01 tiktok m買粉絲機構排行榜(tiktok的m買粉絲機構抽成多少)

TIKTOK+SHOP+現狀+MCN、TSP、TAP+分別是做什么的？

TIKTOK+SHOP是抖音推出的一項功能，旨在讓用戶能夠在抖音上直接購物，將社交和電商融為一體。用戶可以在抖音上瀏覽商品、下單購買，并且可以通過直播、短視頻等形式進行推廣和銷售。

MCN、TSP、TAP都是一些數字營銷公司的縮寫，它們都是為了幫助抖音上的創作者和品牌進行數字營銷而存在的。

MCN（Multi-Channel Network）是多頻道網絡的縮寫，是一種數字內容創作和管理公司，幫助抖音上的創作者進行內容制作、推廣、管理和商業化。

TSP（Top Social Publisher）是頂級社交媒體發布者的縮寫，是一種數字內容創作和管理公司，幫助抖音上的創作者進行內容制作、推廣、管理和商業化。

TAP（TikTok Ads Platform）是抖音廣告平臺的縮寫，提供廣告投放服務，幫助品牌在抖音上進行廣告投放，提高品牌知名度和銷售額。

總的來說，抖音+SHOP是抖音的電商業務，而MCN、TSP、TAP是數字營銷公司，幫助抖音上的創作者和品牌進行數字營銷和廣告投放。

tiktok的m買粉絲機構抽成多少

按照平臺的要求，如果要盈利，至少要高于30%。

太少的話，根本沒有提成。

一般平臺會和個人簽寫協議，兩者分成兩部分。

扣除平臺，剩下的全是自己的。

抖音外國版叫什么名字

抖音國際版是抖音短視頻在國外的版本，且在國外抖音的名字是“tiktok”。

抖音（TikTok）是由今日頭條推出的一款短視頻分享APP，于2016年9月上線，是一個專注于年輕人音樂短視頻創作分享的社區平臺。抖音應用人工智能技術為用戶創造多樣的玩法，用戶可以通過這款軟件選擇歌曲，拍攝音樂短視頻，形成自己的作品。

抖音數據分析工具

不管做什么平臺，數據分析都是非常重要的工作。

首先，數據分析可以，檢測出賬號出現的問題，及時做出調整。

不管是主觀原因還是客觀原因,都要第一時間排查,如果只是某個視頻突然下滑,那么就要看是不是這個視頻的內容不受歡迎，或者觸犯了《抖音網絡社區自律公約》的某些規則。

其次，數據分析還可以指導我們的運營策略,比如分析受眾的活躍時間點、竟爭對手的活躍時間點、得到精準的用戶畫像、用戶喜歡的內容等等，后續幫助做內容的優化。

正所謂“知己知彼，百戰不殆”，通過專業的抖音數據分析，不僅能了解到行業的最新玩法，還能學習到同行的熱門“套路”，事半功倍。

那么,抖音如何進行數據分析呢?市面上又有哪些針對抖音平臺的數據分析工具呢？

今天，給大家推薦5款抖音數據分析工具，方便大家做抖音。

1.卡思數據

網站鏈接：買粉絲s://買粉絲.caasdata.買粉絲/

卡思數據是視頻全網大數據開放平臺，監測的平臺不僅是抖音，還包括“抖音”“快手”“買粉絲”“美拍”“秒拍”“西瓜視頻”“火山小視頻”。主要功能包括：

MCN管理：MCN管理是卡思數據為MCN機構提供的紅人管理工具，支持認領各大短視頻平臺紅人（抖音、快手、買粉絲、美拍、秒拍、西瓜視頻、火山小視頻）及新浪微博紅人，認領后即可隨時查看紅人的各項運營數據（如粉絲趨勢、視頻的數據趨勢等），方便及時發現旗下紅人的潛力與不足，從而及時調整運營重心，實現科學化、智慧化管理。

熱門視頻：支持各大短視頻平臺（抖音、快手、買粉絲、美拍、秒拍、西瓜視頻、火山小視頻）熱門視頻查詢，方便內容創作者進行參考和借鑒。

抖音BGM：通過“總榜、周榜和日榜”來反映不同周期內的最熱BGM，方便內容創作者結合熱門BGM進行內容制作。

抖音話題：抖音話題分為“抖音挑戰賽”和“普通話題”，支持用戶按照“話題類型、所屬行業、發起者、時間范圍、播放量、參與人數、話題熱度”進行篩選或直接搜索。對于內容創作者來說，可針對熱點進行內容創作；對于品牌主來說，可查看本品牌或競品品牌的挑戰賽投放效果。

平臺熱點：通過對近7天各大平臺的視頻發文關鍵詞和用戶評論關鍵詞進行詞云分析，得出各平臺的熱點詞云圖，點擊“熱詞”可篩選出與熱詞相關的視頻、相關的BGM、相關的話題，進一步加強內容創作者對平臺熱點的洞察能力。

智能篩選：基于紅人的內容分類、粉絲質量、視頻數據表現、商業屬性、粉絲畫像（年齡、性別、地域）以及營銷預算，來幫助廣告主、廣告公司篩選所需KOL紅人資源，快速制定精準、有效的自媒體組合投放策略。

粉絲解析：從粉絲質量（粉絲貢獻、互動參與、優質粉絲）、粉絲畫像，粉絲興趣等維度全面解析紅人粉絲，以此更全面解讀紅人的商業價值以及粉絲興趣偏好，幫助廣告主找到最具性價比、效果最優的KOL紅人。

另外還有紅人對比、粉絲重合分析、分鐘級監測、平臺紅人分布、品牌追蹤、榜單相關等功能。感興趣的可以打開上面的鏈接去看看。

卡思數據會員分為免費版、基礎版、高級版和超級版，每個級別對應的功能都不一樣，越高級級別的版本，功能越強大這是毋庸置疑的。

新手用戶可以先從免費版用起，如有需要再聯系客服開通更高階的版本。

2.飛瓜數據平臺

飛瓜數據是一個專業的短視頻數據分析平臺。

它的功能很齊全，可以做單個抖音號的數據管理，查看日常的運營情況；也可以對單個視頻做數據追蹤，知曉它的傳播情況。

除此之外，通過飛瓜數據，你還能搜集到熱門視頻、音樂、博主等，還能查到熱門帶貨情況。

如果你是做專業的抖音營銷，或幫客戶代運營抖音，那么，飛瓜數據必備。

不過，飛瓜數據很多功能是要收費，要購買套餐才能使用，一年會員費將近 3000元，不便宜。

3.Toobigdata

如果你既想查看豐富的抖音數據，又不想花太多的錢，那么Toobigdata 是一個不錯工具。

Toobigdata 數據功能同樣豐富，匯集了抖音各大實用數據功能，包括最新行業資訊、抖音官方平臺鏈接、熱門商品、熱門數據、賬號診斷等等實用工具。

TooBigdata 絕大部分的數據都是可以免費查看，對于一般的用戶足夠了。

像抖音熱門帶貨數據，在 TooBigdata 上可以免費查看到TOP100 ，做淘客抖音號的朋友，可以多用一用。

4.抖大大

網站鏈接：買粉絲.doudada.買粉絲

打開官網鏈接，買粉絲掃碼登錄之后，即可進入抖大大數據工作臺。

抖大大數據工作臺分為左側頂部導航欄和中間的日常信息展示區三個部分。

左側和頂部的導航欄是整個抖大大網站的指南針，是創作者們訪問更加詳細數據頁面的快速通道。

中間部分則直接展示每天必看的幾項重要數據：

1.運營賬號監測

創作者可以將運營的賬號放到這里，方便了解到多個賬號的點贊與粉絲變化。

2.監測數據大盤

競品的數據都會在這塊區域顯示，本周即將上線對任意一個視頻進行數據監控！

3.服務支持與資訊

產品的使用幫助文檔，行業最新資訊以及抖大大產品升級通告都會在這塊區域顯示。

4.熱點內容匯總

為了方便創作者更加快速的掌握抖音平臺的內容情況，我們直接將當日漲粉最多的賬號，近一天最火的視頻與近一周最火的音樂直接進行了展示。

5.新榜

網站鏈接：

買粉絲s://買粉絲.newrank.買粉絲/public/info/list.買粉絲?period=tiktok_daytype=data

新榜是做買粉絲買粉絲排行榜起家的，數據資源庫豐富準確。隨著抖音的爆火，現在也開通了抖音號排行榜。

在新榜抖音排行榜上，能查看到各個領域最靠前的抖音號，包括娛樂、科技、汽車、美食等等 19 個領域。

新榜上的抖音號數據維度很清楚：新增作品數、轉發數、評論數、點贊數、新增粉絲數、累計粉絲數等等指標一目了然。

想要知道自己抖音號所在領域的情況，上新榜看排行榜就知道了。不過，相對于前面的幾個專業級別的抖音數據分析工具來說，新榜的功能會略顯單薄一點。

除了新榜和卡思數據之外，另外3款抖音數據分析工具都有對應的買粉絲小程序，不方便使用電腦分析數據的時候，也可以搜索小程序進行數據分析（搜索對應的工具名稱即可）。

快手怎么能隱身訪問別人的主頁？

編輯導語：雖然抖音相對而言更注重公域流量，但是有效利用抖音，也可以實現私域流量的沉淀，進而推動內容變現。本篇文章里，作者針對抖音的算法推薦邏輯進行了一定分析，并總結了抖音引流私域的方法策略，一起來看一下。

抖音，是目前全網最大的一個公域流量池，無論是我之前寫過的表情包項目、文案項目亦或故事會項目，莫不都把抖音當成一個沉淀私域的重要引流渠道。

上篇寫了《什么是抖音的興趣電商》，最后我提到了抖音如何引流站外，今兒個這篇主要分享最近整理的 11 條抖音的站外引流私域的方法，老鐵們看完馬上就能實操了。

Move！

一、抖音平臺的算法推薦邏輯

或許有些朋友可能仍然會有疑惑：為什么非要從抖音引流到站外或私域呢？

事實上原因不只有一個，我在那篇《為什么李佳琦、薇婭開始布局私域流量》中有提到過 6 點，無論是受限于平臺亦或流量成本居高不下，其中最重要的一個當然是為了更高效地變現。

當然，我想要表達的是，我們應該知其然更要知其所以然：抖音的推薦算法已經決定了，抖音更重公域的觸達，而非私域的沉淀。

大偉分別從兩個角色來啰嗦吧：一個是內容創作者，另一個是內容消費者。

先說內容創作者吧，對于內容創作者最重要的是什么？

是內容的分發，但通常對于大多數平臺來講，內容的分發又依賴于創作者能有多少個粉絲來進行內容的消費。

比如我現在寫買粉絲，沒有粉絲，冷啟動就非常困難，只能依賴于我自己轉朋友圈或轉發好友，因為平臺沒有途徑幫你完成公域的分發，比如官方排行榜之類的。

而抖音的流量分發機制其實是內容為王（事實上，不光是抖音，字節跳動旗下的：今日頭條、西瓜甚至 TikTok 的算法邏輯都是類似的）。

準確地說：是作品的數據反饋足夠好。

所以內容為王推薦算法對你我這樣的普通玩家極度友好，而這也是為什么我們經常會刷到一些抖音推薦的爆款作品，但出自只有幾百個粉絲的創作者（這幾百粉絲也可能還是爆款作品帶來的）。

你翻看他的個人主頁，有幾十條作品，也只此一條爆款，其他都反響平平，比如點贊不超過兩位數甚至個位數。

相信你也見過。

而這背后的邏輯細思極恐：作品的作者是誰不重要，用戶甚至壓根都不關注你是誰，我就點贊這個有趣的作品。

再說說內容消費者。

對于內容消費者來說，抖音的算法邏輯是用戶標簽推薦。

比如你是誰、你愛看什么、你想要什么，算法比你自己更清楚，正如有次 KESO 老師比喻：當你看了幾條

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