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發(fā)布者:短視頻內(nèi)容創(chuàng)作
時(shí)間:2022.01.17
1.黃金半小時(shí)
我們知道熱]視頻是由實(shí)時(shí)點(diǎn)贊數(shù)排名決定的。流量池的半小時(shí)內(nèi)點(diǎn)贊數(shù)基本決定了上熱門的幾率。所以我們要保證的是視頻發(fā)布后半小時(shí)內(nèi)觸達(dá)的用戶喜歡并點(diǎn)贊,無(wú)論是從驚喜,好看,還是有用有效等方面來(lái)優(yōu)化,這樣才能獲得上熱]的潛力。想象一下如果在你在早.上發(fā)夜宵燒烤,晚上發(fā)勵(lì)志奮斗,不僅不會(huì)帶來(lái)點(diǎn)贊,有可能就被厭惡地劃走了。
2.黃金4小時(shí)
下午18點(diǎn)到22點(diǎn),這黃金4小時(shí)是用戶打開率和作品曝光率更高的時(shí)間段,也是用戶對(duì)娛樂(lè)性需求更集中的時(shí)間段,在這個(gè)時(shí)候根據(jù)不同的垂直領(lǐng)域發(fā)出的優(yōu)良內(nèi)容,會(huì)被更多的準(zhǔn)確用戶看到,也會(huì)提高上熱門的幾率。這也是為什么你總會(huì)在這個(gè)時(shí)間段刷到很多明星大V,熱門爆款視頻也幾乎都在這個(gè)時(shí)間出現(xiàn)。
大流量的盛宴
根據(jù)抖音發(fā)布的2020年數(shù)據(jù)報(bào)告描述,2020年中抖音的日活就破了6億,日搜索破4億(已經(jīng)超過(guò)百度日搜索量)。
現(xiàn)階段很多博主采用隨意發(fā)的形式,- 方面在不考慮時(shí)間因素的情況下來(lái)測(cè)試內(nèi)容,另一方面故意 避開流量高峰期來(lái)獲得泛流,他們普遍的想法是,抖音流量巨大,算法自會(huì)準(zhǔn)確分發(fā),就算在凌晨三點(diǎn)發(fā),火的內(nèi)容自然會(huì)火。
的確抖音在每天的任何時(shí)候都是巨大的流量,但是單位時(shí)間內(nèi)活躍用戶數(shù)是有上限的,-定時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)推送爆款的數(shù)量也是有限的,如果不做好用戶觀看喜好的分析和持續(xù)發(fā)布優(yōu)良內(nèi)容,被大V搶占了很多流量后,算法分到個(gè)人的垂直領(lǐng)域又有多少流量呢?所以我們的做法還是要結(jié)合高峰期時(shí)的流量來(lái)做精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。
二.高峰期分析
數(shù)據(jù)顯示,抖音每天瀏覽的高峰期就是用戶相對(duì)空閑時(shí)間,對(duì)應(yīng)有四個(gè)時(shí)間段和場(chǎng)景:
1.早7-9點(diǎn),打扛人小王剛起床,利用早餐和公共交通時(shí)間看看今天有啥新聞熱點(diǎn),刷刷勵(lì)志語(yǔ)錄,又是雞血滿滿的一天。
2.中午12-13點(diǎn),利用午餐和午休時(shí)間,刷一下關(guān)注的博主有沒更新,看看有沒有輕松娛樂(lè)八卦和搞笑劇情放松-下。
3.下午18-19點(diǎn),坐等下班前看看直播帶貨,刷刷近的美食探店,準(zhǔn)備和同事朋友去嗨一頓。
4.晚上21-22點(diǎn),回家躺沙發(fā)上,刷下故事和電影解說(shuō),空虛寂寞時(shí)喝點(diǎn)情感雞湯,看看擼貓視頻,暖暖的也很舒服。
我們要做的就是,根據(jù)上面的用戶使用規(guī)律來(lái)制定相關(guān)垂直領(lǐng)域的視頻發(fā)送時(shí)間:
1.新聞視頻,勵(lì)志語(yǔ)錄,正能量和短平快富有視覺沖擊力的視頻,選擇在早上發(fā)送。
2.搞笑劇情,游戲音樂(lè),美女帥哥等泛娛樂(lè)內(nèi)容適合在中午發(fā)送。
3.美妝種草,時(shí)尚穿搭,創(chuàng)意美食等生活類內(nèi)容可以在下午發(fā)送。
4.晚上時(shí)間段則是兩種不同領(lǐng)域容易.上熱門:-種是情感電影 ,萌寵萌娃等滿足用戶情感訴求的心理按摩內(nèi)容。另-種是知識(shí)教育,技能提升等需要用戶思考學(xué)習(xí)的內(nèi)容。這些內(nèi)容在夜深人靜的時(shí)候更能直擊用戶內(nèi)心并引發(fā)互動(dòng),這樣作品數(shù)據(jù)會(huì)更好,更容易上熱門。
粉絲量上百萬(wàn)的大V一般會(huì)在這個(gè)時(shí)間段來(lái)?yè)屨加脩艉土髁?,之前提到過(guò)的剛起步短視頻新人選擇反其道而行之,設(shè)置時(shí)間提前或者延后一個(gè)小時(shí)錯(cuò)峰發(fā)布內(nèi)容,讓算法匹配不同的推薦池,這種反向操作也會(huì)取得不錯(cuò)增粉的效果。
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