腾讯视频的增长方法论

UG十年发展历程与腾讯视频增长方案

UG发展历程

UG1.0大航海时代（2014-2017）

• 核心矛盾：如何实现通用增长方法论
• 背景：互联网网民爆发式增长，短视频、阅读行业兴起
• 主要增长方式：
  • 品牌广告+效果广告（CPI、CPT、CPD、CPA）
  • 线上线下流量获取手段（聚合资源、积分墙、扫码地推等）
  • 灰产手段（设备墙、村村乐等）
• 转型原因：互联网安保法推出，4G网络普及，流量方法论逐渐成熟

UG2.0思想革命与工业革命（2017-2020）

• 核心矛盾：如何高效稳定获取流量
• 关键方法论：
  • AARRR用户生命周期价值模型
  • North Star Metric北极星指标
• 背景：4G网络商用，媒体平台流量方法论初步建立

UG3.0工业化的、理性的增长（2020-至今）

• 核心矛盾：通用方法论基础上更定向解决问题
• 背景：人口红利见顶，疫情影响，降本增效需求
• 特点：精细化、工业化、个性化增长方法

腾讯视频UG定制化方案

1. 设定合理目标

• UG使命：更全面的人群覆盖、更清晰的用户分群、更高效的资源利用、更科学的效果评价
• 平台IP双通道目标体系：结合活跃和营收指标，考虑IP发行节奏

2. 整合可用资源

• 流量归因：建立MECE归因模型，解决流量交叉问题
• 流量来源：品牌广告、效果广告、CPI/CPT/CPC/CPA等多种形式

3. 收益评估

• DRU概念：承载非活跃用户的会员营收
• IP价值分摊：建立IP与内容播放关联，体现不同IP价值差异
• 游戏联运收入分摊：按用户APP内访问场景分摊
• LTV预估：
  • 会员模型：采用Zero-Inflated Lognormal Loss函数拟合0值膨胀Lognormal分布
  • 广告模型：先分类再分段建模，提高预测感知能力
  • 评估指标：Gini系数、Decile均值、MAE

4. 效果检验

• 实验中台与因果推断：
  • 建立效果检验SOP，解决染色率低、场景不支持实验、风险高等问题
  • 案例：
    • IP发行投放实验：提前解锁会员内容提升播放时长
    • 福利中心效果评估：通过倾向性得分匹配评估用户质量提升
• 关键成果：
  • 平台价值、用户消费显著提升
  • 专辑播放时长促进作用显著（P=0.000）