夠優(yōu)質，連可能喜歡的人都不會喜歡；
視頻被推薦給了錯誤的目標用戶。
作為創(chuàng)作者的你一定希望當沒有得到足夠喜歡的時候，系統(tǒng)會選擇第二個原因，然后把你的內容推薦給另外500人看看他們會不會喜歡；但同時作為抖音用戶的你，當你每天被抖音的算法“試錯”刷到很多自己不喜歡的內容時，你一定很煩躁。
為了保證用戶體驗，系統(tǒng)只能認為獲贊不夠多的原因是“你的內容不夠優(yōu)質”，于是曝光止步500不再增加。
所以，作為專業(yè)的內容創(chuàng)作者，我們顯然不能靠“第二遍能火”這樣極具不確定性的方法來獲取流量。
賬號定位要有明確邊界
于是你應該可以想到，想要獲得穩(wěn)定的系統(tǒng)推薦，你賬號的喜好應該越少越好，甚至最好只有一個！
所以，賬號的定位比任何時候都重要，如果你在最開始“養(yǎng)號”的時候，給了賬號一個不那么清晰的定位，就會導致賬號有不那么明確的喜好，于是算法也不能給你明確的推薦。
正確的抖音賬號定位是“賬號具有邊界清晰、盡量單一的喜好”。
從社會學角度，我們相信再“偏僻”的喜好也會有一大群人；但是從內容生產成本角度，你應該選擇一個可以快速被定義出來的人群標簽。
如何判斷某個人群標簽是否清晰？
舉個例子，曾經想在抖音運營一個生產“互聯(lián)網黑科技”相關內容的賬號。在養(yǎng)號的時候發(fā)現(xiàn)，這個定位一直在“程序員教編程”、“馬云雷軍”和“黑科技3C發(fā)明”之間游離，無法精準定位出邊界。
于是放棄，改做口紅試色。
說了這么多，但還不能清晰定位自己的賬號怎么辦？推薦你去做“劇情類”賬號。
當你不能定位出一個邊界清晰、喜好單一的賬號，那么你可以去它的反面，那就是所有人都會喜歡，不分邊界的內容：劇情/幽默/情感/正能量……
所以，你知道為什么這類內容會火了吧？
這類內容壓根不存在人群標簽，只要內容足夠好，不論推薦給什么樣的人都會被點贊。
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