两大短视频平台类型在内容分发上的特点

  •   如今短视频平台在分发上可划分为2种类型:一是订阅导向短视频分发平台;二是推荐算法导向短视频分发平台。以目前总体的状况而言,大多数平台以推荐分发为主,订阅关注为辅,而这2类平台也各具特色,短视频团队需要学习一下,为选择适合自己的平台奠定基础。
    一. 订阅导向短视频分发平台特性
      订阅导向短视频分发平台以微博、微信或者QQ空间等社交平台为主,用户经常能够看到一些引导转发分享的特质,这说明这一类平台对于内容的规定还是相当开放一些的。对于订阅分发短视频平台来说,垂直品类短视频是获得分发机会最多的内容。除此之外,基于订阅导向短视频分发平台普遍的规定行业下限的开放式环境,短视频博主需要具备足够高的敏感度,才能及时跟进一些新的内容传播,以此来形成时间差,并且在时间差中收获红利。
      与推荐算法导向短视频分发平台相比,订阅导向短视频分发平台分发的内容更具品牌忠诚度,用户与短视频博主之间通过互动与关注的联系更强,并且能够有效保证用户黏性,不会因为内容在某一天失去新鲜度而停止获利。因此,对于短视频博主而言,只要在订阅导向短视频分发平台经营好粉丝,那么获得分发的可能性便更大。下面通过3方面来总结一下订阅导向短视频分发平台特性,如图4-1所示。


    图4-1 订阅导向短视频分发平台特性
    (1) 以传播为核心
      以微博为例,微博实现去中心化转型以来,短视频平台的热度也随之获得高度提升。回顾微博多年来的经营,可以发现其在传播上具备得天独厚的优势。因此,如果短视频博主的第一目的是要获得传播,那么通过微博来达到目的是不错的选择。但需要注意的是,微博平台的传播能力虽然强,但是在转化上却十分困难,持续发展下去将会导致短视频变现陷入瓶颈。
    (2) 基于熟人传播分发
      以微信为例,微信用户集中在25~45岁,具备一定的消费能力,并且相对成熟以及商业化。在微信中,短视频博主发布短视频内容通常是通过微信公众号进行,朋友通过用户转发到朋友圈、微信群形成人际关系之间的传播。另外,微信平台对于支付内容的支持,让短视频基于熟人传播的机制能够获得更可观的传播量以及转化率。
    (3) 娱乐至上,定位年轻群体
      以QQ空间为例,QQ空间是最早突破10亿短视频日均播放量的平台之一,由此可见其短视频发展的优势。QQ用户群以15~35岁为主,并且占据了70%的比例。年轻群体的用户属性决定了QQ空间的分发特性—娱乐至上。这些年轻用户群体的生存压力小但是精神压力大,需要通过娱乐来缓解压力,这也凸显出来QQ空间短视频在娱乐方面所蕴藏的巨大价值。除此之外,基于QQ空间短视频的用户群体,这一平台的短视频内容可以成为明星、动漫、游戏等内容的最佳载体,因此在分发上也以这些内容最受青睐。
      综上所述,订阅导向短视频分发平台是基于粉丝用户的自发性来形成传播,并且获得播放量,这便要求短视频博主在优质内容的基础上,通过各种手段来维护好与粉丝的关系。
    二. 推荐算法导向短视频分发平台特性
      算法推荐是基于短视频内容画像以及用户画像结合而运行的,在推荐算法导向短视频分发平台中,最具代表性的平台自然是今日头条。对于用户画像,今日头条资深算法架构师曹欢欢博士表示,“今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类、各种垂直兴趣特征,以及性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,通过机型、阅读时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。”除了用户画像之外,推荐算法导向短视频分发平台在内容画像上具备了以下3点特性,如图4-2所示。


    图4-2 推荐算法导向短视频分发平台特性
    (1) 智能推荐流量池
      当一个短视频发布到平台上时,平台会对比得知这是新的内容,并且给内容进行第一次推荐。通常情况下,新视频被推荐的范围通常都是以附近和关注为主,同时结合用户标签以及内容标签来进行智能分发。通过初次分发的短视频能够获得的播放量、转发量等指标都比较高的情况下,短视频有机会获得算法推荐的持续加持流量。
      根据算法,平台给每一位用户分配一个流量池,即便用户没有粉丝关注量,所发布的符合平台规定要求的短视频依然能够获得查看量,这便是流量池。根据短视频在流量池中的表现,平台再决定是否将内容进行大范围推荐。由此可见,在推荐算法导向短视频分发平台中,即便是一个毫无名气的新人,只要内容足够优秀,也有机会与短视频大号分庭抗礼。
    (2) 叠加推荐
      举个例子,短视频在发布之后被推送给附近若干位用户,而短视频的各项指标统统达到一定比例,那么系统将会认为这则短视频是用户所喜欢的内容,便会自发为内容加权,并以此类推不断叠加。因此,有的短视频在发布内容之后,经过一夜突然获得了几百万的播放量,这正是得益于推荐算法导向短视频分发平台大数据算法的加权。
    叠加推荐是以短视频内容的各项综合指标来进行评估的,包括完播率、点赞量、评论量、转发量等。每获得一次叠加推荐,在下一次的表现中便要更好,这是根据梯级权重而运行的,因此走到最后成为现象级的短视频非常少。
    (3) 热度加权
    点击查看推荐算法导向短视频分发平台中一夜爆火的内容,通过分析后可以发现,这些短视频的播放量基本都达到了百万以上,而完播率、点赞量、评论量、转发量等指标也毫不逊色。由此可见,在经过平台用户的层层检验并且形成热度后,短视频内容才有机会进入平台的推荐内容池,进而接受上百万甚至上千万的大流量洗礼。而热度权重是会根据时间来进行选择的,因为短视频内容能够维持的热度最多也就一周,除非获得了大量用户的跟风模仿。因此短视频博主需要具备持续输出爆款的能力,以此来保证内容热度。
    订阅导向短视频分发平台基于粉丝累计数而进行传播,虽然在推荐算法导向短视频分发平台中也同样看重粉丝量,但是最为看重的还是短视频对内容的包装。因为只有内容能够符合机器算法的标准,同时还要迅速抓住用户眼球,才能获得更多的推荐量。
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