在百度搜索“視頻發(fā)布失敗”,跳出的相關結(jié)果有超過1億條。
其中排名靠前的一則回復,是某答主(指在百度平臺回復其他用戶問題的用戶)整理的4條原因,分別為“網(wǎng)絡環(huán)境較差”“視頻內(nèi)容不合規(guī)”“當前APP版本過低”,以及“APP緩存可能過大需及時處理”。
實際上,該答主給出的這4類“視頻發(fā)布失敗原因”解答還只是冰山一角。
(資料圖片)
短視頻作為當下最火的內(nèi)容形式之一,憑借簡短精煉、信息量大、聲畫俱全等特點,備受歡迎;同時,抖音、快手等平臺興起,以及微信朋友圈支持視頻內(nèi)容的發(fā)布,也使得短視頻在社交場景下愈加火熱。
但鮮少有人知道,在從用戶點擊“發(fā)布”按鈕開始,到視頻能夠被完整地呈現(xiàn)在抖音/快手/微信朋友圈等平臺上,一般需要耗時5到10秒鐘,這期間會涉及到多個發(fā)布鏈路節(jié)點,而每一個節(jié)點可能都存在視頻發(fā)布失敗的風險。
過去,因為缺少貫穿整個視頻發(fā)布鏈路的數(shù)據(jù)洞察工具,即便是平臺工作人員,也難以及時發(fā)現(xiàn)視頻發(fā)布失敗的問題點,更別說能夠高效上線視頻發(fā)布失敗的調(diào)優(yōu)策略。
近年來,埋點技術以及數(shù)據(jù)分析被逐漸引入到視頻發(fā)布場景中,這使得視頻發(fā)布失敗問題點定位,不再是盲人摸象,而是能夠?qū)⒄我曨l發(fā)布場景切分為更短鏈路的多個場景,并在每個場景部署階段埋點,從而保障能夠?qū)崟r采集視頻發(fā)布過程中的每一環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),并進行統(tǒng)一回流和分析,當問題出現(xiàn)時,對應的工作人員能夠通過數(shù)據(jù)進行問題復現(xiàn)和回溯,第一時間定位關鍵點,從而及時給出解決方式并上線方案策略。
其實,埋點技術早在多年前就被廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)中,但多以底層技術手段完成部署,這對非技術背景出身的企業(yè)來說具有一定門檻,另一方面,通過自身技術手段部署的埋點還存在難以與后鏈路數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)所需的產(chǎn)品高效對接等問題,極有可能出現(xiàn)埋點完成,卻在業(yè)務層面無法使用的情況。
好在隨著數(shù)據(jù)洞察市場需求日益擴大,已經(jīng)有不少廠商推出開箱即可完成埋點部署、支持鏈接多套業(yè)務系統(tǒng)且自帶數(shù)據(jù)分析功能的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,讓企業(yè)無需再投入人力開發(fā),即可快速完成埋點部署,并可依據(jù)自身業(yè)務實際需要,搭建「數(shù)據(jù)埋點-數(shù)據(jù)分析」全套數(shù)據(jù)看板。
如火山引擎數(shù)智平臺VeDI推出的增長分析DataFinder,在視頻發(fā)布場景中,DataFinder可以對視頻發(fā)布全鏈路進行分階段埋點,實時采集視頻發(fā)布行為數(shù)據(jù),并基于此完成包括視頻類型(業(yè)務自行設置分類標準)、視頻發(fā)布、風險故障等在內(nèi)的多維度看板搭建。
值得注意的是,目前DataFinder還能夠與飛書、企業(yè)微信等多款辦公協(xié)同工具接通,用戶通過協(xié)同工具完成DataFinder數(shù)據(jù)看板訂閱,就能以信息推送的形式及時獲取相關數(shù)據(jù),以便實時洞察數(shù)據(jù)波動等異常情況,提前制定應對策略。
據(jù)了解,通過DataFinder貫穿視頻發(fā)布場景全鏈路,實現(xiàn)埋點部署并回流數(shù)據(jù),最終完成「視頻發(fā)布失敗」定位的問題除了「網(wǎng)絡環(huán)境差」、「視頻內(nèi)容不合規(guī)」、「當前APP版本過低」、「APP緩存過大」之外,還有「當日視頻上傳數(shù)量已達上限」、「上傳期間切換APP導致后臺數(shù)據(jù)丟失」、「個別后臺APP運行阻止視頻上傳」等系列原因。
而除了視頻發(fā)布場景,火山引擎數(shù)智平臺DataFinder還在用戶拉新、行為流轉(zhuǎn)、用戶留存等多個業(yè)務場景中發(fā)揮著重要作用。
截至2022年12月,包括凱叔講故事APP、地上鐵APP、買什么都省APP、慢慢買APP等都已選擇與火山引擎數(shù)智平臺DataFinder一同完成「洞察用戶需求、服務滿足用戶」的最佳數(shù)智實踐。(作者:方乾)