抖音是怎么运用大数据思维（为什么做抖音一定要有数据思维？）

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？

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。

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。

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。

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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