私はKuaishouを2か月間使用してきました。製品設計の2つのレベルと作品の配布アルゴリズムから私が感じたことをお話ししたいと思います。

1. 製品設計

Kuaishouに入ると、「フォロー」、「発見」、「同じ都市」の3つのメニューが表示されます。これら 3 つのメニューは、ユーザーの作品が入ることができる 3 つのトラフィック プールです。

「フォロー」に対応するトラフィック プールは、あなた自身のファンです。このページには、ビデオ、著者のアバター、著者と友達であるかどうか、ビデオの時間という 3 つの要素があります。ページは基本的に降順で時系列順に並べられています。 「時間」はこのページの核となるロジックです。作品が公開されると「フォロー」セクションに入りますが、ページは時間の降順でソートされます。作品は現在のオンラインファンに見られる可能性が高くなりますが、すべてのファンに見られるとは限りません。

「同じ都市」に対応するトラフィック プールは、ユーザーが所在する都市です。ページの主要素は「地理的位置」であり、コアロジックは地理的位置の距離です。公開された作品は、近くにいる人だけでなく、遠くにいる人にも見られます。作品が「同じ都市」に投稿できるかどうかは、投稿者の所在地によって異なります。投稿者が所在する都市のユーザー密度が高いほど、「同じ都市」のトラフィックプールは大きくなります。ただし、これは作品が「同じ都市」に入ることができることを意味するものではなく、「同じ都市」に入ることは都市内のすべてのトラフィックを共有できることを意味するものでもありません。これはプラットフォームのアルゴリズムに関係しています。

「Discovery」に対応するトラフィック プールはプラットフォーム全体です。ページに公開されている要素は「いいねの数」であり、「いいねの数」がコアロジックです。このメニューに収録できる作品は、どれも比較的クオリティの高い作品ばかりです。

私自身の作品出版経験から言うと、上記の 3 つのトラフィックプールは規模が異なり、参入難易度も異なります。ほとんどの作品は「注目」段階にとどまり、パフォーマンスの良い作品は「同市」トラフィックを獲得し、パフォーマンスが優れた作品は「発見」段階に入ることができます。

2. プラットフォーム伝播アルゴリズム

今年8月からKuaishouで作品を発表し始め、プラットフォームの週次レポートに従ってファンの数や作品の閲覧数などを整理しました。これまでに合計100作品以上をリリースし、累計再生回数は10万回を超え、現在のファン数は約1,400人。国慶節の連休中、作品の閲覧数が大幅に増加しました。

プラットフォームが発行する週次レポートは、「プライベートメッセージ」で閲覧できます。

週報のアルゴリズムは、以下のようにまとめられます。再生数: 過去の作品を含む統計期間内のすべての作品の新規再生数、作品数: 統計期間内に新しくリリースされた作品の数、ファン増加数: 統計期間内の新規ファンの数を指します。

ここで注意すべき点は、週報で示される新規再生回数は新作数と一対一で対応するわけではないということです。再生回数は全作品の新規再生回数を指します。

プロセス全体を通して私が最初に感じたのは、初期段階でリリースされた最初の数作品は多くのトラフィックを獲得できるが、後期段階ではこのメリットは徐々に得られなくなるということです。データを見てみましょう。08/04と08/11の2期間では、22+22=44作品が公開され、平均再生回数はそれぞれ242と370でした。しかし、08/18と08/25の2期間では、17+8=25作品が公開され、平均再生回数はそれぞれ188と332でした。その後の半月で平均再生回数は減少しています。

新規ユーザーを奨励するために、プラットフォームは新規ユーザーが投稿した作品に比較的多くのトラフィックを与えると推測されます。これを踏まえて、新しいKuaishouユーザーは、プラットフォームが提供する第一波のトラフィックメリットを捉え、高品質の作品を公開し、より多くの露出とファンとより効率的に交換する必要があります。 2つ目の感想：作品は土日祝日に公開される度に、総再生数や増加率が良くなる。上記の表では、統計期間である10/06がちょうど建国記念日にあたり、この期間に私の作品単体の閲覧数が初めて1万を超えました。しかし、これらの作品の内容の種類は以前のものとは異なっており、それでは問題が説明できません。

プラットフォームが発行する週次レポートでは、再生回数の点でトップ3の友達が伝えられます。異なる間隔でのTOPの合計再生回数の変化をまとめました。結果によると、10/06 期間中、上位 3 つの番組の合計視聴回数は増加せず、むしろ減少しました。

以下は、週次レポートの TOP 情報と、さまざまな間隔のデータの概要のプレゼンテーションです。

「合計」列からわかるように、10/06 の週の合計閲覧数は最低でした。これは、休日にはトラフィックが増えるという私の以前の考えと矛盾しています。

各号のトップ3のホームページをチェックしたところ、各号のトップ3は基本的に同じでした。集計した5号には15人がおり、長い間5人がリストを独占しています。写真で同じ色の人は同一人物です。

最も頻繁に表示される緑と黄色の所有者は、通常、自分の仕事に関連する作品を投稿します。国慶節の休日のためか、投稿する作品が少なくなり、それが総閲覧数に影響を与えました。私の考えが有効でない可能性もあります。

プラットフォームの普及メカニズムをさらに観察するために、次の図に示すように、リリース後のさまざまな時点でのいくつかの作品の視聴回数を記録しました。

前述のモニタリング作品のほかに、再生回数が比較的多い作品が2つあります。モニタリング過程の数字がないため、言葉でしか説明できませんが、1つは最終的な再生回数が1万回、もう1つは現在再生回数が4万8千回で、まだまだ伸び続けています。

再生回数1万回の動画のライフサイクルは2日、再生回数4万8千回の動画は5日間配信されており、現在のファン数は約1,400人。

私が体験した作品から判断すると：

1. 作品の90%以上は比較的平凡で、ファンの数よりも視聴回数が多い作品はわずかで、10,000回を超える作品はほとんどありません。
2. ほとんどの作品のライフサイクルはわずか 2 日程度ですが、いくつかの作品は最長 5 日間 (これまでで最長) 持続するものもあります。
3. 再生率は、作品が公開された直後が一番速く、その後は徐々に遅くなり、最終的には停滞します。時には数日ごとに再生回数が増えることもあります。

再生音量を変えた作品をいくつか選んで、いいねやコメントを記録しました。

上記のリストでは、再生回数が最も多い作品は「いいね！」率と「いいね！」＋コメント率も最も高く、2番目に「いいね！」＋コメント率が高い作品は再生回数では2番目ではありません。 「いいね！」やコメントは作品の閲覧数に影響しますが、その影響は単純なものではありません。閲覧数の監視に加えて、異なる時間枠内で作品をクリックした人の「身元」も監視されました。監視ロジック：作品に寄せられた「いいね！」やコメントを通じて、これらの人々のホームページを逆にチェックします（プラットフォームでは「誰が私の作品を閲覧したか」という機能は提供されていません）。

作品の初期には、いいねやコメントをくれたのは基本的に私をフォローしてくれた人たちだったことが発覚しました。作品の閲覧数がファン数の7～8倍を超え、1万に近づくと、「同じ街」の人たちから注目され始めました。作品の閲覧数が2万に近づくと、私を「発見」した人たちから注目され始めました。

ホームページ上のファンの数をクリックするとファン リストが表示され、次のようにファンのソースが表示されます。

上記のように「人」をモニタリングすることから始めて、直感的な感覚と経験は次のようになります。ほとんどの作品は「注目」に留まり、パフォーマンスの良い作品は「同じ都市」のトラフィックを獲得し、優れたパフォーマンスの作品は「発見」に入ることができます。ただし、この結論は「いいね、コメント、フォロー」という行動データを逆に調べることで推論されるため、結論自体もこれらのデータに影響を受けます。上記は、作品を出版することに対する私の気持ちの一部です。私はインターネットで、Zhihuのマーケティング製品ディレクターであるYan Zehua氏の講演を見ました。彼はコンテンツプラットフォームのフローモデルについて話し、プラットフォームの普及メカニズムを理解するのに役立ちます。私の理解をお話ししましょう。このモデルの主なプロセスは次のとおりです。コンテンツの理解→コールドスタート→ユーザーからのフィードバック→普及または消滅→ロングテール

• コンテンツ理解: プログラムは、ユーザーから送信された作品を理解し (タイトルの説明、ビデオの内容などを識別することによって)、作品にラベルを付けて分類します。
• コールド スタート: プログラムは作品を理解した後、その作品を気に入る可能性のあるユーザーに積極的にプッシュします。これには別の問題が伴います。それは、プログラム自体もユーザーにラベルを付けて分類するという点です。新しいユーザーが作品をリリースすると、たとえファンがいなかったとしても、特定のグループの人々に宣伝されます。私の経験上、私の作品を直接モニタリングできる最初の波は私のファンですが、新規ユーザーの場合は、ファンがいなくてもトラフィックは得られます。
• ユーザーからのフィードバック: 作品がユーザーにプッシュされた後、プラットフォームは閲覧、いいね、コレクション、共有、コメントなどのユーザーからのフィードバックを収集します。
• 拡散または消滅: アルゴリズムは、受け取ったフィードバックに基づいて、次の拡散ステップに進むか、消滅するかを選択します。
• ロングテール：ロングテールの配信では、コンテンツの適時性と周期性を考慮します。 「エンターテインメントコンテンツは実際にはユーザーに忘れられやすいため、一度きりでプッシュされます。一方、グルメガイドや旅行ガイドなどのコンテンツは定期的にプッシュされます。」

上記のモデルはマクロモデルであり、いくつかのリンクについては次のアイデアがあります。ユーザーフィードバック：作品が公開された後、プラットフォームが収集できるフィードバック指標には、開封率、いいね数、コメント数、リポスト数、完了率、注目度率などが含まれます（作品を視聴して作者をフォローする人の割合を指します）。

これらの指標は、時間の次元とともに、「作業パフォーマンス」を計算するためのモデルを形成します。モデルの最終スコアは、次の波のトラフィック分散のベンチマークとして使用されます。

これら5つの指標の中で、「完了率」がより興味深く、「注目度」が非常に強いです。快手は「老鉄」を強調している。プラットフォーム上で活動しているグループがあり、友人が作品を発表すると、クリックしたりコメントしたりするが、作品全体を読む忍耐力はない。

「フォロー」は人に対する認知であるのに対し、「いいね」やコメントは作品に対する認知であり、フォロー行動の閾値はより高く、「フォロー率」は非常に硬直的であると考えられる。過去作品は再生回数48,000回、いいね数：コメント数：フォロー数＝3216：105：120。広がるか死ぬか：進化モデルを描く。作品が何度もテストに合格すると、ユーザーからのフィードバックは徐々に真のレベルに近づきます。これは、eコマースプラットフォームの賞賛率と同じです。販売量が多いほど、賞賛率はより正確になります。

自分の作品の閲覧数が良くないとき、「まだ発見されていない金がある」という考えが時々あるかもしれません。プラットフォームはプロモーションサービスを提供しています。私は2回購入しました。プロモーション後、1つの作品の閲覧数の最終値は2200のままで、別の作品の閲覧数の最終値は7107のままでした。

結論としては、プラットフォームのアルゴリズムは非常に効果的です。作品が自由に配布されても再生回数が伸びない場合は、プロモーション サービスを購入しても意味がありません。結局のところ、プロモーションサービスが提供する配信量は非常に限られています。製品をうまく広めたいのであれば、製品自体で開始できなければなりません。

著者: プロダクト犬

出典: プロダクトドッグ

関連記事:

快手作戦：フォロワーを増やすテクニック集！

Kuaishouアカウントを最初から作成するにはどうすればいいですか?ここにハウツーガイドがあります!