做抖音，数据分析是很重要的一项，操作的每一个细节都是根据数据来判断，不断校正，我们上传视频之后会立刻观察每一项数据。

数据分析我们的视频火不火，能不能上热门，上热门的概率是多少，这些是怎么判断出来的，说白了全靠数据粉丝+我们的第六感（感觉）+调整测试。

我们分析数据的时候，主要从以下角度出发：

⑴自己视频数据分析

⑵同行视频数据分析

⑶热门视频数据分析

⑷搜索视频数据分析

数据分析是一种复盘方式，我们能借此重新梳理之前做的事情。比如当发现某些视频播放量很大时，我们就可以分析：用户是不是更喜欢这类话题、我们是否可以多输出这类话题？如果某个视频的播放量非常小，不到平常的1/10,我们就要具体分析：是用户不喜欢这个话题，还是视频质量不好？

在梳理数据的过程中，我们可以发现存在的问题并分析原因，为运营账号提供更有价值的参考。做好数据分析，主要有3个步骤。

 

01 定期搜集所有运营数据 

做数据分析一般要以某个时间为一个节点，比如，我们可以在每周固定时间整理一次数据，以便对数据进行对比。我们可以记录的相关数据包括：发布视频的数量，每个视频的播放量、点费数、评论数、转发数、参与话题数，使用次数最多的话题，以及播放量最高的视频等。搜集和记录相关数据是一个比较繁琐的过程，需要我们既细心又耐心。

这里提醒大家一点：尽量不要获取非自然流量的数据，一定要获取真实数据。

自然流量已发布的视频在通过系统审核后被展示在用户面前，用户根据自己对视频的接受度，选择是否看完、是否点赞，以及是否评论和转发。这些行为都是自然而然产生的，没有任何外界干扰。由此产生的数据就是真实数据，也是自然流量产生的数据。

非自然流量产生的数据指的是在外界干扰下产生的数据。比如，你发布视频后到微信群、朋友圈、微博等地方求关注和点赞。如果你的朋友纷纷点赞、关注，你的视频自然能获得比较好的数据，但是，这些都不是自然流量产生的数据。因为你没办法判断，哪些人是因为人情而点赞或关注的，哪些人是因为真的喜欢视频而点赞或关注的。这种不真实的数据没多少参考价值。

我们尽量不要获得非自然流量产生的数据。在运营账号的中后期，我们掌握了一定的运营技巧后，可以再去求关注和点赞。

 

02 通过数据整理问题

通过搜集的数据，我们可以整理出一些问题。比如，

每周更新的视频数量是否和计划数量一样？

哪条视频的播放量最多？

哪条视频的播放量最少？

哪条视频的点赞数最多？

哪条视频的点赞数最少？

它们分别涉及什么话题？

……

整理相应问题可以为最后一步做好铺垫。这里，我们要注意一点，整理数据时，我们一定要找相对其他视频有10倍以上数据差距的视频，这样分析才有效。

如果两个视频相关数据只有很小的差距，那我们就不用对它们进行分析了。

比如，某个账号平均点赞数在150左右，其中某个视频有198个点赞数，这个视频是所有视频中点赞数最高的。但相比平均点赞数，这个视频的点赞数并没有很大提升，因此，这个数据不能说明什么问题。如果点赞数达到1500个，我们就需要具体分析这个视频的点赞数为什么这么多了。

 

03 深度复盘，提出解决方案

最后一步，就是针对上一步整理的问题分析原因，并提出解决方法。我们来具体讲讲3个问题的分析方法。

①这周计划做3个视频，但实际只做了2个，是什么原因呢？

如果是因为时间不够，那我们要分析，是不是我们把目标定得太高了。如果是目标太高，那我们以后可以改成每周做2个视频。如果是因为不熟练，那么我们要分析，通过练习，我们是不是可以每周多发一个视频。多加练习后，我们可以再根据实际情况制定每周计划。我们在分析竞争对手时提过，尽量选择固定的发布时间。定好了发布时间和发布数量的计划，我们就要按照计划进行。如果做不到，我们就要根据实际情况调整计划。

②一周内，哪个视频的播放数最多？

一周内，播放量最多的视频的话题覆盖用户一般比较多，也就是受众多。比如一个做家常菜的抖音号，其视频平均点赞数大约是200,但其中一个关于蛋炒饭的视频点赞数达到2000多，那就证明，比较多的用户喜欢蛋炒饭这个话题。以后做视频时，我们可以多做几种不同的蛋炒饭。相反，如果某个视频的播放量特别少，那么用户可能对这个话题不感兴趣，所以我们以后要尽量减少或者避开这种话题。

③一周内，哪个视频的点赞数最多？

一周内，点赞数最多的视频更受用户欢迎，点赞数和播放量不一样。视频的话题选得好，播放量自然会多，但这并不代表点赞数也会多。点赞数与视频的内容以及呈现质量有很大的关系。

如果一条视频播放量为2000多，但点赞数只有几个，说明这个视频的话题很受人关注，但这个视频做得不好。比如，这个视频画面模糊，那么我们以后就应该注意画质问题。相反，如果点赞数很多，那就说明视频的质量很好。在制作后续视频时，我们至少要按照这个视频的质量标准来做。

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