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从数据表现看快手(Kwai)和抖音(TikTok)的海外社媒运营差异
发表于 2024-04-11

既生瑜,何生亮? 快手和抖音是一对老对手。 在国内,作为一家2011年成立,靠制作GIF动图起家的公司,快手在2013年转型短视频,一度在市场上突飞猛进,直到抖音杀入市场,以另外一种更为凌厉的打法快速逆袭。 很快,海外市场成为了他们角逐的新战场。2016年底快手就开始了国际化尝试。2017年5月,快手海外团队正式开始独立运营。在出海的早期阶段,快手在北美、南美、东南亚、欧洲、俄罗斯

抖音演艺直播数据报告:全年7143万场演出,同比增长47%
发表于 2024-04-11

从惊鸿一瞥的新越剧到“最强气氛组”潮汕英歌,过去一年,演出行业热点频出。直播间线上舞台同样精彩不断。 近日,《抖音演艺直播数据报告》(以下简称《报告》)发布。数据显示,2023年全年,抖音演艺类直播总场次达7143万场,同比增长47%。演艺类直播场均观众4263人次。这相当于每天有19万场中等规模演出在直播间上演。 《报告》还显示,演艺直播打赏“票房”同比增长38%,传统文化演出获得线上新观众

国际版抖音做不起来?TikTok新手视频常见问题+误区(亲测有用)
发表于 2024-04-11

屏幕前的朋友们,我们又见面啦~ 这里是每天奋战在TikTok第一线,致力于串联TikTok与跨境电商的TikTok“老工具人”——轻易。 上次写的新人常见问题+误区(一文通),受到不少朋友的关注,也很高兴能解决一些朋友的问题。 链接在此~ 今天,新人常见误区第二弹来啦! 老规矩,快来看看有没有困扰你的问题吧~ 记得点赞+收藏 也可以推荐给你身边有同样疑惑滴小伙伴 哟~ 一

国际抖音TikTok带货发展新趋势:直播带货+短视频带货
发表于 2024-04-11

我是老a,一个不说废话的知乎博主,专注做tiktok的跨境人,我的slogan是“所有跨境行业都值得在tiktok被重塑一遍”“被白嫖是牛逼者的宿命”我愿意持续输出顶级干货,欢迎白嫖。 一、海外抖音tiktok直播 (一)、海外版某音TK直播前景 1.用户基数大,流量可观 这一点就无需赘述了,30亿下载量,10亿月活,并且海外版某音TK传承了某音的平台算法机制,每个人获得流量的机会都是均等的

呈现数据背后的温情 《2022抖音热点数据报告》出炉
发表于 2024-04-11

自2018年7月诞生至今,抖音热点已经成为全网传递积极生活理念,连接全民情感的重要通道。岁末年终,抖音发起「抖音热点记忆2022」年度盘点活动,其中抖音热点联合巨量算数重磅发布《共度温暖岁末-2022抖音热点数据报告》(以下简称为“报告”)记录抖音热点内容在2022年的故事与价值传递,呈现数据背后的温情时刻,与用户共度温暖岁末。   每月4000亿播放,抖音热点离生活更近   2022年

抖音国际版全球下载突破10亿,这是什么水平?
发表于 2024-04-11

文 | 周明明 你今天“抖音”了吗?似乎,这已经成为当下不少人睡前的“最后一步”。 移动应用分析公司Sensor Tower发布的报告显示,抖音海外版TikTok全球下载量已逾10亿次(这个数字还不包含国内的装机量),成为手机上最受欢迎的非游戏下载应用之一。其中去年的下载量达6.63亿次,低于去年Facebook的7.71亿次下载量,但高于Instagram的4.44亿次下载量。 不仅如此

Tiktok/抖音全球用户数据统计合集(建议收藏)
发表于 2024-04-11

TikTok关键统计汇总 • TikTok 全球活跃用户估计为8亿 •TikTok在2019年下载了7.38亿次。 •TikTok的总下载量超过15亿–使其成为2010年代下载次数第七高的应用程序 •据估计,TikTok / Douyin用户群中有57%来自中国 •印度是TikTok下载的最大市场,在2019年(如果不包括中国Android下载),为3.23亿。

2021抖音数据报告(完整版)
发表于 2024-04-11

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海外版抖音TikTok通过什么方式获得一些有用的数据分析呀?
发表于 2024-04-11

Tiktok,一个在 2017 年 5 月上线的短视频平台,短短几年经历了爆发性的增长。根据 oberlo 提供的数据, 2021 年 3 月,Tiktok 的月活用户达到了惊人的 689M(6 亿 9800 万)人次!对这个数字没概念?参考一个数据:Instagram 的最新月活人数为 10 亿人。 TikTok前景如此好,那么作为卖家,抓住机会显得至关重要

Twitter推荐算法学习笔记: MaskNet 排序
发表于 2024-04-11

背景 3月31日,Twitter如期开源了推荐算法,作为行业的头部公司,Twitter在推荐领域的实践具有较高的学习价值。本篇是系列学习笔记的第二篇,关注Twitter的排序算法模型。 随着深度网络模型在自然语言处理、图像处理和推荐系统领域的发展和应用,特征建模也成为重点关注的研究方向。在一些推荐场景,用户的交互集中在头部item,行为特征分布极为不均。特征的稀疏特性,为建模工作带来了一定挑战

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