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研究了1000条数据之后,我拆解了B站的内容营销逻辑
2021-08-30 15:19:07

作者|江流

品牌对在知乎做内容营销会有疑虑,因为数据不能马上看到,因为难以建立与销售的明确关系。


但在B站做内容营销,我们就不需要问为什么,只需要行动。


B站的数据反馈很丰富,很快,投放带来的效果主要在第一周就会确定。方便向老板汇报。并且更容易建立与销售的关联。比知乎和小红书都更加确定。B站的内容营销,一方面可以直接带来销量转化,另一方面也可可以打造成潜在购买者参考意见的地方。

01 B站的流量在哪里?

最主要的流量是打开APP首先看到的页面:首页-推荐页


直播页也有一些流量。


搜索也会带来一部分流量。B站和知乎的内容都可能出现在百度搜索结果中,而小红书不会。


这方面的逻辑比知乎和小红书都更清晰,因此不展开讨论。

02 B站推荐内容的核心逻辑

前两年B站代码泄露的事,有不少人解读过疑似B站推荐的核心算法


视频的推荐指数=硬币×0.4+收藏×0.3+弹幕×0.4+评论×0.4+播放×0.25+点赞×0.4+分享×0.6,一天内的新发布视频推荐指数提高1.5倍。


专栏文章的推荐指数类似。



看到网友对这个推荐指数进行了验证,但是数据量很小,于是我也来进行下验证。


(以下数据采集时间为2021.08.18)


首先,我爬取了B站科技区头部默认的160个热门视频的数据。画出了散点图,横轴代表播放量,纵轴代表推荐总数。


在以下所有的数据中,由于评论数据是ajax动态加载数据,略麻烦,就没有爬取。我的这个推荐指数就不包含评论因素。这点缺失不会对结果造成明显影响。


散点图的关系相当漂亮,严格在一条斜线附近,说明热门视频的播放量与推荐指数的关系非常明确。



热门视频的数据是视频最后的稳定数据。那么对于数据增长中的较新视频,是不是也服从这一规律呢?


由于较新视频的各项数据较低,我于是选取了最新发布的1000条数据,发布日期为最近两日的。得到以下图。依然是一条斜率几乎一样的斜率。



不过上图大部分数据都在阅读量5000以下,看得还不清晰,于是我剔除了阅读量5000以上的数据。


由于网传的推荐指数包含对24小时内发布视频加权1.5倍的影响。我于是将这1000条数据分为两组,前500条数据大多是最新发布24小时的视频,后500条数据大多是24-48小时内发布的视频。
下图为后500条数据。



下图为前500条数据。两图斜率几乎一致,且散点和斜线都非常接近。各幅图的斜率基本都在0.29,预计如果添加上评论因素,斜率会在0.30。



得出这样的数据还不能使我放心,因为在推荐指数中,播放量与推荐指数的单独关系中,斜率是0.25,这些互动动作的权重只占20%呀。于是我测算了推荐指数中剔除播放量因素的数据。得到以下图。当推荐指数不包含播放量因素时,推荐指数和播放量的关系并不是一条直线。



通过以上数据研究得出以下结论:


B站视频的播放量与推荐指数严格相关,播放量=10/3推荐指数


推荐指数=硬币×0.4+收藏×0.3+弹幕×0.4+评论×0.4+播放×0.25+点赞×0.4+分享×0.6。


推荐指数对新老视频一视同仁,并没有对新视频加1.5倍的播放量扶持


没有对新视频的推流测试。这一点不同于知乎、小红书、抖音等平台。其他平台都会先给如500-1000曝光来测试数据,B站没有。


播放量与完播率无关。并不会因为你的视频完播率高而获得更高的推荐权重。


播放量也与打开率无关。并不会因为你的视频在信息流中点击率高而获得更高的推荐权重。


有网友对几个账号视频的完播率进行统计,也说明了播放量与完播率关系不大。但数据中完播率均高于17%。



这涉及到一个问题。B站的播放量统计,并不是点击了视频就计算播放。


B站的播放量数据,要求同一个账号,一段时间内,多次观看一个视频,都只计算1次播放量,且观看一个视频要达到一定时长比例,观看时长太低,也不计算播放量。


这个计算规则接近于和微信公众号的阅读量计算规则一样严格。可以理解为B站视频的播放量,就是实实在在的这个视频被多少个人观看了。


从上图的数据来看,这个计算播放量有效的播放比例小于17%,预计在10%-17%之间。


为什么B站推荐视频时不考虑完播率呢?因为如果完播率明显影响视频的播放量,则短视频就会有明显优势,中长视频获得的流量就会明显减少,让用户不再愿意生产中长视频。抖音的推荐算法会考虑完播率,所以使得博主不愿意生产长视频。


为什么B站不对新视频进行一定的推流测试呢?其他平台的推荐算法对新内容进行推流测试,根据的是打开率,完播率等数据,打开率根据的是头图,标题。对于中长视频而言,这些不是判断视频是否受欢迎的标志,互动才是。


B站没有推流测试,意味着新用户发布的新视频,如果没有初始互动,则可能播放量为0。除非通过搜索观看视频的用户把这个视频顶起来了。


有一定粉丝量的UP主的视频不容易被埋没,粉丝量低的UP主的优质视频有可能被埋没。粉丝量低的UP主为了让视频不被埋没,需要前期拉人给视频创造人气。


B站的推荐指数算法是怎么发挥作用的呢?


在视频冷启动阶段,推荐指数促使UP主要给新视频带来初始流量,获得人气。


当视频的互动数据好时,播放量<10/3×推荐指数,则获得推荐,从而播放量上涨,直到播放量=10/3×推荐指数。


当视频播放量过高时,播放量>10/3×推荐指数,则不获得推荐,直到互动数据赶上来。


所以,刷播放量的策略在B站上不起作用。只会让视频的真实流量更少。


对于B站而言,粉丝量是重要的,高粘度的粉丝是重要的。这个推荐算法也解释了为何B站的大UP主商业价值高于小红书高于知乎。


总结一下


B站推荐内容的核心逻辑就是遵循推荐指数=硬币×0.4+收藏×0.3+弹幕×0.4+评论×0.4+播放×0.25+点赞×0.4+分享×0.6。播放量=10/3×推荐指数。


在视频冷启动的阶段,要努力提升以下指标:硬币数、收藏数、弹幕数、评论数、点赞数、分享数。视频完播率的最低标准要控制在17%以上。

03  B站如何给用户推送内容?

B站推荐内容的方式和小红书知乎类似,推荐主要来自以下几个角度:


搜索过的关键词相关的内容


关注的UP主发布的内容


浏览、互动过的内容相关的内容


热门内容


关注的频道,浏览的频道相关的内容

04  怎么做针对B站的内容营销战略?

假设我们要为一个预计年销售额1亿且定价200元的新品在B站上做内容营销布局。


在B站建立品牌的官方号的价值大于小红书,更大于知乎。


品牌在B站的投放主要找有一定粉丝量的UP主做产品宣传视频,引导到电商平台产生购买。这是过去常规的模式。


我们的内容营销战略,要在B站建立内容营销的良性循环。


让每一个投放动作都为后续的动作赋能,而不是每一次投放都是独立的。


连贯性动作


通过官方号及对应的社群建立一个基于B站的高粘性粉丝群体,为品牌的内容持续进行冷启动


锚定1个或多个关键词,内容投放集中瞄准这个关键词,附带从其他关键词引流,这样搜索这个关键词,或者关注这个关键词的用户,会更可能关注到品牌的内容。


素人内容+大粉丝量UP主持续投放,大UP主投放不仅是直接带来销量的效果广告,还为品牌布局的关键词圈住更多潜在用户,让他们之后看到更多品牌布局的素人内容。

05  如何评价B站内容营销的数据?

B站的数据首先是关注播放量。


圈住的粉丝数或社群用户也是很有价值的指标。


可以参考B站UP主的平均广告价对应的平均播放量,算出播放量均价=平均播放量/平均价格。作为投放的盈亏平衡线。


B站的数据容易爬取,可以直接汇总相关视频链接,然后用爬虫定期爬取数据并更新。

06  总结一下

B站的流量主要集中在推荐页,可以估计占比90%以上,直播页也有一定流量,可以估计占比低于5%,动态页流量较少,预计低于1%,所以要注重粉丝粘性的维护,才能提升粉丝的价值,否则粉丝价值低。


B站视频的播放量遵循以下公式:


播放量=10/3×(硬币×0.4+收藏×0.3+弹幕×0.4+评论×0.4+播放×0.25+点赞×0.4+分享×0.6)。


为了让视频在冷启动阶段过关,前期要尽力提升互动数据。可以考虑建设粉丝社群来提升互动。要注意通过官方号来聚集粉丝,通过活动等方式增强粘性。


B站会根据关键词、标签来推荐内容,建议集中精力打爆某个关键词,尽力圈出精准用户。

-END-

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研究了1000条数据之后,我拆解了B站的内容营销逻辑吗?
考虑一下
很遗憾,羽毛不足
我知道了

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