Penulis: SunnyZ

Dalam artikel saya sebelumnya, saya menyebutkan bahwa saya ingin menulis tentang operasi dan aliran TK untuk semua orang, karena baru-baru ini terlalu banyak proyek TK yang datang untuk berkolaborasi. Secara gamblang, masih ada tiga hal tradisional Web3 yang tidak cukup lagi [yaitu platform tugas, PR kolaborasi, AMA atau KOL], dan pertukaran ton telah memasuki fase stagnasi. Saat ini, TikTok [yang selanjutnya disebut TK] sebagai kolam lalu lintas terbesar, menjadi tempat yang sangat diperebutkan. Bagaimana memanfaatkan KOL di TK dengan baik, terkadang hasil konversi jauh lebih baik dibandingkan Twitter. TK hingga kini masih merupakan wilayah lalu lintas yang besar, saya pribadi percaya bahwa tahun ini adalah tahun awal kombinasi Web3 dan TK, jika tidak menangkap pertumbuhan TK ini, kemungkinan besar kita akan melewatkan gelombang lalu lintas baru ini. Mari kita lihat bagaimana mengelola akun dan menggunakan strategi apa untuk mendapatkan lalu lintas.

Dua Karakteristik Lalu Lintas

Saat ini TK setara dengan Kuaishou tahun 2019, tentang ketepatan lalu lintas adalah seperti ini, data video TK saat ini jauh dari cukup, jadi untuk hashtag influencer sebenarnya belum sempurna, saat ini cara pengaliran TK berbeda dengan Douyin, tidak mengutamakan pengaliran ke kolam privat, tetapi langsung mempromosikan ke kolam publik yang sama, jadi bagi kita yang mencari influencer lintas batas juga sama, 'influencer vertikal' saat ini di TK adalah sebuah proposisi yang salah. Dan dalam proses konversi lalu lintas, kita harus terlebih dahulu memahami dua karakteristik lalu lintas TikTok: ketepatan dan kecepatan.

1. Ketepatan

Kita tahu bahwa dalam corong konversi, harus ada lalu lintas sebelum ada konversi. Oleh karena itu, sebelum berpikir tentang bagaimana melakukan konversi, kita harus menyelesaikan dua masalah, yaitu bagaimana mendapatkan lalu lintas dan bagaimana mendapatkan lalu lintas yang tepat. Lalu lintas dapat dibagi dari sudut pandang ketepatan menjadi lalu lintas yang tepat dan tidak tepat. Dibandingkan, mendapatkan lalu lintas tidaklah sulit, tetapi mendapatkan lalu lintas yang tepat adalah tantangan terbesar yang dihadapi proyek. Hanya lalu lintas yang tepat yang dapat membuat kita menutup lingkaran. Untuk sebagian besar tindakan pengalihan, nilai lalu lintas yang tepat akan ribuan kali lebih tinggi daripada lalu lintas yang tidak tepat. Ketika kita melakukan pengalihan TK, kita harus menemukan KOL yang tepat di jalur kita, meskipun pengikutnya tidak banyak, tetapi jika efek konversi baik, kita bisa 'menghabiskan sedikit uang untuk menghasilkan banyak keuntungan'.

2. Kecepatan

Dari sudut pandang kecepatan lalu lintas, video yang dialirkan ke banyak pengguna TK hanya akan dilihat oleh pengguna tersebut pada saat video tersebut dikirimkan, saat itu dianggap sebagai 'lalu lintas sedang melewati video kita'. Probabilitas pengguna tersebut untuk melihat kembali video tersebut di masa depan dapat diabaikan, jadi lalu lintas yang dikirimkan sistem untuk video kita hanya memiliki nilai 'saat lewat'. Tidak peduli seberapa banyak pengikut yang dimiliki akun TK, berapa banyak tayangan video, begitu lalu lintas tersebut berlalu, mereka hanya akan menjadi angka.

Mengingat dua karakteristik lalu lintas TK ini, jika ingin melakukan konversi dalam kolam lalu lintas besar TK, juga harus menyelesaikan dari dua aspek. Aspek pertama, belajar menyaring lalu lintas. Karena ketepatan lalu lintas sangat penting, maka pertama-tama perlu belajar bagaimana menyaring lalu lintas agar dapat menemukan kolam lalu lintas yang tepat, ini juga merupakan keterampilan yang harus dikuasai oleh setiap operator TK. Dalam proses distribusi lalu lintas TK, sistem akan mengirimkan kepada pengguna TK yang sesuai berdasarkan konten video atau siaran langsung yang berbeda, oleh karena itu inti dari menyaring lalu lintas adalah mengoptimalkan konten. Ada banyak alat dan metode, yang paling sederhana adalah alat bahasa, alat budaya, alat musik, dll., kita dapat menggunakan alat-alat ini untuk mengontrol arah lalu lintas video. Misalnya, jika proyek ingin beriklan di Thailand, maka pengguna dari wilayah lain bagi kita adalah tidak tepat, maka dapat menyisipkan teks dalam bahasa Thai di konten video, sehingga ada kemungkinan besar untuk menyaring lalu lintas dari wilayah lain. Aspek kedua, mempersiapkan jalur konversi sebelumnya. Karena lalu lintas memiliki sifat yang cepat, maka kita harus mempersiapkan jalur konversi sebelum lalu lintas datang, mempersiapkan 'kolam' yang dapat menampung. Jadi, metode apa yang dapat digunakan untuk menampung lalu lintas? Jika berharap untuk menyelesaikan siklus penuh token di dalam TK, dapat meminta influencer untuk mencantumkan tautan perdagangan token proyek di informasi teratas, atau mengarahkan ke cex atau dex, lalu melihat tingkat konversi melalui satu tautan. Platform TK selalu mengejar lalu lintas 'masa depan', sementara lalu lintas yang 'sudah berlalu' hampir tidak memiliki nilai. Tidak peduli seberapa baik data masa lalu influencer, itu semua adalah biaya yang hilang, bahkan jika video tertentu dari influencer menunjukkan 10 juta tayangan, tetapi lalu lintas tersebut di masa depan tidak akan memberikan lalu lintas baru kepada proyek baru, angka ini hanya menunjukkan bahwa lalu lintas pernah datang. Oleh karena itu, dari sisi lalu lintas, apa yang kita butuhkan selalu adalah gelombang lalu lintas berikutnya.

Lalu dari mana datangnya lalu lintas:

Sumber lalu lintas video pendek ada banyak, misalnya lalu lintas rekomendasi, lalu lintas pengikut, masuk dari halaman profil, pencarian, musik, tag, dan lain-lain, jadi dalam video pendek TikTok, lalu lintas yang paling berharga jelas adalah lalu lintas yang direkomendasikan oleh sistem, yaitu yang kita sebut sebagai lalu lintas 'Untuk Anda'. Semakin banyak lalu lintas dari saluran ini, semakin platform menganggap kualitas video baik, dan semakin banyak rekomendasi, yang juga akan memberikan lebih banyak imajinasi dalam jumlah tayangan. Saat menilai apakah sumber lalu lintas suatu video pendek sehat, kita umumnya meminta proporsi lalu lintas 'Untuk Anda' lebih dari 30%, jika di bawah 30%, perlu mempertimbangkan apakah video atau akun dibatasi.

Logika algoritma rekomendasi video pendek TK

Sebelum membahas cara operasional akun TK, kita perlu memahami logika algoritma rekomendasi video pendek TK. Semua orang tahu bahwa TK akan merekomendasikan konten yang menarik bagi Anda berdasarkan perilaku dan preferensi Anda.

Secara keseluruhan, inti dari pengalihan adalah mengoptimalkan tayangan, jumlah suka, jumlah komentar, dan tingkat penyelesaian serta indikator kunci lainnya. Apa esensi dari optimasi indikator-indikator ini? Yaitu mengoptimalkan konten. Selama kualitas konten terjaga, dan dapat memahami selera penonton dengan tepat, video secara alami akan memperoleh lebih banyak lalu lintas.

Rekomendasi lalu lintas video di platform TK dilakukan secara bertahap. Di kolam lalu lintas tingkat pertama, video akan mendapatkan 200-500 tayangan. Secara spesifik, setelah video dipublikasikan, platform akan terlebih dahulu mengirimkan video kepada 200-500 penonton. Platform kemudian menilai popularitas video berdasarkan interaksi penonton tersebut (suka, komentar, retweet, dll.).

Jika mendapat umpan balik yang baik, video akan masuk ke kolam lalu lintas tingkat kedua, tayangannya bisa mencapai sekitar 2000 kali. Jika video terus berkinerja baik di kolam tingkat kedua, video tersebut akan naik ke kolam lalu lintas tingkat ketiga, tayangannya bisa mencapai 5000 kali atau bahkan puluhan ribu kali. Proses ini akan berlanjut hingga video berkinerja buruk di suatu kolam lalu lintas, rekomendasi akan dihentikan.

Perlu dicatat bahwa kolam lalu lintas tingkat pertama biasanya ditujukan untuk pengguna yang berada di lokasi akun. Misalnya, jika alamat IP akun dan lokasi data (yaitu negara/wilayah tempat akun TikTok berada) berada di Amerika, kolam lalu lintas tingkat pertama akan terutama dikirimkan kepada penonton di Amerika. Namun, mulai dari kolam lalu lintas tingkat kedua, batasan geografis akan mulai menghilang, dan video memiliki kesempatan untuk mendapatkan lalu lintas global.

Jadi, apa kunci untuk mendapatkan lalu lintas? Jawabannya adalah konten. Bahkan jika lokasi akun dan kolam lalu lintas tingkat pertama berada di Amerika, selama konten video sesuai dengan selera penonton Asia Tenggara, sistem akan merekomendasikannya kepada pengguna di seluruh dunia yang tertarik pada budaya Asia Tenggara, sehingga lebih mudah untuk mendapatkan lalu lintas dari kawasan Asia Tenggara.

Tentu saja, saat mengelola lalu lintas, perlu diingat: bahwa dasar lalu lintas pada dasarnya memiliki sifat acak. Ini adalah karakteristik umum semua lalu lintas. Tugas kita adalah terus-menerus mengurangi sifat acak ini, mengubah permainan acak yang tidak pasti menjadi permainan probabilitas yang dapat dikendalikan.

Umpan balik data adalah kunci untuk optimasi dan iterasi, dengan menganalisis data secara mendalam, kita dapat lebih baik memahami esensi sesuatu. Dalam mengoperasikan akun TK, analisis data juga sangat penting, dapat membantu kita lebih memahami platform, dan menentukan arah optimasi.

Kerja Sama Influencer TK

Bagaimana cara menyaring KOL, banyak KOL Crypto memiliki banyak pengikut, tetapi data interaksi retweet dan suka biasanya biasa-biasa saja, di sini dapat disesuaikan dengan strategi proyek yang berbeda. Misalnya jika proyek memiliki promosi besar, dapat mengonfigurasi 1-2 KOL besar, kemudian mengonfigurasi beberapa KOL kecil, memilih hashtag dengan baik sangat mudah untuk viral.

Tentu saja ada strategi lain, yaitu dengan menargetkan daftar pengikut TK seseorang, jika kalian mengetahui daftar pengikut influencer tersebut, maka langsung pilih KOL mana yang akan digunakan.

Di mana ada lalu lintas, di situ ada nilai. Karena lingkungan untuk mendapatkan lalu lintas sangat berubah-ubah dan tidak tunggal, kemampuan untuk secara stabil mendapatkan lalu lintas dalam perubahan ini adalah kemampuan yang sangat penting dan menantang.

Langkah pertama dalam bekerja sama dengan influencer adalah menemukan influencer. Kita perlu melakukan penyaringan awal terhadap influencer TK berdasarkan kategori tujuan, kelompok sasaran, dan tujuan pemasaran, dll. Berikut ini adalah empat cara utama:

1. Mencari langsung melalui aplikasi TK adalah salah satu cara paling dasar dan efektif. Mencari kata kunci yang terkait dengan produk di TikTok, menemukan video terkait, lalu menyaring konten yang berkinerja baik (misalnya tayangan jauh lebih tinggi dari video sejenis), kemudian masuk ke halaman kreator untuk menghubungi mereka. Cara ini dapat menemukan banyak influencer yang sudah memiliki sejumlah pengikut di bidang terkait.

Halaman profil influencer biasanya akan menyediakan informasi kontak: beberapa langsung meninggalkan alamat email untuk negosiasi bisnis; jika tidak ada kontak langsung, biasanya akan mencantumkan tautan halaman arahan di halaman profil, dapat ditemukan di "Tentang Kami" atau "Hubungi Kami". Juga bisa meninggalkan pesan di kolom komentar video, menunggu influencer menghubungi Anda.

2. Membangun koneksi secara aktif melalui plaza influencer TK. Cara ini lebih langsung dan lebih tepat daripada mencarinya langsung di TK, tetapi saat ini, jumlah influencer yang terdaftar di plaza influencer masih relatif sedikit;

3. Mengikuti influencer yang berkolaborasi dengan kompetitor;

4. Mencari KOL MCN Crypto, mereka biasanya lebih profesional dan lebih akrab dengan KOL;

Banyak proyek yang bekerja sama sebenarnya tidak memikirkan dengan jelas, tidak menetapkan tujuan promosi sebelumnya atau tujuan tersebut tidak dapat diukur. Sebelum bekerja sama dengan influencer, pertama-tama kita harus memastikan tujuan promosi dari kerjasama ini, yaitu efek apa yang ingin dicapai, apakah itu meningkatkan eksposur merek, jumlah pengikut, meningkatkan volume perdagangan token, atau mencari pelanggan berkualitas, dll. Setelah menetapkan tujuan promosi, kita harus menetapkan beberapa indikator yang dapat diukur untuk menilai apakah promosi ini mencapai harapan. Jika tidak menetapkan indikator yang dapat diukur, pada akhirnya akan mengarah pada ketidakpahaman tentang cara mengoptimalkan strategi, atau hasil yang tidak sesuai dengan harapan, seperti jika ingin meningkatkan penjualan, tetapi hasilnya malah meningkatkan eksposur, yang justru merugikan.

Analisis Data TK

Dalam analisis data TK, kita terutama memperhatikan dua jenis indikator: indikator video dan indikator akun.

Indikator video meliputi: tingkat penyelesaian, tingkat suka, tingkat komentar, tingkat retweet, sumber lalu lintas, serta jumlah tayangan, total durasi tayangan, rata-rata durasi tayangan, distribusi penonton dan porsi.

Indikator akun meliputi: rasio suka, distribusi pengikut, jumlah pengikut, jumlah suka, jumlah video yang dipublikasikan, waktu publikasi video pertama, frekuensi publikasi terkini, dan distribusi gender, dll.

Dengan menganalisis indikator-indikator ini, kita dapat mengevaluasi kinerja suatu akun secara menyeluruh, baik itu akun kita sendiri atau akun berkualitas lainnya.

Indikator Video

Kita pertama-tama menganalisis indikator pada dimensi video, menganalisis satu per satu indikator penting apa saja yang mencerminkan masalah, apa standar pengukuran indikator tersebut, dan bagaimana mengoptimalkan video berdasarkan indikator tersebut. Namun perlu dicatat sebelumnya bahwa video dengan tujuan, jenis, dan kategori yang berbeda, bentuk data akan berbeda-beda, misalnya ada video dengan jumlah suka yang sangat tinggi, ada video dengan tingkat interaksi komentar yang lebih tinggi, dan ada juga video yang fokus pada berbagi. Di bawah ini adalah standar pengukuran indikator yang saya rekomendasikan, yang merupakan standar umum untuk sebagian besar kategori, saat merujuk harus ingat untuk fleksibel.

Tingkat Penyelesaian

Tingkat penyelesaian mengacu pada proporsi penonton yang menyelesaikan 100% kemajuan menonton video dari seluruh penonton, tingkat penyelesaian merupakan salah satu indikator yang sangat penting di antara banyak indikator video, dan merupakan faktor kunci yang mempengaruhi jumlah tayangan video. Bagi proyek, seberapa lama pengguna bersedia menghabiskan waktu di produk Anda adalah indikator yang sangat penting. Oleh karena itu, tingkat penyelesaian video di platform TK memiliki hubungan yang sangat kuat dengan waktu yang dihabiskan penonton. Jika tingkat penyelesaian video tinggi, itu menunjukkan bahwa penonton tertarik dengan konten video, bersedia menghabiskan waktu untuk menonton sampai akhir, platform biasanya akan menganggap video seperti itu adalah video yang relatif berkualitas, dan akan merekomendasikan video tersebut lebih lanjut. Melalui ringkasan data praktis, industri e-commerce umumnya menetapkan garis dasar minimum untuk menentukan apakah tingkat penyelesaian memenuhi syarat sebesar 30%, jika tingkat penyelesaian di bawah 30%, maka dianggap tidak dapat diterima, video harus dioptimalkan [Sumber: sky]. Saat berpikir dari sudut pandang penonton, dalam situasi apa penonton tidak mau menyelesaikan video dan langsung menggulir? Secara umum, ada beberapa alasan berikut.

(1) Tiga detik pertama video tidak cukup menarik. Tingkat kehilangan penonton, dalam tiga detik pertama seringkali yang tertinggi, jadi kita bisa memeriksa apakah konten tiga detik pertama video menarik, apakah ada ruang optimasi yang besar.

(2) Mengungkapkan semua konten dalam tiga detik pertama. Banyak kreator memahami bahwa tiga detik pertama video harus menarik, sehingga mereka menumpuk semua konten utama dan menarik pada tiga detik pertama, yang menyebabkan penonton tidak memiliki harapan tinggi terhadap konten selanjutnya. Dan penonton tanpa harapan apapun secara alami akan memilih untuk menggulir.

(3) Ritme yang lambat. Di platform TK, kesabaran penonton terhadap setiap video terbatas, jika ritme video tidak kuat, tidak dapat sepenuhnya menguasai indera penonton, akan mengakibatkan kehilangan lalu lintas. Khususnya untuk video berdurasi menengah hingga panjang, video harus memiliki ritme yang kuat dan kepadatan konten yang tinggi, agar penonton merasa setiap detik yang dihabiskan untuk video tersebut sangat berharga. Oleh karena itu, jika tingkat penyelesaian kurang dari 30%, maka sebaiknya fokus pada tiga poin di atas untuk melakukan optimasi.

Berdasarkan prinsip-prinsip ini, proyek dapat mengamati jumlah pengikut influencer dan data post serta jumlah suka apakah sesuai, sehingga dapat menemukan influencer yang benar-benar dapat diajak kerjasama.

Tingkat Suka

Rumus perhitungan tingkat suka: tingkat suka = total jumlah suka / total tayangan.

Tingkat suka dibandingkan dengan tingkat penyelesaian memiliki dampak yang lebih kecil terhadap tayangan, tetapi tetap merupakan indikator yang layak untuk dioptimalkan. Ketika tingkat suka kurang dari 4%, video tersebut memiliki ruang untuk dioptimalkan. Dari sudut pandang penonton, mereka akan memberikan suka pada video dalam dua situasi: (1) Video memiliki nilai koleksi. Banyak orang yang melihat video bagus di TK, jika tidak segera memberikan suka atau menyimpan, maka akan sangat sulit untuk menemukan video tersebut di kemudian hari. Oleh karena itu, meningkatkan nilai praktis video dapat mendorong penonton untuk memberikan suka dan menyimpan serta menontonnya berulang kali. (2) Video yang sangat menarik. Konten yang menarik dapat membangkitkan minat penonton, ini adalah faktor kunci yang mempengaruhi tingkat suka. Jika tingkat suka rendah, dapat fokus pada peningkatan daya tarik video. Di sini kita bisa mencari influencer yang membuat video dengan baik.

Tingkat Komentar

Rumus perhitungan tingkat komentar: tingkat komentar = total jumlah komentar / total tayangan.

Tingkat komentar di bawah 0,4% menunjukkan bahwa video tersebut memiliki ruang untuk dioptimalkan. Berikut adalah tiga metode untuk meningkatkan tingkat komentar:

Tingkat Retweet

Rumus perhitungan tingkat retweet: tingkat retweet = total retweet / total tayangan.

Sama seperti Twitter, interaksi retweet dan suka serta impresi harus dapat cocok untuk dianggap sebagai post yang baik.

Indikator Akun

Rasio Suka

Dalam dimensi akun, indikator pertama yang layak diperhatikan adalah rasio suka, rumus perhitungannya: rasio suka = total jumlah pengikut / total jumlah suka.

Rasio suka dapat mencerminkan dengan sangat jelas daya tarik pengikut akun, jika rasio suka terlalu rendah, ini menunjukkan bahwa daya tarik pengikut akun rendah, konten yang menarik perhatian penonton hanya terbatas pada tingkat video, dan belum meningkat ke tingkat persona influencer atau akun tersebut. Standar penilaian rasio suka umumnya adalah, lebih dari 1:6, dianggap bahwa daya tarik pengikut akun tinggi, pengikut cukup tepat; di bawah 1:6, dianggap bahwa video memiliki ruang untuk dioptimalkan, misalnya beberapa akun memiliki rasio suka mencapai 1:15 atau 1:20, ini adalah indikasi yang sangat khas dari daya tarik pengikut yang rendah.

Distribusi Pengikut

Indikator kedua adalah distribusi pengikut. Kita biasanya membaginya secara sederhana menjadi distribusi gender, distribusi wilayah, dan distribusi usia. Saat memilih influencer crypto, harus disesuaikan dengan jenis proyek yang kita miliki.

Terima kasih

Terima kasih banyak kepada teman-teman yang memberikan berbagai dukungan informasi untuk artikel ini! Karena saya sendiri tidak banyak terlibat dalam operasional TK, banyak konten dalam artikel ini mengacu pada buku Sky dan pengalaman teman-teman yang benar-benar melakukan operasional TK, saya juga merekomendasikan kepada teman-teman yang ingin belajar operasional TK untuk banyak membaca dan belajar, contoh KOL dalam artikel ini bersumber dari Wayne, jika ada yang membutuhkan sumber daya influencer TK, silakan hubungi saya, dan saya juga menyambut semua orang untuk saling berbagi, saya TG: SunnyZ_Crypto [maaf jika balasannya lambat].