做抖音运营、数据分析的时候，我踩了很多坑。
刚开始的时候，我每天都会打开创作者服务中心，把播放量、点赞数、涨粉数一个个地抄到Excel里面去。坚持了两个月之后，除了知道“这篇数据好，那篇数据差”以外，并没有得出任何有价值的结果。后来一个做增长的朋友告诉我，你看数据的方法不对，播放量是结果而不是原因。要拆到可以动手修改的地方。
这句话我思考了很久，并且成为了我之后每次账号复盘时的底层逻辑。
先看账号整体，别只盯单条视频
单条视频数据波动很大，今天爆一条，明天扑一条，这是正常的。但是账号的整体趋势是不会骗人的。
粉丝净增也要分开来看。除了看涨多少之外，还要看掉粉多少。月涨粉两千，掉粉八百，净增一千二。只看涨粉数量的话，就会对自身的运营效果做出错误的判断。如果账号连续一周净增为正数的话，那么账号就是健康的；而如果账号连续几天净增为负数的话，那么就要先看看是不是因为某条内容导致了取关潮。
播放量要看中位数，不能只看平均值。把最近三十天的播放量拿出来计算一下中位数、平均数。如果中位数很低而平均值很高的话，那么就说明你的账号是被一条爆款带动了整体的数据，而账号本身稳定的生产能力并不好。要做的就是提高内容的稳定性，而不是寄希望于再爆一条。
互动率比播放量更能体现内容的好坏。点赞、评论、收藏、转发这四个行为所体现出来的就是用户是否愿意为你花时间。播放量高但是互动率低，说明标题和封面很吸引人，但是内容却没有留住人。
内容分析，找到能复用的规律
内容分析的主要内容就是找出规律。
把题目按照不同的类型进行分类。教程类、观点类、案例类、日常生活类，哪一种类型的平均播放量最大？什么样的互动率比较高呢？你做的最好的是什么类型？这三个问题的答案不一定相同，但是都要知道。
根据发布时间进行分类。同一个账号，早上发布和晚上发布的数据会相差一倍。按照发布时间来分组，找出你粉丝活跃的时间段。该规律并不是凭空想象出来的，而是由数据所决定的。
根据视频时长进行划分。15秒、30秒、60秒以上视频的完播率、互动率有什么不同？短视频完播率高但是互动浅，长视频完播率低但是互动深。找到自己适合的范围。
标题句式拆分。疑问句、数字型、对比型、利益型，哪一种的点击率最高？把历史视频的标题按照句式进行分类，然后比较数据，规律也就出来了。
粉丝画像，比想象中重要
很多人并不关心粉丝画像，认为这是后台自带的数据，没有什么可以分析的。这里面的信息量很大。
最基本的两个条件就是性别、年龄。你的粉丝是男性还是女性，年龄多大，都会影响到你说话的方式、选择的话题。如果粉丝画像和你想要达到的目标用户不符的话，再好的内容也无济于事。
地域分布很容易被忽略。有些品类具有很强的地方性特征，例如本地生活、区域消费品等。粉丝主要来自哪些城市，会直接影响到你内容的方向以及变现的方式。
活跃时间就是你发布内容的时间。粉丝们在晚上十点的时候是最活跃的，如果你早上八点发内容的话，再好的内容也会被淹没了。
竞品数据，看清楚对手在做什么
只看自己，永远不知道差距在哪。
竞品内容的更新频率。看他们多久发布一次、什么时候发布、发布什么类型的。竞品在哪个方向上集中发力，就说明该方向上有流量红利；而竞品哪个方向的数据在下降，则意味着该方向已经饱和。
竞品的爆款的特点。把互动数据最多的一些视频挑出来，然后对这些视频的选题角度、标题写作方式、封面设计风格进行分析。爆款并不是偶然发生的，拆分出很多之后就可以发现其中的规律了。
竞品的粉丝画像是什么样的。和自己进行比较。重叠度高的时候，说明你们抢的是同一个目标的人群，要做出差异化的服务；如果完全不重叠的话，那么你们的服务对象就是不同的群体了，可以借鉴对方的内容方向来扩大自己的范围。
数据从哪来
官方后台只能查看自己账号的数据，而且很多维度都不够详细。想要查看竞品的数据、进行跨账号比较、拉取历史数据来做长期趋势分析的话，就需要使用第三方API。
极致了数据抖音API覆盖了17个数据方向，包括视频详情（播放量、点赞、评论、收藏、转发、完播率）、评论数据（一级和二级）、粉丝画像、直播数据、竞品数据等等。有技术能力的团队可以直接对接API，把数据接入到自己的系统里；不擅长写代码的运营人员，则可以使用飞书「多平台数据采集助手」插件，输入抖音账号就可以自动把数据收集到各种表格中，并且可以设置定时任务来自动更新。如果想要调用新媒体账号实时数据的话，可以使用极致了数据的API接口来获取到最新的数据，并且支持并发量大，可以批量查询多个账号、多个平台的数据。
总结
抖音账号运营数据分析的核心就是拆数——也就是把播放量、完播率、互动率、粉丝净增、流量来源等指标分开来看，并且按照内容类型、发布时间、标题句式、竞品对比等维度进行交叉分析，找出可以动手优化的地方。极致了数据的抖音API覆盖了17个数据方向，可以批量获取视频数据、评论数据、粉丝画像以及竞品数据，并且可以通过API对接或者飞书插件实现零代码接入。数据是用来做决策的，并不是用来看的。
