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比起完播率,在抖音这个指标更重要

发布者:taiyanseo发布时间:2021-12-10访问量:52
比起完播率,在抖音这个指标更重要

Tik Tok搜索推广、短视频引流捷径-www.1879.net.cn

我相信所有Tik Tok球员都知道“完成率”这个词,他们也认为“完成率”非常重要。

然而,完成率到底意味着什么?

完成率真的能对内容创作和数据复制起到指导作用吗?

有没有其他你忽略的重要指标?

有没有其他方法可以显著提高视频的创作能力?

读这篇文章可能会给你带来很大的收获。【文章内容比较枯燥,建议收藏阅读。】

完成率是多少?

在Tik Tok,大量公司拥有的一些官方账号发布了“:播放完成率和30%平均播放时长”的概念。

一度吹嘘“全播率”。经过反复验证,边肖始终不明白为什么播出完成率是“平均播出时间的30%”,甚至找不到“播出完成率”指标的官方解释。

直到无意中在一个巨大的创意平台上发现“播放完成率为:在所有已播放的uvs中,完整播放的uvs数量占所有uvs的比例。”

也就是说,视频100%完整播放将计入播放完成率,重复播放不计算在内。通过产品端的验证,也是真的,如图:所示。

左侧为Tik Tok APP“作品分析”功能中视频最后一秒的用户留存率,右侧为创作者背景的播放完成率指标,二者相近。

如果完成率是用户完整观看视频的比例,作为评价视频质量的重要指标,那么问题就来了。

1.对于时长较长的视频,显然是不公平的,因为视频时长越长,“完成率”越低。

2.只看播放率找不到优秀视频的爆点,翻车视频的问题,无法为视频创作带来指导。

3.不同长度、不同领域的视频,必然会有不同的“完成率”,那么如何评价视频的质量呢?

“用户保留率”指标

在介绍“用户留存率”指标之前,先强调一下Tik Tok的推荐机制。

当用户打开Tik Tok时,Tik Tok的系统将接收用户的视频请求,并根据内容数据库中的兴趣标签为用户匹配内容。在这个过程中,所有符合用户需求的内容都会在Tik Tok的算法规则下进行PK,高质量的视频会被给予更多的推荐流量,而性能差的视频会逐渐被淘汰。

那么什么是优质视频呢?

算法黑箱下,具体指标谁也不知道,但从平台的角度来看,给平台带来更多价值的视频是高质量的视频,价值体现在让用户在平台停留的时间更长,刺激用户的互动行为,促使用户拍摄视频或进行电商消费等等。其中,“完成率”反映的是用户的停留时间。然而,正如我们前面分析的那样,完成率指标存在许多问题,很难直接应用。

因此,就有了我们今天要重点关注的“用户留存率”指标。顾名思义,“用户留存率”就是有多少观众停留在你的视频中。其实“回放完成率”也是“用户留存率”之一,也就是视频最后一秒剩下的用户比例。

如果按照时间线剪切视频,甚至可以得到视频每秒的“用户留存率”。

如上图3360所示,这个视频的时长为36秒,用户在3秒的留存率为53%,而相同时长的热门视频在3秒的留存率为80%。同样,在18秒时,这个视频的用户留存率为22%,而热门视频的用户留存率为56%。

通过分析关键帧的“用户留存率”,并与热门视频进行对比,可以很容易发现视频存在的问题以及与热门视频的数据差距。

在这个过程中,10%的用户被保留,这是影响自然视频流量的最重要因素。

在Tik Tok,用户永远不知道下一个视频会是什么,这给了用户不断刷视频的动力。相反,如果遇到不喜欢的视频,轻轻一刷就可以跳过,大大削弱了它带来的负面情绪,进而形成“上瘾”机制。在这种环境的影响下,用户对未知视频的“容忍度”会越来越低。

因此,对于创作者来说,视频内容的第一眼边缘将尤为重要。我们常见的观众留存曲线通常就像下图中的X曲线。大多数情况下,在视频的前10%进度中,每秒的用户流失量会达到最高值,10%会成为决定整个视频自然播放量的重要影响因素之一。

如图所示,X1曲线的10%秒用户保持率远低于X2曲线。

率,若X1、X2两条视频领域相同、时间长度相同,通常情况下,X2视频播放量将远高于X1视频。

这也就是为什么很多运营类课程都在强调三秒原则、五秒原则,以及抖音上素来就有“颜值正义”说法的原因。

从“观看分析”功能来看,取3秒还是5秒,是根据视频总时长而言的,并没有一个准确的数字。在观看分析中,第一个点通常打在视频长度的第10%秒且向下取整的位置。如,34秒的视频,第一个点打在第三秒;58秒的视频,第一个点打在第5秒,而20秒以下的视频,第一个点通常打在第1秒的位置。

假设,抖音算法同样是以观看分析中的方式为视频进行打点,那么,对于20秒以内的视频而言,第一秒的内容就格外重要。而60秒以上的视频,前6秒,也就是第一个场景会更重要。这也就为长视频提供了更多的创作空间。

我们在知道了“用户留存曲线”中10%秒的作用后,还要注意的是整个曲线的走势。

在经历10%秒左右的自然下滑后,如果在视频中后期出现上图中曲线骤然下滑的情况,一定代表视频内容出现了问题,比如广告植入、话题提前结束、有偏激观点等。这个时候,创作者就要回到视频找原因,我们要做的就是通过复盘吸取经验,尽量让这种骤然下滑的趋势出现在视频进度的50%以后,以此来提高观众的停留时长以及平均播放时长。

“用户留存率”指标的用法

内容复盘&A/B测试

打开抖音APP—作品分析功能——观看分析功能,认真分析每一条视频的”用户留存率”这个指标,能够帮助我们对已发布的视频进行精确的复盘,并与当日同长度热门视频的数据进行对比,找到观众流失的原因,优化后续的视频创意。

与此同时,对于大多数知识、剪辑等模板化程度较高的视频,也可以以此方法对模板进行A/B测试,找出留存率更高的内容点,进行针对性优化模板。

“用户留存率”+抖音官方工具

=视频创意利器

这里指的抖音官方工具就是“巨量创意平台”(https://cc.oceanengine.com),在巨量创意平台中,我们可以看到众多由巨量广告平台提供的优秀创意案例,并可以完整的看到这些案例的数据,尤其是用户留存、互动数据,能够为我们进行视频创意的过程中提供巨大的帮助。

举例:1、直播引流视频该如何用

一般直播电商做短视频的目的主要集中在直播引流,我们的核心目的就是让视频获得更多的曝光,并高效的吸引用户点击进入直播间,且所拍摄的视频也都会在20秒以内。

以服装品类为例,选择1-15秒时长,选择按播放量排序,选择30日。然后得到下面的视频推荐。

选择一条高播放量的视频,点击进入详情页面,详情页面共包含“视频信息”、“数据概览”、“视频特征分析”、“观看受众互动分析”、“创意受众分析”5大板块,其中,“观看受众互动分析”最为重要。

“受众互动分析”中包括点击指数(投放时选定的转化目标),流失分布指数(观众留存)、点赞、评论、转发、关注指数。如下图:

注意:曲线图展示的是指数,最大值为1,以流失分布指数为例,可以简单理解为越接近1,该时间段用户流失越高。

曲线图下面的条状堆积图是视频吸引力分析,重点看两个地方。

第一个是绿点位置,代表该视频10%进度时的用户留存率。

第二个是将视频按分镜切割,并分析各分镜的用户喜好度,颜色越深,用户的互动行为(赞、评、转、关注、看播)越多,对该内容喜欢度越高。

对于电商同学比较关注15秒内的引流短视频,我们只要重点看流失分布指数即可。

先看视频吸引力分析,1秒处用户流失率仅为27.09%,这是一个相当优秀的数据,再结合上面的“流失分布指数“分析,1秒处观众的流失指数达到峰值,随后持续下降,中间并没有出现用户骤然流失的情况,说明整个视频的结构也很流畅,顺利的通过开头部分的话题讲用户引入了直播间引流部分的内容。那么这条视频的视频结构,过渡方法,开头的引子就非常适合用类直播商家学习乃至于翻拍。

该视频为直播引流视频,视频长度11秒,播放量为204.9万。

但要注意的是,商家务必要结合自己账号的风格、人设、粉丝画像寻找优秀的案例视频学习,切忌盲目翻拍,导致标签紊乱,播放量反而下降。

举例:2、内容型视频该如何用

对于内容型创作者来说,该工具最大的作用是帮助我们看到更多优秀视频的数据,通过对秒级“用户留存曲线”的分析,吸收其他创作者的创作经验。

在巨量创意平台上,视频分类是按行业分类而非内容类型。因此,要想找到自己的对标视频案例,要先找到与自己内容相近的行业,比如服装类长视频大多是穿搭教学类;快消、汽车等大品牌广告主聚集的行业中,剧情类内容会多一些;3C、美妆行业中评测、知识类会多一些;游戏行业,剪辑类会多一些,依次类推,然后再挑选与自己账号风格类似且优质的视频进行分析。

另外,巨量创意上的热门广告中,虽然所有的视频都是有投放行为的,但是投放其实并不影响视频质量和用户观看视频过程中的互动行为。相反,广告视频能获得较好的用户留存与用户互动比非广告视频要难的多,对于创作者而言,更应该去主动学习。

言归正传,我们还是以服装行业举例。

该视频是一条典型的穿搭教学视频,长达4分49秒,共计获得1450.18W播放,12.31W赞。我们直接看“受众互动分析”版块。不同于电商的15秒视频,长视频我们要分析的更多,主要目的是找出目标视频的爆点,即什么样的内容会引发什么样的用户行为,以及优质视频上热门的主要原因。

以该视频为例,该视频时长为4:49秒也就是289秒,个位数向下取整,10%进度28秒处,上图视频吸引力分析中,绿点位置的10%秒用户流失率达到了88.69%,猛的一看,这个数值很高,但是该视频依然获得了千万级播放且一条视频涨了16W+的粉,那么或许,对于同等长度、同等类型的视频来说,88%的流失率应该是正常情况。

再结合流失分布指数分析,我们可以看到,在1秒处,视频露出主题的时候,用户流失达到了峰值,意味着在1秒主题露出时,直接剔除掉了绝大多数的非目标用户,当KOL开始进入主题后,大约7秒处用户留存开始稳定下来。

再结合关注指数来看,7秒用户留存稳定后,关注指数达到了峰值,说明该KOL的内容第一阶段,在去掉非目标用户后,有效的吸引了目标受众的关注,完成了投放时“吸粉”的考核指标。

继续往后看,当鼠标在进度条上滑动时,下面的吸引力分析条中会出现白色的点,通过这个,我们很容易找到视频哪部分的内容更吸引人,且会激发用户什么样的行为。

如上图,白点停留在148秒的一个用户互动较多的位置,然后分别查看点赞、评论、转发、关注,我们就很容易找到148秒左右的内容,激发的是用户的点赞行为。回到视频内容本身,就很容易发现,原来是主观结论性内容更容易获得用户点赞,那么,我们在制作同类的视频时,同样可以为激发用户在视频中的点赞行为,主动去强化结论性内容的表达方式。

除此之外,通过对评论、转发、关注等指标的分析都可以为我们带来大量的创作灵感,进而优化自身的内容创意。

“用户留存率”作为DOU+投放参考

视频发布后,是否追投DOU+,也可以通过分析“用户留存率”进行决策。

如果所发布视频10%秒处留存率与热门视频的留存率相近,且后面不出现“大滑坡”,那么很大概率,我们去追投DOU+是不会亏的。

相反,如果视频10%秒处,就出现大滑坡,那么这条内容DOU+再如何投放,也难有起色。

这篇文章,似乎有点太“运营”了,你看懂了吗?对你的内容创作有没有帮助?

本文来自于微信公众号卡思数据(ID:caasdata6),作者:羽川