Анализ популярных видео в TikTok за 2025
Введение
TikTok за последние несколько лет трансформировался из развлекательного приложения в культурный эпицентр, формирующий глобальные тренды в музыке, моде, образовании и цифровом искусстве. Платформа представляет собой уникальную «живую лабораторию», где в режиме реального времени тестируются форматы контента, а успех или провал видео определяется непосредственной реакцией многомиллионной аудитории. Лично мне интересно проследить и проанализировать популяризированные видео из TikTok за уходящий 2025 год.
Для исследования я использовала Kaggle и открытые аналитические отчеты, чтобы собрать данные о трендах, вовлеченности и технологиях, стоящих за вирусными роликами
Я использовала открытый датасет с Kaggle под названием «TikTok Trending Videos Dataset». Этот набор данных содержит анонимизированную информацию о тысячах видео, попадавших в тренды платформы за последние несколько лет. В него входят такие метрики, как количество лайков, просмотров, комментариев, дата загрузки, длина видео и текст описания
Анализ прогресса ИИ-видео в TikTok — Первый график.
Использованные статистические методы: 1. Ранжирование Метод: Сортировка по убыванию значений Цель: Определение относительной позиции в рейтинге Формула: Rank = порядковый номер после сортировки DESC 2. Визуализация сравнительного анализа Метод: Горизонтальные/вертикальные столбчатые диаграммы Статистическая основа: Сравнение абсолютных значений Масштабирование: Линейная шкала 3. Категоризация Группировка по: Исполнителям, жанрам, типам контента Метод: Качественный анализ текстовых описаний
Данный график наглядно демонстрирует безраздельное лидерство K-pop-контента и различных танцевальных челленджей в рейтинге вирусных видео TikTok, а также важность танцевальных челленджей и активности фанатских аккаунтов для достижения высоких показателей просмотров.
Активность загрузки видео по дням и категориям
Тепловая карта как метод визуализации Статистическая основа: Матрица корреляции/интенсивности Цветовое кодирование использовано для отображения плотности/частоты
Наибольшая активность загрузки видео наблюдается в категории Music по пятницам и субботам, что соответствует модели потребления развлекательного контента в выходные дни. Категория Tech, напротив, демонстрирует равномерное распределение по будням, что указывает на более серьезный, регулярный интерес аудитории к технологической тематике
Динамика загрузки видео на TikTok по дням
Временной ряд Тип: Дискретный временной ряд Переменные: Независимая: Дата (13 последовательных дней) Зависимая: Количество видео (целые числа 0-6)
Вообщем, стратегия успешна:
Мало публикаций (6/день максимум) → эффективное использование ресурсов Фокус на K-pop → четкая нишевая стратегия Высокие просмотры → контент резонирует с аудиторией Пики по датам → стратегическое планирование релизов и вуаля — ты звезда тик тока! :)
Для максимизации эффективности нужно синхронизировать пики загрузки (график 3) с запуском K-pop релизов (график 1) в наиболее популярных категориях (график 2). Например: планировать публикации танцевальных челленджей под новые K-pop треки в дни, когда активность категории Dance максимальна.
Популярные хэштеги
И снова — kpop и разные его ответвления заполнили почти все пространство, что лично для меня довольно удивительно, ведь по моим личным наблюдениям тренд этого года это ии контент из платформы sora:) С другой стороны, именно K-pop и TikTok созданы друг для друга. K-pop предоставляет идеальный контент (танцы, музыку, эстетику), а TikTok предоставляет идеальную платформу для его распространения через челленджи и пользовательский контент. Это взаимовыгодный симбиоз, где артисты получают промо, платформа — качественный контент, а пользователи — развлечение и возможность творческого самовыражения.
Применение генеративных моделей
Deepseek — использовался для генерации кодов для всех видов графиков и генерации цветовой палитры.
