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8 个 B 站的数据洞察

刘飞Lufy 刘言飞语 2023-02-07


最近知乎上有位朋友@刘昊a 用爬虫做了一套关于 B 站的数据分析,感觉有些发现很有意思。结合他的数据统计结果,我做了一些简化整理,加入了我的一些想法。


对原始内容感兴趣的读者可以参考原文:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/137660446(也可以点击「阅读原文」查看)



本文所参考数据资料已获得原作者授权。



1 创作者投稿情况


看历年的投稿数量,从 2016 年开始就有巨幅的增长。2020 年截至 3 月中,已经有 1158w 的投稿,按此估计,全年能到 4000w。想想 B 站的日活才 5000w+,比例几乎是 1:1。



创作者的引入情况看,增长率是惊人的,在 2017 - 2019 年,都是以年度翻番的速度在增长。




另外一个视角是看创作者的留存情况。图标里的留存率计算是,在X年份首次投稿后,在 2020 年还继续在投稿的创作者;以及在 X 年份首次投稿后,每年投稿量大于 15 ,在 2020 年还继续在投稿的创作者。



这个数字也是喜人的,曾经投过稿的人,有大概一半的人还在持续投稿。



2 分区投稿情况


我之前就对各分区的状况很好奇,不知道游戏、生活、娱乐几大板块,哪个投稿的最多。从 18-19 年的投稿统计看,是这样的:



从投稿量上看,游戏区依然遥遥领先,二次元属性还是大盘。不过生活区有了几乎两倍的爆发式增长,这也是侧面说明了 B 站的破圈方向:大众化、普通人化。一般人想要传点什么视频,恐怕生活区还是最合适的。


说到生活区,不同类型的视频,投稿和播放的比例是不同的,像搞笑类和美食类的,就是属于高杠杆的(平均每个投稿的播放量较高)。



游戏区是这样的,GMV 和 Mugen 可能是属于专业性较强的内容,头部现象很明显。(GMV 是 Game MV,游戏或 CG 为素材的 MV;Mugen 是 2D 格斗开放平台的引擎,这里指相关的视频)



科技区的杠杆撬动情况也极明显。优秀的科技视频,平均播放量不低。这是除生活区外破圈的又一主阵地,而且这个阵地的内容价值含量高,播放存在长销(而非畅销)的可能。




3 头部内容分区


播放量过 100w 的视频,所在分区的占比是这样的:



不出意外,生活区稳居第一,老牌的游戏和番剧也紧跟其后。


拆到二级类目是这样的:



从这个分类看,二次元和非二次元内容,也已经是不分你我、混在一起了。



4 头部 up 主分区(按粉丝量排名)



头部 up 主的分区,在 2018 年到 2020 年看,看饼图貌似没有变化,但若换个方式看比重的变化,就能够看得出风向:



生活区、科技区的比重增加巨大。这两个也是我们日常印象中,对所谓 B 站破圈的主阵地的印象。其余增加较多的,也多与二次元无关。


5 头部 up 主流动情况


看最头部的前 X 个 up 主对平台贡献的百分比,结果是这样的:



这简直是一张完美的 2/8 法则的诠释图。注意看第 6 列,即排在前 113000 的这些 up 主,他们贡献了全站 20% 的投稿数量,但占据了全站 75.62% 的播放量。


这些 up 主的流动性如何呢?是否会有阶级固化的问题呢?变动的情况统计结果是:



这个变动比例,很意外的,跟讨论社会阶级流动性课题时用的 The Great Gatsby Curve(了不起的盖茨比曲线)的美国、法国等国家的数字很接近,即 40%-50% 之间。



当然这里面没有太多可比性,讨论社会阶级流动性时,时间跨度是代际,也就是子女受父母的影响。上面对 B 站 up 主的统计,时间跨度是按年,节奏要快得多,几年时间可能就沧海桑田了。


从个人观察而言,B 站的头部流动性依然很高,还远没有到最头部的 up 主垄断内容的地步。新人的机会不止存在,而且很大。



6 用户的赞评比


赞同和评价的比值,是一定程度上反映用户活跃度的。点赞是轻互动,评论是重互动;点赞是仅仅表达认同,评价是参与讨论、表达的内涵更多。



从图表看,越 TOP 的视频,赞评比越高。也就是说,越头部的视频,轻互动越多。


很有意思的是,全站的赞评比在 3.46,这个数字远远低于抖音和快手(快手低于抖音,也是符合观察的结果)。也从侧面证明了我们日常的感觉:B 站的用户活跃更高、更倾向于重互动。


原作者也提到了,B 站还有投币、收藏等互动方式。如果都算上的话,活跃度会更高。




7 视频时长


全站的视频平均时长早年间都在 20 分钟左右,从 2018 年开始持续下降,幅度不小。在 2020 年,已经是 12 分钟了。



从当前的视频时长分布来看,1min-3min 的视频占比最多,3min-5min 的次之,5min-10min 的再次之。




8 视频生命周期


这是评论在时间维度上的分布。横轴时间代表评论时间和视频发布时间的差值, 0 对应 49.54% 代表在视频发布当天评论的占 49.54%,两年以上 对应2.56% 代表在视频发布两年以上评论的数据占比 2.56%。



从图表里看出,B 站的视频生命周期是很长的,虽说刚发布会有即时的爆发,但长期看,会持续有用户观看和互动。当然,由于没有跟抖音和快手等内容平台的对比,很难说这个数字是高还是低。


我个人对另外一个相关数据很感兴趣,不过原作者没有统计:不同分区的视频生命周期是否相同?比如科技区的视频是否可以“长销”。这个数据统计想必也会有很大价值。



以上是我整理的 8 项个人感兴趣的要点数据和结论。原作者的原始内容,可点击「阅读原文」查阅。


希望能对你有所启发。


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