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

发布时间:19-11-06

数据洞察

  1、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。

  2、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τ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:

  由于采集机制的原因,ы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5♦000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。

  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。

  3、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:

  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:

  数据显示,╤各月视频的平均点赞数在逐月降低,4月份视频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。

  4、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:

  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1︱︳5s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),3└9s、42s、50๑s和58s看上去效果不错♠。

  5、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。

  (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。

  β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!

  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。

  6、生活化的内容是抖音的主流,年轻人愿意表达爱与喜欢

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

  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”Ⅲ、“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。

  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Ⅺ样被高频率使用。

  2…

  福利:一些抖音小技巧

  1〓.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?

  ⊙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η点赞℡一下试试……◎

  2.能不能绕过机器筛选直接被推荐到更大的ↈ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,如じ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?

  这个方法就是在视频描述里加入一些机器识别不准确的敏感词,你们如果胆大可以试一试。

  你现在在抖音中还会点赞吗?

  ▂▃▅▆█欢迎评论区留言,与大家分享哦。

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