是我们日常中经常要进行的工作。那么在中，有哪些重要的指标指的关注呢？

我们特别对各大平台提供的数据指标进行了梳理及汇总，整理了短视频运营的8个重要指标及67个子项指标，并汇总为“视频指标”和“IP指标”两大类。本篇我们来重点谈谈“视频指标”。

“视频指标”的5个重要指标：

1. 固有属性
2. 播放量相关指标
3. 播放完成性相关指标
4. 互动数据
5. 关联指标

这是指我们在视频制作、发布的过程中产生的且不可通过外力进行改变的固定指标。比如说，发布时间、视频时长、发布。这个都是视频发布后既有的固定属性。

视频拍摄完成后发布到各个渠道，接下来我们最关注的就是“播放量”。视频的播放情况要通过两个方面来进行评估：

1. 实际的结果量，也就是累计播放量。
2. 同期相对播放量、对比播放量。

以我们团队在4月某期内容为例，在搜狐渠道上的播放量有11万。11万只搜狐上的累计播放量，是一个结果量。要了解造成这种结果的原因，我们需要进一步关注这个视频详细时刻的表现情况。

接下来，我们要进步对本期视频进行对比研究：

（1）对比同期视频的播放量情况

可以看到，这个一期视频自发布以来，全网累计播放量达到23w，主要的播放渠道除了搜狐 还有头条、，播放量都上万了。

（2）比较相近题材视频播放量情况

可以看到搜狐、头条、基本保持一个正常的播放水平，美拍的播放量较之前偏低，所以针对美拍虽然播放量已经达到了基本的万级播放量，还是要具体去针对性的看下用户的实际反馈情况。

这样通过精细化的运营，我们可以更全面的对视频的播放效果进行评估。可以总结内容在不同渠道的规律、找到同期播放差异渠道。从而进一步对我视频内容进行优化。

如上图，我们整理了重点平台对播放量完成性的相关指标，比如播完量、播完率、平均播放进度，都是通过不同的维度表达观众在看我们的视频的时候，是否会完整的看完，或者标识哪一个环节影响了观众，没有继续观看。

播放完整性数据对于视频内容的制作者来说是重要的，通过对这些平台的数据研究，对本期明显集中的跳出点进行总结，目标就是让下期节目尽量避免一直的问题，保证观众完整的看完我们的视频。

另外，越来越多的平台开始提供详细到每一个视频的在相应平台的播放情况。比如说、后台、，还有的土豆、优酷视频，继承了之前优酷的这个比较完整的这个视频周期数据，都有利于我们对于内容的分析及优化。

视频播放后，观众会观看，进一步就会和观众、粉丝产生了一些互动。这就是下面我们谈到的第四点，互动数据，互动数据比较好理解，我们平时经常会提到的有评论、转发、收藏，包括顶、踩。都是观众和我们互动产生的数据。对于推荐平台，会结合我们的播放以及互动情况，综合评估，决定是否为我们带来跟多的推荐量。

这里重点谈一下，“互动”这个概念。大部分创作者理解我发出了视频，观众产生了刚刚我们提到的那些行为，和我们产生了互动。但其实这个时候观众只是产生了一个动作，看也好、评论也好，他只是一个动作。而只有我们与他们进一步的沟通，比如互相评论、或者引发用户彼此之前的一个交流，这才能叫做“互”动。一个巴掌拍不响，是要至少两方甚至多方都产生了动作，才能称作互动。

我们可以特别关注一下企鹅媒体平台，他的粉丝模块，第一个就是“评论管理”，在普通的评论回复功能基础上，可以对于评论本身标记为精选。同时还可以看到。那些评论是已经关注我们的粉丝来进行评论的。

这样，对于高质量的评论我们可以标记为精选置顶，引导更多的观众来和你进行互动。对于经常跟我们互动的粉丝，应该重点的跟进他们的评论，也可以进一步私信同他们聊天沟通。

除了视频本身，对评论也要重视。因为，我们的观众看到的是视频以及其他观众的意见、态度，他是一个完整的整体，这也是我们把特别列在这里，视频、弹幕、评论是一个完整的整体，构成了作品本身。甚至有时候评论、弹幕对于其他观众变成了更有吸引力的内容

关联指标（或互动指标）是指由两个数据相互作用的结果反馈。其中比较重要的指标有：播荐率、评论率、点赞率、转发率、收藏率、加粉率。

（1）播荐率 = 播放量/推荐量*100%

“播荐比”高的视频，说明推荐后被观众打开的概率更高，一般可以表明这个视频的、配置的图片、相关的描述比较吸引人。

（2）评论率 = 评论量/播放量*100%

评论率高的视频，说明这个视频的让观众表达意愿强烈，那内容的槽点被触发，引发观众的讨论。

（3）转发率 = 转发量/播放量*100%

转发率高的视频，说明观众更愿意推荐给他的朋友或者通过视频表达个人的观点或态度，有较强的传播性。

（4）收藏率 = 收藏量/播放量*100%

收藏率高的视频，首先代表内容本身对于观看者有用，收藏后可能产生再次观看。如果收藏率高，但是转发率很低的视频，可能涉及用户的隐私考虑，传播性有一定的局限性。

（5）加粉率 = 粉丝数/播放量*100%

加粉率这个指标没有一个平台提供了直接的数据，但细心的朋友可以发现，在上面的互动量部分，头条的后台是唯一一个单视频维度，支持涨粉量统计的渠道。

这个数据非常有帮助，因为之前粉丝加粉都是直接记录在IP本身上的，并不知道来源是哪个视频。而其实实际的加粉过程是观众观看了我们的视频，希望后续还能看到更多类似的视频，会对IP本身进行关注，成为IP的粉丝。

（头条后台的这个公告，在4月9日，文章维度“涨粉量”数据上线）

头条的定义：

1. 涨粉量=新增关注数-取消关注数；
2. 「新增关注数」指用户在该篇内容页面上产生的关注行为数据，不计入用户在其他页面（如头条号主页）产生的关注行为数据；同样地，「取消关注数」指用户在该篇内容页面上产生的取消关注行为数据；

也就是说观众在观看视频的时候，在视频同页点击了右上角的关注，就会被记录为该视频的加粉量。

结合这个数据，我们回到之前收的加粉率，也就是加粉量比播放量的比例，这个数据的可以更加立体的帮我们来进行视频效果的评估。

比如这个视频分播放量，在1.9万左右，通过这个视频带来了96个粉丝，效果还是相当不错的，能够通过一个视频来关注我们的账号，说明用户对视频内容本身的认可度高。

同时，我们要重点关注一些播放量非常高，但是涨粉率却非常低的视频，结合实际的评论内容以及其他比率来对视频进行分析。