如何用抖音算法来推广品牌产品 如何用抖音算法来推广品牌商品

网友提问:

如何用抖音算法来推广品牌?

优质回答:

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抖音推广总结这六点

1、循环去中心化、流量池原则、智能分发

? ? 2、叠加推荐

? ? 3、时间效应

? ? 4、抖音引流6大核心

? ? 5、帐号权重算法

? ? 6、把控发布时间

一、去中心化机制、流量池规则、智能分发

抖音给每一个作品都提供了一个流量池,无论你是不是大号、作品质量如何。你之后的传播效果,就取决于你的作品在这个流量池里的表现。

而新视频流量分发以附近和关注为主,再配合用户标签和内容标签智能分发,如新视频的完播率高,互动率高,这个视频才有机会持续加持流量。

这也正是0粉也能1夜10w+,一夜爆红的原因,因此抖音的去中心化算法让人“雨露均沾”,这波红利给人人以机会,天天有看点!

因此,在明白了这一点之后,我们应该想办法让我们的作品在这个流量池中有突出的表现。

抖音评价你在流量池中的表现,会参照 4 个标准:① 点赞量 ② 评论量 ③ 转发量 ④ 完播率。

知道了这 4 个标准,我们就要在一开始视频发出来的时候,想办法发动所有的你能发动的力量去点赞、评论、转发、把它播放完。

二、叠加推荐

所谓叠加推荐,是指新视频都会智能分发100vv左右的播放量,如转发量达10(举例),算法就会判断为受欢迎的内容,自动为内容加权,叠加推荐给你1000vv,转发量达100(举例),算法持续叠加推荐到10000vv,转发量达1000(举例),再叠加推荐到10wvv,依次累推…所以那些一夜几百万播放量的抖音主也矇逼,不知道发生了神马,实则是大数据算法的加权。

叠加推荐当然是以内容的综合权重作评估标准,综合权重的关键指标有:完播率,点赞量,评论量,转发量,且每个梯级的权重各有差异,当达到了一定量级,则以大数据算法和人工运营相结合的机制。

三、时间效应规则

我们发现,有些视频拍出来之后没火,过几天、过一个星期,甚至过了个把月之后,这个视频却突然火了。所以这个推荐算法其实还是很有意思,它会“挖坟”,带火一些优质的老视频。

所以你比较看好的一些视频,即使它一开始没火,你也要持续去给它去做一些点赞评论,通过朋友圈去转发一下。他有可能这个星期没有被推荐,但下个星期有可能就会被推荐。

? 四、抖音引流6大核心

? ? 重点1:视频的时间需要超过7S(秒)。

? ? 重点2:尽量作品以竖屏为先,横屏尽量少发。

? ? 重点3:上传视频时,建议选择分

重点4:一定不能植入硬广;

重点5:一定不能让视频出现有水印、画质模糊等问题。

重点6、一定不能有不良的操作,比如说出现武器、出现一些不该出现的镜头和画面;

五、抖音帐号权重算法

我们注册的新帐号一定一定要养号,新帐号前5个作品是重中之重,只要你乱发都会影响你的权重,如果你的帐号平均作品都是在100以下的播放量请采取换号,不然这个号继续发还是会这样。

如果你的帐号突破了100-200之间徘徊,属于最低权重号,持续半个月到1个月还是如此,那自动变成僵尸号。

如果你的播放量突破了1000-3000的话那就属于待热门的帐号,那么恭喜你,你离网红很近了,但是一定要继续扩散每一个新发的作品,比如朋友圈发发,社群发发。

如果你的播放量达到了1万以上,属于绝佳号,那么更不用说了,你快成网红了。

六、把控发布时间

这个逻辑很简单——什么时候用户多,就什么时候发布。

一般情况下,互联网产品中午会有一个高峰期,下班之后大概是 19:00~23:00 是另一个高峰期。大家可以选择这些时间段发,但凌晨的时候也有不少用户在一直在用。

其实这个问题没有固定答案,每个时间段都有每个时间段的流量,你需要根据自己的粉丝形成一个自己的套路。

举个例子,有些账号在个性签名中就会写“我固定周几几点更新一条视频”,这就是让粉丝养成一个观看习惯,到点后他们就会定时来查看,久而久之养成习惯。形成一个固定发片时间后你就会发现,很多粉丝会主动追更,问你什么时候会更新,这样粉丝粘性也会得到保障。

七、加强粉丝之间的互动、善用评论区

我们每天都有大量用户评论,我们安排了好几个人专门去维护用户的评论,就是回复用户的问题,和用户进行互动。这个环节做好了,活跃度、忠诚度都会有很大提升。

其实大家可以把它当成一个运营的位置。因为抖音现在现在是没有开放多少运营位置给账号的,我们只能够在头像、签名介绍自己的产品。这个时候,我们可以去评论里面引导用户,通过作者回复,甚至是让你的同事当托儿来回复,对用户进行引导。

总结经验:

在抖音的运营过程中是有一套既定流程的:前期给账号一个定位,根据定位寻找自己要做的内容,专业化垂直领域,最终根据内容形式打造自己的账号IP,也就等于塑造自己,边热门边引流,不要积累了足够粉丝才引流那样是错误的做法。

其他网友回答

这两年我们都见到了头条系产品的崛起,从今日头条到抖音,从轻颜相机到懂车帝。尤其是抖音,赢得了时间黑洞的美誉,抖音五分钟,人间三小时。拿出手机,打开抖音,你总能一条接一条地刷出来你爱看到视频。

说起来头条系的横空出世,一个非常重要的因素就是它的推荐算法。正因为有了强大的算法,详尽的大数据打底,抖音才能把你的喜好脾性摸得一清二楚。

那么我们就来说一说这个被传得神乎其神的抖音推荐算法。

任何一条通过抖音官方审核的视频,系统都会给你自动分配一个初始流量池,这个流量池不大,大约只有一两百视频播放量。

不管你是刚入抖音的新手,还是千万级的网红,算法面前一律平等,初始流量就这么多。

然后,系统会看你在这个流量下的表现,包括视频的点赞量、评论量、转发量、完播率等,如果你在这几项数据上表现很好,算法就会判断你为优质内容,并给你分配一个更大的流量池。

然后再看你在新的流量池下的数据表现,再决定给不给你分配更大的流量池。

就这样层层用户验证,层层流量叠加推荐,只要你的内容优质用户反馈好,算法就会给你一次比一次更大的流量,最终助推你成为十万加、百万加、千万加的现象线爆款视频,出现全国网民的抖音首页。

而如果你的视频质量一般,初始流量池的测试你都没通过,那初始流量一结束你就已经凉了。

这就是抖音的算法。抖音每天都有海量视频上传,到底什么视频内容是好什么是不好?到底什么样的视频内容得到流量倾斜和扶持呢?靠的就是这个算法,抖音通过这个算法机制来决定视频内容的好坏标准和是否推荐,它最终保证了好内容的脱颖而出。对于一个内容平台而言,最重要的莫过于这两点:

1、确保好内容源源不断地生产出来;

2、将更优质的内容推送到更多人面前,或者说确保每个人都能在平台上找到自己想看的内容。

优质内容得到流量扶持,内容生产者有更大动力创作;观众看到想看的好内容,有更多时间投入观看,正向循环形成,平台得以持续蓬勃发展。

我们透过现象来看抖音这个推荐算法的本质,其实这不就是精益创业思想在内容分发上的一次应用?

这是Eric Rise在《精益创业》一书中提出的理念,其核心是MVP验证(Minimum Viable Product,最小可行性产品)。

用一个小成本、小批量的生产方式去验证市场反应,获取用户反馈,从而不断试错,从试错中不断获取认知,学习市场。最终,在不断迭代产品、迭代认知的基础上,调整创业的路径。

与这一理念一致的还有一个名词叫敏捷开发,采用迭代、循序渐进的方式进行产品开发,小步快跑,尽早交付,然后交由用户去验证,如果不对就下线,对了就坚持和修改,从而以敏捷的方式推进项目,不断完善和迭代产品的用户体验。

那么我们看,抖音算法跟上述MVP验证、敏捷开发的本质思路完全是一样的。先给视频一个最小流量,然后交由用户去验证,用户爱看就给更大流量、更更大流量,不爱看就不给流量了。

既然产品开发可以敏捷、创业可以精益、视频分发可以叠加流量,那么,为什么做品牌不能应用这个思路呢?

今天有很多企业做营销,拍一条视频,可能会花上亿的预算去推广它;设计一张海报,可能会在全国上百家城市、数千家门店去传播它、应用它。但是,如果视频拍得不打动人、海报设计得思路不对,那么它给企业造成的损失是难以估量的。

尽管品牌创作如此重要,它才是企业媒介预算是否浪费的根本。但遗憾的是,品牌创作的决策过程至今非常粗放,评价评准极其主观,基本上就是甲方高层拍脑袋决定的结果。

品牌应向消费者传递何种信息、使用何种措词,完全视乎企业老板偏好。广告作品的美丑,根本就是甲方审美水平和品味的忠实反映。

广告文案的语气,品牌画面的调性,很多时候都要看甲方老板是否喜欢。如果甲方老板是个60后,而且还喜欢插手营销决策,那你觉得这个企业还能做什么social传播?

甚至可以说,企业的很多营销决策就是基于甲方老板的喜好和品味做出的,比如老板喜欢某女星,于是就会请她来代言企业品牌;老板喜欢某项运动,于是品牌就会赞助该项运动赛事。完全罔顾运动赛事的调性和品牌是否契合,企业品牌消费者究竟喜不喜欢该女星。

毫无疑问,广告作品的好坏应该交由消费者来评价,消费者喜欢的、买单的广告才是好广告。

但过去企业在广告上线前不是没做过用户测试,然并卵,因为消费者不在一个真实的环境下投票,你很难测出真实的用户反馈。在消费者问卷里消费者选了好,不代表广告上线后,消费者就会真的用人民币投票。

那么,这时候企业投放广告就应该学习抖音算法了。举个例子,如果一间企业的营销目标最终是覆盖2000万用户,让2000万用户看到自家广告。那我能不能先做一条广告,投给2000个用户看?

如果这2000个用户都说好,播放率、转化率不错,那我再把这个广告投给20万用户看。如果这20万用户的反馈都很好,我再把它投给2000万用户看。这样子就能最大限度地避免广告策略不准、广告创意缺乏打动力,最终保证传播效果。

由于现今越来越多企业将营销预算花在精准投放上面,这一策略完全可以实现。

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