流量分散，渠道多元
想要获取流量，还真就得了解各个主流平台的流量算法
今天就来分享一下四大主流平台抖音、小红书、知乎、视频号的流量算法底层逻辑
一、抖音
抖音的流量算法几乎是所有流量平台中最为复杂的，当然也是流量最大的
抖音是典型的“标签”对“标签”的平台
如果你是用户，平台会根据你平时的浏览喜好把你的关注点拆解成大约150个标签，你能刷到哪些视频一定程度上是你的用户标签决定的。如果浏览喜好发生变化，用户标签也会随之变化，刷到的视频也会跟着标签而变化
如果你是创作者，平台会根据你发布的内容形成创作者标签，标签数量同样是150个，如果发布内容产生变化，创作者标签也会随之变化
创作者发布视频后，视频会根据创作者标签匹配相似的用户标签，这就是“标签”对“标签”的流量算法
短视频匹配到用户后，会通过该视频的数据表现来衡量该视频是否值得进一步的推荐
抖音对单个视频的推荐，会考核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，说明作品越吸引人观看，大盘的合格线通常是15%-20%左右，40%-50%以上的完播率就已经很优秀了。要想办法做高完播率，通常的方式是开头设置悬念或者引导打开评论区，拉长观看时间
如果是新号的话，建议前期视频时长不要太长，时长越长，完播越低，除非视频质量极佳
2）点赞率
点赞率=点赞量/播放量
点赞量越高，推荐量才会越高，第一波推荐的点赞率至少要达到3%-5%
3）留言率
留言率=留言量/播放量
留言率的数据高低跟视频类型有很大关系，不好用平均数据去衡量，但确定的是留言率表现越好，加权推荐就越高。创作者可以主动在视频中或者文案、评论区引导评论，提升留言率
4）转发率
转发率=转发量/播放量
转发率对于初级流量池流传的视频影响并不大，但想要突破流量层级，转发率就是很关键的指标
5）转粉率
转粉率=关注量/播放量
抖音平台是一个巨大的流量池，抖音推荐机制是一个渔网，视频内容是鱼饵
如果你的视频的五个关键数据都能取得较好的数据表现，那么进入到中高级的流量池继续流转的可能性非常大
抖音的流量池有它的法则
视频发布后会进入冷启动池，流量通常是300-500，由粉丝+朋友+可能认识的人+少量标签匹配的用户构成，因为冷启动池的流量构成最为复杂，也是最难突破的流量池，这考验你的粉丝是否精准，内容是否优质，如果关键数据达标会进入到初级流量池
初级流量池的流量大约在1000-5000左右，同样需要继续观察视频在初级流量池的表现，如果数据继续过关，将进入中级流量池
中级流量池就有10000以上的播放量，同理看数据表现
高级流量池就有十万以上的播放量了，上不封顶
二、小红书
小红书的算法和抖音类似，也是“标签”对“标签”的流量算法
不同的是，抖音更侧重主动推荐，小红书更侧重搜索推荐
基于小红书的平台定位，超过65%的流量来源于搜索，因此搜索流量算法上更精细一些，这里侧重讲一下搜索流量算法的逻辑
搜索结果与需求的匹配主要是核心关键词与query的匹配度，搜索结果中展示的具体内容是通过分析用户需求，找到最能命中用户需求的信息
一篇笔记标题中的关键词可谓是重中之重，官方也明确提示：“填写标题会有更多赞哦”
标题是小红书官方用来识别内容属性的重要选项，想要让笔记获得更多的展现，最基础的工作就是要做好标题的优化
善用搜索的关键词、热词推荐等来帮助我们找到笔记核心词，以便能让系统识别并推荐给对应用户
从推荐内容找核心词
推荐内容包括几个方面，搜索框置灰关键词，页面显示的历史搜索，热搜词
1）默认提示词
点开搜索还未输入搜索词之前，平台会根据用户标签推荐默认提示词，默认提示词中存在一定量的搜索流量
2）搜索发现（热门搜索）
热门搜索展示最近一段时间被搜索次数最多的词，引导用户看一些最近热门的内容和用户搜索量大的话题推荐
3）补充联想关键词
补充联想关键词，即用户输入部分内容，然后系统根据这些内容联想出完整内容，自动补全关键词，增加用户的选择
考虑热词排序是综合展示的结果，除了笔记数外，“热词”的热度排序可能还牵涉到用户主动搜索的频率，以及笔记本身被系统推荐的热度
搜索之后，系统根据搜索词进行算法匹配，把所有结果都展示出来。如果关键词是相关品类中范围比较大的词汇，界面上半部分有一些专门的标签词汇提供分类筛选的功能，帮助用户快速选择
关于关键词的选择有以下几点值得注意：
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
2）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）反推关键词。确定笔记主题及关键词后，考虑用户可能用什么关键词搜索
4）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
三、知乎
首先是针对搜索流量，知乎的搜索排名与搜索引擎类似，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，收录概率越大；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
当然，搜索还涉及问题下回答的排名，搜索词收录后，会抓取问题下其中一条高赞的回答展现
所以，如果能够实现搜索词+问题下的排名都靠前，流量自然会更好；如果不能实现两者均靠前，至少要实现有一条在靠前的位置
第二是针对推荐流量，推荐流量通过知乎的推荐算法，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，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，主要看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，必须在短时间内有大量用户参与互动，形成不错的声量，内容自然热度就提升上去了
当然，针对视频类内容，其分发机制与推荐类似，且有单独的榜单支撑
第四是综合算法，知乎采用威尔逊算法，根据内容的点赞、反对、收藏等数据，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），Z则是与权重相关的数字
算法公式虽然复杂，但核心一点是：赞同率比赞同数重要，反对率比赞同率重要
知乎用户还可以给不同意的内容点反对票，反对票数将一定程度上影响回答排名
四、视频号
微信视频号和其他流量平台的算法完全不同，视频号的分发机制基于社交推荐和个性化推荐
1）社交推荐
社交是微信生态的先天基因，对于微信视频号来说，社交关系链同样重要，比如好友发布和点赞的内容，会优先推荐
2）个性化推荐
系统会根据用户的日常行为、活动轨迹和兴趣、职业、年龄等标签，通过大数据算法推测出用户可能喜欢的内容
不过目前由于微信视频号尚处于热启动阶段，目前数据库并不全面，采用的数据源都是从微信大盘抓取，算法基本会采用兴趣标签+定位+热点+随机推荐
3）去中心化的推荐算法
视频号虽然基于社交推荐，但每个人的社交关系链有限，当作品在社交关系链获得展现且取得较好的数据表现后，视频号会进行社交关系链以外的推荐
以上就是抖音、小红书、知乎、视频号的流量算法，仔细阅读后会对四大平台有新的了解和认识。
