ビデオアカウントライブ放送ルームのユーザーパスと2つの主要モデル

これまでのライブストリーミングの発展により、トラフィックの配当をまだ持っているのはビデオアカウントだけです。しかし、それを得るには正しい方法も必要です。この記事では、著者が皆さんのお役に立てればと思い、ビデオ アカウント ライブ ストリーミングのボーナス モデルを 2 つ紹介します。

ビデオ アカウントは、今年唯一の 2 つのトラフィック ボーナス プラットフォームのうちの 1 つです。ビデオ アカウント、特にライブ ストリーミングへの参加を推奨する人が多すぎます。しかし、ビデオアカウントでライブストリーミングを行う方法を実際に説明できる人はほとんどいません。

今日は動画アカウントでライブ配信をする方法についてお話します！

まず、ビデオアカウントのライブブロードキャストトラフィックは、パブリックドメイントラフィックとプライベートドメイントラフィックの2種類に大別できることを知っておく必要があります。パブリックドメインのトラフィックは、前回のゲームの会場データに基づいて第 1 波に分割され、プラットフォームは一定の初期トラフィックを提供します。 2 番目の波は、群衆の動的スパイラル テスト トラフィックであり、主にライブ ブロードキャスト ルームの実行能力をテストします。うまく実行できれば、ライブ放送広場から第3波のトラフィックを獲得することが可能です。

このプロセスにおいて、プライベート ドメイン トラフィックの最も重要な役割は、まず、最初にクラウド ラベルを作成して、プラットフォームがプッシュされたときにより正確なグループに到達できるようにすることです。第二に、群衆を引き継ぐ際に、実際の状況に応じて関連データを補充することができます。

したがって、ビデオ アカウントのライブ ブロードキャスト中は、パブリック ドメイン トラフィックとプライベート ドメイン トラフィックの 2 種類のトラフィックが相互に補完し、連携します。

ビデオ アカウントのライブ ブロードキャスト プロセス全体を通じて最も重要なことは、観客をうまく引き付けることです。このリンクには、保持モデルとトランザクション モデルと呼ばれる 2 つの非常に重要なモデルがあります。

これが今日の記事の焦点です。これら 2 つのモデルについて詳しく説明する前に、まずユーザーがライブ ブロードキャスト ルームに入るときの一般的な経路を見てみましょう。

商品を販売するためのライブ ストリーミング ルームを例に考えてみましょう。次の図は、ライブ ストリーミング ルームに入った後に顧客が実行すべき 6 つの正しいコア ステップを示しています。

1 つ目はパブリック ドメイン トラフィックです。これには、プラットフォームの最初の波によってプッシュされた初期トラフィックと、グループ分裂後にライブ ブロードキャスト ルームに誘導されたユーザーが含まれます。ビデオアカウントの各ユーザーには、ビデオアカウントについて知りたい、子育ての知識を学びたいなど、独自のラベルがあります。

2 番目のステップは、ユーザーがライブ放送ルームに入った後、ライブ放送ルームでユーザーが実行できる可能性のある動作は、大まかに 2 つのタイプに分けられることです。 1つは、あなたのライブ放送ルームが良くないと感じた場合、彼はすぐに辞めてしまいます。もう一つは、それが残るということです。

ユーザーがライブ放送室に立ち寄ると、私たちは 3 番目のステップである打ち解ける段階に進みます。たとえば、アンカーが音声やその他の手段を通じてユーザーと対話する場合、ユーザーはライブ ブロードキャスト コンテンツに惹かれ、いいね、コメントなどの特定のアクションを自発的に実行する可能性があります。このようにして、ユーザーには特定の行動ラベルが付けられます。

次に 4 番目のステップ: ユーザーがアンカーとやり取りした後、ユーザーはあなたに対してある程度の信頼を抱くようになります。このとき、彼は「おい、君は話すのが下手じゃないな」と思って、あなたについていくことを選ぶかもしれません。

あなたをフォローした後、あなたが共有した商品やサービスが自分にとって必要なものだと判断した場合、またはあなたのコンテンツが自分の欲求を刺激した場合、注文することを選択します。これが5番目のステップです。

最後のステップは、プラットフォームがユーザーの興味タグと行動タグに基づいて分裂を実行し、パブリックドメインで同じタグを持つより多くのユーザーをライブ放送ルームに引き付けることです。

さて、上記はユーザーがライブ放送室に入るときの完全なパスです。もちろん、この道のあらゆる段階で損失が発生する可能性があります。私たちがすべきことは、各ステップのコンバージョン率を最大化できるようにすることです。

同時に、この道筋を踏まえると、私たちがやっていることは動画アカウントでの生放送だということも分かります。長くやっていくのであれば、生放送ルームをやるときに、コアな顧客向けのコンテンツを作って、生放送のヒットプランを作らなければなりません。なぜなら、引き付けたユーザーが正確なユーザーでない場合、その後のパスでコンバージョン率を確保することは非常に困難になるからです。結局のところ、彼らはあなたのターゲット ユーザーではなく、正確な顧客ほどあなたのコンテンツに興味を持っているわけではありません。

一方、私たちのライブ放送コンテンツは、特定のユーザーを中心に据えて、このパスに基づいて、言葉やシナリオ、その他のコンテンツを通じてクローズドループを作成します。この閉ループを正常に作成できれば、トラフィックが急速に増加することがわかります。したがって、これを交通リズムモデルと見なすことができます。

さて、このパスでコンバージョン率を確保するにはどうすればよいでしょうか?実際、このプロセスで最も重要な 2 つのリンクは何かを調べることができます。それは、留まる、そして変換するという2つのステップでなければなりません。これら 2 つのステップをうまく実行できれば、全体的な道のりが確実にスムーズになり、全体的なコンバージョン率も確実に高まります。

同時に、この 2 つのリンクをうまく実行できれば、実際には、ライブ放送室で観客をうまく引き付けることができるようになります。誰でも理解できると思います！

さて、次に、保持モデルとトランザクション モデルという 2 つの非常に重要なモデルに焦点を当てましょう。

1. 滞在モデル

皆さんに質問があります。ライブ放送ルームは 2 つあり、1 つは 10 人がオンラインで、もう 1 つは 10,000 人がオンラインでいます。では、これら 2 つのライブ ブロードキャスト ルームの差は、具体的にはホストの視聴者維持能力やストリーミングの速度に反映されているのでしょうか?

答えはストリーミング速度です!ストリーミング速度は主にユーザーの滞在時間によって影響を受けます

したがって、ストリーミング速度を上げる方法を見つける必要があります。ここで最初のモデルが生成されます。滞在モデル

いわゆるリテンション モデルとは、ライブ ブロードキャスト ルームに現在滞在しているユーザーの人口プロファイルと数を指します。

この文章をどう理解しますか？

グループの人々のポートレートがライブ放送ルームに表示されたら、プラットフォームはこの肖像画と共通の特徴に基づいてこのグループの人々を拡大します。たとえば、私は今ライブ放送を行っていますが、今私のライブ放送室で私の授業を聞いている学生たちの共通点は、ビデオアカウントを通じて学習しているということかもしれません。次に、クラウド拡張とは、ビデオアカウントについて学習する必要のあるユーザーをプラットフォーム上で検索することを指します。

次に、ユーザー数から共通の特徴を抽出します。これは、滞在するユーザーの人口統計に基づいて行われます。例えば、私のライブ配信ルームには1人しかいないので、この1人から特徴を抽出して検索するのは実は非常に難しいです。結局のところ、人の特性を正確に要約する方法や可能性はないのです。しかし、もし今、生放送室に100人いるとしたら、これらの人々から共通の特徴を抽出するのは比較的簡単ではないでしょうか?さらに多くの特徴が抽出される可能性があります。この方法により、検索対象がさらに多くの人々に及ぶ可能性があります。

さらに、皆さんに質問したいのですが、ライブ放送ルームでは、ストリーミング速度に影響を与えるものは何ですか?友人の中には、「取引しますか?」と答える人もいるかもしれません。これは確かに、Tik Tok や Kuaishou のようなプラットフォームにおける答えなのかもしれません。商品を販売するライブストリーミングルームの場合、ストリーミング速度に最も影響を与える要素はトランザクションです。しかし、ビデオアカウント側では、このロジックは間違っています。ビデオアカウントのライブ放送ルームでは、その取引はストリーミングに影響を与えません。

そのため、動画アカウント側では、数万人、さらには数百万人がオンラインになっているライブブロードキャストルームが多数あるのをよく見かけますが、その取引量は実際には想像ほど高くありません。したがって、ビデオ アカウントでのトランザクションはストリーミングに影響を与えることはできません。

逆に、トランザクションがストリーミングに影響を与える可能性がある場合は、最初に放送を開始するときに、注文を出す人を見つけるだけで済みます。 10,000件の注文を出す人を見つけたら、ライブ放送ルームは人気が出るでしょうか？しかし、実際には爆発することはできません。多くの人がこれを試したことがあると思います。右！

ビデオアカウントでは、偽の注文はできますか?はい、できます！しかし、ブラッシング注文のポイントは、交通を押し進めるために高速が必要であり、混雑を修正する必要があり、その後に人間の操作を注入すると、大きな効果が得られるということです。そうでなければ、注文を無視する意味はありません。

話を元に戻しましょう。トランザクションはストリーミングに影響を与えることはできません。交通の流れに実際に影響を与えるものは何でしょうか?ライブ放送にオンラインになっている人数です。

ライブ ブロードキャスト ルームのオンライン ユーザー数によって、ルームのストリーミング速度が直接決まります。

振り返ってみると、リテンションモデルの本質は、ライブ放送ルームの群衆ポートレートに依存して、より多くのパブリックドメインユーザーと一致させ、より多くのオンラインユーザーを獲得し、ライブ放送ルームのストリーミング速度を向上させることです。このようにして、正の上向きの流れの閉ループが形成されます。

生放送室には誰もいないと多くの人から言われました。なぜ誰もいないのですか？これは、ユーザーを一致させるための群衆ポートレートがなく、オンラインの人数とストリーミング速度が実際に関連しているためです。オンライン人数が十分でない場合、ストリーミング速度を上げることはできません。逆に、ストリーミング速度を上げることができない場合、ライブ放送ルームの人数は常にそのレベルで止まってしまいます。

したがって、保持モデルを使用する場合は、次の 2 つのステップに分かれます。

最初のステップは、まず人材を維持する方法を見つけ、次に残った人々の人口統計に基づいて、類似したグループの人々を探して紹介することです。

ただし、2 番目のステップでは、プラットフォームが特定のグループの人々を紹介した後、その滞在を延長する方法を見つける必要があります。現時点で長く滞在できない場合は、集団が適切かどうかを検討する必要があります。観客が適切であれば、言葉やシーンなどを含むライブ放送コンテンツ、つまり前述の 6 つのステップを通じて、トラフィックのクローズド ループを実現したり、滞在時間を継続的に増やしたりすることができます。このようにして、ストリーミング速度は向上し続け、最終的にライブ放送ルームにフィードバックされ、オンラインの人数が増加し続けます。

したがって、このプロセスで最も重要なことは、実際にはあなたの群衆戦略、つまり群衆ポートレートです。

2番目は、滞在する方法を見つけることです。この点に関しては、まずは池の利用を思い浮かべる人も多いのではないでしょうか！魚のいる池を休憩場所としてご利用ください。それで、このアプローチは実行可能でしょうか?実行可能ですが、完全に実現可能というわけではありません。

この文章をどう理解しますか？ライブ放送ルームのトラフィックの観点から、私たちは魚の池を通じてユーザーの滞在時間を延ばそうとしており、それは間違いなく効果的です。滞在時間が長くなればなるほど、ライブ放送室にオンラインになる人が増えるため、ライブ放送室のストリーミング速度が上がり、ライブ放送室全体がトラフィックのプラス成長の閉ループに入ることができ、ライブ放送室の視聴者数が増加します。したがって、この観点からすると、魚のいる池を滞在場所として使用することにはまったく問題はありません。

しかし、なぜそれが完全に実現可能ではないと言うのでしょうか?

なぜなら、私たちのライブ放送室の中心的な目的は何でしょうか?それは商品を持ち込むことです。トラフィックを増やす最終的な目標は取引を成立させることです。池を中継地点として利用した場合、データは上がるものの取引が成立しない可能性があります。

リテンション モデルは、既存の人口統計に基づいてユーザーをマッチングし、引き付けられたユーザーが継続して滞在するため、オンライン ユーザーの数が増加します。プッシュ速度は向上しますが、プラットフォームは基本的に、あなたの池のユーザーポートレートと一致させるだけであり、あなたの正確なターゲット人口ポートレートと完全に一致するわけではありません。そうすると、彼の最終的な取引額は確実に上がらなくなります。

この点を理解できますか？

2. トランザクションモデル

さて、この状況では私たちは何をすべきでしょうか?次に、2番目のモデルであるトランザクションモデルについてお話ししましょう。

学生の皆さん、私のライブ放送ルームに留まってくれる人を見つけるのと、私のライブ放送ルームに来て取引をしてくれる人を見つけるのとでは、どちらが簡単だと思いますか?すると、ほとんどの人は、残った方が絶対に楽だと答えるのではないでしょうか？実際、取引をするよりもライブ放送ルームに留まる方が簡単だというのは間違いなく事実です。

この事実に基づいて、実際にライブ放送ルームで人が取引を行う場合、その取引はルームに滞在するユーザーよりも正確であるはずだと理解できますよね?つまり、ライブ放送ルームでユーザートランザクションが完了するたびに、そのユーザーポートレートが受動的に修正されることになります。完了するトランザクションが増えるほど、ユーザー ポートレートの精度が高まります。

ビデオアカウント側では、ユーザートランザクションはライブブロードキャストルームのストリーミング速度にはあまり影響しませんが、ユーザーポートレートには影響します。

したがって、取引モデルの本質は、ライブ放送ルームで取引を完了した人の累計数に依存し、そのポートレートを使用してユーザーをマッチングし、同じラベルを持つユーザーを検索することです。その中で、トランザクションの数によってプッシュの精度が決まります。

トランザクション モデルを単独で使用することはできません。滞在モデルに基づいて使用する必要があります。彼らの完全な論理は次のとおりです。

まず、オンライン ユーザーのグループがあります。これらのユーザーのポートレートに基づいて、同じタグを持つより多くのユーザーをマッチングし、ライブ放送ルームに誘導して、ライブ放送ルームの全体的なストリーミング速度を向上させます。

そして、このプロセスでトランザクションを実行しようとします。ユーザーがトランザクションを完了すると、新しい人口統計が作成されます。その後、取引を完了したユーザーのポートレートに基づいてユーザーをマッチングし、ライブ放送ルームに誘導して、新しい取引を継続できるようにします。このプロセスが適切に行われると、ライブ放送室のトラフィックの規模とトラフィックの正確性の両方を確保できます。

3. 2つの主要モデルの運用上の考慮事項

このプロセスでは、滞在モデルとトランザクション モデルを実際に使用する際に注意すべき点がいくつかあります。

最初に覚えておくべきことは、トランザクション モデルはストリーミングにはあまり意味がないということです。トラフィックの精度向上に役立ちます。したがって、放送を開始するとき、特に新しいアカウントが作成段階にあるときは、トランザクション モデルを使用する前に、まず滞在モデルを実行して、ライブ放送ルームに十分な数のユーザーがオンラインであること、および全体的なストリーミング速度が向上していることを確認する必要があります。

誰もが理解できる言葉で言えば、番組の放送が始まったばかりのときに急いで注文しないでください。以前、多くの友人に相談をしていたときに、ライブ配信を始めるときは、慌てて契約する必要はなく、気軽に配信を始めてみて！とよく言っていました。ユーザーを維持する能力があれば、それで十分です。ライブ放送ルームに十分なトラフィックがあることを確認してください。 1 回のショーでは足りない場合は、2 回行ってください。データの収集を開始するのに、なぜ 3 番目のゲームまで待つのでしょうか?

なぜなら、以前は私たちはただ支援していただけだったからです。私たちは何を支援していたのでしょうか?ライブ放送ルームのストリーミング速度を向上させるために、保持モデルを使用しました。その後、トランザクション モデルを使用して正確な群衆ポートレートを作成しました。このデータをゆっくり修正してください。

実際、多くの人が、動画アカウントでライブ放送を行う際に、常に商品の販売に重点を置きすぎています。もちろん、商品を販売して利益を上げることが私たちの最大の目的ですが、実際にすぐに取引を成立させることは非常に困難です。

最初のライブ放送でストリーミング速度を上げて、その後トランザクションを達成できれば確かに最良の状況ですが、それは単なる理想的な状態である可能性が高いです。結局のところ、あなたは有名人でもなければ、ビデオアカウントに参加したインターネットの有名人でもありません。最初のトラフィックは十分に大きい可能性があります。ほとんどの一般人は、ライブストリーミングを段階的に実行します。

さて、2 番目に注意する必要があるのは、ライブ ブロードキャストでは、滞在モデルとトランザクション モデルは 1 回だけ使用するのではなく、実際には繰り返し使用されるということです。例えばこの写真を見てみましょう

健全なライブ放送ルームの場合、このようなデータ傾向チャートは比較的正常です。ここで注意深く観察すると、ライブ放送中にトラフィックのピークが複数回発生する可能性があることがわかります。

これらのピーク間の各交代は、実際には滞在モデルとトランザクション モデルの使用です。

たとえば、青い線はライブ放送ルームにオンラインになっている人数を表し、黄色の線はトランザクションの数を表します。通常の論理によれば、オンラインの人数が増えると取引数は増えますが、割合は減少します。たとえば、オンラインに 10 人いる場合、そのうち 8 人が取引を行う可能性があります。オンライン人数が 100 人に増えると、50 人が取引を完了する可能性があります。オンライン人数が 1,000 人に増えると、実際には 200 人しかいないこともあります。これは実際には正常な現象です。

割合は減少しているものの、取引件数は増加しています。そのため、実際の運用では、リテンションモデルを通じてオンライン人数やライブ配信の流れを継続的に増やす方法を見つける必要があります。ピークに近づいたら、群衆のポートレートを調整してより正確にするためのトランザクションを開始します。

その後、データ変動は通常、再び低下しますが、これはホストの引き継ぎ能力が不十分なためである可能性があり、あるいは群衆のポートレートが絶えず調整されているためである可能性の方が高いです。そのため、現時点では、ストリーミングの速度とオンライン ユーザーの数を増やすためのリテンション モデルを作成する必要があります。

これにより、相互修正のプロセスが促進されます。これにより、ライブ放送室のストリーミング速度と精度が十分に保証されます。

ライブストリーミングルームが成熟するほど、チーム構成が豊かになるのもこのためです。中央制御やアシスタント放送などの役職もあります。彼らの役割はアンカーと協力することです。ライブ放送の内容や司会者の言葉は、オンラインユーザー数、ストリーミング状況、取引状況に応じて常に調整されます。アンカーは時々ペースを速める必要があり、また時々ペースを落とす必要があります。本質的には、滞在モデルとトランザクションモデルを常時切り替えることです。これらのデータ指標に応じて、ストリーミング速度を上げたり、いつでもトランザクションを実行したりできます。

さて、以上がビデオアカウントのライブ放送ルーム滞在モデルとトランザクションモデルの簡単な紹介と応用です。

著者: Pai Ye Operation