公告：抖音加播放量 -抖音刷赞网站
关于作者：
旭然
十余年搜索引擎优化经验，曾担任过赶集网、美团网及知乎的SEO负责人，累计做出过数百万的日均流量增长。在自媒体渠道也有一些探索，帮助抖音账号「鹤老师说经济」增长十多万的粉丝。
如何让一条抖音视频爆火？
每个人都能想到的答案是，发布大家都会喜欢的视频。
乍听上去，这样的说法完全没问题。
但从专业的角度，从逻辑分析的角度、从切实提升视频播放量的角度，我们永远不能这么单一的去看待问题。
应当梳理清楚的是，「大家都会喜欢的视频」通常是「视频爆火」的必要非充分条件：
一条视频倘若不受人喜欢，那它自然极难得以爆火；
但反过来，我们也经常能见到一些不错的视频，它们却未必有着很高的点赞量。
为什么有时一些质量平平的视频，会比高质量的视频得到抖音更多的推送量？
等想明白了这个问题，才可能真正开启抖音运营的大门。
当我们一个个的刷抖音上面视频的时候，是什么决定了一个视频是否会被推送到我们面前的？
推荐系统。
推荐系统，在商业公司比较早期的典型运用案例，是在全球最大的购物网站亚马逊上面的：
比如在这样一个电饭煲的商品详情页面上，亚马逊除了简单的推荐其它品牌的电饭煲以外，还会推荐酸奶机、空气炸锅等其它厨具，以促进用户更多的下单量。推荐系统所额外贡献的销售，一度占到当时亚马逊收入的35%。如此巨大的效果之下，其它网站也开始纷纷效仿。
抖音的创始人张一鸣是程序员出身。无论是他所打造的今日头条亦或抖音，都同样是以推荐系统为根基。早期的今日头条平台上甚至都没有任何自己的内容，全都是从其它门户网站抓取的。当时头条只做一件事情——用推荐系统找出优质新闻，并个性化的推送给不同的用户。看似简单，实则不然，也因此头条那个阶段的日活跃用户已经近百万了。
张一鸣在头条之前的创业项目叫做九九房，是一个房产信息搜索网站，获客主要依赖于百度；它当时是赶集网在房产领域的主要竞争对手之一。做SEO这事还是我更专业，九九房的SEO流量比赶集房产明显更低。
抖音推荐系统算法主要做的事情，就是设法精准的把内容推送且仅推送给对它感兴趣的那部分用户。
因此，视频本身的质量、以及视频会被推送到什么样的人群，这两点共同决定了视频最终会得到多少的推送量。
「视频质量」当然是对于推送量的一个比较重要的影响因素，但实际上，它的重要性可能并不如大多人想象的那么高。这种反常识的观点，自然应当有一些数据来佐证，所以下面来统计些具体的数据。
质量指标里面比较典型的是点赞率。当观看用户觉得一个视频精彩的时候，会给它点赞。于是许多人认为视频的点赞率一定会对播放量的影响很大。然而，真的是这样吗？
将合作朋友鹤老师的视频数据进行了最简单的统计后，上述问题的答案立马清晰易见。至少对于「鹤老师说经济」这个账号而言：
点赞率在2%以下的视频，播放量容易大幅低于均值；
点赞率在5%以上的视频，播放量容易大幅高于均值。
高质量的视频播放量高，低质量的视频播放量低，这是符合通常认知的。
但值得留意的是，哪怕「鹤老师说经济」这样文案创作能力极强的垂直领域头部账号，大部分视频的点赞率仍处于2~5%之间。在数据图中可以发现，对于这些质量相对普通的视频，其播放量和视频的点赞率几乎毫无关系。
既然点赞率在大部分情况下对于播放量几乎毫无影响，那么可想而知，诸如完播率在内的其它视频质量指标很可能在一部分情况下，对播放量的影响也会有限。
这就回到了前面提到的观点——推送量同时取决于视频质量，以及视频被推送到哪些人群。
尽管在发布视频的时候，抖音已经通过视频里面的画面和文案，初步的自动分析了视频可以往什么样的人群会去推送，但仍然远非完美。
诸如星座类型的内容，大多年轻女性都是多少感兴趣的，哪怕跨领域往美妆的用户群体去推送也勉强可以。但与此同时，和星座同样是主要基于出生时间的八字，看似和星座挺像，但对应用户群体却主要是中老年人，通常不应当把星座内容推送到对八字感兴趣的用户那边去。
像是上面这般的道理，主要是基于常识的，然而常识这种东西又恰恰是现在所谓的「人工智能」所不具备的。所以，视频到底推送向什么样的人群，还是需要借助发布者进一步的人工纠正。
纠正视频推送人群的最主要手段之一即是，添加话题。
抖音在发布页面上已经这么清楚的告诉了所有人，加话题能使得视频被更多人看到。
如此明确的建议之下，「加话题有机会大涨流量」这本不该是什么秘密。然而奇怪的是，甚少有人去认真对待话题的添加。
在发布视频的时候添加话题，是否真的能提高视频的播放量？
在一些抖音头部账号里面，已经可以发现添加的话题数量越多，视频的平均点赞量越高。
当然「刘思瑶nice」这个随便用来举例的账号，添加了话题的视频比没有添加的优势并不算太大，还远非最优化的状态。
在我之前的操作经验里面，通过合理的操作手段，哪怕只单独通过添加话题这一个的操作，给视频提升50%的推送量也是非常轻松的。
而且不仅是抖音，只要是自媒体的推送系统，往往都比较依赖于话题这个东西。我也对小红书的话题做过研究，在小红书上面话题对于推送量的影响比抖音还要更大。
那怎么去添加话题呢？下次发布抖音视频的时候，随便点几个抖音推荐的话题去添加？
不好意思。若是这么简单粗暴的操作，十有八九会使得推送量反而降低：
怎么情况突然反过来了？
其实很容易理解——既然添加合适的话题，可以把视频推送到更精准的用户群体进而提高推送量，那么反过来，如果选择添加上去的话题不尽如人意，自然也可以拉低推送量。
既然大多人还完全没意识到话题的重要性，那么他们选择话题的方式可想是非常随意的。最终反而使得流量下降并不奇怪。
什么样的话题是适合添加的呢？不难想象，核心条件包括但必然不限于：
1) 话题受众人群和视频受众人群高度重合，否则会错误推送给对视频不感兴趣的人，拉低视频整体质量指标
2) 话题受众人群的体量较大，也即总播放次数高，否则哪怕视频质量再高也无处可推送
如何高效找到符合上述两个条件的话题，也是一门学问。首先需要抓取海量的数据，之后在这海量数据下进行检索匹配、分析话题共现，是最起码应具备的条件：
听上去已经有些复杂了么？但前面提到的这两步，只是最最基础的。
只做这两步，也即精准的添加相关且热门的话题之后，尽管是能够提高推送量，有切实的操作价值，但从我这边收集的各种统计数字来看，恐怕也提升不了太多，不用期望一下子就见到极其可观的增长。
毕竟文章为了易于大众理解，写到的结论只是平均数这般中学程度的知识。但后面把提升工作真正落到实处，背后需要的知识储备还多得多。
通常来说，理论研究的步骤是：
1）看书，了解推荐系统的基础原理
2）通过统计手段，总结部分表面的事实情况。除了单纯的统计方法，也应当使用到深度学习等手段
3）通过字节跳动的专利文件，了解一部分实际线上的规则（https://www.uyanip.com/result?exp=KEYWORD%3A%28%E6%8E%A8%E8%8D%90%29+AND+SQREN%3A%28%E5%AD%97%E8%8A%82%E8%B7%B3%E5%8A%A8%29）
4）通过不断提出假说再进行验证，设法总结所有本质的事实情况。这个阶段除了对数据挖掘与分析能力的进一步要求，逻辑能力也会成为一个门槛
第二、第三步骤是可以交替进行的，但第一步骤一定是所有研究的基础，第四步骤也往往是最后真正的研究重点。
就如同，有时我们会见到同一个账号下几乎一样的两个视频，一个表现平平，另一个却爆火了，两者之间差了百倍千倍的点赞量，这是为什么呢？在了解基础原理以后，才有机会知道其中一个视频没有进入「召回」是这类现象的最常见解释。倘若缺乏了常识，那么再全面的数据、再牢靠的逻辑也是无法帮助我们找到真相的。
与研究推送系统些许接近的搜索引擎优化的领域，因为一些行业大背景的原因，许多人跳过了第一第二步，即没有夯实基础、也没有建立起科学系统的分析方法，就直接去阅读百度专利想要一步登天。殊不知这样顶多看到整个体系之中的零星碎片，绝不是值得提倡的做法。
文章至此为止，只是话题这一种操作手段的其中一个探索方向罢了。冰山之一角。我尽管只是逐渐在挖掘这座冰山的一个个角落，但太多人甚至还没意识到自己面对的是座庞大的冰山。
未来若有机会，会再写写抖音上面，除了话题以外其它不为人知的重要地方。
