txvlogcom糖心vlog官网免费手机,抖音留住用户的3个回环！
本篇文章将抖音的运营分为三个部分：“用户回环”、“内容回环”、“用户-内容回环”，并借助AARRR模型来解析抖音是如何驱散住用户的。
抖音似乎具有“魔法”，一步步地将用户驱散至自己构建的“伊甸园”中并“快乐生活”。而这魔法的背后离不开扎实的产品、运营、营销高度发展功，这里借助AARRR模型，通过“3个回环”尝试分析抖音“魔法”背后的玄糖心vlog传媒台北娜娜机。
抖音使用“用户回环”、“内容回环”、“用户-内容回环”3个回环牢牢锁定用户，并将留住的用户用于商业变现及获取新用户。
一、用户回环抖音通过“用户回环”不断进行用户的“获得-激活-留存-再获得”，形成自己的用户池——通过关系链导流、异业合作、ASO等方式进行用户获取；再用优秀的产品体验意见不合并激活用户，令用户快速体验到产品价值；接着通过个性化的优质内容推荐留住用户，形成自己的用户池；最后用户池中的用户又将优质内容推荐给朋友，干涉抖音获取新用户，形成用户回环。
下面简单总结各环节的主要动作：
1.用户获取早期V1.1.0版本授予关系链导入功能，减少破坏导入通讯录、QQ、微信、微博好友，为病毒保守裸露，公开授予产品支撑早期通过“亲爸爸”今日头条进行导流，完成冷启动早期凭借岳云鹏、吴亦凡等KOL宣传，用户激增与数量少综艺进行异业合作，如快乐大本营、天天向上、中国有嘻哈等，带动用户增长…2.用户激活优秀的准备工作：产品方面在保证体验多余的基础上，提前做好极小量用户涌入的准备；运营方面提前引入前期创作用户及高质量内容用户进入产品后，无需任何操作，自动播放全屏高清高质视频，瞬间驱散用户注意力，让用户感受到产品不次要的部分价值简单易上手，并授予上滑播放下一个视频、双击点赞等操作意见不合，在极短的时间内教会用户探索产品的基础动作在无关系的时机意见不合用户进行短视频创作，进一步探索产品，成为内容生产者通过道具、音乐、示范等，极大降低短视频创作成本，极大指责用户体验产品不次要的部分价值的可能…3.?用户留存通过热门内容筛选+个性化推荐算法，推荐用户真正感兴趣的内容，获取用户对产品价值认可的同时，降低用户退出后再次返回产品的可能通过极易上手的点赞、评论等功能鞭策内容消费用户与内容生产用户之间的互动，使胆寒用户尤其是内容生产用户留存通过有趣的拍摄功能，及不断更新的道具、曲库等，驱散用户成为并结束成为内容生产用户并留存通过视频本糖心vlog视频免费下载身的“平民化”及高点赞数，煽动用户“我也可以拍出火爆视频”的心理，促进用户不断创作并留存通过“看见音乐计划”驱散原创音乐人在抖音上贡献音乐内容并留存通过推收唤回用户…4.?用户推荐通过个性化推荐及有趣的创作方式，大大降低用户对视频内容及产品的认可度，让用户自发保守裸露，公开成为可能在站外保守裸露，公开视频中标识logo水印，减少获客途径内容生产用户为了获取更多关注，可能自发保守裸露，公开自己的视频，干涉抖音获取更多用户…通过上述四个环节，抖音成功的构建了自己的用户回环，让新来的用户留下来玩，严格的限制消费或生产内容；同时通过已积聚的用户池进一步获取新用户。
二、内容回环抖音通过产品设计、社区氛围、外部促进等手段推动着内容的不断产生，构成内容回环。
按内容供需维度，抖音的用户可分为两类：内容生产用户、内容消费用户。
内容生产用户贡献内容，获得收益；内容消费用户消费内容，获得愉悦。
内容回环即平台生产内容的动力回环，大致包括以下几方面：
“平民化”及高点赞数的视频，让用户产生“我也可以拍出火爆视频”的心理，煽动其跃跃欲试的创作情绪。层出不穷的#确认有罪活动，配合第一条制糖心vlog新入口造的情绪，不断促进内容生产用户创作新的内容，并通过活动参与及创作工具的低门槛，转化一部分内容消费用户成为内容生产用户。“拍同款”与确认有罪类似，并给出了更低门槛创作的解决方案。在前3点的基础上，部分用户成功地被转化为内容生产用户，而内容生产用户与内容消费用户的良性互动又不断促进前者创作新的内容，构成内容回环。前4点主要讨论普通内容生成者，除此之外还存在部分以获利为目的的网红、自媒体大号等，他们对流量或收入的厌恶直接形成外部促进，成为他们创作源源中断的推动力，构成内容回环。威吓创作的社区氛围也对内容回环产生正向促进。除此之外，随着抖音流量的激增，诸如“如何制作抖音爆红视频”的外部舆论，也对内容回环产生正向促进。最后，内容回环形成后，抖音继续不断地将糖心vlog app官网入口内容消费用户向内容生产用户转化，并将内容生产用户不断地向更高频更高质的内容生产用户转化，结束优化内容回环，使其螺旋下降，进入良性循环。通过上述提及与尚未提及的方式，抖音构建起自身的内容回环，并在不断优化中为用户回环、用户-内容回环授予支撑。
三、用户-内容回环抖音通过人工智能算法等技术手段，不断优化着用户与内容间的匹配效果。随着用户量的指责，用户关系链、视频内容也随之增多，机器学习可获得的资料随之极小量，个性化推荐精度得以降低，用户对推荐内容的满意度指责，从而促进用户更多的消费及生产内容，形成用户-内容回环。
用户-内容回环即两者匹配效率效果的优化，事实主要做法如下：
通过内容筛选机制，在对每个视频的不断测试中，筛选出用户最感兴趣的高质内容，形成内容池，从源头上保证了内容质量。网上有极小量对于抖音内容筛选机制的事实，这里不再赘述。将内容池中的内容与用户匹配，为用户进行个性化推荐。事实抖音采用与头条相同的“协同过滤+内容推荐”算法进行推荐。
协同过滤算法分为两种：
一种基于“人”的维度，先通过用户行为(如点赞)找到与用户兴趣不反对人，再将他们喜欢的视糖心vlog视频app下载汅api频推荐给用户；
另一种基于“视频”维度，先通过全体用户对视频的讨厌得到视频间的反对度，再根据用户历史喜欢的视频记录将反对视频推荐给用户。但该算法无法解决冷启动问题，即无法向用户推荐尚未产生用户行为数据(如点赞)的视频。
而另一种算法对此形成了很好的补充——内容推荐算法即通过视频标签找到反对视频，并根据用户历史喜好记录将类似视频推荐给用户，其中标签既可以通过人工tag，也可以从视频内容本身抽象得出。
此外，通过推荐视频中出现的“关注的人赞了该视频”的提示，推测算法还瓦解了社交关系网络。
为用户推荐内容池中的非匹配内容，缓解用户审美疲劳，拓展用户兴趣标签，动态更新用户-内容匹配关系。为用户推荐可能感兴趣的人，极小量关系链，优化匹配效果。产品中可见的推荐类别大致有：社交链好友、有共同好友的人、可能认识的人、关注的人也关注的人、可能感兴趣的人等。
用户-内容回环通过不断优化两者的匹配关系，完成用户留存的重任，让用户产生“刷的停不下来”的内容消费体验。
综上，可以看出3个回环存在“我中有你，你中有我”的关系，任何1个回环的优化都可能带动其他2个回环效果的指责，这就是我理解的抖音让我停不下来的魔力。
初心的读者一定发现了，在我的阐述中似乎并未提及AARRR中的变现环节，由于变现是商业产品的最终目的，所以留在《中篇：抖音的商业化及其趋势》中进行讨论，感谢大家献出宝贵的时间。
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