《电竞短视频推广》课件——项目五 数据分析与优化.pptx

发布时间:2025-05-14 16:48

项目五

数据分析与优化《电竞短视频推广》

目录分析爆品数据01分析用户数据02

分析爆品数据01

直接分析数据,观察即时效果短视频推荐量,推荐用户阅读在短视频平台上,推荐量是一项非常重要的数据,它能在很大程度上影响短视频的播放量。当然,推荐量与内容质量紧密关联:质量好,契合平台推荐机制,当天发布的短视频推荐量就多;质量差,不符合平台推荐机制,当天发布的短视频推荐量就少。

直接分析数据,观察即时效果短视频播放量,用户观看次数在平台的数据分析中,有多个与播放量相关的数据,即具体短视频的播放量、昨日播放量、昨日粉丝播放量、累计播放量等。其中,具体短视频的播放量,运营者可以在“内容管理”页面的推荐量旁查看,它表明有多少用户在该平台上观看了这个短视频的内容。

直接分析数据,观察即时效果关注播放进度,是否符合预期在平台的数据分析中,有多个与播放量相关的数据,即具体短视频的播放量、昨日播放量、昨日粉丝播放量、累计播放量等。其中,具体短视频的播放量,运营者可以在“内容管理”页面的推荐量旁查看,它表明有多少用户在该平台上观看了这个短视频的内容。

直接分析数据,观察即时效果关注播放时长,把握内容节奏在平台的数据分析中,有多个与播放量相关的数据,即具体短视频的播放量、昨日播放量、昨日粉丝播放量、累计播放量等。其中,具体短视频的播放量,运营者可以在“内容管理”页面的推荐量旁查看,它表明有多少用户在该平台上观看了这个短视频的内容。

间接分析数据,利用“长尾效应”“长尾效应”(LongTailEffect),指的是在数据正态曲线分布图中,大多数需求集中在其头部,而个性化需求则体现在其尾部。当短视频运营者在分析数据的时候,可以适当利用长尾效应,平衡用户的大多数需求和个性化需求。

间接分析数据,利用“长尾效应”收藏量转发量,体现内容价值在头条号后台“西瓜视频”的“数据分析”页面,“每日创作者视频总计数据明细表”和“每日发布视频实时统计数据明细表”中,除了“播放量”和“播放时长(分钟)”,两者共有的数据还有“收藏量”和“转发量”。可见,在对短视频内容进行评估时,“收藏量”和“转发量”都是关键数据,它们都是用来衡量短视频内容价值的。

间接分析数据,利用“长尾效应”虽然都可以用来衡量短视频的内容价值,但转发量与收藏量还是存在差异的,前者更多的是基于内容价值的普适性而产生转发行为。从这一点出发,运营者要提高短视频转发量,就应该从以下3个方面着手打造短视频内容,以提升内容价值

间接分析数据,利用“长尾效应”短视频点赞量,视频认可程度在抖音平台,运营者可以查看的点赞数有两个,即抖音号的点赞数和具体短视频的点赞数。

间接分析数据,利用“长尾效应”短视频互动量,用户评论次数只有用户觉得短视频有价值,他才会收藏,但是用户对短视频进行评论,并不完全是为了称赞,也有可能是为了批评和吐槽。因此,如果运营者想了解更多的互动信息,可以查看短视频的具体评论,以便对内容进行更详细地评估。

间接分析数据,利用“长尾效应”关注评论词云,了解用户印象1.账号词云账号词云就是综合用户对账号所有内容形成的评论词云。以快手账号为例,运营者可以通过如下步骤查看账号词云。

间接分析数据,利用“长尾效应”关注评论词云,了解用户印象2.内容词云除了账号词云,运营者还可以单独对具体内容进行分析,了解该内容的词云。

间接分析数据,利用“长尾效应”播放完成进度,占比越高越好“播放完成度”与“平均播放进度”联系紧密,前面已经说过,“平均播放进度”就是所有观看的用户对该视频的平均播放完成度,它是各个区间的播放完成度的平均值。

分析用户数据02

关注粉丝性别,分析男女比例不同平台受众群体的性别占比存在一定差异,比如抖音的受众群体中,女性占比更高。同在抖音平台,不同行业、不同内容的用户性别占比也不一样。而运营者要做的是,确定自身要使用的短视频平台和要运营的账号的目标用户群体的性别占比。

关注粉丝年龄,分析年龄分布营者可以根据自身情况,在用户观看这些抖音号内容的情况下安排后续的短视频内容,着力打造符合用户偏好和能满足用户需求的内容。

关注粉丝地域,分析主要分布区运营者可以基于这些省份和城市的用户属性及工作、生活情况,进行相关资料的搜集和整理,还可以利用抖音号的“同城”功能进行城市的切换,观看这些地方比较火的短视频内容,最后进行归纳总结,安排一些目标用户可能感兴趣的内容,相信这样可以吸引更多的用户观看。

关注粉丝职业,分析职业属性有些用户追求个性和自我,且容易跟风,追求流行时尚。因此,这类用户对能更加展现自我之美的一面和如何改造自己有着莫大的需求。从这一基于用户属性的特征和需求出发,在平台上发布符合他们需求的优质短视频内容,必然是受欢迎的。

粉丝星座数据,可做运营参考运营者可以基于这些占比较大的用户群体,推荐一些与他们的星

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