抖音半年获7亿播放量，丁香医生有哪些可复制的内容方法论？

本文整理自丁香医生抖音负责人@田太医 在「2018 运营人年终聚会」的分享内容《用科学实验方法做爆款》。

我们一直认为企业不应该用抖音做变现（可查看文章《企业千万别做抖音》），但如果是为了达成传播曝光的目的，抖音巨大的用户池值得利用。那么在抖音到底该怎么做内容呢？@田太医 给我们分享了丁香医生的独门妙招：

冷门领域如何在抖音做爆款？

企业出于什么样的目的可以选择做抖音？

抖音这个内容平台有何特征？

在抖音做内容有哪些关键？

如何像临床试验一样做内容？

……

在抖音，只有娱乐才是热门内容，比如说小姐姐、搞笑段子、音乐舞蹈、小哥哥等等。但是对于大部分企业来说，相关的内容并不是娱乐领域的，而是冷门领域的。

丁香医生所在的健康领域也是冷门领域，我们是怎么做的呢？

2018 年 3 月 1 日，我们的新媒体组申请了抖音号。刚开始，整个丁香医生新媒体组的十几个小伙伴都可以登录这个号，记录身边的点滴，记录身边的美好，然后上传到抖音，结果效果非常差。

4 月 25 日，我们开始正式运营抖音，10 天后粉丝数量达到 10 万，45 天后粉丝数量达到 100 万。

我们最开始成立的抖音小组只有 2.5 个人，包括我、视频制作（摄像+后期）、还有在抖音出镜的另一个小哥哥，他只能算半个，因为他还需要负责微博运营。

2.5 个人如何做到日更 2-3 条？我们的流程是这样的：上午 3 个人开选题会，下午拍摄，拍完后后期马上剪辑，剪辑后第二天上传，第三天复盘前一天内容，复盘后马上提新的选题。如此循环，快速迭代。

用这种办法运营了半年之后，我们的粉丝数量达到了 580 万，总播放量达到了 6.5 亿。这其中不乏一些爆款视频，每一天都有播放量百万级别的视频，每一周多有播放量 500 万以上的视频，不到一个月有播放量千万级别的视频。

企业抖音需要明确目标

因为抖音很火、增势很好，短视频更是趋势，很多企业都想做抖音，但是内容往往不是好看的小哥哥、小姐姐。这种情况下，企业该怎么做抖音呢？

为了回答这个问题，我要先提一个很重要的问题，你为什么要做抖音？

我先讲一下为什么丁香医生要做抖音。

1）验证我们的内容生产方法论

首先，我们要验证我们的内容生产方法论。

丁香医生的新媒体组具有媒体属性，也就是我们生产的内容要能够触达尽可能多的用户，能够被尽可能多的用户肯定、喜欢。

丁香医生从 2014 年开始做健康科普，主要做的图文类的。最经典的 4 种形式：文字、图片、音频、视频中，丁香医生的图文内容已经在健康领域基本做透了。

我们总结出了一整套内容生产的方法论，接下来需要验证，我们对内容的认知、我们的内容生产方法论是不是仅仅适用于图文，能否应用到视频上。

2）验证我们是否有能力快速成功入驻一个新平台

对于新媒体来说，我们需要不同的内容分发平台，利用这些平台触达我们的用户。

之前，我们在微信、微博、知乎上有比较大体量的粉丝规模和曝光量。现在出现了一个新的平台，以我们现有的内容生产能力是否能马上进入一个新的内容分发平台，并且获得我们想要的结果呢？我们需要对能力进行验证。

这其中包含 2 个能力。第一，丁香医生的内容生产方法论是否支持视频类内容的生产；第二，对于新出现的比较火的平台，丁香医生是否有能力进入。

3）公司的传播诉求

其次，还有更根本的原因，作为媒体部门，我们的工作要求就是要到大众更关心、大众注意力更加聚集的地方去，所以丁香医生要做抖音。

以此类推，企业如果想做抖音，首先需要思考：企业想要获得什么？同时抖音能给企业带来什么？

抖音的内容运营——研究平台

思考清楚为什么要做抖音之后，下一步就是做内容运营。

其实，我之前做了 10 年的妇产科医生，看上去从医生到运营是改行，但是在我看来没有什么太大的改变，都是做一件事情，就是 operation（手术）。

因为做医生的循证医学的临床思维模式，或者叫做思维流程，可以非常好的嫁接到运营中来。

比如说，丁香医生的内容生产方法论 1.0 ，完全是用临床医学的临床决策思维方式做出来的，现在内容生产方法论已经迭代到了 3.0 版本。用这个方式做短视频运营也是一样的，只不过以前医生的工具是手术刀，现在新媒体的工具是内容。

那么具体该怎么进行呢？首先，我们要分析这个平台是怎么样的，以及我们内容的生产要怎么跟新的内容生态及内容平台匹配。

新的平台主要研究 3 点：一是平台用户特点，二是平台内容的特点，三是平台的内容分发机制。

1）平台用户特点分析

以抖音为例，4 月份进驻时，我们看了大量关于抖音的文章，包括抖音官方给出的一些数据。最后得出结论：抖音用户特点是来自一二线城市、女性较多（占 6-7 成）、大部分是 95 后、一般是学生或刚工作。

此外我们通过观察视频，可以了解到用户消费内容的时间、场景、目的。举一个很经典的例子，有一类视频拍的是在大学宿舍，钻上下铺之间的梯子，这个视频的场景是大学宿舍，用户是女生，通过钻梯子来看自己胖不胖，或者炫耀自己的身材。

通过这些视频，你会发现用户刷抖音的目的，他们不是想获得干货知识，而是想看某些场景下发生的好玩的东西，更深层次的是这些用户希望自己瘦一点身材更好一些。

通过这些用户画像分析，我们可以判断出用户在这个平台上希望获取什么内容，以及获取的内容能满足他们什么样的需求。

2）平台内容特点

接下来我们看平台内容呈现什么样的特点。

比如抖音多数是竖屏的短视频，短视频短到什么程度呢？刚入驻只有 15 秒的时间，粉丝量多了以后有 1 分钟时间。

抖音还有一个特点，没有创作者的运营后台，没有 PC 端，只有手机端。也就是普通用户看到的数据跟运营者看到的基本没有区别，只差播放量的情况。

这意味着我们评估自身内容的评价指标非常少。

ps：目前抖音企业号可以看到主页数据（总播放、主页访问数等）、视频数据（播放完成率、点赞、评论、加粉）、运营数据（POI 店铺的访问、购物车/商品橱窗的访问等）、竞争数据（行业维度的运营数据参考）、达人数据（给商家导流情况）、粉丝数据（粉丝活跃度、粉丝流量贡献度）

指标有什么用？我们需要观察指标和我们想要达成的结果之间有什么样的联系，需要找到联系来帮我们达成目标。另外还需要做爆款内容的分析，分析在这个平台上什么样的内容可以成为爆款。

3）内容分发机制

此外，我们还需要知道平台的内容是怎么分发出去的。不同的平台内容分发机制不同。

比如说，微信公众号是相对封闭的平台，内容发出后通过转发机制来触发传播。

因为文章发出后所有粉丝都能接收到，而更多的传播量来自于粉丝阅读之后的转发。转发有 2 种，一种是点对点，发给某个人或者发到群里；一种是发到朋友圈传播。昨天微信出了的版本，也需要我们思考新的分发机制。

包括微博、知乎也有自己的内容分发机制。

而抖音属于今日头条，今日头条的内容是基于算法推荐的，对流量进行直接的分发，用户的互动对分发的影响不是直接而是间接的。

通过他人的分析，以及我们自己的测试和验证，抖音的分发机制是逐级流量池，每个视频都会有一个小的流量池，根据视频在小流量池的表现再分发。

打个比方，你发布一个视频后，可能有 1000 个人看了，看完后他们会对你的视频进行操作：可能有 300 人没有看完就划掉了，剩下的 200 人点了赞，300人写了评论，100 个人转发等。

这些做出反馈的用户，我们猜测他们会被平台打上标签，这些标签都是基于用户过往的行为。

比如点赞的用户里有 80% 都是看猫狗的，以此你的视频是会被喜欢猫狗的用户喜欢的。接下来你的视频会被放到另一个流量池里，如果喜欢猫狗的用户大部分都喜欢你的视频，那么你的视频可能会被放到更高一级的喜欢猫狗的流量池中。这样不断往上跳。

基于这种关于内容和标签匹配的猜测，如果我们想要内容被更多传播，首先我们要判断内容会被打上什么样的标签，提前给内容打上标签，然后猜测标签的关键词，到抖音的搜索框搜索，看一下关键词下的视频表现如何。

接下来我们会观察该标签下的视频是怎么样的内容，判断什么样的内容会被用户喜欢，并以此评估我们做的内容是否会受欢迎。

基于我们对内容分发机制的理解，如果我们能成为大标签下的用户最喜欢的视频，那么视频就有更大的概率火爆。我们判断选题是否通过的标准，就是选题能否成为大标签下的一哥。

抖音的内容运营——内容生产

研究完平台之后，我们要进行内容生产。关于内容生产我们有一个公式，这个公式不仅适用于视频生产，也适用于其他形式的新媒体内容生产。

前面我们说了，做抖音的目标之一是验证我们的内容生产方法论在视频生产是否适用，也就是验证我们生产视频内容的能力。

那么如何体现我们的能力？我们团队进行 OKR 管理（目标与关键成果法，是一套明确和跟踪目标及其完成情况的管理工具和方法），所以需要确定我们的 KR 值（KR 是指完成这个目标我们必须做什么）是什么？

我们的 KR 值是用户喜欢我们，那么在抖音平台上，粉丝规模最能体现大家对我们的喜欢。因为关注意味着希望长期看你的视频，是真正意义上的喜欢。

现在我们要研究怎么提升关注度，我们认为是高质量的内容 X 足够的数量，得出公式：高关注度 = 高质量的内容 X 足够的数量。

高质量的内容和足够的数量是乘积关系，也就是两个变量都要足够好才能提升关注度，任何一个变量是 0 都不行。

比如说，视频的内容质量很高，是一个爆款，但是如果一个号只有一条爆款，是没有办法获得足够多的用户喜欢的，粉丝规模也很难扩大。所以只有内容高质量，数量不过多是不行的。

同样的，只有数量够多也是不行的。就像我们 3 月份那样，组里每个人都发，一天发十几条短视频，但是质量不够，效果也很差。

1）怎么样的内容才算是高质量？

怎么样的内容算是高质量的呢？对于高质量内容的定义也适用于所有的新媒体内容。这里同样有一个乘积公式：高质量内容 = 可信度× 价值感。

什么是可信度？就是用户消费完内容之后，愿意相信我们的内容。可信度包含 4 个维度，都来自社会心理学的研究。

一是权威，很好理解；二是从众，用户看到大家都在做某件事情，那么他就会愿意相信这件事；三是可视化，也就是眼见为实，用户愿意相信看到的具象化的东西，要让用户看到他想要的结果；四是可爱，就是让用户觉得有意思，喜欢这个人从而喜欢这个内容。

价值感是什么呢？用户在消费内容的时候，需求能被满足，即是价值感。价值感有 2 个维度。

第一是卷入感，用户在看内容的时候，潜意识有没有觉得内容跟我相关。最经典的是看电影的时候，有时候看不下就就是因为没有卷入，比如看《泰坦尼克号》，有卷入感并不是因为你是杰克或露丝，而是因为大家都体验过爱情。

卷入感跟每个人的个体经历有相关性，这种相关性越强，相关的人越多，那么能够把内容消费者卷入的程度就越高。

接下来是冲突性，冲突性不是指矛盾冲突，而是内容对用户的影响。好的内容应该是这样的：用户看到内容后，生活可能往好的方向提升；而如果错过内容，生活会受到负面影响。

看到内容的得到感和错过内容的损失感越大，冲突性也越大。

给大家推荐 2 本书，我们从书中总结了很多内容生产的方法论。一本叫《谣言》，1991年国内引进，作者是法国人让-诺埃尔·卡普费雷，他把从四五十到七八十年代的谣言都体系化的整理到了一起，总结出了谣言为什么会被传播。

当虚假信息成为谣言时，它其实具备了价值。为什么？因为谣言都被大量传播了，并且传播的人认为这个信息是真的。

如果想打破谣言，让真实的信息更广泛传播，就要学习谣言是怎么传播的。

我们可以从谣言的传播机制中学习到一些方法，让我们科学的健康理念和知识传递给更多人，那么用户就可以获得内容的可信度和价值感。

还有一本书是《故事》，作者是著名剧作家、编剧教练罗伯特・麦基。这是一本被影视圈奉为圣经的编剧书，这里面有很重要的一点，他告诉我们一个电影如果拍的足够好的话，能够提供的价值是什么，也就是所谓的价值感和冲突感。

2）如何保证足够的数量？

那么如何保证足够的数量呢？要满足 2 个条件。

第一，内容可以被复制。如果我出了一个 3000 万播放量特别棒的视频，但是仅此一个，没有办法做出更多的数量，那就没什么用。

第二，成本足够低，如果视频可以复制，但是需要 2 个人花 3 周才能做出一个视频，那么这个成本就太高了，没有办法获得足够多的样本。

所以必须要成本足够低，内容可以 复制，这样才能产生足够多数量的内容，从而获得足够多的样本，也能更好进行优化迭代，获得更多用户的关注。

像做临床试验一样做内容

前面说的都是理论上的内容，接下来是更关键的怎么做。

在讲怎么做之前，我要再强调一下询证医学和临床决策的思维模式，也就是说我们做内容也要像临床实验一样设计实验、分析数据。

具体该怎么做呢？

首先，需要明确的是， 前文提出来的理论都不是结论，而是根据回顾性的分析得出的假设。

那么假设是否正确呢？需要通过前瞻性实验来验证假设。

所谓的爆款分析大家都会，这个小姐姐跳舞特别火爆、小孩翻跟头也爆了。那么有没有存在可能，有的小孩翻跟头没有爆呢？有可能。

抖音有一个好处，可以一直往下翻跟拍的内容，跟拍前面的内容都是爆款，但是越往下的视频点赞都是个位数，这样怎么判断爆款的因素就是翻跟头呢？

所以根据爆款总结出来的东西，包括我现在传递给大家的经验都只是假设，需要通过实验验证。

1）4 个实验条件

具体该怎么做呢？

第一，要有对照，有对照组才能得出更加接近真相的结果。假设视频火爆的原因是有小哥哥，那么下次就不让小哥哥演，换成小姐姐，结果是否有差异。

第二，要有衡量指标。判断视频好坏不是凭你我的感觉，而是通过运营的数据验证，包含点赞、转发量、播放量等等。

除了平台提供的数据，还有视频制作中的数据。打个比方，我们假设是，我做完扶眼镜的动作后，说的话越短越好。但是真的越短越好吗？我们要把推眼镜后的时间长度量化，量化后设计实验验证结论，找到最佳的时长。

第三，要有控制变量。依旧拿扶眼镜之后的时长举例，要证明扶眼镜后的时长影响到了视频。就需要其他的要素不变，包括选题也用类似的选题，唯一的变量就是推眼镜之后的时长，这样就可以防止其他影响因素的干扰。通过不同的控制变量，从而一点一点得出影响结果的因素有哪些

第四，要有足够多的样本数量。因为需要检验的因素很多，所以需要足够多的样本支撑。如果样本太少，比如一个星期只有一条视频，那么能够获得的信息就太少了。所以需要每天发 2-3 条、一周十几二十条内容供我们复盘、优化。

2）2 种统计学方法

当我们有对照、有可衡量的数据指标、有控制变量、有足够多的样本之后，接下来就可以用临床医生的方法做统计分析了了。

这里提供 2 种方法：卡方检验和相关性分析。

卡方检验是统计学方法，一般用于回顾性的分析，帮助我们验证元素是否真的对结果有影响。

比如说，我说有这个元素，视频就会爆，那么会不会没有这个元素的视频也会爆呢？

接下来我需要去检测，比如说有这个元素的视频 10 条中有 3 条爆了，没有这个元素的视频 20 条中 15 条爆了，这样做一个四格表，然后做统计学分析，然后得出结论。

得出结论后，我们还需要进行进一步的测试。

相关性分析用于研究什么样的因素会影响到结果。

比如抖音的各个按钮功能，对播放量是否有帮助呢？我们可以分析 100 条视频，观察转发量和播放量、评论数和播放量、点赞数和播放量、评论的点赞数和播放量之间的关联。

结果我们发现和播放量相关性最好的是点赞量，评论的数量跟视频播放量的相关性很弱。也就是说即使评论刷很多，播放量也并不会显著提高。但是评论中某一个评论的点赞量如果很高，会对视频播放量有帮助的。可能这些都是我们通过统计学的方法分析出来的。

我们该用多少样本来完成实验呢？对于一个视频，是 10 条还是 20 条？这里也有统计学的基本理论。

把样本量开根号 n 分之一，即可得出概率。如果连续 4 条视频都得出相同的结果，那么这个结果大概率是正确的。

理论有点难理解，直接告诉大家结论：如果 1 条视频爆了，需要马上再做 1 条类似的视频，如果结果好再做 1 条，如果连续 3 条视频都很好，那么这个视频的模式大概率可以被固定下来。相反，如果连续 3 条都扑了，那么这个模式就不用再验证了。

丁香医生抖音号的成功历程

讲完所有的方法之后，现在给大家看一下丁香医生通过哪些尝试，最后获得成功。

1）失败的各种尝试

刚开始，我们发现炫技型的视频很火，比如小朋友翻十几个跟头。于是我也开始炫技，炫耀缝猪蹄，皮内缝合，猪蹄切开后缝上跟没有切开过一样；还有炫耀打结，一分钟可以打几十个结。

结果这些视频都凉了。为什么？因为用户知道翻跟头难，而不论是缝猪蹄还是打结，用户都没有体验过，没有难易程度的认知，所以他们观看后都没有卷入感。

还有，我们尝试用短视频告诉大家一些生活小技巧，比如酸奶怎么喝可以不用舔酸奶盖、怎么样更好的使用创可贴，结果发现 15 秒时间不够承载，没办法把价值感呈现出来。

我们还尝试了分享冷知识，用户也买不单。

还有诱导用户点赞，比如告诉用户吉尼斯纪录一分钟敲击键盘是多少次，让用户测试一下他们疯狂点赞 1 分钟内可以敲几下，想以此提高点赞数量，结果用户并不傻，他们测试完后就把点赞取消了。

后来我们有一个 PPT 做的视频火了，播放量达到 500 万，给我们带来第一个 10万粉丝。这个视频是怎么样的呢？我们可以看看标题，叫做《有个 20 岁女孩》。

为什么这个视频会爆，因为符合平台用户特征，女孩、20岁，也就是 95 后的女性，用户马上有了卷入感。于是我们当时觉得太棒了，PPT 做视频多简单，把文字直接放在 PPT 上就可以了。

结果发现这次火爆只是运气好，之后我们重复了很多次都失败了。因为方法是错误的， PPT 并不是一个很好的视频形式，并不能充分发挥视频的优势，它的内容容量太少，所以被淘汰掉了。

我们还尝试了美食类的短视频，也扑街了。

2）终于获得成功

最后的最后，我们终于成功了，这是怎么做到的呢？

刚开始我们觉得医生可以给用户介绍健康知识，但是丁香医生特别注重一个点，就是作为医生给用户做科普不能居高临下，而是以跟用户平等的关系传递、介绍信息。

如果视频里坐着一个老教授模样的医生，用户就会有很强的压抑感。我们不能在视频里给用户讲课，而是要表演给用户看，可是我们该怎么表演呢？

我们想到可以做脱口秀，因为我们都接受过脱口秀培训，可以把脱口秀放在视频里。刚开始大家觉得不行，因为用户不能判断内容的真假。后来我们想到我喜欢推眼镜，可以告诉用户推眼镜之前是真的，推眼镜时候的内容是反转、脱口秀，于是推眼镜就成了我们视频可复制的形式。

举个例子，我们想发一个选题“湿着头发睡觉有什么害处？”，需要想一个脱口秀的梗，因为湿着睡觉跟发型有关，然后我们在网上搜到一个相关的，内容是“太太你的发型很危险”。这个梗我们团队只有一个 95 后实习生知道是二次元文化，我们其他人都不知道。

但是我们不知道没关系，百度搜索有 300 多万条，足够多的年轻用户知道这个梗就行了。于是这个视频果然爆了，评论区也有用户问这是什么梗，然后有人马上去回答，回答的评论获得了好几千赞。

所以说，我们是否喜欢内容不重要，关键是用户是否喜欢。

最后，很多鸡汤说失败是成功之母，我想说不是的。没有好的方法，失败永远都是失败，不会生出成功来。成功的母亲应该是成功。但是成功需要用方法论不断迭代，因为有时候的成功只是好运气。

所以我们要不断总结好的方法论，不是让你不出现错误、不失败，而是可以更快失败、更快验证你的失败，然后尽快实现 0-1 ，在最短的时间把失败全部经历后，迎来成功。

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