如何利用视频数据指导TikTok运营

时间:2021-07-15 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:阿庚在思考网络

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TikTok是海外版的嘀嗒,是近年来用户增长最多的APP,目前仍陷入有可能被收购的风波。 无论未来的TikTok走向何方,他未来的商业模式都会给人们非常大的想象空间成功的公关危机。 很多从事嘀嗒运营的人已经开始注意到TikTok了。 执行力强的人,已经开始运营自己的TikTok号了。

数字营销趋势是,道路堵塞很长,经营TikTok的社团里流传着以下这样的话。

因为没有废除过十几号,所以很难说你自己做过TikTok

在大多数情况下,废止号的原因是调查不足。

我希望这篇文章能帮助我不要绕远一点。

“标签”(hashtags )是TikTok的重要功能,大多数视频创作者都会为自己的视频添加标签。 我相信大家也会打开某个标签,看这个标签下的视频。 但是,这样一个一个翻,效率太慢了,不直观。

这篇文章介绍的这个工具可以根据标签爬视频数据的资料。 这些材料包括视频说明、标签、用户名、用户昵称、粉丝数、总评价数、视频数、作者Bio、共享数、观众数、评论数、视频地址、视频长度、制作时间等

这个网站的地址是https://www.tiktok福克斯.com/hashtags

让我们举几个例子,谈谈如何利用这些数据。

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一、调查某一类别的整体情况

即使重新编号决定了方向,光靠网络感觉和大致的判断也可能不知道是不是正确,或者达到了什么水平。 那么,你可以提取你制作标签下的前300个视频数据,使用Excel等工具,分析该视频的平均时间、点赞播放比、播放量、转发率、评论数、粉丝数等。

例如,通过分析喜欢的号码常用标签#goodstuff的前200个视频,可以知道喜欢的号码的平均评价播放比为3.3%。 那么,如果你喜欢的节目评价播出比达到了这个水平的话,通过也可以。 我自己分析的话,会排除头脑账户。 那样更有指导意义。

例如,如果要创建一个名为earwax removal kit的细分领域,请搜索该标签#earwax。 而且通过这些数据,我更有自信和方向。

本地下载数据会更直观。

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二、指导运营方向

例如,化妆方向的大词#beauty。 如果将标签和视频的说明一起进行词数分析,可以看到原来的lol、Imao、funny等表示搞笑的词语。 如果出现频率高的话,在选择化妆动画时,如果注意化妆领域,稍微有点搞笑的动画,爆发的概率就会稍高一些。

词数分析的工具有很多。 有些可以过滤fyp、I、the等语言。 我们没有意义。 请大家寻找适合自己的词数分析工具。 我经常用的是这个,但对我来说简单的统计就可以了。

358 www.write words.org.uk/word _ count.ASP

如果你在做某个领域的话,可能有你没有想到,但别人正在使用的标签。 用这个工具也能直观地找到。 还是以#earwax为例,你可能不知道原来#satisfying这个标签被那么多人使用,但现在查一下数据就知道了。 那么,我做号码的时候,戴上这个标签。

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三、批量提取邮箱

这个网站可以在某个标签下提取作者的Bio。 因为很多人在Bio里放了邮箱地址,所以只要提取这些邮箱地址,就可以进行EDM营销,统一联系作者谈合作,谈商品带入。 请知道在手机端操作的话,不能复制Bio。 用这种方法联系红人不是更有效率吗? 也可以省钱,也许不用给热门营销平台充会员费了。

有许多在线工具可以用来提取许多复杂字段的邮箱。 我使用的是http://www.txt工具.com/wenben _ regexp电子邮件. ASP

如果需要在某个商店街展开的话,可以提取出制作宠物号码的邮箱地址进行联系,但是制作宠物号码的人大多还没有变化。 如果你想联系这些宠物号码把东西带走的话,按照同样的原理,比如下图是#dogsoftiktok这个标签下的作者的邮箱地址。

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四、批量分析视频

由于可以提取视频地址,因此可以批量复制视频地址,批量分析、汇总制作,然后搬运到国内、Facebook、YouTube等平台。 也可以进行编辑,制作卡点视频,制作深度剪辑后重新发送到TikTok。 这个网站也可以解析,但是不支持批次,所以大家还是使用国内的解析平台比较好。

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五、使用教程

5.1

搜索框右侧的数字表示前XX位的视频数据,默认为前20位,最多可选择前300位。 如果搜索不到,由于使用的人很多,线路可能有冲突。 请多次尝试。 前300名一直搜索失败的情况下,可能是读取前200-300名的某个点被TikTok识别为Ban的缘故,但是这个时候变更为前200名基本没有问题。



5.2

搜索结果可以下载,提供CSV和JSON两种格式。 建议下载JSON文件,并在名为https://json-csv.com/的网站上将其转换为正确格式的CSV。

5.3

文件和网站数据的排名顺序是按照点数的降序排列的。

5.4

数据文件中的某些术语我不知道什么意思,但是我在这里做了词汇表。

【完】

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