tiktok網頁版本 會影響手機么(在海外國際版抖音登錄需要驗證碼怎么解決？) 01

tiktok賬號運營過程中視頻播放量不穩定的一些坑

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本文主要內容：

播放量低迷的賬號怎么辦

視頻播放量爆了之后，流量突然銳減的原因

0播放問題又出現了怎么辦

多賬號操作及自動化工具的使用

一、播放量低迷的賬號怎么辦

昨天有成員反映了最近Tiktok賬號播放量有的3k有的零播放，私發我ID后我查看了一下，

初始視頻是300多的播放量，不算高，其后的視頻一直是幾百的播放量，首先賬號是沒有問題，只是視頻質量沒有達到系統算法繼續推薦流量的要求，好在視頻內容一只是比較垂直的并不亂，所以流量不會突然往下掉，所以得從內容方向著手，眼妝內容同質化有點嚴重。

我們一直在做美妝垂直類目的賬號，可以對比一下我們的一個4天左右的新賬號播放量狀況

總共發了6條視頻，前三條視頻流量不錯，最近三條穩定在1000多，但是點贊評論/播放的比率挺不錯，粉絲增速也不錯，雖然系統沒有繼續給推薦流量，這樣的賬號根本不用擔心，肯定是會爆的。當你做過100多個賬號，爆過幾十萬粉，又一直做垂直類目的，對一個賬號能否短期起來是有感覺的，對于一個視頻短期突破穩定的流量閥值你就知道也要爆了。

Tiktok不可能每一條視頻都爆，垂直類目一般都是有穩定的流量，然后隔幾條的視頻爆發后，把主頁其他視頻的播放量都帶起來，所以堅持實踐是很重要的，這樣才能學到運營技巧，提高選擇視頻的內容質量。

二、視頻播放量爆了之后，流量突然銳減的原因

三、0播放問題又出現了怎么辦

在賬號沒有問題的情況下，也會出現播放量很慘或者0播放的情況，這個會有多種因素影響，也很正常

比如梯子不穩定、一個梯子ip下賬號太多、內容選擇差、被重復搬運太多等等，都有小概率會出現。不要太糾結于設備和環境問題，你在國外論壇里也會發現老外在抱怨0播放，你也會看到一些美國賬號的播放如下圖，所以不要買什么海外布控了，一年4000塊錢，還卡死你。

對于我們來說，時間才是最重要的，賬號的成本才多少啊，1塊錢10個？哈哈，如果不行，就扔掉了。tiktok的版本更新是很快的，包括現在一些隱藏功能等，我覺得就當作tiktok的bug吧。

四、自動化工具的使用

一直提倡多賬號操作來增加我們打造大號的概率，那么除了我們手機端可以切換管理的幾個賬號以外，剩下的怎么辦？其實可以使用網頁版來上傳視頻，可是一個瀏覽器下登陸再退出的操作很繁瑣怎么辦？

你可以使用Chrome的多用戶模式，來保存每一個tiktok網頁版賬號的登陸會話。

對于上文提到的一些播放量一般，但是保持每天上傳量的賬號

可以使用我們的多賬戶管理批量上傳工具，在此之前希望你熟悉網頁版上傳的優缺點

為了改進網頁版上傳視頻音樂版權的問題，還開發了批量替換Tiktok官方音樂的剪輯程序，目前測試播放量絲毫不受影響，在未來也會推出。

印度呼吁禁止抖音，你認為抖音會導致年輕人“文化墮落”嗎？

一個新生事物的出現必然會引起大家的爭議，抖音就像是一個未成年的孩子，欣欣向榮，但是可能現在正處在青春期吧，感覺性格有點叛逆。

這幾年抖音受到很多年輕人的追捧，他用簡單直接的方式一下子打開了一扇奇妙的大門，很多人沉迷其中，抖音里面的內容都是比較大眾化，娛樂化的東西，沒有太深刻的思想內涵，比較簡單直白。

經常看抖音容易上癮，但是對于抖音我們不能一棍子打死，它也有它積極向上的一面。抖音豐富了我們的生活，讓每一個普通人都有存在感，無聊的時候拿起手機看看抖音你就不會那么空虛寂寞。

其實“文化墮落”這個話題蠻沉重的，這個鍋讓抖音來背有失偏頗，雖然它多少對這個事情有推波助瀾的作用，但估計抖音還沒有這么大的威力吧。也希望抖音能夠自我反省一下，給大家帶來一些有內涵有思想的東西，而不僅僅是一些外賣的快餐式東西。這樣抖音才能發展的更加健康。

APP的個性化推薦是否真的會監聽用戶的隱私呢？

如果不是因為算法的存在，我們的社會絕不會進步得如此之快。

3月1日，隨著《互聯網信息服務算法推薦管理規定》的實施，各大APP均被強制要求在顯眼的位置設置“關閉個性化算法推薦”按鈕。

在不少用戶眼中，關閉APP的個性化推薦甚至等同于關閉APP的廣告、關閉APP的監聽。有一說一，雖然很多互聯網公司做的APP確實不咋好，但是這個謠言是真的有點危言聳聽。

就說一句話，如果APP真的在后臺無時無刻的監聽，那么你的手機電量根本受不了。

個性化推薦是什么？

既然APP沒有在后天監聽我們，那么，為什么APP總是能知道我們想要什么呢？這就離不開個性化推薦（也被稱為個性化營銷）了。

·何為個性化推薦？

簡單說就是，APP（網頁同理）基于營銷目的，在你使用APP過程中，APP會根據你填寫的資料、你在APP上的頁面停留時長、你對相關事物的興趣等綜合因素，對你進行個性化的營銷推送。

當下的互聯網環境，為了拿到你的訪問記錄，甭管我們是打開APP還是登錄網頁，背后都有無數的跟蹤器在默默分析著你的喜好。

在主流應用中，甭管是日活上億的買粉絲、抖音，還是淘寶、小紅書這些APP，他們統統都在使用個性化推薦。可以說，個性化推送在當今社會，極為常見。

那么，這一套系統到底是怎樣運作的呢？

·數據采集

對于“個性化推薦”我們可以這樣理解：“個性化推薦”=“個性化”+“推薦”。在這個公式中，“個性化”是“個性化推薦”的前提，而“個性化”前提則是海量數據做支撐。

（淘寶個性化推薦需要收集的數據）

可以這么說，沒有足夠的數據，就不會存在個性化推送。因此，有不少公司都走上了數據采集這條路子。

良心一點的公司，他會基于正常渠道獲取到的用戶數據，給用戶打上一些正常的標簽。但這些渠道的數據，通常不怎么值錢，也無法對個性化推薦起到有效的幫助。

于是，野路子的玩法就誕生了。

就比如在APP內嵌入SDK直接采集隱私信息。違不違規無所謂，對他們來說，把用戶數據拿到手才是硬道理。

雖然很過分，但在黑馬看來，這種已經算是“相對良心”。

因為在它之上，還有公司直接從流量源頭出發，從發卡的運營商渠道直接非法收集用戶的個人信息。就比如下面這家公司——瑞智華勝。

它通過競標以合作提供營銷服務的方式取得運營商遠程登陸權限，接著在運營商系統上裝上能采集用戶Cookie信息的木馬和插件，達到清洗、采集用戶Cookie還有訪問記錄等目的。

要知道，獲取到一個人的Cookie，就意味著我們無需再次輸入賬號密碼，就可以登錄他的賬號，從而獲取他的購物、社交、開房記錄等敏感內容。

說難聽點就是，這家公司獲取到你的Cookie信息之后，你在他們面前就幾乎沒有秘密了。

說實話，這種采集程度前所未有，其離譜程度更是超乎想象。不過這也恰恰說明了數據采集在個性化推薦中的重要性。

·推薦算法

說完了數據采集，我們再來聊聊“推薦”。

“推薦”的核心就在于怎樣從海量的產品中，找出你最有可能感興趣的那些。這時候，APP之前通過各種渠道采集到的數據就起到了作用。

不過想要進行高效的推薦我們還得引入推薦算法。因為我們采集到的數據實在是太多了，只有算法的加持才可以簡化這個推薦過程。

通常情況下，開發者會用到協同過濾推薦算法。

它主要通過對用戶歷史行為數據的分析發現用戶的偏好，然后再基于不同的偏好對用戶進行群體劃分，之后再對同類用戶推薦相同的商品。

比如黑馬和36最近在看摩托，雖然是兩個賬號，但是因為黑馬和36的喜好和消費一致，那么這時候系統就會給黑馬和36推薦相同的產品。

上面黑馬也說了，協同過濾推薦算法比較簡單，所以大家都在用。這也就導致一種情況，你有我有大家有，那不就是約等于沒有嘛。

于是，聰明的開發者又開始引入了深度學習。

在深度學習的加持下，推薦算法如虎添翼。

比如字節跳動旗下的抖音。

你在平臺上的每一次點擊、觀看時長、點贊、評論與轉發等都被量化了。之后，深度學習再根據這些數據設計出相關模型，用以預測同類用戶群體的喜好。

在算法的加持下，抖音做到了比你還要了解你的喜好。越刷越有趣的抖音就此誕生。

個性化推薦存在的意義

通過上面這部分的介紹，想必大家應該知道個性化推薦是什么了。那么，個性化推薦算法存在的意義又是什么呢？

·提高效率

以YouTube為例，作為全球最大的視頻網站，YouTube每分鐘都有超過500小時時長的視頻被上傳（2018年的數據）。

簡單換算一下就是，一天會有超過720000小時時長的視頻被上傳。拋開運營成本不說，視頻網站最大的痛點就是，如何讓用戶查看到他感興趣的內容。

于是我們可以看見，YouTube針對視頻內容劃分了類別，同時用戶在注冊時也需要選擇感興趣的內容類別。

這樣一來，YouTube就可以針對用戶喜好進行推薦篩選了。

接下來的流程則和國內的視頻網站應用相差不大。

在推薦冷啟動階段，針對用戶的反饋（觀看時長、贊、評論與轉發等）來更加精準的判定用戶喜好什么類型的視頻，同時對視頻的標簽進行優化。

為了提高信息的推薦效率，視頻網站這時候就會引入個性化推薦，用以幫助用戶更快速地找到自己所需要的信息，從而讓用戶覺得這個網站對其有所幫助增加用戶的點擊率。

·加強留存率

與之相對的是抖音。

作為短視頻行業的老大，抖音還率先引入了實時學習機制，它可以通過用戶使用的數據快速提供反饋。

比如黑馬一直喜歡的是機車的視頻，但是某一天黑馬突然在萌寵類視頻上停留了較長的時間，那么這時候抖音就會根據這個改變快速推薦相似的視頻。

這一點，相信大家都深有體會。

另外，根據紐約時報發布的《TikTok是如何讓你上癮的》文章描述，Tik Tok內部的一份文件《TikTok Algo 101》曝光了抖音算法的推薦邏輯：

為了追求公司增加日活用戶的“終極目標”，對提供給用戶的視頻內容流，Tik Tok選擇性地優化了兩大密切相關的指標：“留存率”——即用戶是否回訪——以及“訪問時長”。

“算法透明”的創始人紀堯姆·查斯洛特說：“這種系統意味著觀看時長才是重點。它的算法是為了讓人上癮，而不是給人們真正想要的東西。”

道理很簡單，用戶在APP中停留的時長越久，觀看到廣告的機會也就越多，平臺的綜合收益也就越大。

值得一提的是，文章提

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