流量分散，渠道多元。获取流量，了解各个主流平台的流量算法至关重要。今天，我们将深入探讨抖音、小红书、知乎、视频号这四大主流平台的底层流量算法逻辑。
- 抖音 抖音的流量算法堪称复杂且庞大，是所有平台中最具吸引力的。它通过“标签”对“标签”的方式运作，将用户和创作者的浏览习惯转化为大约150个标签。这些标签决定了用户能接触到的内容类型，而当用户的偏好发生变化时，相应的标签也会随之调整，从而影响用户看到的内容。对于创作者而言，平台会为其生成一个包含150个标签的创作者标签，内容变化同样会影响其标签。 发布视频后，抖音会根据视频与用户标签的匹配程度以及视频本身的数据表现来评估其推荐价值。抖音在单个视频推荐时，主要关注五个关键指标：
- 完播率：即观看时间与作品总时长的比例，理想值应保持在15%-20%之间，40%-50%的完播率已属优秀。提高完播率的方法包括设置悬念或引导评论等。
- 点赞率：点赞量与播放量的比值，至少需达到3%-5%。这意味着每100次播放应有3-5个点赞。
- 留言率：留言量与播放量的比值，取决于视频类型，但整体上，留言率高的视频更容易获得推荐。创作者可以通过在视频中引导互动来提升留言率。
- 转发率：转发量与播放量的比值，对于初级流量池中的视频影响不大，但对于突破流量层级至关重要。
- 转粉率：关注量与播放量的比值，反映了视频吸引新粉丝的能力，是进入高级流量池的关键指标。 抖音作为一个庞大的流量池，其推荐机制类似于渔网，而视频内容则是吸引观众的鱼饵。如果一个视频能在五个关键指标上都取得优秀的表现，那么它有很大机会进入中高级流量池继续流转。
- 小红书 小红书的流量算法同样复杂且精细，它通过“标签”对“标签”的方式来筛选内容。用户和创作者的浏览行为被转化为约150个标签，这些标签定义了用户能接触到的内容范围。随着用户喜好的变化，标签也会相应调整，从而影响用户能看到的内容。对于创作者来说，小红书会为其生成一个包含150个标签的创作者标签，内容的变化同样会影响其标签。 发布视频后，小红书会根据视频与用户标签的匹配程度以及视频本身的表现来评估其推荐价值。小红书在单个视频推荐时，主要关注五个关键指标：
- 完播率：即观看时间与作品总时长的比例，理想值应保持在15%-20%之间，40%-50%的完播率已属优秀。提高完播率的方法包括设置悬念或引导评论等。
- 点赞率：点赞量与播放量的比值，至少需达到3%-5%。这意味着每100次播放应有3-5个点赞。
- 留言率：留言量与播放量的比值，取决于视频类型，但整体上，留言率高的视频更容易获得推荐。创作者可以通过在视频中引导互动来提升留言率。
- 转发率：转发量与播放量的比值，对于初级流量池中的视频影响不大，但对于突破流量层级至关重要。
- 转粉率：关注量与播放量的比值，反映了视频吸引新粉丝的能力，是进入高级流量池的关键指标。 小红书作为一个内容分享平台，其推荐机制类似于渔网，而视频内容则是吸引观众的鱼饵。如果一个视频能在五个关键指标上都取得优秀的表现，那么它有很大机会进入中高级流量池继续流转。
- 知乎 知乎的流量算法以其独特的“问题”对“答案”模式著称，它将用户和创作者的浏览行为转化为约150个标签。这些标签定义了用户能接触到的内容范围。随着用户喜好的变化，标签也会相应调整，从而影响用户能看到的内容。对于创作者来说，知乎会为其生成一个包含150个标签的创作者标签，内容的变化同样会影响其标签。 发布问题后，知乎会根据问题与答案的匹配程度以及答案本身的表现来评估其推荐价值。知乎在单个问题推荐时，主要关注五个关键指标：
- 完播率：即观看时间与问题总时长的比例，理想值应保持在15%-20%之间，40%-50%的完播率已属优秀。提高完播率的方法包括设置悬念或引导评论等。
- 点赞率：点赞量与问题数的比值，至少需达到3%-5%。这意味着每100次问题回答应有3-5个点赞。
- 留言率：留言量与问题数的比值，取决于问题类型，但整体上，留言率高的问题更容易获得推荐。创作者可以通过在问题中引导互动来提升留言率。
- 转发率：转发量与问题数的比值，对于初级流量池中的问题的推荐影响不大，但对于突破流量层级至关重要。
- 转粉率：关注量与问题数的比值，反映了问题吸引新粉丝的能力，是进入高级流量池的关键指标。 知乎作为一个问答社区，其推荐机制类似于渔网，而问题和答案则是吸引观众的鱼饵。如果一个问题或答案能在五个关键指标上都取得优秀的表现，那么它有很大机会进入中高级流量池继续流转。
- 视频号 视频号的流量算法以其独特的“短视频”对“短视频”模式著称，它将用户和创作者的浏览行为转化为约150个标签。这些标签定义了用户能接触到的内容范围。随着用户喜好的变化，标签也会相应调整，从而影响用户能看到的内容。对于创作者来说，视频号会为其生成一个包含150个标签的创作者标签，内容的变化同样会影响其标签。 发布短视频后，视频号会根据短视频与标签的匹配程度以及短视频本身的表现来评估其推荐价值。视频号在单个短视频推荐时，主要关注五个关键指标：
- 完播率：即观看时间与短视频总时长的比例，理想值应保持在15%-20%之间，40%-50%的完播率已属优秀。提高完播率的方法包括设置悬念或引导评论等。
- 点赞率：点赞量与播放量的比值，至少需达到3%-5%。这意味着每100次播放应有3-5个点赞。
- 留言率：留言量与播放量的比值，取决于视频类型，但整体上，留言率高的视频更容易获得推荐。创作者可以通过在视频中引导互动来提升留言率。
- 转发率：转发量与播放量的比值，对于初级流量池中的视频影响不大，但对于突破流量层级至关重要。
- 转粉率：关注量与播放量的比值，反映了视频吸引新粉丝的能力，是进入高级流量池的关键指标。 视频号作为一个短视频平台，其推荐机制类似于渔网，而短视频则是吸引观众的鱼饵。如果一个短视频能在五个关键指标上都取得优秀的表现，那么它有很大机会进入中高级流量池继续流转。 视频发布后，将进入一个被称为“冷启动池”的初始阶段，流量通常为15527649518。这个池子的流量构成复杂且难以突破，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，如果数据持续达标，将进入中级流量池。 中级流量池的流量可以达到10000以上的播放量，而高级流量池则有着上十万甚至更高播放量的潜力。 在小红书，算法与抖音类似，采用“标签对标签”的流量算法。不同的是，小红书更侧重于基于用户搜索习惯的推荐，因此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需求匹配的主要因素，而一篇笔记标题中的关键词则是官方识别内容属性的重要选项。为了获得更多展现，优化标题至关重要。 小红书的搜索流量算法逻辑如下：
- 搜索结果与需求的匹配主要依赖于核心关键词与query的匹配度。
- 搜索结果中展示的内容是通过分析用户需求，找到最能命中用户需求的信息。
- 笔记标题中的关键词是小红书官方用来识别内容属性的重要选项。
- 通过善用搜索关键词、热词推荐等工具，可以找到笔记的核心词，以便让系统识别并推荐给对应用户。 从推荐内容找核心词的方法包括：
- 默认提示词：平台根据用户标签推荐一些搜索流量。
- 搜索发现（热门搜索）：展示最近一段时间被搜索次数最多的词，引导用户看一些热门内容和话题。
- 补充联想关键词：当用户输入部分内容时，系统会根据这些内容联想出完整内容并自动补全关键词。 在小红书和知乎这样的平台上，搜索功能是用户获取信息的重要途径。搜索结果的展示形式和筛选条件对于用户体验至关重要，它们直接影响着用户的选择范围和效率。以下是关于这两个平台的搜索功能的重构内容：
- 搜索词匹配与展示
- 系统会根据搜索词进行算法匹配，将相关结果全部展现给用户。
- 如果搜索词属于较大范围的品类，界面上半部分会提供专门的标签词汇供用户分类筛选。这种设计能够提升无目的搜索的体验。
- 热门笔记的优先展示
- 为了缩小用户的选择范围，提高搜索效率，最热门的笔记会被优先展示。
- 这种展示方式有助于用户快速找到所需内容。
- 关键词选择建议
- 小红书的热搜推荐和搜索提示关键词、筛选热门是基于真实的用户数据分析和总结。
- 在选择关键词时，应优先选择竞争度小、流量大且精准的关键词，避免使用宽泛的关键词。
- 学会反推关键词，思考用户可能使用的关键词来搜索自己的笔记，考虑如何通过这些关键词让自己的笔记更容易被搜到。
- 在笔记标题、正文、话题、评论等位置合理布局关键词，有助于笔记被收录及精准推荐。避免堆砌关键词，以免被系统判定为广告并导致账号被降权。
- 知乎搜索功能分析
- 知乎的搜索排名与搜索引擎类似，内容需要先进行收录才能提升搜索词排名。
- 优质账号的权重更高，能够获得的搜索词排名也会更高。
- 内容的热度也会影响搜索排名，越热门的内容排名越靠前。
- 搜索还涉及到问题下回答的排名，高赞回答更有可能被抓取并展现。
- 实现搜索词+问题下的排名都非常靠前，可以显著提升流量。
- 推荐流量与热榜流量
- 推荐流量是通过知乎的推荐算法将内容推送给目标用户。
- 推荐算法会先推送给一小部分人，收集反馈数据后决定是否继续推荐。
- 想要内容上热榜，必须在短时间内获得大量领域内用户的互动，形成声量。 当然，针对视频类内容，其分发机制与推荐算法相似，而且有专门支持的榜单。 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。 以上就是抖音、小红书、知乎、视频号的流量算法，相信大家仔细阅读后会对四大平台有新的了解和认识。 感谢各位点赞再看