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8個數據,洞察B站

個數據,洞察B站"

最近知乎上有位朋友@劉昊a 用爬蟲做了一套關于 B 站的數據分析,感覺有些發現很有意思。

結合他的數據統計結果,我做了一些簡化整理,加入了我的一些想法。

一、創作者投稿情況

看歷年的投稿數量,從 2016 年開始就有巨幅的增長。2020 年截至 3 月中,已經有 1158w 的投稿,按此估計,全年能到 4000w。想想 B 站的日活才 5000w+,比例幾乎是 1:1。

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創作者的引入情況看,增長率是驚人的,在 2017 – 2019 年,都是以年度翻番的速度在增長。

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另外一個視角是看創作者的留存情況。圖標里的留存率計算是,在X年份首次投稿后,在 2020 年還繼續在投稿的創作者;以及在 X 年份首次投稿后,每年投稿量大于 15 ,在 2020 年還繼續在投稿的創作者。

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這個數字也是喜人的,曾經投過稿的人,有大概一半的人還在持續投稿。

二、分區投稿情況

我之前就對各分區的狀況很好奇,不知道游戲、生活、娛樂幾大板塊,哪個投稿的最多。從 18-19 年的投稿統計看,是這樣的:

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從投稿量上看,游戲區依然遙遙領先,二次元屬性還是大盤。不過生活區有了幾乎兩倍的爆發式增長,這也是側面說明了 B 站的破圈方向:大眾化、普通人化。一般人想要傳點什么視頻,恐怕生活區還是最合適的。

說到生活區,不同類型的視頻,投稿和播放的比例是不同的,像搞笑類和美食類的,就是屬于高杠桿的(平均每個投稿的播放量較高)。

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游戲區是這樣的,GMV 和 Mugen 可能是屬于專業性較強的內容,頭部現象很明顯。(GMV 是 Game MV,游戲或 CG 為素材的 MV;Mugen 是 2D 格斗開放平臺的引擎,這里指相關的視頻)

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科技區的杠桿撬動情況也極明顯。優秀的科技視頻,平均播放量不低。這是除生活區外破圈的又一主陣地,而且這個陣地的內容價值含量高,播放存在長銷(而非暢銷)的可能。

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三、頭部內容分區

播放量過 100w 的視頻,所在分區的占比是這樣的:

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不出意外,生活區穩居第一,老牌的游戲和番劇也緊跟其后。

拆到二級類目是這樣的:

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從這個分類看,二次元和非二次元內容,也已經是不分你我、混在一起了。

四、頭部 up 主分區(按粉絲量排名)

頭部 up 主的分區,在 2018 年到 2020 年看,看餅圖貌似沒有變化,但若換個方式看比重的變化,就能夠看得出風向:

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生活區、科技區的比重增加巨大。這兩個也是我們日常印象中,對所謂 B 站破圈的主陣地的印象。其余增加較多的,也多與二次元無關。

五、頭部 up 主流動情況

看最頭部的前 X 個 up 主對平臺貢獻的百分比,結果是這樣的:

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這簡直是一張完美的 2/8 法則的詮釋圖。注意看第 6 列,即排在前 113000 的這些 up 主,他們貢獻了全站 20% 的投稿數量,但占據了全站 75.62% 的播放量。

這些 up 主的流動性如何呢?是否會有階級固化的問題呢?變動的情況統計結果是:

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這個變動比例,很意外的,跟討論社會階級流動性課題時用的 The Great Gatsby Curve(了不起的蓋茨比曲線)的美國、法國等國家的數字很接近,即 40%-50% 之間。

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當然這里面沒有太多可比性,討論社會階級流動性時,時間跨度是代際,也就是子女受父母的影響。上面對 B 站 up 主的統計,時間跨度是按年,節奏要快得多,幾年時間可能就滄海桑田了。

從個人觀察而言,B 站的頭部流動性依然很高,還遠沒有到最頭部的 up 主壟斷內容的地步。新人的機會不止存在,而且很大。

六、 用戶的贊評比

贊同和評價的比值,是一定程度上反映用戶活躍度的。點贊是輕互動,評論是重互動;點贊是僅僅表達認同,評價是參與討論、表達的內涵更多。

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從圖表看,越 TOP 的視頻,贊評比越高。也就是說,越頭部的視頻,輕互動越多。

很有意思的是,全站的贊評比在 3.46,這個數字遠遠低于抖音和快手(快手低于抖音,也是符合觀察的結果)。也從側面證明了我們日常的感覺:B 站的用戶活躍更高、更傾向于重互動。

原作者也提到了,B 站還有投幣、收藏等互動方式。如果都算上的話,活躍度會更高。

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七、視頻時長

全站的視頻平均時長早年間都在 20 分鐘左右,從 2018 年開始持續下降,幅度不小。在 2020 年,已經是 12 分鐘了。

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從當前的視頻時長分布來看,1min-3min 的視頻占比最多,3min-5min 的次之,5min-10min 的再次之。

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八、視頻生命周期

這是評論在時間維度上的分布。橫軸時間代表評論時間和視頻發布時間的差值, 0 對應 49.54% 代表在視頻發布當天評論的占 49.54%,兩年以上 對應2.56% 代表在視頻發布兩年以上評論的數據占比 2.56%。

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從圖表里看出,B 站的視頻生命周期是很長的,雖說剛發布會有即時的爆發,但長期看,會持續有用戶觀看和互動。當然,由于沒有跟抖音和快手等內容平臺的對比,很難說這個數字是高還是低。

我個人對另外一個相關數據很感興趣,不過原作者沒有統計:不同分區的視頻生命周期是否相同?比如科技區的視頻是否可以“長銷”。這個數據統計想必也會有很大價值。

以上是我整理的 8 項個人感興趣的要點數據和結論。希望能對你有所啟發。

 

作者:劉言飛語

來源:劉言飛語(liufeinotes)

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