董十一直播暖场(董十一视频课)

admin 暖场游戏 2023-01-30 08:15 77

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本文目录一览:

抖音直播粉丝马甲怎样去掉?

让你猜下,抖音上最火的网红是谁。你可能脑海里闪过很多明星,或者像李佳琦这样的全民网红。

但实际上,他们都不是。

据说,在抖音上有个 IP 矩阵下粉丝数量已经过亿,从粉丝数量来看,它可以算是抖音网红界的一哥了。甚至还一度被网友们称作“抖音之毒”,在抖音,随便刷刷就能看到一堆类似的视频。

说到这里,想必很多小伙伴已经知道了。没错,它就是“樊登”。

据不完全统计,“樊登”在抖音上有几百个账号,很多网友都深受其害,纷纷吐槽:

在抖音搜了下“樊登”,出现了百十来个这种账号,我自己拉黑都来不及了……

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还有网友表示,都拉黑了十个了,还是能刷到……

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匪夷所思的是,这几百个账号背后的运营,却只有 3、4 个人,一年就涨粉数量上亿。

据「樊登读书」新媒体负责人@董十一 爆料:

我们是 18 年底才开始做抖音的,一开始就只有 3 个人,其中两个还是实习生。现在,在抖音上有好几百的账号,但全职人员也只有 4 人……

那么问题来了,4 个人是怎么把 IP 做到 1 年粉丝量过亿的?“樊登”的几百个账号背后又暗藏什么玄机呢?

作为一名 职业病晚期 好奇心强烈的运营er ,又忍不住扒起了其中套路。我发现,「樊登读书」的套路真的太野了!

一、抖音矩阵1年涨粉过亿,套路有多野?

一般来说,网红火起来的正常画风都是:通过新颖有趣的 IP 人设、制作精良的视频内容,以及适当的流量投放。

就像深夜发媸@Miya 在运营研究社分享时说的:做内容没有捷径,看似简单的一段视频背后,实际上都有着非常多的准备工作。

但「樊登读书」则表示:我和你们的套路都不一样,我有“暴力”解法!

那么「樊登读书」的“暴力”解法是什么呢?

答案是——多开“马甲”!

如果你打开抖音,搜索下「樊登读书」,你就会发现各种「樊登读书 + 课堂/会员/亲子……」蓝 V 账号,粉丝数从几万到几百万都有。

是的,不要怀疑,这些都是「樊登读书」抖音矩阵下的“官方马甲”。

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要讲清马甲矩阵的野套路,我们首先要明白一点,就是抖音的流量分配是去中心化的。

简单来说,就是当你发表一个作品时,抖音会将它推荐给一部分人(即:最小的流量池)观看。之后根据这些人观看时的反馈,再决定是否将你的作品推送给更多的人(即:更大的流量池),还是就此打住。

也就是说,一个账号再优质,粉丝再多,也就是在抖音流量池内跑一回。即便往里砸钱做投放,一个视频的传播效率也很有限。

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那么,如果我开了几百个马甲,一起分发呢?就相当于同样的内容,可以在抖音流量池里跑几百回,传播扩散的效率几百倍的增长。

所以,「樊登读书」直接就在矩阵下,开了好几百个账号。当你在抖音搜索樊登读书时,你就会发现各种“「樊登读书」XX”,让人傻傻分不清楚。

既然连账号都量产了,那么短视频内容也能量产吗?

答案自然是:当然,直接量产!

用过「樊登读书」的同学应该都知道,樊登读书 App 内本身就是有视频版块的,里面有大量樊登的演讲、采访、课程视频。

他们就直接选择 App 内数据较好的一些视频,剪短,然后上传。

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「樊登读书」App 上的视频版块

所以,「樊登读书」的抖音账号经常一天就上传 5、6 条。在短短一年内,官方抖音号就上传了 1000 多条短视频。

也就是说,在「樊登读书」的矩阵下,不但同一个内容可以重复进入流量池上百次,而且每天有多个内容进入再进入……

这等操作,怕是要将抖音的流量红利“薅到头秃”了吧。

2、差异化运营“马甲”账号,“暴力”破解抖音算法

实际上,这些“马甲”被用来反复薅流量外,还有有另外一个更加重要的作用——收集足够多的数据,进而破解抖音流量算法,并最终完成数据模型。

在上面,我们简单说到了抖音的流量池模型,但那只是一个简化模型,现实中的头条系算法要复杂得多。

影响最终流量分配的不单是内容质量、用户反馈,甚至还包括了环境因素。比如说,即使是同样的内容,同样的用户,但早晨发和晚上发,最终获得的流量也可能完全不同。

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大部分的抖音网红对此都表示无能为力,只能尽力做好自己的内容。但「樊登读书」却通过众多“马甲”,对抖音算法进行了暴力破解。

仔细观察「樊登读书」的“马甲”号后,我们可以发现,虽然各个账号内容都差不多,但还是有定位差异的,比如职场、情感、亲子等等。

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这些定位就是一个个不同的标签,让他们可以从不同维度建立起评价体系。

在@董十一 的一篇文章里,他就分享了「樊登读书」的日常模型:

将短视频分成了干货/有趣/新知/情感 4 个板块,每个板块打分,根据视频的表现来修正表格,再根据表格的数据,猜测数据。

简单来说,就是在上传每一个视频之前,都会从干货、有趣、新知、情感这四个维度给视频打分。总分越高,意味着视频质量越高,越容易成为爆款。

当视频发出去后,再根据实际的播放数据,判断之前的打分是否准确。

如果总分排名和实际的数据反馈一致,就说明模型准确;

如果总分排名和实际数据反馈不一致,就说明模型出现了偏差,需要修正模型,寻找到底是哪个维度评分不准。

这样,在发布海量视频后,就可以有非常多数据来验证模型、改进模型,从而直接“暴力”破解抖音算法。

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