流量分散，渠道多元。 想要获取流量，就必须深入了解各个主流平台的流量算法。 今天，我们就来探讨一下抖音、小红书、知乎、视频号这四大主流平台的底层流量算法逻辑。 1）抖音 抖音的流量算法复杂而庞大，可以说是所有平台上最为复杂的。 在抖音上，用户和创作者之间的互动是通过“标签”进行的。 对于普通用户来说，平台会根据他们的浏览习惯将他们归类为大约150个标签。因此，你看到的视频内容很大程度上取决于你的标签。如果你的标签发生了变化，那么观看的内容也会随之改变。 对于创作者而言，平台会根据你的发布内容生成一个创作者标签，这个标签的数量也是150个。如果内容有所变化，相应的标签也会更新。 当创作者发布视频后，系统会根据这些标签匹配到相似的用户标签，这就是我们刚才提到的“标签对标签”的推荐机制。 短视频被匹配到目标用户后，会通过分析视频的数据表现来判断该视频是否值得进一步推荐。 抖音对单个视频的推荐主要考察5个关键数据： 1）完播率 完播率=观看时间/作品时间 完播率越高，说明视频越吸引人，通常大盘的合格线是15%-20%，40%-50%的完播率已经非常优秀了。为了提高完播率，可以尝试在开头设置悬念或引导用户评论，以延长观看时间。 对于新账号来说，建议初期视频时长不宜过长，过长的时长可能导致完播率下降，除非视频质量极高。 2）点赞率 点赞率=点赞量/播放量 点赞量越高，视频获得的流量就越多，第一波推荐的点赞率至少要达到3%-5%。也就是说，每100个播放量，至少应该有3-5个点赞。 3）留言率 留言率=留言量/播放量 留言率与视频类型有很大关系，无法用平均数据衡量，但留言率越高，加权推荐就越高。因此，创作者可以在视频中或文案、评论区引导观众留言，以提高留言率。 4）转发率 转发率=转发量/播放量 对于初级流量池中的视频，转发率影响不大，但如果想要突破流量层级，转发率是一个关键指标。 5）转粉率 转粉率=关注量/播放量 也就是路转粉的比例，单条视频带来的新增粉丝率，是冲击高级流量池的关键数据。 抖音作为一个庞大的流量池，其推荐机制就像一个渔网，而视频内容则是吸引用户的鱼饵。如果你的视频五个关键数据都能取得良好的表现，那么进入中高级流量池的可能性非常大。 抖音的流量池有自己的规则。 视频发布后将进入一个被称为“冷启动池”的阶段，其流量通常高达15527649518。这个池子的流量构成最为复杂且难以突破，需要考验的是粉丝的精准度和内容的优质程度。如果关键数据达标，视频将有机会进入初级流量池。 初级流量池的流量大约在15527649518左右，继续观察视频在初级流量池的表现至关重要。如果数据持续达标，视频将升级至中级流量池，拥有约10000以上的播放量。而高级流量池则提供无限的播放量，即十万+以上。 小红书的算法与抖音类似，都采用了基于“标签”对“标签”的流量算法。不过，小红书更侧重于搜索推荐，因此其搜索流量算法更为精细。核心关键词与query的匹配度是搜索结果与用户需求匹配的主要因素，而笔记标题中的关键词则是识别内容属性的重要选项。为了获得更多的展现机会，优化标题至关重要。 小红书的搜索流量算法包括几个部分：默认提示词、搜索发现（热门搜索）、补充联想关键词。默认提示词是根据用户标签推荐的关键词，这些关键词具有一定的搜索流量。热门搜索展示了最近被搜索次数最多的词，引导用户关注热门内容和话题。补充联想关键词则是系统根据用户输入的部分内容自动补全关键词，增加用户的选择。 考虑热词排序时，除了笔记本身的热度外，还需要综合用户主动搜索的频率和系统推荐的热度两个因素。 在小红书和知乎的搜索功能中，系统会根据用户输入的关键词进行算法匹配，并展示所有相关结果。如果搜索词是相关品类中范围较大的词汇，那么在界面上半部分会提供专门的标签词汇供用户分类筛选。这种方式可以让用户无目的搜索的体验更加顺畅。同时，系统还会将最热门的笔记排在最前面，以便于用户快速选择。 在选择关键词时，需要注意以下几点： 1）小红书的热搜推荐是平台短期流量内容的标识；搜索提示关键词、筛选热门是长期流量所在，来源于小红书真实的用户数据分析和总结。 2）一定要优先选择竞争度小流量大且比较精准的关键词，避免选择宽泛的关键词。 3）学会反推关键词。确定笔记主题及关键词后，要去反推希望用户用什么关键词能搜到自己的笔记，考虑如果自己去搜这类笔记会用哪些常见关键词去搜。 4）在笔记标题、正文、话题、评论等位置合理的布局关键词，有助于笔记被收录及精准推荐。避免堆砌关键词，堆砌关键词会被系统判定为广告，长期这样操作，账号会被系统降权。 关于知乎的搜索功能，首先需要了解搜索流量的来源。与搜索引擎类似，内容需要先进行收录，然后才能提升搜索词排名。一方面需要看内容和搜索关键词的匹配度，匹配度越高，收录的概率也就越大；另一方面，优质账号的权重更高，能够获得的搜索词排名也会更高；最后，内容的热度也会影响搜索排名，总之越热门的内容排名会更加靠前。 当然，搜索还涉及到问题下回答的排名。一般来说，搜索词收录该问题后，会抓取问题下其中一条高赞的回答展现，除此之外，因为用户的习惯一般会参考不止一条回答，那么该问题下自然排序第一的回答，也有更大的曝光概率。所以，如果能够实现搜索词+问题下的排名都非常靠前，那么流量自然就会更好；如果不能实现两者均很靠前，那么起码要实现有一条在靠前的位置。 第二是针对推荐流量。推荐流量是通过知乎的推荐算法，然后将内容推送给用户。一般来说，推荐算法会先将内容推送给一小部分人，然后收集反馈数据，如阅读完成率、赞同率、互动数据等，来判断这条内容是否值得持续推荐。 第三是针对热榜流量。热榜是知乎的全站实时热门内容合集，其维度主要是看24小时的浏览量、互动量和领域权重来计算。想要内容上热榜，那就必须要在短时间内有大量的领域内用户参与互动，形成不错的声量后，内容自然热度就提升上去了。 当然，针对视频类内容，其分发机制跟推荐类似，而且有单独的榜单支撑，参考即可。第四是综合算法，和头条、抖音等平台不同的是，知乎采用的是威尔逊算法，即根据内容的点赞、反对、收藏等数据，按照威尔逊公式来决定内容的推荐和排名。 u代表内容的赞同数，v代表内容的反对数，p则代表内容的赞同率=赞同数/（赞同+反对），而Z则是与权重相关的数字。算法公式虽然很复杂，但大家只需要记住最核心的一点：赞同率比赞同数重要，反对率比赞同率重要。和其他内容平台不相同的是，除了点赞和互动，知乎用户还可以给不同意的内容点反对票，而反对票数一定程度上将会影响回答排名。 4）视频号 1）社交推荐 2）个性化推荐 所以无论是发视频还是发图片，添加话题和定位更有助于个性化推荐。这一点跟抖音的推荐算法有点相似，只不过目前还不够成熟。3）去中心化的推荐算法 视频号虽然是基于社交推荐，但每个人的社交关系链毕竟有限，当一个作品已经在完整的社交关系链获得了展现且取得了较好的数据表现后，视频号会进行社交关系链以外的扩大推荐，逻辑类似于抖音的“标签”对“标签”，这里不做过多延展。