如何根据数据来优化创意素材？我总结了这些技巧

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这篇内容相对来说比较基础，是主要写给2类人：一类刚入行，会操作，但是对账户里的各项数据与视频优化该怎么联合还有些懵圈儿的运营小伙伴的。还有一类虽然在视频技术领域没问题，但是对信息流视频数据没有概念的视频小伙伴。我认识的很多视频小伙伴跟我说过同一句话：“我都不知道什么叫跑量。有时候拍的挺好的一个视频，就是不跑，看着一般，甚至还不如我拍的视频竟然跑量，被当作好视频拿给我们做示范，挺无语的”。尤其有很多对影视行业有热爱之心的小伙伴，因为信息流离不开翻拍，因为制作的原创视频挺好的总是不跑量，导致很多小伙伴一怒之下离开信息流行业。

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哪些数据值得我们去分析？

看到这些说法和做法，我也挺能理解的。但是信息流吧，他就是一个这样的行业，以受众用户的行为说了算。他原本就不是影视行业的下流，这两个属于两类行业。如果我们不是受众，确实有时候很难理解。所以只能根据咱们后台能看到的用户的数据反馈来分析用户的喜好。信息流的算法是一个黑盒，影响因素很多很多。后台的数据也只是能代表一部分。但是这一部分如果都做好了，跑量概率就已经很大了。那究竟哪些数据是我们优化视频常用的呢？

ADQ后台披露的素材数据其实很多，怎么区分哪些重要哪些不重要？

我们常用的数据指标有：

展现数据：消耗、展现量、点击量、点击率

转化数据：转化数、转化成本、转化率

视频数据：播放数、有效播放率、25%进度播放数、50%进度播放数、75%进度播放数、（这几个视频进度播放数/播放数=每个进度播放率，最终看进度播放率）完播率、平均单次播放时长、点赞数、评论提交数、分享数。

怎么去下载查看这些数据呢？以ADQ后台为例

第一步：点击后台的报表，进入到报表查看与下载界面

第二步，点击自定义勾选你需要的数据，可以直接输入词查找，一般我们常用的视频数据都可以勾选上，宜多不宜少。

第三步，选取维度（最常统计的是时间维度、计划维度、素材分析）

最后汇总进行分析。

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怎么通过这些数据去优化素材？

在运营侧，只有转化成本达标的，客户才会允许一直放量花钱。所以只有转化成本达标且消耗大的视频才是用户喜欢的好视频。哪怕其他数据再好，转化成本不达标，或者成本达标但是花不出去钱都不算好视频。但是很少有视频能一上来就所有指标都ok的，一条跑量素材往往也是经过不断地优化最终达到爆款效果，通过数据分析，也许只需要优化某一个细小的维度就是截然不同的测试结果。

那对于各个维度的数据各自说明什么，又该怎么优化才行呢？我们先看一张媒体的简易的算法图：只有这些数据指标处于正向时，才能持续推荐给更多用户，从而进入更高的流量池

这里还给大家推荐一个表格计分法，也可以大致用来理解为什么这些数据能影响跑量。以及分析哪些维度需要优化（表里数据只做展示用，具体数据分媒体平台）。

下面我们针对几个维度具体讨论：

1、3秒播放率低、有效播放率低

原因：视频前面几秒不够吸引用户，或者太拖沓，无法吸引用户停留。

优化方法：可以切换有吸引力，能迅速抓住用户的前3秒来抢救。还可以在视频前面加前贴开屏文案，或者三屏的换上下文案，可以参考创意风向标黄金3s排行榜。不管是用开屏文案或者三屏文案来吸引还是切换不同的前3-10秒内容，这部分都离不开对用户痛点和需求的深层挖掘，说到心坎里，用户才能留下看。还得简单易懂，不要在前3秒，跟用户玩文字游戏，瞬间读不懂，就彻底流失了。

2、平均播放时长长，但是转化率低

原因：说明这个话题是吸引用户的，但是跟产品卖点衔接太硬，不能说服客户转化。或者前面的话题虽然吸引人，但是太啰嗦，卖点出现时间太晚了。

优化方法：可以尝试缩短前面的引入部分，剪辑成短版；其次在产品引入部分加强转化引导，可以是小箭头指引和话术指引。

3、点赞率、评论率低，互动属性差

原因：素材内容太过生硬、粗糙，与用户互动性差。

优化方法：可以自己组织刷一波评论点赞；还可以从评论找用户关注点，用户顾虑等。评论率点赞率高的视频说明话题很吸引用户，引起了共鸣，可以继续沿着这个方向制作。另外想增加评论，还可以在视频中故意设置一些槽点，吸引评论。也是一个起量的好技巧。我们平时刷广告经常刷到一些故意说错别字，或者故意设置情节让大家吐槽的，都是为了争取到更多评论，从而进入更高的流量池。

有哪些可以提升互动率的剧情：正能量的视频（卖惨+好人帮助）；舆论八卦类：手撕小三、渣男、渣女，手撕职场或者生活中的讨厌鬼类的。因为广大用户对这类行为认可度高，本身就是高度吸赞吸评论的，这也正是正能量系列、八卦系列在信息流能成为跑量经典形式的原因。

4、完播率低

原因：视频时长过长，剧情当中某个环节质量太差或者太突兀导致流失率严重

优化方法：完播率是非常重要的一个维度，完播率高的本身就更容易进入更高的流量池。这也是为什么一些纯剪辑的视频能跑出去的原因，因为大部分就十几秒，完播率很高。对于完播率低的视频，可以考虑选择其中优质的句子，剪辑几个短版；同时分析用户流失时间节点，优化剧情细节。

5、25%、50%、75%播放进度率低

原因：基本都是因为视频中间有引起用户反感或者突兀的片段，例如产品的引入生硬或者痛点展现的不够契合。

优化方法：能看得出整体台词对用户的吸引力是不是持续的，有很多视频有效播放率（10秒）很高，但是后边这几个进度率都很低，说明视频就是开头吸引人，但是很快用户就失去了兴趣。每个视频想要让用户转化，就得至少让用户在出现卖点前每3-5秒就得有一个钩子，能不断吸引住用户。且卖点也得尽快在合适的地方出现，不能让用户失去耐心。

6、3秒播放率、有效播放率、都很高，平均播放时长很长、完播率很高，但是转化率低且不跑量

原因：这时候如果判断台词没啥问题，就去看看评论内容，也许是因为有负面评价导致用户不愿意点击和转化，

优化方法：需要每天清理负面评论。还可能是用户不会转化，所以放弃转化，这时候可以尝试加一个转化路径的录屏试试。

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总结

最后，信息流算法是一个黑盒，影响因素很多是咱们无法知道和控制的。但是在我们可以看到的和控制的这些维度都考虑到了，一般也是能大概率抢到更多量的。我们数据分析的意义，一方面是总结跑量和不跑量共同点，之后做视频注意；另一方面就是可以用来抢救还不错的但是还没跑出去的视频。新手运营和视频如果能做到数据分析和视频优化上的彼此密切配合，就都离涨薪不远了。