抖音

抖音是計算典型的“標簽”對“標簽”的平臺。

如果你是文搞用戶(hù)，平臺會(huì )根據你平時(shí)的懂抖都瀏覽喜好把你的關(guān)注點(diǎn)拆解成大約150個(gè)標簽，你能刷到哪些視頻一定程度上是紅書(shū)你(ni)的用戶(hù)標簽決定的。如果瀏覽喜好發(fā)生變化，知乎用戶(hù)標簽也會(huì )隨之變化，寫(xiě)出刷到的視頻視頻算法視頻也會(huì )跟著(zhù)標簽而變化。

如果你是流量流量創(chuàng )作者，平臺??會(huì )根據你發(fā)布的計算內容形成創(chuàng )作者標簽，標簽數量同樣是文搞150個(gè)，如果發(fā)布內容產(chǎn)生變化，懂抖都創(chuàng )作者標簽也會(huì )隨之變化。紅書(shū)

創(chuàng )作者發(fā)布視頻后，知乎視??頻會(huì )根據創(chuàng )作者標簽匹配相似??的用戶(hù)標簽，這就是上面我們講過(guò)的“標簽”對“標簽”的流量算法。

短視頻匹配到用戶(hù)后，會(huì )通過(guò)該視頻的數據表現來(lái)衡量該( ?ω?)視頻(′ω｀)是否值得進(jìn)一步的推薦

1、完播率

完播率=觀(guān)看時(shí)間/作品時(shí)間

完播率越高，說(shuō)明作品越吸引人觀(guān)看，大盤(pán)的合格線(xiàn)通常是15%-20?%左右，40%-50%以上的完播率就已經(jīng)很優(yōu)秀了。要想辦法做高完播率，通常的方式是開(kāi)頭設置懸念或者引導打開(kāi)評論區，拉長(cháng)觀(guān)看時(shí)間。

如果是新號的話(huà)，建議前期視頻時(shí)長(cháng)不要太長(cháng)，時(shí)長(cháng)越長(cháng)，完播越低，除非視頻質(zhì)量極佳。

2、點(diǎn)贊率

點(diǎn)贊率=點(diǎn)贊量/播放量

點(diǎn)贊量越高，推??薦量才會(huì )越高，第一波推薦的點(diǎn)贊率至少要達到3%-5ヾ(′▽?zhuān)??%。

也就是說(shuō)每100個(gè)播放量，至少要(yao)有3-5個(gè)點(diǎn)贊。

3、留言率

留言率=留言量/播放ヽ(′ー｀)ノ量

留言率的數據高低跟視頻類(lèi)型有很大關(guān)系，不好用平均數據去衡量，但確定的是留言率表現越好，加權推薦就越高。所以，創(chuàng )作者可以主動(dòng)在視(′?ω?`)頻中或者文案、評論區引導評論，提升ヾ(＾-＾)ノ留言率。

4、轉(╯°□°）╯發(fā)率

轉發(fā)率對于還在初級流量池流傳的視頻影響并不大，但想要突破流量ヽ(′▽?zhuān)?ノ層級，轉發(fā)率(′▽?zhuān)?就是很關(guān)鍵的指標。

5、轉粉率

轉粉率=關(guān)注量/播放量

也就是路轉粉的比例，單ヽ(′ー｀)ノ條視頻帶來(lái)的新增粉絲率，同樣是沖擊高級流量池的關(guān)鍵數據。

抖音平臺是(′?_?`)一個(gè)巨大的流量池，抖音推薦機制是一個(gè)漁網(wǎng)，視頻內容是魚(yú)餌。

如果你的視頻的五個(gè)關(guān)鍵數據都能取得較好的數據表現，那么進(jìn)入到中高級的流量池繼續流轉(zhuan)的可能性非常大。

抖音的流量池有也有它的法則。

視頻發(fā)布后會(huì )進(jìn)入冷啟動(dòng)池，流量通常是是300-500，一般是由粉絲+朋友+可能認識的人+少量標簽匹配的用(?????)戶(hù)構成，因為冷啟動(dòng)池的流量構成最為復雜，也是最難突破的流量池，這就要考驗，你的粉絲是否精準，內容是否優(yōu)質(zhì)，如果關(guān)ˉ\_(ツ)_/ˉ鍵數據達標會(huì )進(jìn)入到初級流量池。

初級流(liu)量池的流量大約在1000-5000左右，同樣需要繼續觀(guān)察視頻在初級流量池的變現，如果數據繼續過(guò)關(guān)，將進(jìn)入中級流量池。

中級流量池就有10000以上的播放量，同理看數據表現。

高級流量池就有十萬(wàn)+以上的播放量了，上不封頂。

小???紅書(shū)

#小紅書(shū)#小紅書(shū)的算法和抖音類(lèi)似，也是“標簽”對“標簽”的流量算法。

不同的是，基于不同的用戶(hù)習慣，抖音更側重主動(dòng)推薦，小紅書(shū)更側??重搜索推薦。

基于小紅書(shū)的平臺定位，超過(guò)65%的流量來(lái)源于搜索，所以在搜索流量算法上更精細一些，所以這里側重講一下搜索流量算法的邏輯。

搜索結果與需求的匹配主要是核心關(guān)鍵詞與query的匹配度，搜索結果中展示的具體內容是通過(guò)分析用戶(hù)需求，找到最能命中用戶(hù)需求的信息。

一篇筆記標題中的關(guān)鍵詞可謂是重中之重，官方也明確提示：“填寫(xiě)標題會(huì )有更多贊哦┐(′д｀)┌”。

由此可見(jiàn)，標題是小紅書(shū)官方用(yong)來(lái)識別內容屬性的重要選項，想要讓筆記獲得更多的展現，最基礎的工作就是要做好標題的優(yōu)化。

從推薦內容找核心詞，推薦內容包括幾個(gè)方面，搜索框置灰關(guān)鍵詞，頁(yè)面顯示的歷史搜索，熱搜詞。

1、默認提示詞

點(diǎn)開(kāi)搜索還未輸入搜索詞之前，平臺會(huì )根據用戶(hù)標簽推薦默認提示詞，默認提示詞中存在一定量的搜索流量。

2、搜索(′?ω?`)發(fā)現（熱門(mén)搜索）

熱門(mén)搜索把最近一段時(shí)間被搜索次數最多的詞展示出來(lái)(′?ω?`)，去引導用戶(hù)看一些最近熱門(mén)的內容和用戶(hù)搜索量大的話(huà)??題推薦，跟用戶(hù)的搜素量和近期的熱門(mén)話(huà)題相關(guān)。

3、補充聯(lián)想???關(guān)鍵詞

補充聯(lián)想關(guān)鍵詞，即用戶(hù)輸入部分內容，然后系統根據這些內容聯(lián)想出完整內容，自動(dòng)補全關(guān)鍵詞??，通過(guò)即時(shí)匹配關(guān)鍵詞并展示出來(lái)，增加用戶(hù)的選擇。我搜了顯瘦，平臺就給我推薦了關(guān)于(yu)顯瘦的(′?｀*)幾個(gè)關(guān)鍵詞推薦。

考慮熱詞排序是綜(′?_?`)合展示的結果。除了筆記數外，“熱詞” 的熱度排序可能還牽涉到兩個(gè)方面的因素：用戶(hù)主動(dòng)搜索的頻率，以及筆記本身被系統推薦的熱度。

搜索之后，系統根據搜索詞進(jìn)行算法匹配，把所有結果都展示出來(lái)。而如果這個(gè)關(guān)鍵詞是相關(guān)品類(lèi)中范圍??比較大的詞匯，那么就能看到在界面上半部分有一些專(zhuān)門(mén)的標簽詞匯提供分類(lèi)篩選的功能。這種方式對于用戶(hù)無(wú)目的搜索的體驗會(huì )更好。同時(shí)將(jiang)最熱門(mén)的筆記排在前面，這種搜索結果的展示形式ヾ(′ω｀)?以及??篩選條件，目的都是為了(le)縮小選擇范圍，幫助用戶(hù)快速選擇

2）一定要優(yōu)先選擇競爭度小流量大且比較精準的關(guān)鍵詞，避免選擇寬泛的關(guān)鍵詞。(′?_?`)

3）學(xué)會(huì )反推關(guān)鍵詞。確定筆記主題及關(guān)鍵詞后，要去反推希望用戶(hù)用什么關(guān)鍵詞能搜??到自己的筆記，考慮如??果自己去搜這類(lèi)筆記會(huì )用哪些常見(jiàn)關(guān)鍵詞去(qu)搜。

4）在筆記標題、正文、話(huà)題、評論等位置合理的布局關(guān)鍵詞，有助于筆記被(bei)收錄及精準推薦。避免堆砌關(guān)鍵??詞，堆砌關(guān)鍵詞會(huì )被系統判定?為廣告，長(cháng)期這樣操作，賬號會(huì )被系統降權。

知乎

#知乎#首先是針對搜索流量，知乎的搜索排名其實(shí)跟搜索引擎是有類(lèi)似的，內容需要先進(jìn)行收錄，然后才能提升搜索詞排ヽ(′ー｀)ノ名。

一方面需要看內容和搜索關(guān)鍵詞??的匹配度，匹配度越高，收錄的概率也就越大；另一方面，優(yōu)質(zhì)賬號的??權重更高，能夠獲得的搜索詞排名也會(huì )更高；最后，內容的??熱度也會(huì )影響搜?索排名，總之越熱門(mén)的內容排名會(huì )更加靠前。

當然，搜索還涉及到問(wèn)題下回答的排名，一般來(lái)說(shuō)，??搜索詞收錄該問(wèn)題后，會(huì )抓取問(wèn)題下其中一條高贊的回答ヽ(′?｀)ノ展現，除此之外，因為用戶(hù)的習慣一般會(huì )參考不止一??條回答，那么該(′?ω?`)問(wèn)題下自然排序第一的回答，也有更大的曝光概率。

所以，如果能夠實(shí)現搜索詞+問(wèn)題下的排名都非常┐(′?｀)┌靠前，那么流量(liang)自然就會(huì )更好；如果不能實(shí)現兩者均很靠前，那么起碼要實(shí)現有一條在靠前的位置。

第二是針對推薦流量，推薦流量??是通過(guò)??知乎的推(′-ι_-｀)薦算法，然后將內容推送給用戶(hù)。

一般來(lái)說(shuō)，推薦算法會(huì )先將內容推送給一小部分人，然后收集反饋數據，如閱讀完成率、贊同率、互動(dòng)數據等，來(lái)判斷這條內容是否值得持續推薦。

第三是針對熱榜流量，熱榜是知乎的全站實(shí)時(shí)熱門(mén)內容合集，其維度主要是看24小時(shí)的瀏覽量、互動(dòng)量和領(lǐng)域權重來(lái)計算。

想要內容上熱榜，那就必須要在短時(shí)間內有大量的領(lǐng)域內用戶(hù)參與互動(dòng)，形成不錯(/ω＼)的聲量后，內容??自然熱度就提升上去了。

當然，針對視頻類(lèi)內容，其分發(fā)機制跟推薦類(lèi)似，而且有單獨的榜單支撐，參考即可。

第四是綜合算法，和ヽ(′▽?zhuān)?ノ頭條、抖音等平臺不??同的是，知乎采用的是??威爾遜算法，即根據內容的點(diǎn)贊、反對、收藏等數據，按照威爾遜公式來(lái)決定內容的推薦和排名(?????)。

u代表內容的贊同數，v代表內容的反對數，p則代表內容的贊同率=贊同數/（贊同+反對），而Z則是與權重相關(guān)的數字

算法公式雖(?⊿?)然很復雜，但大家只需要┐(′ー｀)┌記住最核心的一點(diǎn)：贊同率比贊同數重要，反??對率比贊同率重要。

和其他內容平臺不相(◎_◎;)同的是，除了點(diǎn)贊和(?????)互動(dòng)(dong)，知乎用戶(hù)還可以給不同意的內容點(diǎn)反??對票，而反對票數一定程度上將會(huì )影響回答排名。

視頻號

#微信#微信視頻號和其他流量平臺的算法完全不同，視頻號的分發(fā)機制是基于社交推薦和個(gè)性化推薦。

1、社交(′▽?zhuān)?推薦

社交是微信生態(tài)的先天基因，所以對于微信視頻號來(lái)講，社交關(guān)系鏈同樣非常重要，比如你的好友發(fā)布和??點(diǎn)贊的內容，會(huì )優(yōu)先推薦。一個(gè)作品，你的好友點(diǎn)贊收藏互動(dòng)多的話(huà)，你的閱讀量曝光量就會(huì )上升，相反，如果非好友進(jìn)(jin)行點(diǎn)贊收藏的話(huà)，對于你作品的曝光低于好友點(diǎn)贊收藏。

其實(shí)這個(gè)就跟公眾號的“在看”和“點(diǎn)贊“的邏輯相似，比如你給某個(gè)文章（視頻）點(diǎn)了“在看”，你好友將會(huì )在微信“看一看”刷到這個(gè)文章（視頻），你好友點(diǎn)贊了，??他的好友也可能(neng)會(huì )刷到這個(gè)作品，以此類(lèi)推。

2、個(gè)性化推薦

指的是系統會(huì )根據用戶(hù)的日常行為、活動(dòng)軌跡和興趣、職業(yè)、年齡等標簽，通過(guò)一系列大數據算法，推測出用戶(hù)可能喜歡的內容。因為微信本身就擁有11億的超級用戶(hù)畫(huà)像和各種算法機制作為參考。

不過(guò)目前由于微信視頻號尚處于熱啟動(dòng)階段，目前數據庫并不全面，采用的數據源都是從微信大盤(pán)抓取，ヽ(′ー｀)ノ算法基本會(huì )采用興趣標簽+定位+熱點(diǎn)+隨機推薦。

所以無(wú)論是發(fā)視頻還是(╯‵□′)╯發(fā)圖片，添加話(huà)題和定位更有助于個(gè)性化推(′▽?zhuān)?薦。這一點(diǎn)跟抖音的推薦算(suan)法有點(diǎn)相似，只不過(guò)目前還不夠成熟。

3、去中心化的推薦算法

視頻號雖然是基于社交推薦，但每個(gè)人的社交關(guān)系鏈畢竟有限，當一個(gè)作品已經(jīng)在完整的社交關(guān)系鏈獲得了展現且取得了較好的數據表現后，視頻號會(huì )進(jìn)行社交關(guān)系鏈以外的擴大推薦，邏輯類(lèi)似于抖音的“標簽”對“標簽”，這里不做過(guò)多延展。

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