短视频流量密码大揭秘——进阶篇

今天我们深入探讨短视频流量的进阶，从内容创新到策略布局，为您提供一系列可执行的干货技巧。

在短视频内容日益同质化的今天，打造独特的IP（知识产权）成为脱颖而出的关键。深化内容创新，不仅要在形式上有所突破，更要在内容上形成自己的独特风格和观点。

挖掘个人特色：每个创作者都有自己独特的生活经历、专业技能和兴趣爱好。

通过深入挖掘自己的特色，将其融入短视频内容中，形成独特的个人风格，能够吸引更多粉丝的关注和喜爱。

故事化内容：短视频的核心是故事。

通过精心编排和演绎，将普通的生活片段转化为引人入胜的故事，能够吸引观众的眼球，增加用户的粘性。同时，故事化内容也更容易引发观众的共鸣和转发。

垂直领域深耕：选择一个自己擅长或热爱的垂直领域，持续输出高质量的内容，能够吸引更多对该领域感兴趣的用户。

通过深耕垂直领域，不仅能够建立自己的专业形象，还能够形成稳定的粉丝群体。

在短视频领域，精准定位是提升流量的关键。通过对目标受众的细分和定位，能够更准确地把握他们的需求和兴趣点，从而制作出更符合他们口味的内容。

明确目标受众：通过数据分析，了解目标受众的年龄、性别、地域、职业等特征，以及他们的观看习惯、兴趣爱好等信息。根据这些信息，明确自己的目标受众群体，为内容创作提供方向。

细分市场选择：在短视频领域，细分市场众多，如美食、旅行、教育、科技等。根据自己的特长和兴趣，选择一个或多个细分市场进行深入挖掘，制作出更具针对性的内容。

内容差异化：在细分市场内，要想脱颖而出，就需要实现内容的差异化。通过独特的视角、创新的表达方式或深入的专业知识，打造与众不同的内容，吸引更多用户的关注和喜爱。

用户粘性是衡量短视频运营成功与否的重要指标。通过构建社群生态，增加用户之间的互动和交流，能够有效提升用户粘性，从而增加流量和影响力。

建立粉丝互动机制：通过定期举办互动活动、回应粉丝评论、建立粉丝群等方式，与粉丝建立紧密的互动关系。同时，鼓励粉丝参与内容创作和推广，形成粉丝自发的传播力量。

打造社群文化：在社群中建立独特的文化氛围和价值观，让粉丝产生归属感和认同感。通过共同的兴趣爱好和话题讨论，增强粉丝之间的凝聚力，形成稳定的社群基础。

拓展社群边界：通过与其他社群或品牌的合作，拓展社群的边界和影响力。例如，可以与其他创作者进行联动创作，或与品牌合作举办线下活动等，吸引更多潜在用户的关注和参与。

在短视频领域，单一平台的流量有限。通过多平台运营，实现流量互通和互补，能够有效提升短视频的曝光度和影响力。

跨平台内容同步：将短视频内容同步到多个社交媒体平台，如抖音、快手、微博等。通过多平台展示，增加内容的曝光机会和传播范围。

平台特色优化：根据不同平台的特点和用户喜好，对内容进行适当的优化和调整。例如，在抖音上注重音乐和特效的运用，在微博上注重文字和图片的搭配等。

平台间互动引流：通过在不同平台间设置互动环节和引流机制，引导用户在不同平台间进行跳转和关注。例如，在抖音视频中放置微博账号二维码或引导语等。

数据分析是短视频运营的重要工具。通过数据驱动决策，能够更准确地把握用户需求和市场变化，从而持续优化运营策略。

用户行为分析：通过数据分析工具，深入了解用户的观看时长、点赞、评论、分享等行为数据。根据这些数据，分析用户的兴趣和需求变化，为内容创作和策略调整提供依据。

内容效果评估：通过对发布短视频的数据分析，评估内容的播放量、点赞量、评论量等指标。根据评估结果，找出受欢迎的内容类型和元素，优化内容创作方向和策略。

策略调整优化：根据数据分析结果和市场变化，及时调整运营策略。例如，根据用户活跃时间调整发布时间、根据用户反馈调整内容方向等。通过持续的优化和调整

随着科技的不断发展，先进技术为短视频创作和运营提供了更多可能性。运用先进技术，能够提升短视频的内容质量和观众体验，从而吸引更多流量。

采用高清拍摄设备：使用高清拍摄设备，确保视频画面清晰、色彩鲜艳。高质量的画面能够给观众带来更好的视觉体验，增加用户的观看时长和粘性。

运用专业剪辑软件：选择专业的剪辑软件，对短视频进行精细化的剪辑和处理。通过添加特效、调整节奏、优化音频等手段，提升视频的观赏性和吸引力。

利用人工智能技术：借助人工智能技术，对短视频进行智能推荐、智能剪辑等操作。通过算法分析用户的喜好和行为，为用户推荐更符合其兴趣的内容，提高用户的满意度和忠诚度。

品牌合作是短视频流量提升的重要途径之一。通过与知名品牌或其他创作者进行合作，能够借助对方的影响力和资源，扩大自己的曝光度和影响力。

寻找合作机会：积极寻找与自身内容风格相符合的品牌或其他创作者进行合作。可以通过社交媒体平台、行业活动等途径，拓展合作渠道和资源。

定制合作内容：根据合作方的需求和特点，定制符合双方利益的合作内容。可以通过共同创作、品牌植入、互推互粉等方式，实现合作共赢。

保持合作持续性：在合作过程中，保持与合作方的良好沟通和合作关系。通过定期评估合作效果、调整合作策略等手段，确保合作的长期性和稳定性。

短视频流量的进阶篇需要从多个方面进行深入挖掘和优化。

通过深化内容创新、精准定位、强化用户粘性、多平台运营、数据驱动决策、运用先进技术、强化品牌合作等等呢个，我们能够进一步提升短视频的流量和影响力。

在实际运营过程中，我们需要根据具体情况不断调整和优化策略，以此来适应市场变化和用户需求的变化。只有这样，我们才能在短视频领域取得长期的成功和发展。

短视频流量密码大揭秘

别人都说内容为王，运营为皇，好的内容如果不能被更多的人看到，也只能是被“雪藏”，毕竟在竞争激烈的短视频领域中，“酒香不怕巷子深”这句话似乎也失去了作用。

说到运营，在短视频领域，内容的质量和创新至关重要，但成功的运营策略同样不可或缺。要想在短视频的海洋中脱颖而出，吸引更多流量，运营技巧值得我们深入探究。

用户互动是提升短视频流量的关键。

首先，确保视频内容具有吸引力和共鸣力，能够激发观众的参与欲望。

其次，积极回应观众的评论和反馈，建立良好的互动关系。

此外，可以定期举办互动活动，如问答、投票、挑战等，鼓励观众参与并分享，从而扩大视频的传播范围。

数据分析是优化短视频运营的重要工具。

利用专业的数据分析工具，深入分析用户行为、观看时长、点赞评论等数据，了解观众的兴趣和需求。

根据分析结果，调整内容策略和发布时间，确保视频内容更加符合观众的口味。此外，还可以通过数据分析识别潜在受众群体，制定针对性的推广策略。

跨平台推广是扩大短视频影响力的有效手段。

将短视频同步到其他社交媒体平台，如微博、微信、QQ等，能够增加视频的曝光率和传播范围。

同时，积极与其他创作者或品牌进行合作，共同创作和推广视频内容，能够吸引更多潜在观众。此外，利用付费推广方式，如购买推荐位、投放广告等，也能有效提升视频的流量。

在短视频领域，创新是保持竞争力的关键。

不断探索新的拍摄手法、剪辑方式和特效，使视频内容更具吸引力和独特性。

同时，关注热门话题和事件，结合时事热点创作短视频内容，能够吸引更多用户的关注和讨论。

此外，尝试与不同领域或行业的合作伙伴进行联动，打造多元化的内容形式，增加用户的粘性和参与度。

保持短视频内容的热度是吸引流量的重要手段。

定期更新内容，保持新鲜感和话题性，确保观众始终保持对视频的关注。同时，关注观众的反馈和需求，及时调整内容方向，满足用户的期望。

此外，利用社交媒体平台的推广功能，增加视频的曝光率和点击率，保持内容的高热度状态。

在短视频运营过程中，难免会遇到一些突发状况或负面事件。面对这些危机情况，需要迅速采取应对措施。

首先，保持冷静和客观的态度，及时发布声明澄清事实真相。其次，积极与用户沟通解释，减少误解和负面影响。

同时，根据具体情况采取删除、下架等措施，防止事态恶化。最后，总结经验教训，加强危机预警和防范措施，避免类似情况再次发生。

短视频运营，通过强化用户互动、精准数据分析、跨平台推广策略、持续创新策略、保持内容热度以及危机处理与应对等可执行的干货技巧，我们能够有效提升短视频的流量和影响力。

业务分析模型，该怎么搭建

很多同学最怕听“建模型”仨字。尤其是建立“业务分析模型”。往往自己辛辛苦苦搞的LR、SVM、CNN被业务方狂喷：

你这都是啥东西！

脱离业务！

不切实际！

所以到底什么是“业务分析模型”，又该怎么建？我们今天系统讲解一下。

首先，一个正儿八经的分析模型得包含三个条件：

1、有合理的逻辑

2、有明确的目标

3、有数据的支持

所以，首先得把SWOT，PEST，4P之流的垃圾扫出“模型”队伍。因为这些玩意有逻辑、有目标，但很难用数据进行论证。不信你看那些什么SWOT，PEST的报告，四个框框里都没几个数字，即使有数字也很难论证：到底00后比90后减少8000万会对我们业绩产生几百万影响。无法量化计算的，不算分析模型。它们只是拿来美化ppt的。

业务分析模型的重点，在“业务”两个字。得让业务参与得进来，看得懂，能应用的，才叫业务分析模型。显然，我们不能指望产品经理、销售、运营、售后、物流的人去学《机器学习》《数学建模》《统计学》《python编程》所以数据分析师们经常打交道的算法模型就不要在这里用了——业务看不懂，参与不进来，问题解决不了，当然会喷没有用。

有的同学会疑惑：可我的领导只会提“建个模型”，说不出是业务模型还是算法模型，我怎么区别呢？有个最简单的原则是：非技术出身的领导，90%以上讲的是业务模型（剩下10%是他在朋友圈看了个协同过滤、神经网络之类的名字，然后临时起意想搞一下）。

当然，想更准确判断，你可以仔细问：

● 是有监督问题还是无监督问题

● 用什么算法你有心选没有

● 需不需要业务参与进来判断

● 我用对业务而言纯黑箱的做法行不行

既然要聚焦业务，自然下一步得详细了解：

1、到底针对哪个业务部门？

2、业务流程是什么样子？

3、有哪些数据采集？

4、当前问题状态如何？

有了这些，我们可以具体讨论，该如何建模。

当单个指标不能全面描述现状的时候，就得一系列指标有逻辑地呈现，以全面描述现状、发现问题，这是所谓：现状描述模型。业务常见逻辑有2种：串联式、并联式。

串联式模型用于描述一个前后分n个阶段的流程，需要完成一步再到下一步。从流程起点开始，到终点结束；

并联式模型描述一个任务分开同时由各个线独立完成。从总目标开始，到执行任务的最小单位结束（如下图）。

因此梳理业务流程的时候，需要关注业务上下游部门、兄弟部门是如何协同的，从而构建出来。实际业务流程，可能既有串联，又有并联，比如我们常说的杜邦分析法，就是如此（如下图）：

现状描述型模型的最大作用是：清晰责任，暴露问题。因为一般各个子部门，上下游部门各有自己的KPI，因此监控进度、复盘成果的时候，哪个环节掉链子一清二楚。

所以在销售管理、运营管理中用得特别多。但注意：现状 ≠ 问题，现状+标准=问题。因此只有标准单一且明确的时候才能直接看出问题来。如果标准本身很复杂，则需要更进一步的手段。

如果判断一个指标好坏的标准只有一个，比如成本、利润，这时候是不需要模型的。大家都知道成本越低越好，利润越高越好，业务完全可以直接给判断标准。

如果判断业务好坏需要2个标准，且这两个标准相关度低，这时候可以用矩阵模型来进行分类。常见的重要紧急矩阵，波士顿矩阵，质量/数量矩阵，都是这个原理（如下图）。

如果判断标准增加到3个以上，判断标准相互交叉情况太多太多，再用肉眼观察就很难判断谁好谁坏，这时候可以用DEA方法或者AHP来判断，相比之纯机器学习方法，DEA方法含义更简单直接，AHP方法有专家参与，都更容易被业务接受。

在给定业务限制条件的情况下，经常出现最优化问题。比如给定了各个部门工时成本，求一个最优任务分配。这时候就是工作计划模型。最常见的就是解线性规划，在工作调配的时候用得非常多（如下图）。

所有预测的基本假设，都是：未来发生的规律和过去一样，过去的场景会在未来重现。所以业务做预测的时候，常常会假设一些业务参数是固定的，然后推测未来情况。

常见的做法，比如：

1、假设生命周期走势是不变的，推测未来情况

2、假设转化率/留存率是不变的，推测未来情况

3、假设投入产出比是不变的，推测未来情况

在一些发展稳定的行业里，这些假设常常很准。但注意，有三种情况下假设可能失效。

1、新业务、新场景导致无历史数据可参照。

2、突发且情况不明，导致所有转化率都异常。

3、业务运作出现明显问题，已无法按正常走势反推。

这时候要么更换预测方法，要么做足预案，提前准备后路。单纯指望预测100准，不论是业务模型还是算法模型，都会出问题。

看完以上，有同学会好奇：看起来业务模型能做很多事啊，那什么时候用算法模型呢？注意：算法模型本身的强项，就不是解决经营问题。算法模型的强项是图像识别、语义识别、复杂场景下动态规划。这些才是算法该发挥用处的地方。

就拿推荐算法举例：

1、商品有固定的搭配。比如治疗感冒就是VC+银翘，这叫：固定业务逻辑，这时候是不需要算法来推荐的，直接按业务逻辑走就好了。

2、商品无固定搭配，但业务方想推。比如保健品利润高，无论如何业务方都想推保健品，这叫：强业务关联。这时候也不需要算法来推荐，而是业务方得创造话术、广告、卖点、销售技巧，千方百计地去洗脑，特别是针对大爷大妈洗脑。

3、商品无固定搭配，且业务方无明确目标。比如天猫淘宝抖音这种，SKU数以亿计，这时候业务逻辑完全理不清，就可以上推荐算法，而且推荐算法目标常常是GMV最大，用户活跃时长最长一类。

类似地，找算法模型的应用场景，得主动回避开固定业务逻辑、强业务关联——找那些业务不知道、不清楚情况、无力加以控制的场景。

比如：

1、全新业务上线，谁都说不准，没经验参考

2、预测整体走势，不考虑细节，先看基本面

3、业务无计可施，怎么做响应率就是上不去

4、考虑变量太多，用肉眼人手难以分类清楚

这时候可以大胆让业务逻辑退居二线，尝试用算法解决问题。可以名正言顺地跟业务说：这就是个黑箱。我们观察结果就好了——反正他们也没更好的办法，如果能做出成绩来，就是大功一件。

新物种AI如火如荼，普通人如何应对？

2月16日凌晨，Open AI发布了首个文生视频模型Sora，作为一款文生视频软件在这个春天占据头条。

2 月 22 日午间，李一舟被包装的“AI巨头”李一舟的微信小程序“一舟一课”，已暂停服务全网被封禁。

近日，抖音上已经出现的一些“AI数字人博主”，不少AI美女主播正通过种草赚得盆满钵满。继2023年CatGPAI写作程序热度之后，关于人工智能的消息层出不穷。

一个新兴事物推出，总有两种声音。

一种乐观派，人工智能会加速社会进步，提高生产生活效率。与之对应的是神乎其神的韭菜派，卖课吸金，自媒体盛行后，付费程一直是敛财的“最佳途径”。

从早年的私域课、理财课，短视频、元宇宙、web3.0、新个体、ChatGPT，以及当下的Sora层出不穷。乐观派拿起镰刀，看到了商机。

一种是忧虑派，人工智能的兴起颠覆很多行业和岗位，引发文案、设计、技术，媒体，客服等等岗位人员的失业，纯粹的工具人逐渐会被时代淘汰。忧虑派愈发紧张，一不小心就成了头茬韭菜。

AI真的这么神奇吗？

面对新物种的入侵，我们普通人改如何应对呢。借着AI潮的热度，和你分享我的几点看法。

过去3到5年一个周期，如今3到5个月一个变化甚至周期。尤其对于新型产业，普通人都是时代产物下的一颗沙子。

面对新东西，心存敬畏抱着学习型心态去接纳，学会兼容和适应变化。

此处学习，不是盲目跟随和报班，而是主动筛选式学习，尊重常识的学习。

比如，被封之前的AI知识付费第一人李一舟，“AI卖课”乱象瞄准的就是面对新事物的忧虑派。当你下单199 元的《每个人的人工智能课》的时候，有没有想到你学习的动机。

如果只是因为焦虑跟随去学习，那个正中下怀，人家就是看重你这个心理。

如果不会判别课程是否有效，在冲动消费之前可以先做个调研，网络信息一搜满屏都是。去了解下教你课程老师的背景，以及他在所在领域是否有取得成就。对于一个清华博士头衔，2023年借着ChatGPT的风口乘虚而入的博主，本质上和AI无关，卖的是两种产品。

第一，是新领域信息差，通过人设包装把AI免费 工具进行售卖；

第二，是忧虑派用户忙碌跟风的学习心理。

抛开李一舟不说，关于知识付费有个人间清醒的观点，与你分享。一切教你轻松赚钱、或者轻松掌握技能的，只有两种人。

第一种。这个人本身就是骗子，第二种，这个人在教你用它的方法去骗更多的人。

面对新物种，我们无需焦虑平滑的去适应和应用到生活，凡是记住事物的本质。那些神乎其神，说了似懂非懂的理论，对你的生活不会有任何帮助。

新工具，新环境是常态，商业环境变更从容去面对平台规则变更。互联公司的平均寿命只有2.74年，公司在变，营商环境在变，岗位在变，无论公司还是个人积极拥抱变化是应对不确定性的方法。

正如几年前淘宝直播兴起时，让传统电商市场萎缩，第一波合作的品牌方甚至争先恐后付坑位费去和主播合作，哪怕卖不动货也挤破头去尝鲜新渠道。

到疫情前后，抖音直播兴趣电商的盛行，加速直播行业的规范化。再到之前流行的切片直播，以及近期AI数字人直播的盛行，让内容的效率大大提升。商业形式的变化，是跟随新工具的变化而变化。

面对新物种，无论公司还是个人，主动寻求变化才能适应时代。

再说忧虑派，AI人工智能的兴起，会让传统的职能岗逐渐消失吗？

就拿常用的文案和设计来看，Chat GPT和Sora在文字和视频领域的应用，真的会让现在机械化的设计，以及不会融入业务的文案有了紧迫感。

文案，公司招聘里传统纯粹写文案岗愈发减少，文案对于品牌而言犹如血液，单纯的血液用途有限。唯有在身体内流动的血液，能适应身体机能的血液，更能彰显自身价值，同时不会被代替。

什么意思呢？

就是文案是业务表达，甚至销售转化的承载。对于自嗨式，通用式的泛文案，目前的Chat GPT已经炉火纯青。深入到业务的不可替代性，复杂性里，才能减少被人工智能代替的可能性。

有情绪、有同理心，能和用户心灵呼应的文案，目前的人工智能难以替代。现阶段，人工智能毕竟是大数据产物下相对冰冷的工具。理解用户的心理情绪，真切的人最合适不过了。

就像中国文字的博大精深，“喜欢上一个人”，连说四次对应的是不同用户心理。

第一，喜欢上了某一个人；

第二，喜欢和那个人缠绵；

第三，喜欢前任；

第四，喜欢一个人独处。

同样的文案，对于有血有肉有情感的人，会有不同阶段的理解的情绪；而对于人工智能可能是同样的内容，重复四次。

设计，真的只是美的自我表达吗？

其实不然，如果只是工具人的设计很快会被工具替代。但是，能融入业务精准表单你产品独有的品牌理念、价值主张的设计，一定会深受欢迎，而且是稀缺品。

对于设计职能岗，如何在人工智能面前增强自己核心竞争力呢？

以下四点思考，与你分享。

第一，AI不仅仅意味着简单的替代关系，打开新职业、高效率的新路径。比如，结合自己对业务的理解，融合ai工具更高效的做设计。

第二，适应渠道和业务，是设计迭代的路径。拿产品内容页举例，货架包装陈列时代，到传统电商时代，到直播时代，页面需求随着渠道的变化而变化，据市场的变化。

对设计师而言，能够结合市场渠道的变迁，融合业务，理解业务，表达业务，能更好的应对AI冲击。

第三，传递表达情绪，是赋予设计师新的责任。就像包装色系、字体的选择，背后对应的是情绪的表达。情绪是不能标准化，情绪主张是应对冰冷机器和工具的最佳战地。

第四，增强传播效率，鞭策设计师理解业务、表达业务。正如华与华提到的“超级符号”原理，在传播效率和服务动销面前，不被定义的设计美感权重显得更低。

关于设计，国际级平面设计大师，原研哉将之形容为“对消费欲望的引导”。怎么去引导消费者的欲望，背后有更多的心理洞察、用户情绪的表达，一些人工智能不可替代的软实力。

所以，无论是文案、设计，还是其他职能岗位，面对新物种入侵让子弹飞一会儿。深度融入到已有的业务，去做冰冷的人工智能工具不可替代的部分，就是在增加自己的不可替代性。

用AI赋能新个体，一个人通过工具代替一家公司，真的现实吗？

对于职场和企业，主动拥抱变化和深度融合业务能增加自身竞争力，对于那些自媒体和新个体的从业者呢？

面对AI新物种的冲击，有哪些机遇和挑战呢？

2020年今日头条数据显示，平台上有9359位作者月薪过万，45位作者年收入超过1000万，这就是新个体经济带来的新机会。

新个体从业者，也就是前些年吹嘘的“自媒体”业务从业者，换了个概念而已。用好AI工具的同时，强化自身软能力，比如结构化思维、逆商、用户心理洞察等，一些工具不可替代的软能力。

做好新个体，本质上是把自己当品牌来经营，创造、传递价值 、并通过新的平台无限放大自身价值。

成为新个体之前，说白了就是啥都要懂、通过AI提高个人效率的同时，能满足目标用户某个需求，与此同时做出可复制的产品，此刻AI工具可以无限放大我们新个体的能力。

如何把自身当品牌来经营？

有三个视角，更好的做好自身经营。

用户视角：我为谁提供服务，有清晰的人群画像。

自我视角：品类、以及提供的服务，帮助用户解决了什么问题。

竞争视角：解决问题的时候，我的独特价值主张是什么，凭什么选择我？

新物种AI盛行的情况下，如何有效的做一个真正的新个体？

新个体不足为奇，就像最近频繁热搜的360创始人周鸿祎老师，一句“不装，不端，有点二”把独有的人格表现得淋漓尽致。

如此商业大佬都在拥抱新个体，周老师的定位也清晰，通过自己流量影响力，不断发声。

一年下来对于公司市场媒体的费都节省不少，而且自带的正向热搜本身就是市场部向往已久的事件营销案例。

抛开个人看公司，在注意力短缺的时代里，一切电商本质上都是媒体公司，与之对应的是传统4A广告公司正在消失被新个体、新媒介替代。

最后的话：

面对AI风波冲击，不得不承认一个事实，是机器真的已经在很多领域比人强。

面对理性和算力、算法的只能挑战，我们可以强化自身感性和共情力，用户洞察力等。因为感性能力的背后是血肉和情感，是冰冷机器短期内无法企及。

如何更好的和AI相处呢？

主动，寻求变化，去做驾驭AI的探索者，而不是盲目的做一颗忧虑派的韭菜。

深度，融入到业务里，理解用户、洞察用户，跟着渠道的变迁去做冰冷工具不能实现的事儿，比如同理心的运用，传递表达情绪等。

通过AI放大”新个体”技能包，增加自身的不可替代性，更加感性的技能是构建稀缺性的必备技能。