一款可能让你在抖音爆红的软件

大家在抖音上拍短视频、投广告、做直播的过程中，其实没有多少人真正明白平台是如何判断你的内容的。都说抖音会给这些内容打上标签，那具体抖音是如何打标签的呢？平台不会把这些细节告诉大家。而我们认为这个关键的环节产生了很多错位的现象。

为了不让系统误判我们的内容，或者让视频内容运营成为一门玄学，我们开发了一个“光年视频内容检测工具”。这个工具试图还原出抖音快手等 APP 是如何评价你的内容，给你打上了什么标签，以及这些标签重不重要，能命中系统中的多少流量等等。这个软件适合所有的视频类平台，只是目前的官方数据只打通了抖音的，以后再打通快手、视频 等平台数据。

扫码获取“视频内容分析”下载地址

工具如下图所示：

具体的操作很简单，导入一个或多个视频，点击“内容分析”就可以得到结果。

在左边选中一个已经分析完的视频，右侧边可以查看这个视频的分析结果。在这个结果中，有这么几个指标：

1，场景分类

系统会通过画面、对白话术等各种因素，综合判断视频内容是什么场景。要确保这里的场景是符合预先设定的场景。我们曾经分析过一个视频，是在演示吹风机的效果，结果这个达人的妆实在是太抢眼了，系统识别的场景是“化妆”而不是“好物推荐”。上图中的视频是在推荐一款代糖，结果因为展示了太多的制作环节，系统判断成了“美食制作”。

2，视频标签

上面这张图就是系统提取出来的最匹配这段内容的标签。这些标签也是综合了语音内容、视频画面和场景等等提取出来的。分为高、中、低三类匹配度，蓝色的部分是它的分数。每个标签下方，展示了这个标签在抖音APP里现在的累积播放量、搜索量和覆盖人群。

一个好的内容，首先这些标签要准，一定要和你要表达的内容非常相关。不过如果偶尔有不匹配的标签也没事的，很少有内容能完美的匹配系统的需求。

然后一个标签的潜在曝光能力要高，其中标签的“搜索量”和“覆盖人群”都是越高越好的，说明用户的需求很高。而一个标签累积的“播放量”比较复杂，可能是官方给予了扶持导致这个标签播放量很高，也可能是某几个大V都制作了这样的标签内容导致播放量很高。

3，物体分析

系统会将视频抽出很多图片来识别出现过什么物品。这个分析对系统判断内容的相关性有影响，但是我们并不需要过度关注，很多时候也比较难调整。

4，语音对白分析

这里要做的一个常规的事情是去检查错别字，有时候因为发音不准或系统判断不准的原因，一些重要的词语被识别成了另一个词，导致从文字上看内容完全不一样了。抖音这类APP，判断语音内容的相关性大部分还是用语音识别后的文字判断的。

总体来说，一个内容被曝光的程度还是由用户的各种积极的行为决定的，如点赞、评论、转发、完播率等等。但是又有一个问题，在等来这些积极的行为之前，你得先让你的内容匹配到对的人。如果一开始匹配的人不对，也就不会产生什么积极的行为。有个成语叫“对牛弹琴”，即使你的内容非常精彩，如果因为内容标签识别错误导致匹配的人错了，很难有什么积极的行为。大家可以想象给广场舞大妈说“股票量化交易的原理”是个什么情况就明白了。抖音这个运营体系，大家还是过于相信系统的能力，很多内容就死在了黎明前的黑暗里。

这个原理也适用于广告投放，广告素材的判断也是这样一个情况。很多广告投放的策略是拍摄几百上千个视频去测试，哪个起量就重点投哪个，这样又把广告投放的素材搞成了体力活。还有直播间的推荐，都会实时根据内容标签匹配人群，而人群的直播间行为又导致了接下来的系统给不给流量。

关于这个软件的算法要说一下，这个软件的判断算法并不是抖音官方的，而是尽可能无限接近抖音的算法。不过以目前的计算机算力和技术水平，也就是85分和90分的区别，可以用它做一个参考。

这个软件最重要的还是体现了用量化的思维去做视频内容。不管是一个内容的发布前还是发布后，都要有一个科学的依据来指导我们的操作流程。这里重点说一下发布后的事情，前面说了这个软件的分析和真正的官方判断之间是有差距的，但是我们还可以把不同的视频在发布前做一个分析，然后等真正的结果出来后再来复盘，看看什么样的规律是效果好的。用同一个标准去对比，长期对比分析下来一定可以看到很多规律。目前这种量化分析的思想也用在了股票的量化交易领域，在历史上创造了很多奇迹。

在以前，很多人都试图去干预和破解抖音的算法。其实我们一直都认为：只有用系统才能对抗系统。在电影《模仿游戏》中也有类似的情节，一开始人力无法抗衡机器，最后也是用一套系统破解了另外一套系统。

最后再强调一下：真正好的内容是稀缺的，也是无法用软件做出来的，人的创造力才是所有事情的关键。不过希望大家有启发的是，你是在面向两个不同的对象做内容，一个是人心，一个是系统。

扫码获取“视频内容分析软件”下载地址。希望大家把很多使用意见反馈给我们。

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