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推荐指数如何影响视频播放量?(附计算公式)

网络整理 2024-02-01 21:11

重点看一下最后一项“推荐指数”,推荐指数又是什么呢?

推荐指数怎样影响视频播放量?

我们先来瞧瞧推荐指数的估算公式:

推荐指数=(硬币*1.2+收藏*0.9+弹幕*1.2+评论*1.2+播放*0.75+点赞*1.2+分享*1.8)/播放量。

不难看出,推荐指数是与视频的各项互动数据呈正相关,这也是为何几乎每位UP主都在“求投币、求三连”的缘由。

“三连”可能是B站最出圈的梗了

推荐指数又是怎样影响视频播放量的呢?

当推荐指数>1时卖播放量的网站,说明视频的互动数据较好,此时算法会提升播放量,直至推荐指数愈加接近于1。

当推荐指数<1时,说明视频互动数据不佳,UP主须要人为提高视频的互动量,使推荐指数>1,从而算法会再度提高播放量,使得推荐指数接近1。

所以,单纯地刷高播放量在B站并没有哪些用,只会让视频的真实流量更少,互动数据才是更关键的决定诱因。

同时,B站并没有像其它一些平台,对于新内容给以一定的流量扶植,这也意味着,如果没有初始的互动,播放量才会始终停滞,不再下降。

在现在各大平台都在“去中心化、算法推荐”主导的趋势下,B站官方反倒倡导UP主自己给新视频带来初始流量,获得人气,而不是依赖平台扶植,鼓励UP主去尽可能地获取粉丝,尤其是高黏性、高互动率的优质粉丝,他们是视频冷启动的最佳助手。

至于发布有一段时间的视频,你也能看到一些UP主常常在动态中“挖坟、捞一捞”,期待二次宣传能增强视频互动量,让视频再度遭到算法的“照顾”。

从优质内容,到优质用户

从算法中,我们可以一窥B站对于“优质视频”的衡量逻辑。

在一众平台都倡导“去中心化”时,B站倡导UP主与粉丝做同学,让UP主自己做大做强;在诸多平台都把“点击率、完播率”等数据作为重要评判指标时,B站却一反常态,以“互动”作为最高评判指标。

正因这般,B站内容生态才变得这么独树一帜,因为若把“完播率”的重要性提升,势必会导致UP主们过分追求短视频,从而不乐意再制做中长视频。

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但一个有深度,高质量的视频,它的视频时长一定不会短,在你们都开始把“>20分钟”的视频定义为中长视频时,B站却一反常态,长达1小时以上的视频屡见不鲜卖播放量的网站,还都获得了特别优秀的数据成绩,在B站,真正优质的视频,从来不会由于时长太长而被埋没。

优质“长视频”正成为B站一大特色

“互动”,背后映射的是视频质量,一个博眼珠的封面党可能播放量很高,但绝不可能所有互动数据都很高,尤其是“硬币数”,因为每位用户每晚只能手动获取一个硬币,它一定程度代表了用户对于视频的“最高认可”。

但是一个互动数据很高的视频,说明它一定有个别戳中用户的点。B站的“中心化”,不在于粉丝量几百万几千万的UP主,而是在于“用户中心化”,真正把用户的反馈作为评断标准,高质量的UP主带来了高质量的用户,高质量的用户又催生出更多高质量的UP主,他们才是B站最大的财富。

投稿B站,请捉住这4点

在微思敦服务品牌顾客进行B站推广时,我们也始终倡导品牌要与用户做同学,不能粗鲁地把一个个血淋淋的用户看成“潜在转化者”,单纯的流量打法只能获取一时的转化,优质的内容营销却可以获得品牌与转化的双丰收,并将在很长一段时间内,持续为品牌带来长效下降。

B站有丰富的UP主资源和优质的用户积淀,作为Z世代人群的集聚地,抓住了Z世代人群,就是捉住了未来,目前微思敦在B站精耕教育、网服、美妆、数码等多个领域,均推动品牌取得了优秀的转化疗效,欢迎有意向的品牌方私聊咨询!

关于我们

微思敦,社交生态营销领导者。独创ACT营销下降模型,积极探求广告、内容、技术的营销组合,为不同生命周期的品牌提供生态营销解决方案,助力上千家顾客实现跨越式发展。

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