摘要：当前数字内容生态日益繁荣，抖音作为具代表性的短视频平台之一，其社区内容生态的构建与运营逻辑，成为数据运营者关注的焦点。

当前数字内容生态日益繁荣，抖音作为具代表性的短视频平台之一，其社区内容生态的构建与运营逻辑，成为数据运营者关注的焦点。

通过分析内容生产机制、平台算法逻辑以及数据驱动的运营策略，深入解析抖音社区生态的构建逻辑与运营策略，为理解内容平台提供参考。

社区是广泛的称谓，可以是视频类、音频类等产品，社区的主要区别在于其内容形态不同。不论何种内容形态，社区呈现什么内容给用户的底层逻辑趋同。

以抖音App视频产品的社区为例，其社区主要内容呈现如下的数据流：

发布新视频→审核数据流→产品前端

用户发布视频→机器过滤→分发机制过滤→人工/AI审核→人工/AI打标→平台前端策略→不同内容库

打开App呈现在眼前的内容，都是“过五关斩六将”出来的。App首页的资源位一部分会展示热门内容，一部分会展示最新视频，一部分会展示“你可能喜欢”的视频等。这里隐含了一些问题：

比如，在资源位有限的条件下，热门库、新内容库、个性化推荐库的展示比例多少更合适？热门库里面的资源，不同类型的视频如何展示，达到什么标准以及评估指标有哪些等。

通常情况下，涉及到效果评估一般是在A/B实验的基础上进行的。

这些是主要一级指标，还有二级指标也可以评估，比如短视频完播率、点赞率、评论率等。除了以上评估指标，还有一些数据分析可以辅助推荐调整算法。比如首页各库视频曝光比例，对应的曝光点击率、完播率等，可以指导推荐播放的效果与比例。

可以以周为单位，拉出3-5周各类型的视频数、完播率、点赞率等互动指标，如果A类视频的数量增加，但其对应的完播率等互动指标下降，说明A类视频饱和，可以减少曝光。

如果a指标高，说明用户喜欢这类视频的，可以给这类视频更多的曝光机会；如果b指标低，说明同一类型的视频，只分发给少部分用户了，可以进行不同类目的分散发布。

前面已经提到社区视频数、播放率、用户数等指标，如何通过数据分析来更好的完善社区内容运营体系呢？

抖音社区中KOL对平台的发展非常重要，如何用数据进行刻画？可以通过爬虫从两个维度进行KOL信息的抓取，影响力数据包括：

推荐列表视频数、视频的浏览量、视频的平均浏览量；

点赞数、平均点赞数、回复数、平均回复数；

KOL的社区行为数据，包括发布视频数、阅读视频数、点赞数（点赞其他）、推荐数（推荐其他）等。

哪些数据最能反应KOL的影响力呢？通过相关公开数据的关联度显著分析，初步得出一些假设：社区威望，初始规则-基于点赞和被推荐进行计算，反应了KOL的社区影响力。

推荐和发布视频强相关，说明KOL对内容的把握都比较好，同时认为推荐给用户可以用户带来一些帮助。

推荐和回复强相关，说明被推荐的视频曝光和响应更多；浏览和点赞强相关，说明浏览量大的视频质量都不错；浏览和回复强相关，说明浏览量大的视频引出的互动更多；

点赞和回复强相关，可以作为视频质量的指标；阅读和推荐强相关，看视频多的用户在给其他用户当知识过滤器。

（图片来源：巨量算数&算数电商研究院，2021年）

总体上来看，KOL更多是发表优秀的视频，通过推荐触达更多的用户，由所有用户的点赞、浏览、回复形成影响力。

通过用户的行为数据进行相关聚类分析，主要数据包括发布视频数、阅读视频数、回复视频数、点赞视频数等，执行聚类算法之前的假设，分为KOL高影响力人群、活跃人群、潜力KOL人群、不活跃人群。

数据清理，首先是数据量纲的统一，大部分长尾数据存在的情况下，统一量纲不是好选择。通过离群点处理，使用数据过滤，维度上可以设置阈值，针对超出的数据直接舍弃，比如：

1. 阅读量大的极端用户（read>1000）

2. 被赞同量大的离群点（agreed>1000）

通过聚类分析后，可以进行可视化调整，比如长尾分布使用log scale视图等，得到好的聚簇效果，在弱相关特征维度上进行展现，其中：

x轴为活跃度，通过浏览和点赞行为可以反映用户的活跃程度；

y轴为发布情况，通过发布文章反映用户的分享精神；

气泡表示被赞同数，内容被赞同一定程度反馈了内容的价值和作者的影响力；

社区运营主要从用户、内容、产品三个角度分析：

用户运营的关键在于促活（社区用户参与），可以通过参与话题回复获得积分兑换奖励，推荐的视频也得让用户真正学到东西，

来源：CDA数据分析师一点号