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单个视频链接、多个链接列表或账号的近期发布——无论提供哪种,分析方式都相同。
十万次观看在一个账号上是失败,在另一个账号上却是爆款。要结合发布视频的账号来看这些数字。
仅凭观看次数只能说明视频被展示给了多少人。AllyHub 读取 TikTok 在每个公开视频下显示的六个数据,将它们转化为比率,并将每个视频与该账号的常规表现进行对比——整个过程无需使用 TikTok API。
单个视频链接、多个链接列表或账号的近期发布——无论提供哪种,分析方式都相同。
观看量、点赞数、评论数、收藏数、分享数和发布日期,均直接取自视频在 TikTok 上的显示数据,而非需要权限访问的分析账户。
互动率、收藏率、分享率以及发布以来日均观看量——基于上述数据的计算,并标注为“计算所得”,以避免与平台指标混淆。
每个视频都会与该账号近期发布的其他视频在同维度上对比,让你看出它是超越了该账号的常规水平,还是仅仅持平。
提供五十个链接,就能得到五十行数据。分析的复杂度不会随数量增加,处理一个月的发布内容与处理单个视频花费的精力相同。
输出为电子表格或文档,每个视频单独一行,并附带原始链接,以便核对任何数据对应的原始帖子。
三步操作,从裸链接到让数据有可比性。
向 AllyHub 提供单个视频链接或一批链接,并指定该账号的多少条近期发布作为对比对象。
它会收集每个视频及该账号近期发布的观看量、点赞数、评论数、收藏数、分享数、日期、文案和账号名称,然后计算互动率、收藏率、分享率和日均观看量。
将每个视频与该账号的常规表现对比,保留值得进一步研究的视频,将批次发送到表格或继续分析下一组。
每个分析工具都能告诉你视频获得了多少观看量,但几乎没有一个能告诉你这样的结果是否理想。
一个孤零零的数字可以任人解读成对自己有利的方向,这就是为什么观看量截图能平息那么多争论,却几乎证明不了什么。把这条视频与同一账号最近发布的二十条放在一起,这个数字就不再具有争议性了。
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这里的所有数据都来自公开页面:没有展示次数、没有受众细分、也没有流量来源,因为这些都在一个我们从未接触过的分析账户中。比率由 AllyHub 计算,而视频为何成功,是数字无法替你做出的判断。
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适合任何必须判断视频是否成功,并为自己所使用数字辩护的人。
你记得爆火的视频和毫无水花的视频,而中间状态的——也就是大多数——你并不记得。把过去三个月的视频一次性分析,你一直猜测的规律就会出现在一列数据中。
你接管了一个有两年上传内容的频道,交接文档里只写着密码。在决定下一季度的计划之前,分析已有内容能告诉你哪些帖子真正奏效。
自然帖子是你做过的最便宜的测试,但仅凭观看量来决定把预算投给哪一条,就等于把钱投给了被展示最多的那条。收藏率和分享率能区分出哪些是被人们转给他人的,哪些只是被看到了。
目标通常设定在一个整数观看量上,因为这是大家都认的数字。拉出该账号过去一年的实际数据,就可以基于其自身历史来论证目标,而不是靠猜。
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解读帖子下方的数字,而不凭空臆造原因。

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返回什么、故意遗漏什么,以及原因需要从哪里来。
它获取一个已发布的TikTok视频,并报告其附带的数据——观看次数、点赞数、评论数、收藏数、分享数和日期——并从中计算出比率。AllyHub会将该账号最近发布的视频作为参考,因此每个数据都有可对比的对象。
单个视频完全免费。付费计划支持大批量分析、更广泛的比较范围和文件导出。
不能。它报告发生了什么,以及这些数据与账号通常范围的对比情况;原因在于开头、声音、时机和当周算法行为,这些在公开数据中都不可见。至于内容方面,TikTok Video Summarizer才是读取实际所说内容的工具。
不能。触达人数、流量来源和受众细分藏在账号自己的登录系统后面,从不公开。这里的一切都取自公共页面显示的内容,这正是它能在你不控制的账号上工作的原因。
电子表格或文档。前者适合排序和制图,后者适合需要阅读的报告。无论哪种,每一行都保留视频链接,以便你打开任何数字背后的帖子。
大多数只是把页面已经显示的数据整理得更整洁。AllyHub完成计算,将每个视频与发布它的账号进行比较,明确哪些数字来自TikTok、哪些是它自己的,并保存设置——所以每次你带着另一批视频回来时,速度都会更快。