研究了1000条数据之后，我拆解了B站的内容营销逻辑
理财鱼小提示：研究了1000条数据之后，我拆解了B站的内容营销逻辑
品牌对在知乎做内容营销会有疑虑，因为数据不能马上看到，因为难以建立与销售的明确关系。
但在B站做内容营销，我们就不需要问为什么，只需要行动。
B站的数据反馈很丰富，很快，投放带来的效果主要在第一周就会确定。方便向老板汇报。并且更容易建立与销售的关联。比知乎和小红书都更加确定。B站的内容营销，一方面可以直接带来销量转化，另一方面也可可以打造成潜在购买者参考意见的地方。
01 B站的流量在哪里？最主要的流量是打开APP首先看到的页面：首页-推荐页。
直播页也有一些流量。
搜索也会带来一部分流量。B站和知乎的内容都可能出现在百度搜索结果中，而小红书不会。
这方面的逻辑比知乎和小红书都更清晰，因此不展开讨论。
02 B站推荐内容的核心逻辑前两年B站代码泄露的事，有不少人解读过疑似B站推荐的核心算法
视频的推荐指数=硬币×0.4+收藏×0.3+弹幕×0.4+评论×0.4+播放×0.25+点赞×0.4+分享×0.6，一天内的新发布视频推荐指数提高1.5倍。
专栏文章的推荐指数类似。
看到网友对这个推荐指数进行了验证，但是数据量很小，于是我也来进行下验证。
（以下数据采集时间为2021.08.18）
首先，我爬取了B站科技区头部默认的160个热门视频的数据。画出了散点图，横轴代表播放量，纵轴代表推荐总数。
在以下所有的数据中，由于评论数据是ajax动态加载数据，略麻烦，就没有爬取。我的这个推荐指数就不包含评论因素。这点缺失不会对结果造成明显影响。
散点图的关系相当漂亮，严格在一条斜线附近，说明热门视频的播放量与推荐指数的关系非常明确。
热门视频的数据是视频最后的稳定数据。那么对于数据增长中的较新视频，是不是也服从这一规律呢？
由于较新视频的各项数据较低，我于是选取了最新发布的1000条数据，发布日期为最近两日的。得到以下图。依然是一条斜率几乎一样的斜率。
不过上图大部分数据都在阅读量5000以下，看得还不清晰，于是我剔除了阅读量5000以上的数据。
由于网传的推荐指数包含对24小时内发布视频加权1.5倍的影响。我于是将这1000条数据分为两组，前500条数据大多是最新发布24小时的视频，后500条数据大多是24-48小时内发布的视频。
下图为后500条数据。
下图为前500条数据。两图斜率几乎一致，且散点和斜线都非常接近。各幅图的斜率基本都在0.29，预计如果添加上评论因素，斜率会在0.30。
得出这样的数据还不能使我放心，因为在推荐指数中，播放量与推荐指数的单独关系中，斜率是0.25，这些互动动作的权重只占20%呀。于是我测算了推荐指数中剔除播放量因素的数据。得到以下图。当推荐指数不包含播放量因素时，推荐指数和播放量的关系并不是一条直线。
通过以上数据研究得出以下结论：
B站视频的播放量与推荐指数严格相关，播放量=10/3推荐指数。
推荐指数=硬币×0.4+收藏×0.3+弹幕×0.4+评论×0.4+播放×0.25+点赞×0.4+分享×0.6。
推荐指数对新老视频一视同仁，并没有对新视频加1.5倍的播放量扶持。
没有对新视频的推流测试。这一点不同于知乎、小红书、抖音等平台。其他平台都会先给如500-1000曝光来测试数据，B站没有。
播放量与完播率无关。并不会因为你的视频完播率高而获得更高的推荐权重。
播放量也与打开率无关。并不会因为你的视频在信息流中点击率高而获得更高的推荐权重。
有网友对几个账号视频的完播率进行统计，也说明了播放量与完播率关系不大。但数据中完播率均高于17%。
这涉及到一个问题。B站的播放量统计，并不是点击了视频就计算播放。
B站的播放量数据，要求同一个账号，一段时间内，多次观看一个视频，都只计算1次播放量，且观看一个视频要达到一定时长比例，观看时长太低，也不计算播放量。
这个计算规则接近于和微信公众号的阅读量计算规则一样严格。可以理解为B站视频的播放量，就是实实在在的这个视频被多少个人观看了。
从上图的数据来看，这个计算播放量有效的播放比例小于17%，预计在10%-17%之间。
为什么B站推荐视频时不考虑完播率呢？因为如果完播率明显影响视频的播放量，则短视频就会有明显优势，中长视频获得的流量就会明显减少，让用户不再愿意生产中长视频。抖音的推荐算法会考虑完播率，所以使得博主不愿意生产长视频。
为什么B站不对新视频进行一定的推流测试呢？其他平台的推荐算法对新内容进行推流测试，根据的是打开率，完播率等数据，打开率根据的是头图，标题。对于中长视频而言，这些不是判断视频是否受欢迎的标志，互动才是。
B站没有推流测试，意味着新用户发布的新视频，如果没有初始互动，则可能播放量为0。除非通过搜索观看视频的用户把这个视频顶起来了。
有一定粉丝量的UP主的视频不容易被埋没，粉丝量低的UP主的优质视频有可能被埋没。粉丝量低的UP主为了让视频不被埋没，需要前期拉人给视频创造人气。
B站的推荐指数算法是怎么发挥作用的呢？
在视频冷启动阶段，推荐指数促使UP主要给新视频带来初始流量，获得人气。
当视频的互动数据好时，播放量<10/3×推荐指数，则获得推荐，从而播放量上涨，直到播放量=10/3×推荐指数。
当视频播放量过高时，播放量>10/3×推荐指数，则不获得推荐，直到互动数据赶上来。
所以，刷播放量的策略在B站上不起作用。只会让视频的真实流量更少。
对于B站而言，粉丝量是重要的，高粘度的粉丝是重要的。这个推荐算法也解释了为何B站的大UP主商业价值高于小红书高于知乎。
总结一下：
B站推荐内容的核心逻辑就是遵循推荐指数=硬币×0.4+收藏×0.3+弹幕×0.4+评论×0.4+播放×0.25+点赞×0.4+分享×0.6。播放量=10/3×推荐指数。
在视频冷启动的阶段，要努力提升以下指标：硬币数、收藏数、弹幕数、评论数、点赞数、分享数。视频完播率的最低标准要控制在17%以上。
03 B站如何给用户推送内容？B站推荐内容的方式和小红书知乎类似，推荐主要来自以下几个角度：
搜索过的关键词相关的内容
关注的UP主发布的内容
浏览、互动过的内容相关的内容
热门内容
关注的频道，浏览的频道相关的内容
04 怎么做针对B站的内容营销战略？假设我们要为一个预计年销售额1亿且定价200元的新品在B站上做内容营销布局。
在B站建立品牌的官方号的价值大于小红书，更大于知乎。
品牌在B站的投放主要找有一定粉丝量的UP主做产品宣传视频，引导到电商平台产生购买。这是过去常规的模式。
我们的内容营销战略，要在B站建立内容营销的良性循环。
让每一个投放动作都为后续的动作赋能，而不是每一次投放都是独立的。
连贯性动作：
通过官方号及对应的社群建立一个基于B站的高粘性粉丝群体，为品牌的内容持续进行冷启动。
锚定1个或多个关键词，内容投放集中瞄准这个关键词，附带从其他关键词引流，这样搜索这个关键词，或者关注这个关键词的用户，会更可能关注到品牌的内容。
>相关《 研究了1000条数据之后，我拆解了B站的内容营销逻辑》内容：
1、 商品期货历史数据下载:期货信息怎么收集？
纽约商品交易所的黄金期货买卖是由交易所营业时间内的公开叫价交易时段和交易所收市后的电子交易时段所组成。传统的公开叫价时间内的报价由于是由出市代表叫喊，人为的流程会令市场价格较为波动。在电子交易时段内，因为交易所是以自动配对的方式将市场内...【继续阅读】
2、 无锡数字经济研究院执行院长吴琦：乡村振兴要与新型城镇化有机结合
理财鱼小提示：无锡数字经济研究院执行院长吴琦：乡村振兴要与新型城镇化有机结合 上证报中国证券网讯（记者 陈雨康）中央农村工作会议强调，加大对乡村振兴重点帮扶县倾斜支持力度，抓紧完善和落实监测帮扶机制，加强产业和就业帮扶，确保不发生规模性返贫。要...【继续阅读】
3、 光大期货农产品研究总监王娜：生猪稳价保供政策将持续发力
原标题：光大期货农产品研究总监王娜：生猪稳价保供政策将持续发力 上证报中国证券网讯（记者 陈雨康）中央农村工作会议12月25日至26日在北京召开。会议强调，要全力抓好粮食生产和重要农产品供给，强化“菜篮子”市长负责制，稳定生猪生产，确保畜禽水产...【继续阅读】