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在百度搜索“視頻發(fā)布失敗”，跳出的相關(guān)結(jié)果有超過1億條。

其中排名靠前的一則回復(fù)，是某答主（指在百度平臺回復(fù)其他用戶問題的用戶）整理的4條原因，分別為“網(wǎng)絡(luò)環(huán)境較差”“視頻內(nèi)容不合規(guī)”“當(dāng)前APP版本過低”，以及“APP緩存可能過大需及時處理”。

【資料圖】

實際上，該答主給出的這4類“視頻發(fā)布失敗原因”解答還只是冰山一角。

短視頻作為當(dāng)下最火的內(nèi)容形式之一，憑借簡短精煉、信息量大、聲畫俱全等特點，備受歡迎；同時，抖音、快手等平臺興起，以及微信朋友圈支持視頻內(nèi)容的發(fā)布，也使得短視頻在社交場景下愈加火熱。

但鮮少有人知道，在從用戶點擊“發(fā)布”按鈕開始，到視頻能夠被完整地呈現(xiàn)在抖音/快手/微信朋友圈等平臺上，一般需要耗時5到10秒鐘，這期間會涉及到多個發(fā)布鏈路節(jié)點，而每一個節(jié)點可能都存在視頻發(fā)布失敗的風(fēng)險。

過去，因為缺少貫穿整個視頻發(fā)布鏈路的數(shù)據(jù)洞察工具，即便是平臺工作人員，也難以及時發(fā)現(xiàn)視頻發(fā)布失敗的問題點，更別說能夠高效上線視頻發(fā)布失敗的調(diào)優(yōu)策略。

近年來，埋點技術(shù)以及數(shù)據(jù)分析被逐漸引入到視頻發(fā)布場景中，這使得視頻發(fā)布失敗問題點定位，不再是盲人摸象，而是能夠?qū)⒄我曨l發(fā)布場景切分為更短鏈路的多個場景，并在每個場景部署階段埋點，從而保障能夠?qū)崟r采集視頻發(fā)布過程中的每一環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，并進行統(tǒng)一回流和分析，當(dāng)問題出現(xiàn)時，對應(yīng)的工作人員能夠通過數(shù)據(jù)進行問題復(fù)現(xiàn)和回溯，第一時間定位關(guān)鍵點，從而及時給出解決方式并上線方案策略。

其實，埋點技術(shù)早在多年前就被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)中，但多以底層技術(shù)手段完成部署，這對非技術(shù)背景出身的企業(yè)來說具有一定門檻，另一方面，通過自身技術(shù)手段部署的埋點還存在難以與后鏈路數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)所需的產(chǎn)品高效對接等問題，極有可能出現(xiàn)埋點完成，卻在業(yè)務(wù)層面無法使用的情況。

好在隨著數(shù)據(jù)洞察市場需求日益擴大，已經(jīng)有不少廠商推出開箱即可完成埋點部署、支持鏈接多套業(yè)務(wù)系統(tǒng)且自帶數(shù)據(jù)分析功能的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，讓企業(yè)無需再投入人力開發(fā)，即可快速完成埋點部署，并可依據(jù)自身業(yè)務(wù)實際需要，搭建「數(shù)據(jù)埋點-數(shù)據(jù)分析」全套數(shù)據(jù)看板。

如火山引擎數(shù)智平臺VeDI推出的增長分析DataFinder，在視頻發(fā)布場景中，DataFinder可以對視頻發(fā)布全鏈路進行分階段埋點，實時采集視頻發(fā)布行為數(shù)據(jù)，并基于此完成包括視頻類型（業(yè)務(wù)自行設(shè)置分類標(biāo)準(zhǔn)）、視頻發(fā)布、風(fēng)險故障等在內(nèi)的多維度看板搭建。

值得注意的是，目前DataFinder還能夠與飛書、企業(yè)微信等多款辦公協(xié)同工具接通，用戶通過協(xié)同工具完成DataFinder數(shù)據(jù)看板訂閱，就能以信息推送的形式及時獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，以便實時洞察數(shù)據(jù)波動等異常情況，提前制定應(yīng)對策略。

據(jù)了解，通過DataFinder貫穿視頻發(fā)布場景全鏈路，實現(xiàn)埋點部署并回流數(shù)據(jù)，最終完成「視頻發(fā)布失敗」定位的問題除了「網(wǎng)絡(luò)環(huán)境差」、「視頻內(nèi)容不合規(guī)」、「當(dāng)前APP版本過低」、「APP緩存過大」之外，還有「當(dāng)日視頻上傳數(shù)量已達上限」、「上傳期間切換APP導(dǎo)致后臺數(shù)據(jù)丟失」、「個別后臺APP運行阻止視頻上傳」等系列原因。

而除了視頻發(fā)布場景，火山引擎數(shù)智平臺DataFinder還在用戶拉新、行為流轉(zhuǎn)、用戶留存等多個業(yè)務(wù)場景中發(fā)揮著重要作用。

截至2022年12月，包括凱叔講故事APP、地上鐵APP、買什么都省APP、慢慢買APP等都已選擇與火山引擎數(shù)智平臺DataFinder一同完成「洞察用戶需求、服務(wù)滿足用戶」的最佳數(shù)智實踐。（作者：方乾）

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