这个阶段本质上是模仿的阶段。 竞品对标和竞品分析的过程，类似于我们去学习别人怎么穿衣服的过程。
有个小姐姐穿衣服很好看，于是我们去分析她是怎么穿搭的，颜色是怎么配的，款型是怎么选的。等我们分析完了，我们就要自己上身试试，我们跟她学穿搭，能不能学到精髓。
当我们分析完了竞品是怎么做视频的，我们就要去自己做视频，看看能不能也数据比较好，甚至跟别人一样好。
第一，为减少变量，建议先做竞品爆款视频的同类选题。
如果一开始就做自己的创新性选题，视频数据不好，我们不太好判断是选题的问题还是视频形式的问题。不妨就先做竞品的爆款同类选题试试看。比如，蓝小白做了一个“老板不给加班费怎么办的视频”，那我们按蓝小白的拍摄形式及脚本结构，重新写一个新脚本，看看用户是否买单。
这就像，你觉得小姐姐穿衣服好看是因为她粉丝大衣搭配白色裙子，颜色和款式都很知性。那你学习的时候，最好先试这2个颜色和款式的搭配。如果变量太多，比如你试了粉丝外套和白色裤子，搭出来不好看，你也不知道是款式的问题还是颜色的问题。
总之，最开始的几个视频，要无限逼近竞品的拍摄形式、演员状态、选题和结构方式。一般10个视频左右，就能看出来数据是否OK了。
第二，方法论验证OK，大胆创作新选题，拍摄形式、演员结构等都要创新
如果方法论验证OK，下一步就是完全抛开竞品的选题，去做自己的内容了。选题，是决定账号差距的决定性因素。
抖音的推荐是基于兴趣的推荐，机器会先将你的视频推荐给一部分用户（冷启动），然后根据用户反馈，判断是否续推给更多的用户。用户反馈的数据有很多维度，具体包括点赞率/互动率/完播率等等。
那么，如何提高点赞率/互动率/完播率等数据呢？下一篇文章，我们会具体展开讲。但我想说，决定所有这些因素的关键，还是选题和脚本。
1.要做好选题，必须理解抖音的用户到底是一群怎样的人。
要了解抖音用户，请多刷“推荐”频道的高赞视频。
抖音的用户很不同：他们年轻，不喜欢古板的枯燥的东西；
他们习惯了短视频，如果视频前3秒无法打动他们，他们可能就流失了；
他们喜欢美好的东西，不喜欢土土的东西（土味情话除外）
抖音的用户跟其他平台用户当然也有很多相同之处：他们同样有生活和职场中的种种困惑，也会迷茫和纠结。
2.了解了抖音用户是一群什么人，再做选题就不会跑得太远。
一方面，同类账号做过的爆款选题，仍然是我们的宝库。
这类选题已经经过了数据检验，如果你能有新的想法或者阐述角度，仍然值得做。比如，之前有个爆款视频选题“要不要打听同事工资”，创作者认为不能打听，但我们认为这其实是被公司洗脑的体现，这款选题我们也尝试了下，获得了10万+点赞。
另一方面，同领域的公众号/知乎/微博热门话题，仍然是用户关注的痛点内容。
比如，要去大城市还是小城市工作？怎样跟领导提加薪？这些困扰每一代人的职场难题，也一定是这个阶段年轻人的焦点选题。
推陈出新
当你学会了前面几步，不断尝试并坚持做下去，通常过不了几个月，你已经是一个近百万精准粉丝的账号了。
但是你可能并不满足，你想比你的竞品们做得更好。这时候，你必须有一定的创新意识，才能真正脱颖而出。
试想一下，如果一个账号一直学习智哥大叔，他有多大可能比智哥大叔做得更好呢？这就像市场上有了《爸爸去哪儿》，你做《妈妈是超人》，不太可能超越前者。你可能得去做《中国有嘻哈》，才更可能超越前者。
当然，具体到账号的创新，未必有上面的案例中那么巨大。也许小小的创新，就会让抖音的用户眼前一亮。比如，很多医生在抖音做科普，都是对着镜头前的提词器念干货，但最近有个敲着木鱼的医生入驻，就让我觉得眼前一亮。
推陈出现的前提，其实还是对用户的了解。 当你足够了解你的用户，你知道他们想要什么，也就更有可能击中他们的痛点了。
了解用户，一定不是只看同类的视频，虽然我们是运营知识类视频，但是我们每天都会刷推荐频道，看抖音用户最喜欢的高赞娱乐/搞笑视频等，都是哪些形式和选题。
大概，从0开始学习和运营抖音的方法论总论就在这里了。
其实，快速熟悉一个新领域的方法往往都是想通的。找对标——拆解对标的优点——形成自己地方法论——验证方法论——推陈出新，超越方法论，大概如此。
第二部分，讲一下大家非常关注的抖音的推荐机制。
头条系产品的推荐机制是比较像的，机器会先把你的内容推荐给一部分用户，根据用户的数据反馈，决定是否推荐给更多的人看。如果数据反馈正向，机器就会推荐给更多的人，反之则停止推荐。
大家肯定会问，数据反馈具体包括哪些维度的指标呢？就文章而言，点击率和完读率非常重要。
机器会分析文本数据，将文章推荐给可能对你的内容感兴趣的人，并观看读者的反馈。如果一篇文章没有用户点击（点击率差），或者用户点击了发现质量很差马上退出了（跳出率很高），机器会认为这篇文章大概率不是个好的内容。
短视频的推荐，大概也是同样的道理。短视频的点赞率/完播率/互动率都是非常重要的数据。
如果一个抖音视频，用户点开看不完就撤了，大概率说明内容不太吸引人或者没什么干货。如果看完了不点赞，大概率说明内容不是那么超出预期。
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