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内容运营，必须数据决策的8个场景
更新时间：2025-6-1 11:52:11 作者：爱短链
内容是连接用户和产品的桥梁和链接。
操作需要了解主要平台的特点，并结合数据分析做好操作工作。
本文总结并分享了内容操作中具体数据决策的8个场景，供您参考和学习。
最近，我在知乎上刷了一些所谓的数据驱动操作文章。
嗯，我个人觉得大部分都不实用。
除了请听下次分解的销售文章和销售产品文章外，这是理论上应该是这样的理想状态方法论。
然而，还有一些方法可以激励人们总结他们以前工作中的几个例子。
一、结果倒推过程 实例1 我在第一家公司做过这样的项目，在某个频道下填写不同的商品详细信息页面UGC为了频道的内容CTR。
当时的做法是爬上竞争产品对应产品对应频道的数据，看每个关键词的点击率(因为不能爬到曝光率，不能直接看点击率)，然后根据竞争产品不同关键词的点击率分布比，将这些关键词内容灌入对应产品。
整体思路可以概括为，既然目标是点击，那就找出点击结果是什么样的(可以参考竞争产品，但不仅仅是参考竞争产品)，然后根据点击结果的内部规律(分布比例、不同产品差异等)重构内容。
二、铺开面筛选结果 实例2 上一家公司团队刚成立的时候，前期有一个动作，就是群里的几个操作，每个人做5-6种内容形式，合起来有20多种。
做一段时间的内容是什么？ROI大家都很清楚。
在这里，我将重点关注当时的领导人。
后来，我认为这样做最大的意义不是找到该做什么，而是平衡团队中每个人的不同想法。
当时，小组中的每个人都有不同的工作方向，包括行政、公关、编辑和市场。
不要评估任何人的想法， 自由跑一条共同的跑道。
延伸2 这些刷脉脉APP头条频道(即一些自媒体内容)有一个猜测:目前的文章呈现状态，很有可能是第一批测试内容中数据比较好(点击、评论等)的祖先开枝散叶。
).也就是说，一开始，你不需要花一点时间去思考哪些文章的内容类别会满足需求，只需要撒网筛选即可。
当然，这种调整是有前提的: 内容成本低，可以测试； 它不会影响品牌定位和用户体验，等等。
因此，由于金钱和内容调性的限制，我们的实验内容不能完全传播，离散程度相对较高。
三、总结历史找规律 这几乎是广大运营商用的，无非是环比总结复盘分类。
不然做了以下两个例子的项目就没那么简单了。
实例3 在最后一家公司做了一个短期的分析，想看看不同主题的时间限制。
简单地说，将以前的内容分为类别，总结每个类别的点击率趋势，区分趋势拐点的范围，类似内容的推荐时间将按照以前的规则进行。
这样，推荐流量就可以最大化，减少浪费。
当然，这个过程不仅如此简单，而且需要分为几组来总结，以消除市场的影响，消除偶然性等。
然而，这个过程属于讨论如何进行数据分析的范围，而不是如何驱动操作。
实例4 与实例3非常相似。
我们需要做一个分析，看看每种类型的内容每天有多合适。
简单地说，根据两个主要的分类维度，看看历史内容的累积流量。
流量增加，流量减少。
（3是分析需求的及时性，4是分析需求的比例） 答案之所以不那么简单，是因为分析过程中有一个笼子，是基于推荐系统的推荐机制。
换句话说，分析过程是探索如何有效利用这个笼子的过程。
四、量化长链条的东西 两个典型的例子，一个是各种转换漏斗，另一个是各种通信模型。
然而，两者都是基于产品层面的动作，而不是内容本身。
目前还没有找到合适的基于内容的例子。
五、量化一件有两面性的事情 举个简单的例子，有很多APP有开屏广告，一般3-5秒。
但这个广告通常是正确的APP保留新用户，使用时间有影响，但不放这个广告，影响赚钱。
APP开屏广告显然需要通过数据量化收益和损失。
具体做法没有详细说明，毕竟是别人的项目，没有亲自做过也只知道一。
简单地说，两个方面： 价值归一，计算单用户留存等于(等价)赚多少钱，然后比较单用户加载(点击)广告赚多少钱。
区分用户，找到能留下来看广告的用户，看广告留不下来的用户。
六、为项目设定合理的目标 这两天前，前领导写了一篇关于他之前如何设定项目目标的文章。
让我大致翻译一下（顺便说一句，我的私人商品混合在一起） 前提1:绝对值数据的参考性大多不如相对值数据，比如社区板块，这个社区每天新内容量的参考性不如新内容量/DAU。
估计大家都能认同这一点； 前提2:平台数据参考不如用户行为数据，比如社区有多少新内容参考不如用户有多少点击； 前提3：用户的短期行为数据不如用户的长期行为数据好，例如，有多少用户每天点击的内容不如社区30天保留的数据好； 但是，目标的具体使用取决于项目开发阶段、团队风格、公司评估体系等。
另外，如果设定项目目标，可以单独开一篇文章写，这里就不多说了。
七、提供另一种视角 我们每个人都知道我们在想什么，但我们不知道别人（团体）在想什么。
此时，数据提供了另一个视角，利用用户的数据观察用户的想法。
实例5 在第一家公司有这样一个项目，每天导出他们贡献的内容和收获的浏览量，增加粉丝数量，以保持自媒体作者的活跃。
(前提是作者当时没有数据观察背景)，这样每天都能看到那些人得到正反馈(多发多得)，谁得到负反馈(多发少得)，谁因为正反馈更积极(增加产出)，谁因为负反馈而消极(减少产出)。
此时，根据上述分类，在适当的时间使用不同的语音维度进行沟通，事半功倍。
八、多维筛选，准确投资 实例6 在实习期间，还有另一个项目来改善一个新社区的互动数据。
当时，一个简单而粗糙的数据是移动主端对应部分的高互动内容。
相同的用户组和相同的互动偏好是相似的。
（前提是，相同的用户组需要根据部分进行筛选，否则可能不会更有效） 延伸6 这些天赋在家疯狂刷虎扑，发现一件有趣的事情。
有很多处理抖音的小视频，非常符合虎扑用户的偏好。
但仔细想想，虎扑的内容推荐是用字节做的，所以这件事相对简单。
比如拿着虎扑的用户肖像数据，去抖音匹配同一批用户的高互动内容，直接输出；或者，识别音APP用户还安装了虎扑APP，输出内容。
例子和延伸是一样的，在多维内容数据筛选之前，所以投资更准确。
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操作需要了解主要平台的特点，并结合数据分析做好操作工作。
本文总结并分享了内容操作中具体数据决策的8个场景，供您参考和学习。
最近，我在知乎上刷了一些所谓的数据驱动操作文章。
嗯，我个人觉得大部分都不实用。
除了请听下次分解的销售文章和销售产品文章外，这是理论上应该是这样的理想状态方法论。
然而，还有一些方法可以激励人们总结他们以前工作中的几个例子。
一、结果倒推过程 实例1 我在第一家公司做过这样的项目，在某个频道下填写不同的商品详细信息页面UGC为了频道的内容CTR。
当时的做法是爬上竞争产品对应产品对应频道的数据，看每个关键词的点击率(因为不能爬到曝光率，不能直接看点击率)，然后根据竞争产品不同关键词的点击率分布比，将这些关键词内容灌入对应产品。
整体思路可以概括为，既然目标是点击，那就找出点击结果是什么样的(可以参考竞争产品，但不仅仅是参考竞争产品)，然后根据点击结果的内部规律(分布比例、不同产品差异等)重构内容。
二、铺开面筛选结果 实例2 上一家公司团队刚成立的时候，前期有一个动作，就是群里的几个操作，每个人做5-6种内容形式，合起来有20多种。
做一段时间的内容是什么？ROI大家都很清楚。
在这里，我将重点关注当时的领导人。
后来，我认为这样做最大的意义不是找到该做什么，而是平衡团队中每个人的不同想法。
当时，小组中的每个人都有不同的工作方向，包括行政、公关、编辑和市场。
不要评估任何人的想法， 自由跑一条共同的跑道。
延伸2 这些刷脉脉APP头条频道(即一些自媒体内容)有一个猜测:目前的文章呈现状态，很有可能是第一批测试内容中数据比较好(点击、评论等)的祖先开枝散叶。
).也就是说，一开始，你不需要花一点时间去思考哪些文章的内容类别会满足需求，只需要撒网筛选即可。
当然，这种调整是有前提的: 内容成本低，可以测试； 它不会影响品牌定位和用户体验，等等。
因此，由于金钱和内容调性的限制，我们的实验内容不能完全传播，离散程度相对较高。
三、总结历史找规律 这几乎是广大运营商用的，无非是环比总结复盘分类。
不然做了以下两个例子的项目就没那么简单了。
实例3 在最后一家公司做了一个短期的分析，想看看不同主题的时间限制。
简单地说，将以前的内容分为类别，总结每个类别的点击率趋势，区分趋势拐点的范围，类似内容的推荐时间将按照以前的规则进行。
这样，推荐流量就可以最大化，减少浪费。
当然，这个过程不仅如此简单，而且需要分为几组来总结，以消除市场的影响，消除偶然性等。
然而，这个过程属于讨论如何进行数据分析的范围，而不是如何驱动操作。
实例4 与实例3非常相似。
我们需要做一个分析，看看每种类型的内容每天有多合适。
简单地说，根据两个主要的分类维度，看看历史内容的累积流量。
流量增加，流量减少。
（3是分析需求的及时性，4是分析需求的比例） 答案之所以不那么简单，是因为分析过程中有一个笼子，是基于推荐系统的推荐机制。
换句话说，分析过程是探索如何有效利用这个笼子的过程。
四、量化长链条的东西 两个典型的例子，一个是各种转换漏斗，另一个是各种通信模型。
然而，两者都是基于产品层面的动作，而不是内容本身。
目前还没有找到合适的基于内容的例子。
五、量化一件有两面性的事情 举个简单的例子，有很多APP有开屏广告，一般3-5秒。
但这个广告通常是正确的APP保留新用户，使用时间有影响，但不放这个广告，影响赚钱。
APP开屏广告显然需要通过数据量化收益和损失。
具体做法没有详细说明，毕竟是别人的项目，没有亲自做过也只知道一。
简单地说，两个方面： 价值归一，计算单用户留存等于(等价)赚多少钱，然后比较单用户加载(点击)广告赚多少钱。
区分用户，找到能留下来看广告的用户，看广告留不下来的用户。
六、为项目设定合理的目标 这两天前，前领导写了一篇关于他之前如何设定项目目标的文章。
让我大致翻译一下（顺便说一句，我的私人商品混合在一起） 前提1:绝对值数据的参考性大多不如相对值数据，比如社区板块，这个社区每天新内容量的参考性不如新内容量/DAU。
估计大家都能认同这一点； 前提2:平台数据参考不如用户行为数据，比如社区有多少新内容参考不如用户有多少点击； 前提3：用户的短期行为数据不如用户的长期行为数据好，例如，有多少用户每天点击的内容不如社区30天保留的数据好； 但是，目标的具体使用取决于项目开发阶段、团队风格、公司评估体系等。
另外，如果设定项目目标，可以单独开一篇文章写，这里就不多说了。
七、提供另一种视角 我们每个人都知道我们在想什么，但我们不知道别人（团体）在想什么。
此时，数据提供了另一个视角，利用用户的数据观察用户的想法。
实例5 在第一家公司有这样一个项目，每天导出他们贡献的内容和收获的浏览量，增加粉丝数量，以保持自媒体作者的活跃。
(前提是作者当时没有数据观察背景)，这样每天都能看到那些人得到正反馈(多发多得)，谁得到负反馈(多发少得)，谁因为正反馈更积极(增加产出)，谁因为负反馈而消极(减少产出)。
此时，根据上述分类，在适当的时间使用不同的语音维度进行沟通，事半功倍。
八、多维筛选，准确投资 实例6 在实习期间，还有另一个项目来改善一个新社区的互动数据。
当时，一个简单而粗糙的数据是移动主端对应部分的高互动内容。
相同的用户组和相同的互动偏好是相似的。
（前提是，相同的用户组需要根据部分进行筛选，否则可能不会更有效） 延伸6 这些天赋在家疯狂刷虎扑，发现一件有趣的事情。
有很多处理抖音的小视频，非常符合虎扑用户的偏好。
但仔细想想，虎扑的内容推荐是用字节做的，所以这件事相对简单。
比如拿着虎扑的用户肖像数据，去抖音匹配同一批用户的高互动内容，直接输出；或者，识别音APP用户还安装了虎扑APP，输出内容。
例子和延伸是一样的，在多维内容数据筛选之前，所以投资更准确。
特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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