对于运营人员来说，有一项必须修炼的功夫就是数据分析，不论是做微信公众号、新媒体、微博，还是做短视频，都需要数据分析。通过对运营账号的后台数据进行分析，不断优化选题内容，提升粉丝黏性，增强自身竞争力。
短视频运营分析的主要数据包括播放量、评论量、点赞量、转发量、收藏量、完播率等，一条短视频好不好通过这几个指标基本上就判断出来了。
播放量是我们分析视频时最直观的数据了。一条视频的好坏，可以从播放量直接表现出来。视频的播放量意味着内容的曝光量，也就是说我们可以通过视频播放量直接估计出有多少人看了这个视频。
播放量也直接与经济效益挂钩，播放量高收取的广告费自然就高。
我们做短视频，在分析视频数据的时候也一定会分析视频的播放量数据。那分析视频的播放量就只是看看播放数据而已吗？
答案显然不是。对于做短视频运营的人来说，我们对视频播放量的分析绝不仅仅就是看看播放数据，而要通过分析播放量高的视频找到共同的规律。
数据是最客观真实的，而规律也是不以人的意志为转移的，找到了规律就意味着找到了成功的大门。做短视频，一定要尊重数据，尊重规律。
图5-3 通过视频播放量，复盘视频的成功因素
比如，我们收集前100个播放量高的视频，分析这些视频的选题内容、标题关键词，可以得出用户对哪些选题内容比较关心，标题到底定多少个字最好，在一次次的对比中，我们也能总结出标题中含有哪些关键词视频的推荐量会比较大。
这些都可以通过对视频播放量的分析得到，通过数据分析发现的规律可靠性更高，对指导我们日后的工作有着重要的参考价值。
经常刷短视频的小伙伴们会发现这样一个现象，就是我们在刷小视频的时候，看到自己喜欢的视频会情不自禁地点赞，或者有些小视频更是直接引导用户点赞。那么点赞究竟意味着什么呢？
现在有一个流行的词叫大数据。为什么要谈大数据呢？因为现在大家都明白用户流量抢夺非常厉害，各个平台都想给用户带来好的体验，其中的一个方法就是利用大数据技术分析用户喜好，给用户贴标签。
说到这里，很多人会疑惑，平台究竟是如何给用户贴标签的，又是如何给用户推送喜欢的内容的呢？平台会利用大数据技术记录、分析每个用户浏览的内容，对用户点赞、留言、收藏的内容进行分析，然后给用户贴标签，后期再给用户推送内容的时候就会直接推送类似的内容，吸引用户的眼球。
所以，很多人在做短视频的时候，都会引导用户点赞、评论，就是因为用户点赞、评论后，下次再打开软件看视频的时候平台会直接推荐与上次自己点赞的内容相关的视频。从这个意义上看，大家就明白用户点赞之后的意义了。
另外，更重要的一点是，用户的点赞量会直接影响视频的播放量。以某短视频平台推荐机制为例，视频的点赞量越多，意味着用户的喜爱程度越高，那么视频的推荐量也会呈几何增长。
新媒体的一大特色就是传播者和受众之间的双向互动性，这相较于传统的大众媒体来说，是无法比拟的。用户看到视频内容后，借助视频下方的评论窗口可以直接发布自己的观点，评论会直接提升用户的参与感。换句话说，某个视频的用户评论量越多，说明用户越关注视频内容。
因此，分析视频的评论量对于优化视频的选题内容、提升粉丝的黏性有着重要的意义。
有一点我们要注意，视频内容或标题引起争议才会有用户评论，有用户评论才会有更多的人关注。这会持续形成一个螺旋式的传播过程，以至于其他用户在看视频的时候即便对视频内容不感兴趣，但好奇心也会驱使其到用户留言区看看，或者自己也评论一下。
这样一来，就会吸引越来越多的人来围观这个视频，视频的播放量也就不断得到提升。
新媒体还有一个显著的特点就是分享，也就是我们常说的转发。用户看到好的视频之后会情不自禁地转发这条视频，分享给自己身边的亲朋好友，这样视频就会形成一个裂变式的传播。用户的转发对于提升我们的视频播放量有着非常重要的影响。
对于一些社交电商或者线上销售的行业来说，转发的意义还在于，可以为我们吸引更多精准的粉丝，提升我们的粉丝量和营销的精准性。从长期来看，对我们的粉丝转化也非常有帮助。(www.xing528.com)
用户的收藏行为能极大地说明视频内容对于用户来讲非常有意义，并且在收藏之后用户还会产生再次观看的行为。
同时，收藏对于创作者而言是用户极大的认可，有收藏行为的用户与视频账号存在隐形关系的可能。基于对数据的分析，可以让创作者在内容策划时根据不同时期的需求调整内容，收藏量高的作品在一些品类中的转化效果也会更好。
怎么让视频快速上热门？点赞率和留言率越高，越容易上热门，点赞率和留言率都是以播放量为总量做出的数据。
视频的播放量、评论数、转发量等数据能够体现出用户对于视频内容的喜爱程度。
视频播放的完成率在当下的视频平台算法推荐机制中是重要的指标。对于内容创作者来说，视频的自有基础流量是团队自己的粉丝运营完成的，而平台衡量视频的推荐量重要的参考指标就是完播率，也就是用户平均观看视频的完成程度。
比如，视频发布后，系统自动推荐了500人进行观看，有400人看完了视频总长度的80% ，并且进行了评论、点赞、转发、收藏等互动行为，那么推荐机制就会觉得这是一条好视频，就会推荐到5000人。相反，假如有60%的人选择3秒划走，那么系统就会认为这是一条差视频，不再进行推荐。
完播率和留言互动数，是短视频推荐机制的关键，因此创作者需谨慎选择发布长视频。
退出率就是无法完成有效播放，它和完播率正好相反。
一般退出率过高的原因有两个：一是视频的内容没有引起用户的共鸣，用户没有看下去的欲望，对视频无感，自然就会划过。二是在视频发布的运营技巧上存在问题，比如封面图、标题无法直接满足用户的需求点，或者和视频内容不相关，使用户产生了巨大的心理落差。
如果拥有一部分的基础用户，还有平台的流量推荐，播放量却很糟糕时，就是用户无法完成有效播放导致的。对于创作者来讲，关注也好，转发也罢，播放才是最重要的流量环节，播放都无法实现，其他都是空谈。
每个平台都会有自己的流量高峰时间，在流量高峰时间段里发布内容能获得更多的曝光量。为了弄清楚流量高峰时间，对于不同的平台，我们可以用人工的方式去记录一些数据。
比如，我们尝试过在各个时间段在今日头条去发布内容，看一下哪些时间段能够获得高的推荐量和播放量。像腾讯、爱奇艺这样的平台，我们先会人工去观察平台的数据增长曲线。刚在腾讯平台发布时并不能马上获得较高的播放量，这样的平台可能需要一周的时间才能看到视频的数据增长情况。
推荐平台的数据增长量大都是在24小时之内，过了这个时间点数据量不会再有很明显的增长，而在媒体平台可能某些很早的视频在某一个时间点会突然发生增长的情况。
通过数据我们可以做一些评估和分析，转发+视频发布后可以看出哪个时间段转发数量是最多的，这样就可以分析出是第几波流量让视频播放量增加得最多。我们就可以依此判断出，这条视频是流量阶段性成长，还是现象级增长了。
了解受众，不能只局限于对其行为习惯的了解，还要做好区分，通过后台的粉丝画像来制作视频。比如针对女性，可以推出情感类、穿搭类、美妆类的视频；针对男性，可以推出汽车类、地产类的视频。
每一个视频的数据都是独一无二的，数据能够帮我们不断地优化视频内容质量，确定方向及选择内容。
新媒体行业其实是两项工作，制作和运营。无论是图文时代还是短视频时代，很多创作者都把精力全部放在了制作上，而忽视了运营，以至于很多人认为运营的工作就是起标题和发布内容。
其实不然，运营和制作同等重要。一个真正懂运营的人和懂制作的人在一起，考验的就是团队的磨合与策划营销能力。只懂制作不懂运营就是一个能做出视频给自己看的团队，只懂运营不懂制作就是连视频都没有，所以运营与制作一定是捆绑在一起的。
数据的价值非常大，无法用钱来衡量，一个创作团队只有通过对数据的分析才能少走弯路、不跑偏，否则浪费的就是时间、精力、金钱和机会。
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