90后是抖音的主力军 94年小哥哥小姐姐最多

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像往常一样，先给出分析结论，希望能引起你的兴趣:

第一次，推荐的分水岭应该是5000人，但基本上是冷赞扬；

颤音奖励似乎正在消失，用户越来越不喜欢表扬；

15秒不一定是最好的，你可以试试10秒；

男女比例严重失衡，小弟弟的视频更受欢迎；

“生活化”是颤音内容的主体，年轻人乐于表达爱和喜欢；

90后，它是颤音的主要力量。1994年，有最多的弟弟妹妹；

一些提示，比如分享颤音视频给微信和朋友圈；

以下是正文

数据介绍

数据范围为2018年2月1日至5月10日，历时两个月，累计260，968项。在收集过程中，作者是重复的，这意味着每个作者只需要一个ta的视频数据。这也意味着我们有26w作者的数据。

数据包括视频描述、发布时间、广播号、赞扬号、评论号、转发号、大小、定义、持续时间、是否包含商业广告、是否包含水印以及视频作者的昵称、性别、生日、账户创建时间、认证和认证类型。

此外，数据在前端是可见的，并且不使用违规操作。

第一次推荐的分水岭是5000，请“刷”一下赞美到100+

那些从媒体账户上看过今天头条的人应该知道，头条推荐算法是先对文章做一个小规模的推荐，然后在这群人中检查文章的阅读数据。如果阅读数据良好，文章的推荐范围将会扩大。数据越好，推荐范围越大。

由于颤音是标题产品，它必须采用相同的推荐逻辑。从用户方便的角度来看，喜欢它；评论；转发，那么作为推荐算法指标的表扬权重应该大于其他两个。从标题的推荐算法推测，视频应该首先推荐给一些用户，如果喜欢的数量达到一定的水平，视频就会被推荐给更多的人；如果没有，视频可能会变冷。

在连续分割和计数了视频的广播音量和赞扬度之间的关系之后，获得下表:

由于收集机制，我们很难收集不推荐的视频。然而，我们可以清楚地看到，在现有的1907年视频中，94%的广播音量低于5000，而好评音量低于100。另一方面，可以推断，如果你希望你的视频被更多的人看到(也就是说，进入系统推荐的第二阶段)，那么你的视频的赞扬量应该增加到至少100。

我制作了几个视频并进行了测试。发布后，我分享了它们，让我的朋友帮我喜欢它们(方法将在下面给出)。那些在一小时内表扬超过100人的人会在几小时内很快突破10000人；那些不怎么表扬的人也不再感兴趣了。

即使这个结果已经在测试中得到验证，我也不能给出一个真正的锤子结论。

首先，收集到的5000次广播以下的数据大部分是在5月以后发布的，传播时间不够长。也许这只是低赞的原因；其次，与总体样本量相比，这部分数据仅占不到1%，不符合统计分析的样本量要求。

在任何情况下，视频的表扬量肯定会被用作推荐权重的依据，表扬越高越好。

它似乎正在蓬勃发展，但瓶颈似乎已经到来

作者数据包括帐户的注册时间。我按月统计了作者的注册时间，发现颤音用户的增长似乎在放缓:

从以上用户注册时间的分布来看，颤音用户的数量在2018年1月达到高峰，然后开始逐月减少。四月，只有三月的一半！

事实上，这些数据中仍然存在一些漏洞。毕竟，新注册的用户有可能不喜欢发布视频，而是在注册一段时间后开始发布。或者，因为新注册用户的视频没有被系统推荐，所以被我们收集的概率也降低了。

如果帐户创建时间不能解释这个问题，让我们看看另一组数据。

结合视频的发布时间以及相应的播放量和好评量，我得到了每个月发布的视频的平均好评量。为了消除数据传输时间的影响，我删除了5月以后发布的视频，得到了月平均好评分布图:

数据显示，每月喜欢视频的平均数量逐月下降，4月份喜欢食物的平均数量甚至不到3月份的一半。也许是因为视频被屏蔽了，用户麻木了，但无论如何，早期的奖励正在逐渐减少，所以那些想上车的人应该快点。

拍摄15秒不是最好的，10秒更受用户欢迎

目前，颤音还没有公布获得超过15s的视频时长许可的机制，但至少我们知道“高质量”是选择的重要条件，所以在分析视频时长时，我去掉了超过15s的视频时长。分析15秒内视频的平均评价，获得以下分布图:

数据不支持我们拍摄15秒钟的视频。10秒是最好的，13秒是好的，甚至11秒也比15秒好。

由于超过15秒的视频数量只有6866个，在样本中太少了，我就不做任何分析了。在同样的数量级下(不到100件)，39、42、50和58似乎有很好的效果。

男女比例严重失衡，小弟弟的视频更受欢迎

通过计算26w作者的性别，我发现颤音使用者中女性使用者的数量几乎是男性使用者的三倍！这显然是一种严重的疾病。

(注意:“无”表示用户没有填写性别信息)

从用户构成的角度来看，很容易理解为什么颤音具有如此强大的承载货物的能力。从购物能力来看，女性的购买力更强。毕竟，大部分的钱都在女人手里。

通过结合作者的性别和对他发布的视频的平均评价，我神奇地发现兄弟姐妹的视频甚至更受欢迎！

是不是因为女性用户比男性多，异性互相吸引？

注意:没有性别信息的用户拥有超过100万个视频(例如，users @安德罗妮，其中一个的视频评级为600瓦)，这导致该类别用户的平均评级过高，并且不能排除这些用户都是女性的可能性。

生活的内容是颤音的主流，年轻人愿意表达爱和喜欢

利用新浪微博(wyq.sina)的文本分析功能，分析视频描述的词性和情感，发现生活内容是颤音的主体。

在视频描述文本的词性分析中，除了“喜欢”和“爱”之外，“想”、“拍”、“吃”是出现频率最高的词；就形容词而言，“快乐”、“好看”和“可爱”是颤音使用者最喜欢表达的感觉；就名词而言，“小弟弟”和“小妹妹”显然已经成为颤抖声音的固定搭配。

就整体词频而言，除了“小弟弟”、“小妹妹”和“带颤音的小助手”之外，还经常使用带有强烈生活色彩的“爸爸”、“我妈妈”、“哥哥”、“丈夫”和“我的家”等词。

颤音是90后的世界，是1994年的主要力量

统计作者的出生年龄，排除建国前出生和至今未出生的用户，得到以下年龄分布图像。

图像清楚地告诉我们，颤音已经在90后的世界里，1994年是它的核心。然而，计算是正确的。1994年出生的人现在24岁了(我以为是14岁)，这是最年轻和最喜欢的新事物。

因此，以年轻人为重点的品牌可以安于现状，也可以做广告。

福利:一些颤音技巧

1.将视频分享给微信，不要屏蔽甚至直接跳到颤音

由于“在互联网上的短片整改期间，平台将统一暂停直播”，我们与颤音分享的视频将成为一长串的链接，大大减少了我们视频的曝光度。但是这些不能阻止聪明的互联网人(也就是我)的热情蔓延。我用一些黑色技术为大家开发了一个小工具，可以帮你把颤音视频分享给微信。点击后，您可以直接跳转到颤音应用，如下图所示:

打开生成的链接后，应用程序宝藏页面也可以共享，点击后，它也可以直接到达你的颤音视频。这是一个工具箱。我不会透露具体的制作方法。只需按下并识别下面的二维码即可享受。

如果链接被阻止，你可以添加我的朋友来获取它

2.精细化操作，一些小细节非常重要

让我们看下面两个视频截图。你觉得有什么不同吗？

如果两个视频都需要视频描述来改善视频的内容，后一个视频的效果会更好，因为与白色视频背景相比，纯黑色可以清晰地突出视频底部的描述。

此外，当视频内容和质量相似时，垂直视频比水平视频更容易受到称赞。我不相信你能在手机上称赞它...

3.是否可以绕过机器过滤，直接推荐给更大的流量池？

随着监管体系的完善，单纯的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，所以今天的头条引入了大量的人工审核团队。除了检查内容是否违反规定之外，这些人还负责找到高质量的内容，并使其提前进入推荐队列(我猜)。如果我没猜错的话，如果视频能够越过机器的迭代推荐，到达手册，不是更快吗？

我有一个冒险的方法，测试成功过一次(只有一次，200名粉丝在半小时内飙升至1.2米)。如果你很大胆，你可以试试:在视频描述中加入一些机器识别不准确的敏感词。