Phân tích độ dài video TikTok với các chỉ số bài đăng công khai

TL;DR:

• Phân tích độ dài video TikTok cần các giá trị thời gian hợp lệ. Loại trừ các bản ghi thiếu hoặc có thời gian bằng không trước khi phân bổ các nhóm video.
• Các nhóm thời gian được định nghĩa bởi nhà phân tích. Chúng không phải là các khuyến nghị hiệu suất chính thức.
• Người tạo và khoảng thời gian quan sát phải có trong mọi so sánh. Trộn lẫn các tài khoản không liên quan có thể che giấu sự khác biệt về khán giả, chủ đề và nhịp độ đăng bài.
• Số mẫu, trung vị và các điểm ngoại lai phải có bên cạnh mỗi kết quả thời gian. Một nhóm có một bài viết nổi bật cần có cảnh báo rõ ràng.
• Các chỉ số bài đăng công khai không tiết lộ tỷ lệ hoàn thành hoặc thời gian xem trung bình. Phân tích độ dài không nên ngụ ý những phương pháp đo lường không có sẵn đó.
• Bắt đầu miễn phí. Các tài khoản Scrapeless mới bao gồm tín dụng miễn phí qua Bảng điều khiển Scrapeless.

Giới thiệu: thời gian là một chiều kích định dạng, không phải là một phán quyết

Thời gian video thì dễ nhóm và dễ bị diễn giải sai. Một clip ngắn và một hướng dẫn dài có thể phục vụ các nhu cầu khác nhau của khán giả, và số lượng phát hoặc tương tác công khai không tiết lộ người xem đã xem bao lâu.

Hướng dẫn này xây dựng một phân tích độ dài video TikTok từ các bài đăng của người tạo đã được theo dõi. Nó lọc các độ dài không sử dụng được, áp dụng các nhóm thuộc về dự án, so sánh các chỉ số công khai bên trong các khoảng thời gian tạo và quan sát khớp nhau, và tạo ra một báo cáo theo dải thời gian với ngữ cảnh mẫu và điểm ngoại lai.

Đối với bước thu thập, hướng dẫn diễn viên Scrapeless giải thích cách các yêu cầu diễn viên có cấu trúc phù hợp với một ứng dụng.

Quy trình tổng quát

Quy trình so sánh các kết quả bài đăng công khai đã quan sát. Nó không tính toán khả năng giữ chân hoặc quy định một độ dài video chung.

Tiền đề

• Một phản hồi đã lưu từ scraper.tiktok.user.work
• Danh tính người tạo và thời gian thu thập được lưu trữ cùng với phản hồi
• Python 3 với thư viện tiêu chuẩn
• Các nhóm màu đã chọn trước khi xem kết quả hiệu suất
• Một số lượng bài đăng tối thiểu cho bất kỳ so sánh nào được xếp hạng
• Một khóa API Scrapeless từ Bảng điều khiển Scrapeless khi thu thập dữ liệu mới

Khối chuyển đổi là một khoảng cách tiền đề vì người đọc cung cấp ảnh chụp đầu vào. Nó không đưa ra một kết quả trực tiếp.

Giai đoạn 1: Xác thực Thời Gian Trước Khi Nhóm

Diễn viên bài đăng TikTok có thể trả về video_duration tính bằng giây. Một giá trị 0 có thể xuất hiện cho các bản ghi không mang thời gian video sử dụng được, do đó phân tích nên loại trừ các giá trị bằng không, thiếu, Boolean và không phải số từ bảng thời gian. Giữ lại những hàng đó trong một báo cáo chất lượng thay vì im lặng xóa chúng.

Tài liệu Video Object của TikTok mô tả thời gian tính bằng giây cho các trường video của nó. Tài liệu Query Videos cũng liệt kê thời gian và số lượng tương tác công khai như các trường riêng biệt. Sự tách biệt đó rất quan trọng: thời gian có thể quan sát được, trong khi hành vi xem không được rút ra từ các số đếm công khai được sử dụng ở đây.

Lưu lại một lý do loại trừ như missing_duration, zero_duration, hoặc invalid_duration. Số lượng loại trừ nên xuất hiện gần biểu đồ cuối cùng để người đọc có thể đánh giá sự bao phủ.

Giai đoạn 2: Chọn Nhóm Trước Khi Nhìn Vào Kết Quả

Các nhóm thuộc về dự án giữ cho phân tích có thể lặp lại. Một sơ đồ bắt đầu thực tế là:

Các ranh giới này là cài đặt phân tích, không phải là một khẳng định về một định dạng lý tưởng. Ghi lại phiên bản nhóm với kết quả đầu ra để thay đổi ranh giới sau này không làm cho hai báo cáo giống nhau nhìn trực tiếp.

Bắt đầu Thu Thập Dữ Liệu với Scrapeless

Nâng cao quy trình thu thập dữ liệu web và tự động hóa của bạn với Scrapeless!
Đăng ký ngay hôm nay và nhận 5 đô la trong tín dụng miễn phí — không cần thẻ tín dụng.

Nhận tín dụng miễn phí của bạn ngay bây giờ trong Bảng điều khiển Scrapeless.

Giai đoạn 3: Tính Toán Thống Kê Nhóm Thời Gian

Sử dụng một hàng cho mỗi bài đăng hợp lệ. Giữ các chỉ số công khai là số nguyên, tính tỷ lệ tương tác chỉ khi số lần phát là dương, và so sánh các số trung vị bên cạnh số lượng mẫu.

Lưu ý: Mã dưới đây yêu cầu một posts-snapshot.json do người đọc cung cấp từ scraper.tiktok.user.work. Thêm cột người sáng tạo và khoảng quan sát trước khi kết hợp các ảnh chụp từ nhiều tài khoản.

import csv
import json
import statistics


def parse_duration(value):
    if isinstance(value, bool):
        return None
    try:
        duration = int(value)
    except (TypeError, ValueError):
        return None
    return duration if duration > 0 else None


def duration_band(seconds):
    if seconds < 15:
        return "under_15s"
    if seconds < 60:
        return "15_to_59s"
    if seconds < 300:
        return "60_to_299s"
    return "300s_plus"


def count(value):
    try:
        return int(value)
    except (TypeError, ValueError):
        return 0


with open("posts-snapshot.json", encoding="utf-8") as source:
    payload = json.load(source)

posts = (
    payload.get("items", payload.get("data", payload))
    if isinstance(payload, dict) else payload
)
groups = {}
excluded = []

for post in posts:
    duration = parse_duration(post.get("video_duration"))
    if duration is None:
        excluded.append(str(post.get("video_id") or ""))
        continue

    plays = count(post.get("play_count"))
    engagement = sum(count(post.get(field)) for field in (
        "digg_count", "comment_count", "collect_count"
    ))
    group = groups.setdefault(duration_band(duration), {
        "durations": [], "plays": [], "rates": []
    })
    group["durations"].append(duration)
    group["plays"].append(plays)
    if plays:
        group["rates"].append(engagement / plays)

rows = []
for band, values in groups.items():
    rows.append({
        "duration_band": band,
        "post_count": len(values["plays"]),
        "median_duration_seconds": statistics.median(values["durations"]),
        "median_plays": statistics.median(values["plays"]),
        "max_plays": max(values["plays"]),
        "median_engagement_rate": (
            statistics.median(values["rates"]) if values["rates"] else ""
        ),
    })

with open("duration-band-report.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as output:
    fields = [
        "duration_band", "post_count", "median_duration_seconds",
        "median_plays", "max_plays", "median_engagement_rate"
    ]
    writer = csv.DictWriter(output, fieldnames=fields)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(rows)

print(f"excluded_duration_records={len(excluded)}")

Cột số lần phát tối đa cho thấy khoảng cách giữa một bài đăng điển hình và người ngoài lệ mạnh nhất. Tài liệu thống kê của Python định nghĩa phép tính số trung vị được sử dụng ở đây.

Giai đoạn 4: So sánh Trong Người Sáng Tạo và Thời Gian Quan Sát

Bảng tương tác theo thời gian video TikTok nên so sánh trước các buckets trong cùng một người sáng tạo và khoảng thời gian thu thập. Điều này kiểm soát một số khác biệt rõ ràng về kích thước khán giả, danh mục nội dung và độ phủ thời gian mà không giả vờ kiểm soát mọi yếu tố.

Đối với việc chuẩn hóa nhiều tài khoản, hãy sử dụng báo cáo hai cấp độ:

1. Hàng cấp độ người sáng tạo cho thấy các khoảng thời gian của từng tài khoản.
2. Hàng danh mục tóm tắt các số trung vị cấp độ người sáng tạo và cho thấy có bao nhiêu người sáng tạo đã đóng góp.

Không gom tất cả các bài đăng vào một bảng khi một người sáng tạo đóng góp phần lớn mẫu. Kết quả sẽ chủ yếu mô tả sự pha trộn xuất bản của tài khoản đó.

Giai đoạn 5: Xây dựng Biểu đồ So Sánh Thời Gian

Biểu đồ chính có thể đặt các khoảng thời gian trên trục ngang và số lần phát trung vị hoặc tỷ lệ tương tác trung vị trên trục dọc. Hiển thị số lượng bài đăng trực tiếp trên mỗi thanh, và thêm chỉ báo tối đa hoặc một người ngoài lệ vào bảng kèm theo.

Phân tích định dạng nội dung TikTok đầy đủ nên hiển thị:

• Tên người sáng tạo hoặc nhóm
• Khoảng thời gian quan sát
• Định nghĩa và phiên bản bucket
• Số lượng bài đăng hợp lệ theo khoảng
• Số lượng bản ghi thời gian bị loại trừ
• Số lần phát trung vị và tỷ lệ tương tác trung vị
• Số lần phát tối đa hoặc chỉ báo người ngoài lệ khác có thể thấy

Scrapeless làm cho việc thu thập bài đăng có cấu trúc trở nên có sẵn thông qua Scraping API. Xem trang giá hiện tại trước khi thiết lập độ phủ của người sáng tạo và tần suất chụp ảnh.

Xử lý Thống Kê của Người Sáng Tạo Một Cách Có Trách Nhiệm

Giữ chỉ các trường bài đăng công khai cần thiết cho phân tích, hạn chế quyền truy cập vào dữ liệu cấp độ người sáng tạo, và ghi tài liệu mục đích báo cáo. Khung Bảo mật NIST cung cấp hướng dẫn chung về quản lý rủi ro về quyền riêng tư và lưu giữ.

Các khoảng thời gian nên cung cấp thông tin thử nghiệm nội dung. Chúng không nên đưa ra những đánh giá tự động về một người sáng tạo, và chúng không bao giờ nên được trình bày như phân tích tỷ lệ hoàn thành hoặc thời gian xem trung bình khi các trường đầu vào không được thu thập.

Kết luận: coi thời gian video là một chiều quan sát

Phân tích thời gian video TikTok là hữu ích nhất khi nó lọc các thời gian không hợp lệ, thiết lập quy tắc bucket trước, và so sánh tương đồng với tương đồng. Xuất số lượng mẫu, số trung vị, loại trừ, và người ngoài lệ bên cạnh mỗi kết quả. Đầu ra có thể hướng dẫn một thử nghiệm nội dung mới, nhưng chỉ số bài đăng công khai một mình không thể thiết lập quy tắc thời gian phổ quát.

Sẵn sàng so sánh các định dạng video TikTok?

Tham gia Scrapeless Discord hoặc cộng đồng Telegram để thảo luận về báo cáo khoảng thời gian. Tạo một tài khoản trong Scrapeless Dashboard khi danh sách người sáng tạo đã sẵn sàng.

Câu hỏi thường gặp

H: Phân tích thời gian video TikTok hoạt động như thế nào?

Phân tích thời gian video TikTok nhóm các khoảng thời gian bài đăng hợp lệ vào các buckets đã xác định và so sánh các chỉ số công khai trong cùng một người sáng tạo và bối cảnh quan sát.

H: Có nên đưa các bản ghi thời gian bằng không vào bucket ngắn nhất không?

Các bản ghi thời gian bằng không không nên vào bucket ngắn nhất vì số không có thể đại diện cho một khoảng thời gian video bị thiếu hoặc không sử dụng được, thay vì một video ngắn hợp lệ.

H: Có phải các chỉ số bài đăng công khai tiết lộ thời gian xem trung bình không?

Các chỉ số số lần phát, thích, bình luận, và thu thập công khai không tiết lộ thời gian xem trung bình hoặc tỷ lệ hoàn thành trong quy trình làm việc này.

H: Điều gì làm cho một tiêu chuẩn hiệu suất video TikTok có thể so sánh?

Một tiêu chuẩn có thể so sánh sử dụng các nhóm người sáng tạo nhất quán, khoảng thời gian quan sát, quy tắc bucket, định nghĩa chỉ số, và ngưỡng mẫu.

H: Các nhóm có cần quản lý các bộ chọn bài đăng TikTok không?

Diễn viên bài đăng TikTok trả về các trường có cấu trúc thông qua phản hồi API. Người gọi quản lý việc lựa chọn người sáng tạo, thời gian chụp ảnh, lưu trữ, kiểm tra chất lượng và phân tích.

H: Việc thu thập dữ liệu bài đăng công khai trên TikTok có hợp pháp không?

Tính hợp pháp phụ thuộc vào khu vực pháp lý, mục đích, phương thức truy cập, điều khoản áp dụng, và dữ liệu được thu thập. Sử dụng dữ liệu công khai cho một mục đích được phép và tìm kiếm tư vấn pháp lý cho quy trình dự định.