整体结论

魔表素材供给的价值

• 从生产的角度看，魔表素材供给为作者生产提供了更丰富的创作素材选择，降低了生产门槛，拉动作者生产
• 从消费的角度看，素材类型的多样化能够用户提供更多可消费的内容，丰富平台作品，这部分作品可以促产和提升用户活跃性
• 从用户活跃角度看，魔表作者的留存（次日留存）高于其他非魔表作者，消费魔表视频的用户留存（次日活跃留存率）表现更好

论证魔表素材的价值

• 线性回归建模发现，消费魔表素材对用户周活跃存在正向影响
• 线性回归建模发现，点击魔表素材对用户生产作品数存在正向影响

目前魔表质量评估体系存在的问题

• 没有牵动生产大盘指标，爆款/优质素材数与作品数呈现不相关趋势
• 仅考虑量，而忽略了效率等多方面的综合考量
• 素材多样性下降

构建新的素材综合评估体系

针对 「生产、消费互动、带产、拉新回、生产留存」 五个维度，选取 「曝光发布率、新回作者占比、互动率XTR、带产率UTR、作者次日生产留存」 来量化素材的价值。建模：逻辑回归；最终选取阈值0.5，AUC81%，预测准确率72%，训练集准确率75%

有什么新的认知

• 曝光发布率是评分体系的重要组成部分，其系数是其他系数的2～8倍
• 效率高于之前：新标准下的Top200素材通过19.4%的曝光占比和27.9%的播放占比，带来了47.4%的点赞占比、55.5%的评论占比、45.2%的带产量占比及49.4%的作者占比；旧标准下通过28.9%（+9.5pp）的面板曝光和43.3%（15.4pp）的播放量仅带来+1.6pp带产量和1.3pp的作者量提升，点赞、评论占比反而较新标准Top200低

有什么应用场景

• 素材供给侧：挑选高综合分优质素材、调整素材供给方向
• 运营推广侧：针对新增素材冷气数据进行素材评分，通过模型筛选出质量评分高的素材供给运营推广；通过对活动后各素材综合分及是否进行运营动作的复盘，筛选出评分较高但没有得到运营的素材进行特征分析，为此后相似活动的素材筛选反馈经验