為什麼我的抖音沒有資料分析（抖音視訊資料分析）

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昨天和大家分享了保險抖音抖音短視訊資料分析方面的運營策略，作為運營方式中最常用的方法之一，A/B test真的是很好用，而且很多百萬級別／千萬級別的賬號，都是用著這樣的方式不斷靠攏使用者。

那A/B test究竟要怎麼做呢？通過A/B test來確定什麼呢？給大家列了幾點——服裝、場景、燈光、人物風格、語速拍攝方式、剪輯方式、封面設計、釋出時間，這些都是可以通過A/B test來逐一改變的。

A/B test不是一瞬間就能決定，是一件長期的事情。用視訊中的穿著來舉例，你的內容地位，適合什麼樣的服裝，是休閒的還是職業的？沒法決定的話，就用A/B test，同樣題材的內容，可以用兩種方式拍攝，看看哪種更讓使用者喜歡，從而定下自己的服裝風格。

其他幾點也是一樣的，比如場景，是室外還是辦公室？比如燈光，是明亮的場景還是一束光那種感覺？比如語速，是正常的，還是稍微快一點的？比如剪輯方式，是正敘還是倒敘？比如封面設計，是什麼顏色搭配？字型放在哪裡？多大的字型？比如釋出時間，幾點推送效果好？這些都是可以通過ab test來確定。

那麼問題來了，做A/B test的時候，如何判斷這條視訊內容是好還是不好？時刻關注這5個量就好，分別是‍‍播放量，‍‍互動量，漲粉量，諮詢量和導流量。

播放量就是你視訊的‍‍播放量，互動量就是點贊量，加評論量，加轉發量，‍漲粉量就是通過視訊，你漲粉了多少；諮詢量就是通過視訊有幾個人找你諮詢；導流量就是通過視訊導到私域流量有多少；這5個量，是A/B test的應該注意，根據這五個量，我們產生了互動率、關注率、諮詢率、導流率，大家可以通過計算得出資料，如果哪一個偏低，就去調整就好。這個部分有很詳細的一個演算法，感興趣的小夥伴可以私信或留言，我們可進一步探討。

這些基本上都掌握了，就可以去給自己的賬號做資料分析了，有疑問的小夥伴可以私信或留言區見。不論你用什麼樣的運營策略，一定要記住，任何短視訊內容的輸出都是以使用者感興趣為目的，因為只有使用者感興趣了，後期變現或者是帶貨行為才能更易實現。

我是劉馬克，

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