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      短視頻時代如何做好互聯網營銷、新式廣告用戶轉化率有多好超乎想象

      來源:大學生兼職網-【大學生兼職吧、全職招聘平臺】 時間:2021-06-27 作者:本站編輯 瀏覽量:

      隨著長短視頻的發展、“中視頻”的提出等等,視頻平臺應當如何運營也逐漸為人所關注。那么,承載著內容的視頻平臺可以從哪些方面入手、實現用戶拉新與留存?本篇文章里,作者總結了視頻平臺冷啟動場景下新用戶的內容推薦策略、與產品經理的相應角色功能,一起來看一下。

      前言


        憋了許久,終于決定開始切入這個話題。


        最近一直在想,隨著新用戶成本的不斷增加,對于以視頻為載體的內容平臺,需要更細致地為新用戶提供具有留存價值的內容,有效激活和留住新用戶。  .  ,讓自己少花冤枉錢。


        因此,針對新用戶的冷啟動內容推薦成為“拉新內卷”時代的重要課題。


        一般來說,我們所說的視頻行業是按視頻時長劃分的,比如長視頻、短視頻,或者說最近被炒得沸沸揚揚的“中視頻”,也按版權形式劃分,比如PPC  (版權購買)、PGC(平臺分為)、UGC等。


        本文也希望將目前市場上視頻內容的性質拆分為兩種視頻格式:版權視頻(購買或分享)和用戶視頻。


        一、版權視頻與用戶視頻的內容差異

        1. 內容成本

        眾所周知,目前國內版權采購是一個非常昂貴的狀態,所以內容量和平臺資金是正相關的。


        除了大部分頭部MCN和創作者,目前大部分用戶視頻都是免費的。 當然,也有視頻平臺補貼所有創作者。


        因此,在內容成本上,受版權保護的視頻內容成本遠高于用戶視頻。


        2. 內容量

        這里的內容量包括兩個方面:數量和多樣性。


        先說數量吧。 受版權保護的視頻中的每一條內容都是花費大量資金購買的。 因此,從供給端的資金成本來看,頭部PPC和PGC平臺的內容量會低于UGC視頻平臺。


        讓我們談談多樣性。 版權視頻從制作到上線的大體流程是制片人選擇IP-編劇和編劇-劇本定稿-導演介紹和選角-內容拍攝-剪輯-提交審核-在線8大步驟。


        用戶視頻誕生的主要步驟是創意-拍攝(編輯)-安全審核-上線這四大步驟。


        通過以上步驟,我們可以發現,每一步都是為了減少內容的多樣性。 版權視頻需要8個主要步驟,而用戶視頻只需要4個主要步驟。 因此,在內容多樣性方面,用戶視頻的多樣性明顯領先于版權視頻。


        3. 內容質量

        可以繼續1.2的視頻漏斗模型。 一般來說,走的步驟越多,審稿人和制作人越專業,對內容質量的把控就越高,專業制作水平也就越強。 因此,就平均單個內容質量而言,受版權保護的內容的內容質量最有可能來自用戶視頻。


        4. 內容維護粒度

        通過前三個小部分的介紹,我們可以了解到版權視頻和用戶視頻在視頻量、視頻質量、視頻成本等方面的區別。


        因此,我們可以知道,在版權視頻和非版權視頻中,每個獨立視頻的平均內容維護精度也有很大差異。


        兩者之間的相似之處包括視頻標題、封面圖片、視頻時長和標簽分類。 版權視頻(長視頻)有更詳細的視頻封面、視頻標題、參與者、標簽分類、內容軌跡和內容分級等信息。 信息維護,其中視頻封面和視頻標題將具有多組信息維度并標記消費者偏好。


        短視頻(用戶視頻)在發布視頻時會強調視頻的作者,作者的信息會被更強烈地展示,比如頭像、昵稱、作者簡介、共同創作等。

      二、內容推薦

      在這里不在詳細闡述推薦系統的的由來和工作原理,有需要可以看《推薦系統實踐》這本書。眾所周知,產品經理在做推薦時著重需要對兩個步驟進行分析:召回和排序。

      1. 內容召回

      常用有效召回包括三種類型:

      1. 個性化內容召回;

      2. 通用優質內容召回;

      3. 個性化內容召回+通用優質內容召回。

      2. 內容排序

      常用的排序方案主要是三種方式。

      1)個性化排序

      根據內容與用戶相似性,將匹配度高越高的內容排在推薦流的前面。

      2)定制規則化排序

      根據一定規則對召回的內容進行排序,其中包含3種排序的方式:

      1. 純人工排序;

      2. 制定一定的規則進行排序(如根據VV進行排序);

      3. 人工+規則排序。

      3)綜合性排序

      結合個性化+定制規則排序進行推薦排序。

      主要是通過在個性化排序的基礎上通過各類規則干擾個性化排序的結果,從而達到提升推薦核心指標的作用。

      3. 推薦的核心指標

      1)推薦服務的對象

      談到推薦,我們可以想到的是精準推送;個性化分發;讓用戶上癮等。

      如果從業務的角度出發來看,推薦的核心是通過直接或間接的途徑提升整體業務的北極星指標。

      2)常用視頻服務和推薦指標


        當前視頻格式的主要方面是版權視頻和用戶視頻,相應的北極星指標也各有優劣。


        從用戶視頻較多的平臺來看,抖音、快手的北極星指標為DAU; 傳統長視頻平臺愛騰優和Netflix的Polaris在版權視頻方面的指標為總收入; 因此,面對不同的北極星指標,建議在其中發揮的作用也不同。


        使用 DAU 作為北極星指標的建議:


        DAU由兩個方面組成:新用戶和留存用戶。 推薦的主要目的是提高新用戶的留存率和活躍用戶的留存率。 因此,最終目標是保留。


        用戶怎么留? 這個視頻平臺的內容是否有趣主要取決于用戶的意見,所以整體推薦指標指向兩大指標:觀看率和互動率。  Checked主要由CTR和平均播放完成率組成; 互動率主要由點贊率和評論率組成。


        基于總收入作為北極星指標的建議:


        版權視頻視頻平臺目前的收入主要由用戶付費、廣告收入和版權分發三部分組成。


        推薦的核心作用是降低用戶選片成本,提升用戶體驗價值,同時平衡平臺收益。


        不談廣告推薦,推薦的核心在于用戶付費。  RPU=DAU*ARPU,所以推薦的核心指標是增加ARPU和DAU,同時找到兩者的最大平衡點。


        正如上面DAU所解釋的,ARPU的核心在于會員充值率和個人點播內容購買率等指標。


        三、新用戶構成

        這里我們將大范圍的新用戶定義為第一次打開APP的用戶。 用戶如何知道一個APP? 主要方法如下:


        朋友推薦;


        APP供應商搜索(ASO);


        名人影響者推薦;


        其他APP推薦;


        ...


        通過幾種常見的新增用戶方式,從平臺來看,吸引新用戶主要是通過兩個來源:


        新頻道;


        自然拉新。


        1. 吸引新用戶的渠道

        顧名思義,渠道吸引新用戶,是指平臺通過渠道投放和流量交換將平臺推廣給用戶,讓用戶下載推出的產品,從而提升整體的新用戶獲取類型。


        稀釋用戶的常見渠道包括:網紅/明星微博推薦; 應用商店推薦; 國外FB/Google國內BAT廣告; 類似或相關的平臺交流等。


        所以,在頻道的新用戶中,我們可以發現,對于視頻平臺,我們可以發現,有的內容是可控的,有的內容是不可控的。 因此,在渠道擴展中,渠道可以分為可控投放渠道和不可控投放渠道。


        2.自然吸引新用戶

        自然吸引新用戶對于平臺來說,也可以定位為流量自然增加。 一般來說,通過自然流量進入平臺的用戶有兩種類型。


        一是用戶清楚地知道他要找的內容只存在于當前平臺上。 想找周杰倫的內容,用戶往往會去快手,找《斑澤直樹》的人首先會想到小破站。  ,我們稱這些用戶為強搜索用戶。


        二是通過一定的渠道通過搜索推薦或其他方式聯系平臺用戶。 通常這些用戶在接觸平臺后不知道他們想看什么。 要觀看的內容主要是通過平臺的內容推薦機制給出的。 用戶可能喜歡內容,所以我們稱這部分用戶為推薦用戶。


        三、總結

        新用戶分為兩大類,渠道吸引新用戶和自然吸引新用戶。

      其中不可控渠道拉新用戶、自然新增用戶兩部分可以視為無關鍵信息新增用戶,可控渠道拉新用戶可以視為有關鍵信息新增用戶。后續在冷啟動推薦時這兩者推薦中是可以存在不同之處的。

      四、新用戶的內容推薦

      內容推薦的核心在于內容池的建立和優化、內容召回和排名兩部分。


        新用戶的新內容池決定了新用戶可以獲得的內容的基本質量和廣度,而內容回憶和排名則決定了新用戶與平臺建立信任的速度。


        1.新用戶推薦內容池

        如上所述,新用戶可以分為有關鍵信息的新用戶和沒有關鍵信息的新用戶。 因此,在構建新用戶內容池時,思路可以確定內容池由兩部分組成:基礎內容池和補充內容池。  .


        補充內容池主要填充有關鍵信息和相關內容的內容,而基礎內容池是新用戶內容池中難度最大的部分。


        1)新用戶基礎內容池的建立和優化


        新用戶內容池的用戶主要是未接觸過平臺的用戶,因此用戶不清楚平臺的調性和平臺內容的引導性。


        因此,平臺在面對新用戶時,需要密切關注當前平臺的北極星指標,過濾掉北極星指標管理路徑上的優質內容,作為新用戶的冷啟動內容池。


        隨著平臺內容的不斷增加和時事熱點內容的不斷創新,冷啟動內容池此時需要從當前平臺引入新的熱點內容,從冷盤中剔除過時的實時內容。  -啟動內容池。 同時,根據社會變化,不再符合平臺和主流社會價值觀的內容需要從冷啟動內容池中剔除。


        冷啟動內容池的構成:大致可以分為經典內容和有效內容。

      經典內容:經典內容=為平臺內容用戶提供更好觀看體驗的內容。 比如一些up主創的經典內容,比如方斯塔夫,小文,好老師,我叫何同學。


        經典內容篩選指標:以B站用戶視頻為例,vv超過10萬的內容,主要看內容的點贊率、投幣率、收藏率、三倍率、評論率、上周播放量 ,以及創建時間等信息。


        當找到與北極星指標關系最大的指標時,在劃定的冷啟動內容池中,這些優質的內容內容不斷加入到冷啟動內容池中,數據表現不是那么好 后續 其品類下內容量大的好內容逐漸從內容池中淘汰。


        時效性內容:顧名思義,它與當前的熱門內容密切相關。


        這部分內容的主要特點是高效、散熱快。 因此,這部分內容強調需要以最快的方式進入冷啟動內容池,在人氣大幅下降(如VV、喜歡等)后搬出冷啟動內容池。


        2)新用戶補充內容池的內容補充規則和方法


        所謂補充內容,是指平臺在了解用戶在網站外被什么內容吸引后,在打開平臺時發生的操作。


        那么這部分主要是關于用戶在站外看到大的內容,與當前內容更相關的內容,以及與用戶對該內容的觀看行為相關的內容。 在知道用戶在網站外觀看內容方面,可以將這部分內容放入推薦池。


        在知道用戶被網站外吸引到哪些內容后,通過算法篩選,可以獲得相似(相似內容)

      整體流程圖如下:

      2. 視頻推薦機制

      1)常用的視頻推薦機制

      內容推薦主要來自于兩個步驟,召回和排序。

      對于新用戶而言,內容池均為冷啟動用戶內容池,因此在整體的內容召回中,需要根據不同產品的交互形態,一次性召回多種類型的站內優質內容,以保證用戶對于內容選擇的多樣性。

      排序則是在召回的內容后按照一定的機制實施調整已召回內容的排序,由于面對的是新用戶,獲得內容消費信息較少,因此在排序中變回存在有兩種狀態下的排序規則。

      冷啟動內容的內容初始化排序主要集中在品類權重和內容權重兩個方面。品類權重則指定的是歷史上某個地區范圍內,哪些內容品類消費數據較好,對留存的影響較大,那么這個品類的權重就會相對較高。

      為了適應用戶的廣泛性碎片化內容需求,品類需要做到盡可能的全面。品類中的視頻需要按照與北極星指標中相依系數最大的指標做排序,由此確定品類內視頻的排序。最終將品類內部所有的內容打散,通過算法做多品類內容綜合排序,來確定新用戶無行為時查看到的第一波視頻。

      2)長短視頻在推薦中的側重點

      如上所述,由于內容成本和各平臺用戶的差異,建議中將強調強烈的差異。




          基于用戶視頻的平臺推薦:




          由于該類平臺內容龐大,視頻分割場景覆蓋面廣,該類平臺在推薦時側重于視頻內容本身的推薦。




          比如抖音的交互形式是單頁播放,而快手傳統的雙欄主打以視頻內容為主,沒有專門的內容維護,也沒有針對封面圖片和推薦詞的推薦擴展。




          對基于受版權保護的視頻的平臺的建議:




          由于受版權保護的視頻內容成本高昂,熱門內容非常有效。 因此,在純內容推薦中,更強調人工維護和自動內容補充。 人工維護的內容是平臺比較關注的新鮮熱門內容。




          由于版權內容池遠低于用戶內容池,內容寬度遠小于用戶視頻覆蓋范圍,版權視頻會更加注重內容外殼的推薦。 例如,在推薦受版權保護的內容時,呈現給用戶的內容會根據用戶的頭像標簽、平臺屬性等特征,具有多種單句推薦、視頻標題、視頻封面圖片等因素。




          目前,Netflix在版權內容方面是世界上最先進的,而B在我看來是中國最先進的。

      3.冷啟動產品經理推薦的工作

        推薦的產品經理一直是一個比較神秘的角色。 謎底在于,在失去了實體產品的功能輸出之后,沒有接觸過這款作品的人會覺得一時之間無法下手。


        如果你把推薦的內容作為你的實際輸出產品,你會把更多的內容召回和排序算法交給研發,通過這些算法提出產品創意,改進需求,進行在線優化。 這就是推薦產品在整個工作中應該做的事情。 特點。


        根據推薦產品的作用和業務形態,新用戶內容推薦的產品作品大致可以分為三類。


        1) 索引對齊


        主要是在現有的Polaris指標基礎上,對目前產品形態中需要保證的最終指標進行拆解。


        在找到每個目標的轉化漏斗的前提下,根據全新的業務指標,制定下一階段推薦的各個指標。


        評估指標增長與研發的合理性,使指標與研發保持一致。 后續產品經理可以通過戰略思維設計功能,完成既定指標。


        2) 優化模型


        在為新用戶推薦冷啟動時,通常的做法是運營商在網站上選擇一些優質、留存率高的內容,由產品和運營商共同評估這些內容的合理性。 當確認內容可行后,將內容輸出給算法學生學習,算法將相似內容的召回和排名結果擴展給產品經理。


        此時,產品經理需要對算法給出的結果進行評估,并將自己的內容問題輸出給算法。 同時,他需要了解當前算法模型所涉及的維度以及主要維度的權重,能夠提出自己的維度補充和權重變化的想法。  , 并與算法一起優化模型。


        3)制定規則


        以上兩種方法更適合視頻類型多、內容量大的用戶視頻推薦。


        對于版權內容,由于熱門內容和新內容數量有限,產品經理要多做一些規則制定,比如基于用戶消費的過濾規則(用戶看完整部電視劇后,不給用戶 一段時間)再次推薦)。 通過規則的制定,讓用戶盡可能多地對版權視頻進行跟進和付費,從而提高平臺的北極星指標。


        五、總結

        本文主要為新用戶在冷啟動場景下推廣視頻平臺的推薦方法,以及產品經理在這方面需要做的事情和角色設置。


        綜合來看,推薦需要根據用戶的特點和平臺的內容,做出合理的推薦,才能達到最大的收益。


        產品經理在整體新用戶冷啟動內容推薦中的主要工作包括三個方面:索引對齊、優化模型、規則制定。 通過這三個方面,不斷優化產品推薦模型,以獲得最大的收益,直接或間接地提升業務。 北極星指示器。


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