短视频社区是由内容所主导的。各家产品间工具模块的差别并不显著，做到内容的差异化，才是形成社区调性的根本。而所谓调性，则可以理解为“社区群众，在特定场景下，对同好内容的集体偏爱”。
这个方法可以帮助运营同学快速掌握一系列的内容消费数据，从而使未来社区内容的构成逐渐清晰起来。运营人员关注的重点放在单个视频播放数，有效播放率、点击率，互动率等基础指标上。
运营同学会发现，一些在头部平台上广受好评的内容，在一个全新的社区内部却可能反响平平；而另一些在投放初期不被看好内容，消费数据却表现突出。这就反映出头部平台并不能满足所有用户对内容的偏好，新生的内容社区永远会有机会。尽管如此，锚定成本依然是影响用户迁移的重要因素。
反思：目标视频来源各异，将用户原生内容，全网热门及达人生产等内容放在一个池子里直接赛马有失公允。得出的数据也可能蒙蔽运营人员的观察，影响对内容的判断。
事实上，冷启动试验阶段的运营工作再繁琐，再细节也并不为过。一时的考虑不周很可能带来蝴蝶效应。因此，应该在着手试验之初，就制定一个更科学、详尽并且与数据指标紧密结合的内容投放方案。
在观察视频消费数据的同时，有一点是很容易被运营人员所忽略的：即将这些单独的数据拆分出来，与整体消费数据，及同类型产品的消费数据进行横向比较。
更优的试验方式，应该将诸如视频播放次数、点击率以及互动率等数据和整体均值做比较，更加关注每个单独数据和整体数据的差异情况。这就像高三学生月考之后，相比于关注自己成绩的提升，更重要的，是关注自己在全校，全市、全省的排名情况。
找到偏好，是否就找到了社区调性？
前文曾经提到过，所谓调性，可以理解为“社区群众，在特定场景下，对同好内容的集体偏爱”，这其中包含了做任意一款产品的5w拷问。
回到内容社区冷启动的角度，内容优势才是一切运营手段的根基。要形成社区的氛围调性，首先要做的，就是提升站内的视频质量，形成所谓的内容优势。只有内容本身，能够帮助社区找到自己的调性、氛围。
对运营同学而言，“质量”既包括内容品质，也包括内容存量。
这个阶段新社区开始接入推荐算法。过小的内容存量也无法为算法策略的部署提供基础条件。因此，这时候运营人员要开始想办法快速拉新，从根本上扩大社区的用户盘子。
在这个阶段，运营人员可以开始上线符合用户预期的轻量级活动，抛出互动话题；并根据前一阶段得出的用户人群基本画像，在一些渠道做小而细的精准投放。
这波操作之下，一般整体数据会有一个阶段性的提升。在推广效果较好时，很可能产品也会迎来第一次快速增长的小高潮。这个时候摆在运营人员面前的挑战，就转化为了如何满足、并留住这些用户。
短期内涌进的大流量是一把双刃剑，一方面它带来更大的潜在创作能力和更多元的消费人群；但另一方面，优质内容也会快速变得更加稀缺。
在这批新用户流失之前，运营人员要快速用优质内容抓住这其中的一部分人，将获客成本维持在一个可接受的范围内。只有这样，后续的运营推广才有更多的机会。
前文提到过的用户内容偏好测试阶段，主要是运营人员下场来主导内容的供给。而到了现阶段，面对几倍于前的用户体量，继续靠运营人员自己生产内容，不仅杯水车薪，而且这个社区将没有任何未来可言。找到生产者，找到稳定的内容生产来源，成为从这一刻开始很长一段时间内运营工作的重点。
在探索内容生产机制，刺激用户生产的摸索中，一个内容社区能否成立的最关键一环浮出水面。作为运营人员，首先要告诉用户哪些内容是被鼓励生产的；其次，要有的放矢的对内容生产进行激励；最后，要在适当时候引入用户（生产者）运营，并将之贯穿整个社区发展的始终。
官方通过对内容的审核、推荐，是在向用户传递明确的信息：什么样的内容更容易获得曝光，什么样的内容不符合这个社区的基本氛围。这个信息传递的工作一开始是运营人员人工负责，到这一阶段，将逐步转变为【人工推荐】+【算法推荐】。
反思：在这个过程中，官方应当让用户清楚的知道什么样的内容是社区所需要的。这既是一种双方心理预期的达成，也是社区氛围形成的第一步。
如果在这个过程中，官方将某种精神洁癖（比如希望看到什么，不希望看到什么）凌驾于客观的用户偏好之上；或者摇摆不定，模棱两可，又或者在推荐算法尚不完善的情况下就盲目提升权重，打乱运营计划，这些都将带来长远的后果。
