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抖音直播粉丝马甲怎样去掉？
让你猜下，抖音上最火的网红是谁。你可能脑海里闪过很多明星，或者像李佳琦这样的全民网红。
但实际上，他们都不是。
据说，在抖音上有个 IP 矩阵下粉丝数量已经过亿，从粉丝数量来看，它可以算是抖音网红界的一哥了。甚至还一度被网友们称作“抖音之毒”，在抖音，随便刷刷就能看到一堆类似的视频。
说到这里，想必很多小伙伴已经知道了。没错，它就是“樊登”。
据不完全统计，“樊登”在抖音上有几百个账号，很多网友都深受其害，纷纷吐槽：
在抖音搜了下“樊登”，出现了百十来个这种账号，我自己拉黑都来不及了……
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还有网友表示，都拉黑了十个了，还是能刷到……
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匪夷所思的是，这几百个账号背后的运营，却只有 3、4 个人，一年就涨粉数量上亿。
据「樊登读书」新媒体负责人@董十一 爆料：
我们是 18 年底才开始做抖音的，一开始就只有 3 个人，其中两个还是实习生。现在，在抖音上有好几百的账号，但 *** 人员也只有 4 人……
那么问题来了，4 个人是怎么把 IP 做到 1 年粉丝量过亿的？“樊登”的几百个账号背后又暗藏什么玄机呢？
作为一名 职业病晚期 好奇心强烈的运营er ，又忍不住扒起了其中套路。我发现，「樊登读书」的套路真的太野了！
一、抖音矩阵1年涨粉过亿，套路有多野？
一般来说，网红火起来的正常画风都是：通过新颖有趣的 IP 人设、 *** 精良的视频内容，以及适当的流量投放。
就像深夜发媸@Miya 在运营研究社分享时说的：做内容没有捷径，看似简单的一段视频背后，实际上都有着非常多的准备工作。
但「樊登读书」则表示：我和你们的套路都不一样，我有“暴力”解法！
那么「樊登读书」的“暴力”解法是什么呢？
答案是——多开“马甲”！
如果你打开抖音，搜索下「樊登读书」，你就会发现各种「樊登读书 + 课堂/会员/亲子……」蓝 V 账号，粉丝数从几万到几百万都有。
是的，不要怀疑，这些都是「樊登读书」抖音矩阵下的“官方马甲”。
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要讲清马甲矩阵的野套路，我们首先要明白一点，就是抖音的流量分配是去中心化的。
简单来说，就是当你发表一个作品时，抖音会将它推荐给一部分人（即：最小的流量池）观看。之后根据这些人观看时的反馈，再决定是否将你的作品推送给更多的人（即：更大的流量池），还是就此打住。
也就是说，一个账号再优质，粉丝再多，也就是在抖音流量池内跑一回。即便往里砸钱做投放，一个视频的传播效率也很有限。
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那么，如果我开了几百个马甲，一起分发呢？就相当于同样的内容，可以在抖音流量池里跑几百回，传播扩散的效率几百倍的增长。
所以，「樊登读书」直接就在矩阵下，开了好几百个账号。当你在抖音搜索樊登读书时，你就会发现各种“「樊登读书」XX”，让人傻傻分不清楚。
既然连账号都量产了，那么短视频内容也能量产吗？
答案自然是：当然，直接量产！
用过「樊登读书」的同学应该都知道，樊登读书 App 内本身就是有视频版块的，里面有大量樊登的演讲、采访、课程视频。
他们就直接选择 App 内数据较好的一些视频，剪短，然后上传。
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「樊登读书」App 上的视频版块
所以，「樊登读书」的抖音账号经常一天就上传 5、6 条。在短短一年内，官方抖音号就上传了 1000 多条短视频。
也就是说，在「樊登读书」的矩阵下，不但同一个内容可以重复进入流量池上百次，而且每天有多个内容进入再进入……
这等操作，怕是要将抖音的流量红利“薅到头秃”了吧。
2、差异化运营“马甲”账号，“暴力”破解抖音算法
实际上，这些“马甲”被用来反复薅流量外，还有有另外一个更加重要的作用——收集足够多的数据，进而破解抖音流量算法，并最终完成数据模型。
在上面，我们简单说到了抖音的流量池模型，但那只是一个简化模型，现实中的头条系算法要复杂得多。
影响最终流量分配的不单是内容质量、用户反馈，甚至还包括了环境因素。比如说，即使是同样的内容，同样的用户，但早晨发和晚上发，最终获得的流量也可能完全不同。
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大部分的抖音网红对此都表示无能为力，只能尽力做好自己的内容。但「樊登读书」却通过众多“马甲”，对抖音算法进行了暴力破解。
仔细观察「樊登读书」的“马甲”号后，我们可以发现，虽然各个账号内容都差不多，但还是有定位差异的，比如职场、情感、亲子等等。
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这些定位就是一个个不同的标签，让他们可以从不同维度建立起评价体系。
在@董十一 的一篇文章里，他就分享了「樊登读书」的日常模型：
将短视频分成了干货/有趣/新知/情感 4 个板块，每个板块打分，根据视频的表现来修正表格，再根据表格的数据，猜测数据。
简单来说，就是在上传每一个视频之前，都会从干货、有趣、新知、情感这四个维度给视频打分。总分越高，意味着视频质量越高，越容易成为爆款。
当视频发出去后，再根据实际的播放数据，判断之前的打分是否准确。
如果总分排名和实际的数据反馈一致，就说明模型准确；
如果总分排名和实际数据反馈不一致，就说明模型出现了偏差，需要修正模型，寻找到底是哪个维度评分不准。
这样，在发布海量视频后，就可以有非常多数据来验证模型、改进模型，从而直接“暴力”破解抖音算法。
