Bステーションのマーケティングロジック

データがすぐには見ることができず、売上との明確な関係を確立することが難しいため、ブランドはZhihuでコンテンツマーケティングを行うことに懸念を抱くかもしれません。

しかし、Bilibili でコンテンツ マーケティングを行うときは、なぜかを問う必要はなく、ただ行動を起こす必要があります。

Bilibiliのデータフィードバックは非常に豊富で、キャンペーンの効果は主に最初の1週間で決まります。上司に報告するのに便利です。また、営業とのつながりを構築しやすくなります。知乎や小紅書よりも確実。 Bilibiliのコンテンツマーケティングは、一方では売上のコンバージョンに直接つながる可能性があり、他方では、潜在的な購入者が意見を参照するための場として構築することもできます。

01 Bステーションのトラフィックはどこから来ますか?

主なトラフィックは、アプリを開いたときに最初に表示されるページ、つまりホームページ - おすすめページです。

ライブ放送ページにも多少のトラフィックがあります。

検索によってもトラフィックがもたらされます。 BilibiliとZhihuのコンテンツはBaiduの検索結果に表示される可能性がありますが、Xiaohongshuは表示されません。

02 Bステーションのおすすめコンテンツの核となるロジック

過去2年間、Bステーションが推奨していると疑われるコアアルゴリズムを多くの人が解釈してきました。

動画のおすすめ度＝コイン×0.4＋コレクション×0.3＋集中砲火×0.4＋コメント×0.4＋再生×0.25＋いいね×0.4＋シェア×0.6 。1日以内に新しく公開された動画のおすすめ度は1.5倍に増加します。

ネットユーザーがこの推奨指標を検証しているのを見ましたが、データ量が非常に少なかったので、私も検証しました。

（以下のデータは2021年8月18日に収集されました）

まず、Bilibiliのテクノロジーセクションの上部にあるデフォルトの人気動画160本のデータをクロールしました。散布図が描かれ、横軸は閲覧数、縦軸は推奨の総数を表します。

以下のデータのうち、コメントデータはAjaxで動的に読み込まれるため、少々面倒なのでクロールしません。私の推奨指標にはレビュー要素は含まれません。この省略は結果に大きな影響を与えませんでした。

散布図の関係は非常に美しく、厳密に対角線に近く、人気動画の再生回数と推奨指標の関係が非常に明確であることがわかります。

人気動画のデータは、動画の最新の安定したデータです。では、データが増えるにつれて、このルールは新しいビデオにも適用されるのでしょうか?

しかし、上図のデータは、ほとんどが閲覧数が5,000未満であり、わかりにくいため、閲覧数が5,000を超えるデータは除外しました。

このようなデータはまだ私を安心させません。なぜなら、推奨指数では、閲覧数と推奨指数のみの関係の傾きは 0.25 であり、これらのインタラクティブ アクションの重みは 20% しか占めていないからです。そこで再生音量要素を除いた推奨指数からデータを計算してみました。次の図が得られます。推奨指標に再生音量の要素が含まれていない場合、推奨指標と再生音量の関係は直線にはなりません。

上記のデータ調査から以下の結論が導き出されました。

Bilibiliの動画の再生音量は、推奨指数と厳密に関係しています：再生音量 = 10/3 推奨指数。

推奨指数 =コイン × 0.4 + コレクション × 0.3 + 弾幕 × 0.4 + コメント × 0.4 + 再生 × 0.25 + いいね × 0.4 + シェア × 0.6。

推奨インデックスは新しい動画と古い動画を平等に扱い、新しい動画の再生音量を 1.5 倍にすることはありません。

新しい動画のストリーミングテストはありません。これは、Zhihu、Xiaohongshu、Douyin などのプラットフォームとは異なります。他のプラットフォームでは、まずデータをテストするために 500 ～ 1000 回の露出を行いますが、Bilibili ではそうではありません。

視聴回数と完了率は関係ありません。完了率が高いからといって、動画の推奨度が高くなるわけではありません。

閲覧数も開封率とは関係ありません。情報フローでクリックスルー率が高いからといって、動画の推奨重みが高くなるわけではありません。

これにより問題が生じます。 Bilibiliの再生統計では、動画をクリックしただけでは再生はカウントされません。

Bilibiliの再生データでは、一定期間内に同じアカウントで動画を複数回視聴した場合、再生回数は1回のみカウントされます。また、動画の視聴時間は一定の割合に達する必要があります。視聴時間が短すぎると、再生データは計算されません。

この計算ルールは、WeChat パブリックアカウントの閲覧量計算ルールとほぼ同じくらい厳格です。これは、ビリビリでの動画の再生回数、つまり実際に何人の人が動画を視聴したかという数字として捉えることができます。

上図のデータから判断すると、この計算された再生量の有効再生率は 17% 未満であり、10% ～ 17% の間になると予想されます。

Bilibiliはなぜ動画をおすすめするときに完了率を考慮しないのでしょうか？なぜなら、完了率が動画の再生量に大きく影響するのであれば、短い動画が明らかに有利になり、中・長い動画が得るトラフィックは大幅に減少し、ユーザーは中・長い動画を制作する意欲がなくなるからです。 Tik Tokの推奨アルゴリズムは完了率を考慮しているため、ブロガーは長い動画を制作することを躊躇します。

Bilibiliはなぜ新しい動画のストリーミングテストを実施しないのでしょうか?他のプラットフォームの推奨アルゴリズムは、開封率や完了率などのデータに基づいて新しいコンテンツのストリーミングをテストします。開封率はヘッダー画像とタイトルに基づいています。中・長編動画の場合、これらは動画が人気があるかどうかの指標ではなく、インタラクションが指標となります。

Bilibiliにはストリーミングテストがないため、新しいユーザーがリリースした新しい動画は、最初のやり取りがなければ視聴回数がゼロになる可能性があります。ただし、検索を通じてその動画を視聴したユーザーによってその動画が押し上げられた場合は除きます。

一定数のファンがいるUPホストの動画は埋もれにくいですが、ファンが少ないUPホストの高品質な動画は埋もれてしまう可能性があります。ファン数が少ないUPホストは、動画が埋もれないようにするために、早い段階でファンを集めて動画の人気を高める必要があります。

Bilibiliの推奨インデックスアルゴリズムはどのように機能しますか?

動画のコールドスタート段階では、推奨インデックスによって UP が新しい動画に初期トラフィックをもたらし、人気を得るように促されます。

動画のインタラクティブデータが良好で、視聴回数が 10/3 × 推奨指数未満の場合、動画は推奨され、視聴回数 = 10/3 × 推奨指数になるまで視聴回数が増加します。

動画の再生音量が高すぎる場合、つまり再生音量 > 10/3×推奨指数の場合、インタラクションデータが追いつくまで推奨されません。

そのため、ビリビリでは視聴回数を増やす戦略は機能しません。動画の実際のトラフィックが減少するだけです。

Bilibiliにとって、ファンの数は重要であり、粘着性の高いファンが重要です。この推奨アルゴリズムは、Bilibiliの大手UPホストの商業価値がXiaohongshuやZhihuよりも高い理由も説明しています。

要約すると:

Bステーションの推奨コンテンツの核となるロジックは、推奨指数 = コイン × 0.4 + コレクション × 0.3 + 弾幕 × 0.4 + コメント × 0.4 + 再生 × 0.25 + いいね × 0.4 + シェア × 0.6 に従うことです。閲覧数 = 10/3 × 推奨指数。

03 Bilibili はどのようにしてユーザーにコンテンツをプッシュしますか?

Bステーションがコンテンツを推奨する方法は、小紅書や知乎と似ています。推奨は主に次の観点から行われます。

検索キーワードに関連するコンテンツ

あなたがフォローしているUPマスターが投稿したコンテンツ

あなたが閲覧し、交流したコンテンツに関連するコンテンツ

トレンドコンテンツ

あなたがフォローしているチャンネルと、あなたが閲覧しているチャンネルに関連するコンテンツ

04 Bilibili のコンテンツ マーケティング戦略をどのように実装しますか?

年間売上高が 1 億元、価格が 200 元の新製品について、Bilibili でコンテンツ マーケティングを実施したいとします。

Bilibiliに公式ブランドアカウントを設立することの価値は、小紅書よりも、さらには知乎よりも大きい。

ブランドがビリビリで宣伝する場合、主に一定数のファンを持つUPホストを探して商品プロモーションビデオを作成し、eコマースプラットフォームに誘導して購入を促進します。これは過去には普通のパターンでした。

私たちのコンテンツマーケティング戦略は、Bilibili上でコンテンツマーケティングの好循環を確立することです。

各配信が独立しているのではなく、各配信アクションによって後続のアクションが強化されるようになります。

連続動作：

公式アカウントと対応するコミュニティを通じて、ビリビリをベースにした粘着性の高いファングループが形成され、ブランドのコンテンツを継続的にコールドスタートします。

1 つ以上のキーワードをアンカーし、このキーワードにコンテンツ配信を集中させながら、他のキーワードからのトラフィックも引き付けます。こうすることで、このキーワードを検索したり、このキーワードに注目したりするユーザーは、ブランドのコンテンツに注目する可能性が高くなります。

05 Bilibiliのコンテンツマーケティングデータを評価するには？

Bilibiliのデータは、まず視聴回数に焦点を当てています。

サークル内のファンやコミュニティユーザーの数も非常に貴重な指標です。

Bilibili上のUPマスターの平均広告価格に対応する平均再生量を参考に、平均再生価格＝平均再生量／平均価格を計算できます。投資の損益分岐点として。

06 まとめ

Bilibiliのトラフィックは主におすすめページに集中しており、90%以上を占めると推定されています。ライブ放送ページにも一定のトラフィックがあり、5%未満を占めると推定されています。ダイナミックページのトラフィックは少なく、1%未満になると予想されています。したがって、ファンの価値を高めるには、ファンの粘着性の維持に注意を払う必要があります。そうしないと、ファンの価値が低くなります。

ステーション B でのビデオの再生音量は次の式に従います。

閲覧数 = 10/3×(コイン×0.4+コレクション×0.3+集中砲火×0.4+コメント×0.4+閲覧×0.25+いいね×0.4+シェア×0.6)。

ビデオがコールド スタート フェーズを通過するようにするには、初期段階でインタラクティブ データを改善する努力を行う必要があります。交流を強化するためにファン コミュニティの構築を検討することもできます。公式アカウントを通じてファンを集め、アクティビティなどを通じて粘着力を高めることにも留意しましょう。