
笔者结合自己的实践经验,对Aauto Quicker的产品设计及其作品的传播算法进行了梳理和分析,供大家参考。
在Aauto快玩两个月,从产品设计和作品传播算法两个方面谈谈我的感受。
一、产品设计进入Aauto更快看到的三个菜单:“关注”、“发现”、“城市”。这三个菜单就是用户发送的作品可以进入的三个流量池。
“关注”对应的流量池就是自己的粉丝。这个页面有三个元素:视频,作者头像,是否和自己是朋友,视频的时间。页面的顺序基本是按时间降序排列的。“时间”是这个页面的核心逻辑,作品发出后会进入“关注”。但页面是按时间降序排序的,作品被当前在线粉丝看到的概率较大,可能不会被所有粉丝看到。
“同城”对应的流量池就是自己的城市。页面的主要元素是“地理位置”,核心逻辑是地理位置的远近。发布的作品无论远近的人都能看到。
能在同一个城市张贴的作品取决于张贴者的位置。海报所在城市用户密度越高,同城流量池越大。但是,这并不意味着作品可以进入同城,进入同城也不意味着可以共享同城的所有流量。这个算法和平台有关。
“发现”对应的流量池是整个平台。页面暴露的元素是“喜欢”,“喜欢”是核心逻辑。能进入这个菜单的作品都是比较优质的作品。
从我自己发布作品的经验来看,以上三个流量池大小不同,进入难度也不同。大部分作品停留在“关注”,表现好的作品会获得同城流量,表现优秀的作品可以进入“发现”。
二、平台的传播算法今年8月份开始在Aauto更快的发布作品,根据平台周报整理粉丝数和作品播放量。共发布作品100余部,累计播放量超过10W,目前粉丝约1400人。国庆期间,作品播放量有明显提升。
平台发布的周报可在“私信”查看:
周报汇总算法:播放量:统计区间内所有作品的新播放量,包括历史作品;作品数量:指统计区间内的新作品数量;粉丝增量:指统计区间内新增粉丝数。
这里需要注意的是,周报的新播放数和新作品数并不是一一对应的。播放量是指所有作品的新播放量。
整个过程中,第一感觉:前期发表的几部作品可以获得更多的流量,但后期就不会有这样的福利了。
我们来看看数据。在08/04和08/11这两个时间段,发布了22 ^ 22 = 44部作品,作品的平均播放量分别为242和370。但后两期08/18和08/25,发布了17 8=25部作品,作品平均播放量为188和332,后半月平均播放量。
推测平台为了鼓励新用户,会对新用户发布的作品给予相对更多的流量。基于此,Aauto Quicker中的新用户应该抓住平台给予的第一波流量福利,发布优质作品,更高效地交换更多曝光和粉丝。
第二个感受:每次周末/节假日发布的作品,总播放量和上升速度都比较好。
上表中,10/06的统计区间恰好是国庆,期间我的单曲播放量首次突破1万。但是这些作品的内容类型和以前不一样,说明不了问题。
平台发布的周报会讲前三位好友的播放量,我总结了不同区间TOP总播放量的变化。结果在10/06的区间,前三的总播放量不升反降。
以下是每周报告中的热门信息和不同时间间隔的数据摘要:
从“sum”一栏可以看出,10/06这一周的总播放量是最低的,和我之前节假日流量多的想法相反。
分别看每期前三的首页,发现每期前三基本相同。统计的5期有15人,5人长期称霸榜单。图中同色是同一个人。
出现频率最高的青黄主创,一般都会发表与工作相关的作品。可能是因为国庆假期的原因,发表的作品比较少,进而影响了总播放量。也有可能我的想法不成立。
为了进一步观察平台的传播机制,我记录了几部作品在发出后不同时间点的播放量,如下图:
除了以上监控的作品,还要增加两部播放量比较大的作品。因为没有监控过程图,只能用文字描述。一个最终播放量1W,另一个目前播放量4.8W,还在增长。
打1W的生命周期是2天。4.8W的播放器已经发布五天了,目前粉丝数在1400左右。
从这些作品的经验来看:
90%以上的作品都比较菜,只有少数作品的播放量超过了粉丝量,极少数作品破万;多数作品的生命周期只有两天左右,少数作品可以延续到五天(目前最长的一个);从播放速率来看,作品刚发出后的速率最快,逐渐平缓,最后停滞,有时又会隔几天多几个浏览量;选择几首不同播放量的作品,记录下他们的喜欢和评论:
在上述榜单中,播放量最大的作品好评率和(赞评)率最高,而第二(赞评)率的作品并不是第二。点赞和评论会影响作品的播放量,但不是简单的影响关系。
除了监测播放量,还监测不同时间范围内点击作品的人的“身份”。监控逻辑:通过作品收到的赞和评论反向查看这些人的主页,(平台不提供“谁看过我的作品”的功能)。
由此发现,在作品发布的前期,喜欢/评论它的基本都是关心自己的人。当作品的播放量超过粉丝数七八倍,达到近万的时候,同城的人也在纷纷关注。当作品的浏览量达到近两万的时候,《发现》的人也在陆续关注。
点击你主页中的粉丝数量,查看你的粉丝列表,其中会显示该粉丝的来源,如下:
从上面对“人”的监控,直观的感受是:大部分作品停留在“关注”,表现好的作品会获得同城流量,表现优秀的作品可以进入“发现”。但因为这个结论是通过回看“喜欢、评论、关注”的行为数据推导出来的,所以结论本身也受到这些数据的影响。
以上是送作品的一些感受。在网上看到知乎市场产品总监颜颜先生的发言。他谈到了内容平台的流量模型,可以帮助理解平台的传播机制。为了解释我的理解,模型的主要过程如下:
理解内容→冷启动→用户反馈→扩散或消亡→长尾
内容理解:程序会理解用户发出的作品(通过识别作品的标题描述、视频内容等),对作品打上标签加以分类。冷启动:程序理解了作品之后会主动推给可能喜欢它的用户。这里牵涉出另外一个问题,就是程序本身对自己的用户也做了标签归类。新用户发出作品后,即使没有粉丝,也会推给一部分人。我自己的经历中,能直接监测到的第一波看作品的人是自己的粉丝,但作为一个新用户,即使没有粉丝,也会获得流量。用户反馈:作品推给用户后,平台会收集用户的反馈,包括阅读、点赞、收藏、分享、评论等等。扩散or消亡:算法根据收到的反馈做出选择:进行下一步的扩散,还是就此消亡。长尾:在长尾的传播中,会考虑到内容的时效性和周期性。“像娱乐内容其实很容易被用户遗忘,推一波也就完了;美食攻略、旅游攻略类型的内容则会被周期性推送”。上面的模型是一个宏观模型,对于某些环节有如下思路:
用户反馈:一部作品发出后,平台可以收集的反馈指标包括:打开率、点赞、评论、转发、播放完成率、关注率等。(指阅读作品对作者的关注率)。
这些指标与时间维度一起构成了计算“作品表现”的模型。模型的最终得分作为下一波流量分配的基准。
这五个指标中,“播出完成率”比较有意思,而“关注率”比较硬。Aauto更快关注“老铁”。平台上活跃的人太多了,无论什么时候朋友发作品,都会点或者评论,但是没有耐心看完所有的作品。
“关注”是对人的认可,赞和评论是对作品的认可。关注行为门槛较高,“关注率”算硬的。之前4.8W播放量的作品,喜欢:评论:关注=3216:105:120。
或者说扩散灭绝:画出进化模型。作品经过一次又一次的闯关,获得的用户反馈逐渐接近其真实水平,就像电商平台的好评率一样。销量越高,获得的好评率越准确。
在自己作品播放量不佳的情况下,有时可能会有“黄金未被发现”的想法。平台提供推广服务,我购买过两次。推广后一部作品最终播放量停留在2200,另一部作品最终播放量停留在7107。
结论是平台算法很有效,如果作品是自由传播,没有好的播放量,购买推广服务是没有意义的。毕竟推广服务给的量是非常非常有限的。产品要想传播好,必须要自我推出。
本文由@vivi原创发布。大家都是产品经理,未经作者允许,禁止转载。
题目来自Unsplash,基于CC0协议。
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