最近知乎上有位朋友@劉昊a 用爬蟲做了一套關于 B 站的數據分析，感覺有些發現很有意思。

結合他的數據統計結果，我做了一些簡化整理，加入了我的一些想法。

一、創作者投稿情況

看歷年的投稿數量，從 2016 年開始就有巨幅的增長。2020 年截至 3 月中，已經有 1158w 的投稿，按此估計，全年能到 4000w。想想 B 站的日活才 5000w+，比例幾乎是 1：1。

創作者的引入情況看，增長率是驚人的，在 2017 – 2019 年，都是以年度翻番的速度在增長。

另外一個視角是看創作者的留存情況。圖標里的留存率計算是，在X年份首次投稿后，在 2020 年還繼續在投稿的創作者；以及在 X 年份首次投稿后，每年投稿量大于 15 ，在 2020 年還繼續在投稿的創作者。

這個數字也是喜人的，曾經投過稿的人，有大概一半的人還在持續投稿。

二、分區投稿情況

我之前就對各分區的狀況很好奇，不知道游戲、生活、娛樂幾大板塊，哪個投稿的最多。從 18-19 年的投稿統計看，是這樣的：

從投稿量上看，游戲區依然遙遙領先，二次元屬性還是大盤。不過生活區有了幾乎兩倍的爆發式增長，這也是側面說明了 B 站的破圈方向：大眾化、普通人化。一般人想要傳點什么視頻，恐怕生活區還是最合適的。

說到生活區，不同類型的視頻，投稿和播放的比例是不同的，像搞笑類和美食類的，就是屬于高杠桿的（平均每個投稿的播放量較高）。

游戲區是這樣的，GMV 和 Mugen 可能是屬于專業性較強的內容，頭部現象很明顯。（GMV 是 Game MV，游戲或 CG 為素材的 MV；Mugen 是 2D 格斗開放平臺的引擎，這里指相關的視頻）

科技區的杠桿撬動情況也極明顯。優秀的科技視頻，平均播放量不低。這是除生活區外破圈的又一主陣地，而且這個陣地的內容價值含量高，播放存在長銷（而非暢銷）的可能。

三、頭部內容分區

播放量過 100w 的視頻，所在分區的占比是這樣的：

不出意外，生活區穩居第一，老牌的游戲和番劇也緊跟其后。

拆到二級類目是這樣的：

從這個分類看，二次元和非二次元內容，也已經是不分你我、混在一起了。

四、頭部 up 主分區（按粉絲量排名）

頭部 up 主的分區，在 2018 年到 2020 年看，看餅圖貌似沒有變化，但若換個方式看比重的變化，就能夠看得出風向：

生活區、科技區的比重增加巨大。這兩個也是我們日常印象中，對所謂 B 站破圈的主陣地的印象。其余增加較多的，也多與二次元無關。

五、頭部 up 主流動情況

看最頭部的前 X 個 up 主對平臺貢獻的百分比，結果是這樣的：

這簡直是一張完美的 2/8 法則的詮釋圖。注意看第 6 列，即排在前 113000 的這些 up 主，他們貢獻了全站 20% 的投稿數量，但占據了全站 75.62% 的播放量。

這些 up 主的流動性如何呢？是否會有階級固化的問題呢？變動的情況統計結果是：

這個變動比例，很意外的，跟討論社會階級流動性課題時用的 The Great Gatsby Curve（了不起的蓋茨比曲線）的美國、法國等國家的數字很接近，即 40%-50% 之間。

當然這里面沒有太多可比性，討論社會階級流動性時，時間跨度是代際，也就是子女受父母的影響。上面對 B 站 up 主的統計，時間跨度是按年，節奏要快得多，幾年時間可能就滄海桑田了。

從個人觀察而言，B 站的頭部流動性依然很高，還遠沒有到最頭部的 up 主壟斷內容的地步。新人的機會不止存在，而且很大。

六、 用戶的贊評比

贊同和評價的比值，是一定程度上反映用戶活躍度的。點贊是輕互動，評論是重互動；點贊是僅僅表達認同，評價是參與討論、表達的內涵更多。

從圖表看，越 TOP 的視頻，贊評比越高。也就是說，越頭部的視頻，輕互動越多。

很有意思的是，全站的贊評比在 3.46，這個數字遠遠低于抖音和快手（快手低于抖音，也是符合觀察的結果）。也從側面證明了我們日常的感覺：B 站的用戶活躍更高、更傾向于重互動。

原作者也提到了，B 站還有投幣、收藏等互動方式。如果都算上的話，活躍度會更高。

七、視頻時長

全站的視頻平均時長早年間都在 20 分鐘左右，從 2018 年開始持續下降，幅度不小。在 2020 年，已經是 12 分鐘了。

從當前的視頻時長分布來看，1min-3min 的視頻占比最多，3min-5min 的次之，5min-10min 的再次之。

八、視頻生命周期

這是評論在時間維度上的分布。橫軸時間代表評論時間和視頻發布時間的差值， 0 對應 49.54% 代表在視頻發布當天評論的占 49.54%，兩年以上 對應2.56% 代表在視頻發布兩年以上評論的數據占比 2.56%。

從圖表里看出，B 站的視頻生命周期是很長的，雖說剛發布會有即時的爆發，但長期看，會持續有用戶觀看和互動。當然，由于沒有跟抖音和快手等內容平臺的對比，很難說這個數字是高還是低。

我個人對另外一個相關數據很感興趣，不過原作者沒有統計：不同分區的視頻生命周期是否相同？比如科技區的視頻是否可以“長銷”。這個數據統計想必也會有很大價值。

以上是我整理的 8 項個人感興趣的要點數據和結論。希望能對你有所啟發。

作者：劉言飛語

來源：劉言飛語（liufeinotes）