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做抖音一定要有数据思维,否则就算你是生产,这个驴累到死也逃不了割韭菜,首先为什么要有数据思维?我们都知道平台算法就是一个冷冰冰的机器,不会因为你努力到感动自己而给你流量,也不会因为你在现实中多么厉害而对你另眼相看,它就是个机器,只要你数据迎合了算法就会有流量,所以有时候你精心制作的视频就几个赞,随手一拍一发就上了热门,那怎么样才能让作品迎合算法呢?到处找老师去交学费吗?

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我跟你讲就算巨量算法工程师把起号模板给你,也不一定能做起来,每个抖音号都是一张独一无二的画布,老师顶多教你思维和技巧,最终还得靠自己。你看那些七天必起号,三天起号法,你跟他们学了之后起号了吗?老师会骗人,只有跟算法同样冷丁丁的数据不会,你知道吗?光是一个数据中心就有账号,作品,粉丝,电商,4大类200多种数据,更不用说还有抖加数据,网站数据了,这还只是原始数据,我们在进行横向、纵向、跨账号甚至跨赛道的统计分析。

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第二个问题,数据思维是什么?咱们对比做抖音举个例子,漂亮国(普利策新闻奖)是他们新闻传播界的最高奖项,2013年获奖者萨莉只是一个小报记者,他发表了一个系列报道,在13个月里,当地3900辆警车,一共有5100中超送事故,96%的超速在144-176码之间,并得出结论,因为工作需要和特权意识开快就成了警察们的普遍习惯。这个节奏是怎么来的呢?去采访吗?还是去跟拍?都不是。因为警车是公路用车,根据漂亮国法律,大家有权了解他的使用情况,因此他获得了高速公路收费站的警车出入数据,加减乘除就出来了,简单吧,这就是数据符了。

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那么第三个问题,我们怎么分析数据来做抖音,首先你得弄清楚数据中心每个数据的含义,比如一个客户老账号转型,我让他发粉丝设备分布,他居然很不理解粉丝用什么手机跟账号转型有关系吗?其实那代表的是你粉丝消费能力,其次,要反向推向平台给你设立这些数据的目的是什么?打个比方成长任务中为什么1万粉丝的有效投稿是自然播放量1000,10万粉丝是6000呢?是不是代表这就是该等级的正常播放量?抖加产生的播放量不在统计之内,是不是正说明的平台的推荐算法也是如此呢。

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第四点先统计再分析,比如两分钟的视频上热门是不是比20秒的完播率要求要低得多呢?真的是这样吗?其实不然,我们可以看到用数据分析的节能来优化作品质量,这才是数据分析的核心目的。

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