爆2020抖音扫盲全攻略！小白也能轻松玩转 抖音实战

小鹿影迷

本人2018年开始观察和研究抖音短视频，目前在启动一项流量导向数据驱动的抖音MCN业务。

带你小白变大神。

本次分享主要分为4部分：

• 1）抖音的崛起之路，只有了解了它的崛起历程，我们才能了解这个生态，才能更好的在这个生态里创造内容。
• 2）关于算法推荐的讲解，算法推荐和流量分配方式是抖音的灵魂，如果不能把算法推荐的核心原理搞明白就会走很多弯路。
• 3）抖音知识点的扫盲，帮助大家全面了解抖音的业务生态，以找到自己的生态位置。
• 4）关于抖音玩法的思维方式，只有采取正确的思维方式去做抖音，才能获得相匹配的流量。
  

一、抖音的崛起之路

抖音为什么能成为全民现象级APP？我总结抖音的整个崛起历程，分析出了以下最关键的三个因素：

• 年轻人在引领潮流；
• 视频是大势所趋；
• 能赚钱才是正事儿。
  

1、年轻人在引领潮流

回忆互联网的发展历程，最早的中国互联网形态无非就是BBS和博客这两种形态，当时的主流用户群体都是年轻人，然后等到年轻人进入社会以后，才开始出现了各类的站长以及企业建站。

2005年，美团王兴借鉴Facebook在国内创建了校内网，后来这个产品升级为人人网，经过三年发展，到2008年，基本上所有的大学生都在使用校内网这款产品了。

同期在2008年出现了开心网，开心网的主流玩法就是想抢车位、开心农场等，开心网当时能全民普及，也是因为大量的大学生投入社会以后开始引领社会人士去玩。

再下到09、10年，微博兴起，当时主流的用户群体也是大学生。微博最早期的时候，除了邀请一些大V以外，邀请的主流用户都是学校的团委或者说大学生，到2012年左右微博经历低谷，在第2次崛起的时候，它才成为一个全民现象级的产品，一直发展到现在。

再往后到2016年，抖音这款产品出现时，它最早的用户群体依然也是大学生。

基于这一套成长历程分析，如果想挖掘一个新的流量洼地的时候，那就去找主流年轻人都在玩什么就可以了。年轻人在大学期间玩的产品，等到他们投入社会以后，这些产品都会掀起一个全民级的风潮。

2、视频是大势所趋

首先，视频作为一种媒介形态，它是目前最高级的媒介形态，因为视频在传递信息的时候，它的效率是最高的。

那么既然视频这种媒介形式这么高级，它为什么没能在互联网早期就成为主流的信息传播的媒介形式呢？

因为当互联网出现以后，在2010年左右的时候，互联网的主流信息主要还是在PC端呈现。因为一方面手机当时的体验并不好、第2个就是手机的流量资费太贵了，到2012年手机的流量资费降低，2014年开始出现大王卡这样的产品以后，手机看视频才有了可能。

那么问题又来了，为什么在2014年大王卡出现，手机看视频已经成为主流的时候，没能出现这种全民现象级的APP，那就涉及到第3个关键点。

3、能赚钱才是正事

2018年，抖音刚刚开始起势，日活只有一个亿左右的时候，它就立马上线了星图平台，商品橱窗这样的产品形态，来帮助优质创作者快速变现。到后期还有PICK计划、LINK计划，以及全民任务这种基本零门槛的变现形式。

当任何一个独立创作者都可以通过抖音提供的各种方式去变现以后，抖音才开始实现一年一个亿的疯狂增长，因为只有当创作者赚到钱以后，他才会更积极的贡献更优质的内容，这是一个正向激励。

所以说赚钱这个事情对于创作者来说是非常重要，而抖音恰恰在帮助创作者赚钱这件事情上做得非常好。

我们了解了抖音能够起势的几个关键点以后，再来回顾抖音是怎么一步步依靠品牌宣传、产品运营和流量分配，把自己做成为一个日活4亿的全民现象级APP的。

① 品牌宣传

2017年，岳云鹏发过一条微博，微博带了一个视频，主题是寻找一个和他长得特别像的哥们，这个哥们就是抖音的一个创作者。当时岳云鹏发布的那条微博的视频是带有抖音的水印的，但这只是一个小插曲，当时抖音并不具备去接收全民用户涌进的能力。

2017年7月，中国有嘻哈燃爆整个暑假，也是从这时候，抖音开始真正的稳扎稳打地做品牌宣传活动。抖音和中国有嘻哈进行了一系列合作，甚至专门联合吴亦凡拍了一个抖音宣传片，当时的时间节点也非常重要，暑假正是大学生无聊的时候，这次宣传起到了非常好的流量引入作用。

2017年9月，抖音连续和湖南卫视两次合作，一次是和快乐大本营，当时罗志祥还是代言人。紧接着在同月抖音又登上了天天向上，这两次之后，抖音在整个年轻人群体中已经非常有知名度了。

我们总结抖音的品牌宣传策略，可以得出两个关键词：年轻和好玩。

包括到现在抖音的主要内容调性还是围绕着这两个关键词开展的，所以说你去做内容的时候，一定要往这两个核心的方向去做，虽然有一些很细分的赛道和主流的内容不一样，但是细分赛道的整体的流量占比是非常低的。

② 产品运营

经过了如此大范围、重量级的产品宣传以后，肯定会有大量的年轻人涌入到抖音这款APP里来。这个时候如何留住这帮年轻人就要靠产品和运营端的策略了。

运营端：2017~2018年，抖音的内容是一簇一簇往前推进的，就是它可能在一个月或者说半个月之内，它的大量内容都是一种玩法。为什么会出现这种情况？ 因为抖音最早的宣传策略是，他们去中国传媒大学招3000个小哥哥小姐姐，就是会歌唱、会跳舞、颜值比较高的年轻演员，让他们在抖音里边按照官方的导向去发布完全一致的内容，比如当时很火的海草舞和手指舞等等。

当年轻人每天都在看完全相似的内容，他们会有非常强的冲动去模仿。这个时候就要考验产品端的能力了，为什么？因为如果说我被你的内容洗脑了，我去学，但我做的并不能像你一样好的时候，那我的积极性就会受到打击，那我就不拍了。

抖音从最早期刚上线的时候，它的产品录制逻辑就和其他产品不一样的，它可以分段录制。你可以录一段摆个pose，不好的话就删掉这一段，完全节省了剪辑的工作，非常方便。

抖音另外一个特性就是它有非常强大的滤镜，它带来的结果就是不管你好看不好看，你通过抖音拍出来的视频你都是好看的。这样的话既好用又好看，它给用户带来的就是完全正向的激励。

经过官方主推，给用户洗脑，用户参与这样一套组合拳下来，抖音内容的丰富度和迭代度就会非常强，内容产能非常高，所以它才能够把用户留住。

我们总结抖音的产品和运营策略也有两个关键词：好看和好用。

③ 流量分配

用户被宣传引进来了，用户创造了内容，但发布的内容没人点赞，那用户的积极性也会大大受挫。这就涉及到抖音的第3个关键问题 —— 抖音的流量分配。

抖音的流量分配是非常均衡的。我们先看两个例子：

第一个就是春节期间爆火的刀小刀，她甩个头换个妆就直接爆了。2月26号粉丝还不到100万，甩头视频出来后一个半月的时间直接涨粉到了1200万，一个月涨了1000万粉丝。

另一个号毒舌电影，毒舌电影同样的是在1月份的时候不到200万粉丝，现在已经1400万粉丝了，两个月涨了1000万粉丝。 这并不是个例，这样的案例在抖音是非常多。 在抖音，每一个创作者都有机会创作爆款，都有机会获得巨大的流量，只要你的内容足够好，你就可以快速地让大量的人看到。原因在于抖音使用了一种叫做算法推荐的流量分配模式，它能够让人人都有机会成为爆款，并且概率非常大。

二、算法推荐

讲算法推荐之前，大家可以回忆一下你日常是如何获取信息的？无非就是三种途径：关注，搜索和被推荐。

1）关注：非常典型的就是微博/微信公众号，你关注了一个账号以后，你就可以持续看到这个账号发布的内容，获取你想要的信息。

2）搜索：百度和谷歌，当你的需求非常明确的时候，你通过关键词以搜索引擎去搜索的方法，获得你想要的信息。

3）推荐：就是抖音、今日头条这种模式，你打开APP之后，随便看几篇文章，点几个赞，剩下的你不用管，算法会基于你的阅读行为给你推荐内容，你躺着等就行。

以上是从信息接收者的角度来聊的，那么换位思考一下，当我们作为信息创作者的时候，我们再来看这三种信息的分发模式。

第1种像关注这种模式，就比如你要做公众号，最重要的一件事情就是你要去涨粉。如果你入局晚了，你很难再做出一个爆款的大号来，这种模式对于后入局的创作者来说是非常难。

第2种搜索是同样的，当你作为一个信息创造者的时候，你想要让你的目标受众搜索到你的内容，你就需要去揣测用户在搜什么，用户会搜什么？你要做大量的SEO工作，同样的逻辑，如果说你没有在早期去做站长，没有入驻百度新闻源的话，你的内容就只能靠后站，这对于后入局者也是十分不利的。

第3种算法推荐这种模式，你发布一篇文章以后，只要你的目标受众是准确的，算法会自动识别你的内容，把你的内容推荐给可能喜欢的人，那简单来说就是你只需要发布内容，等着他成为爆款就可以了。

那么问题来了，抖音现在每天上传的视频量是6000万条，你如何做到让你这一条能够成为被算法推荐的那1/6000万？这就涉及到抖音算法推荐的核心逻辑，它是怎么工作的？

总结来说，就四个字：断物识人。

断物，就是算法需要去识别你这条内容是什么？

识人，就是算发需要辨识出正在平台中浏览浏览内容的人，他具有什么样的喜好？

算法知道了这个人喜欢踢足球，正好算法刚刚判断出有一篇文章是讲踢足球的，它就会直接把这篇踢足球的文章推荐给喜欢踢足球的人，算法推荐的逻辑就是这么简单。算法推荐主要有两种方法，我们下面逐一来讲。

第1种，基于内容的推荐算法，什么是基于内容的推荐算法？举个例子，比如说你进入到抖音以后，你点赞了一条关于踢足球的文章A，算法经过识别，发现文章B也是和踢足球相关的，那么算法就会把内容B推荐给你。这就是基于内容去做推荐，因为它俩是一样的，你喜欢A那你肯定会喜欢和A一样的B。

第2种，基于协同过滤的推荐算法，协同过滤这个词非常晦涩难懂，我们用另外一个词来替代它，就是基于用户行为的推荐算法，这种基于用户行为的推荐算法又分为两类：一种是基于物体的用户行为推荐算法，一种是基于用户的用户行为推荐算法。

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