一、抖音
1、完播率
2、点赞率
3、留言率
4、转发率
5、转粉率
二、视频号
1、私域流量推荐
2、兴趣算法推荐
三、知乎
1、针对搜索流量
2、针对推荐流量
3、针对热榜流量
4、综合算法
四、小红书
1、发现页算法逻辑
2、搜索页算法逻辑
3、主要有影响因素
十、碎片化信息的弊端
算法在移动互联网时代越来越重要，算法的核心职责：数据处理。在大数据的海洋中，有效的数据处理成为了互联网服务效率的关键。此时，算法就如同一位数据导航员，它可以快速地从海量信息中找到我们需要的内容，为我们节省了大量的时间和精力。
举个例子，当我们在搜索引擎中输入关键词，算法会在众多网页中迅速找到相关内容，而不是让我们一页一页地翻阅。这个过程中，算法通过对数据的分类、排序和筛选，让我们可以直接获取最符合需求的结果。无疑，这大大提高了我们的搜索效率，也优化了我们的互联网体验。
下面我们重点解析一下抖音、视频号、小红书、知乎的推荐机制，流量算法底层逻辑和优化建议。
抖音是流量最大，也是算法最为复杂的平台。但根本原则一直保持不变：去中心化的分发机制，让优质内容有最大的曝光机会。
推荐的算法也是典型的“标签”对“标签”的平台。
无论是用户还是创作者，自身都会不断形成“标签”。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，然后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。
视频刚发布并通过审核后，系统将会分配给你一个初始流量池：200～500在线用户。抖音会根据曝光所产出的数据，结合你账号分值来分析，是否给你加权。
网上有一个广为流传的抖音冷启动流量池推荐的机制，分成8次分级推荐，如下图所示：
如何能一步步突破流量池，主要有5个关键数据可供参考：
完播率越高，说明作品越吸引人观看，大盘的合格率在15%～20%左右，50%以上的完播率就已经很优秀了。
为了提高完播率，常见的方法是在视频开头设置悬念或引导观众参与评论，以延长观看时间，建议前期视频时长不要太长。
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%。也就是说每100个播放量，至少要有3-5个点赞。
可以确定的是留言率的表现越好，视频的加权推荐就越高。为了提升留言率，可以在视频中、文案或评论区主动引导观众发表评论。
转发率对于还在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。
也就是路转粉的比例，单条视频带来的新增粉丝率，同样是冲击高级流量池的关键数据。
如果你的视频一直卡在500的播放量上不去，就要及时做出改变。几点建议：
1）做好账号定位。定位越垂直，标签才准确，视频的数据才能最大化；
2）最好对标。前期可以多从别人那里汲取经验，模仿学习，少走弯路；
3）提升互动。流量不高的情况下，尽量减少视频时长，完播率最为关键，多引导用户点赞评论及转发。
视频号与抖音、快手最大的区别在于分发和推荐模式。
在抖音上，只要你有优质的内容，无论你的账号粉丝数量如何，之前作品的播放量如何，只要内容受到平台用户的认可，就能够迅速走红。
然而，在视频号中情况截然不同。以数据量化的方式来看，在抖音中，内容占据了90%的重要性，而在视频号中，这个比例甚至可能不到50%。
换句话说，在视频号中，内容并不一定是王者。视频号的本质是私域流量撬动公域流量。
目前视频号的算法推荐主要有两种，第一种是私域流量推荐，第二种是兴趣算法推荐。
私域流量推荐是指用户点赞和互动，这些用户的微信好友有可能会看到你的内容。然后，通过一轮又一轮的互动，可能会触发系统的推荐。
系统会判断你的内容是否优质，并将其推荐给更多用户。用户点赞后，他们的朋友也有可能看到你的内容，从而引发社交推荐。
基于这种算法逻辑，创作者需要自己引发第一波社交推荐。如果没有初始的播放和互动，即使内容质量很高，也很难被系统发现。
因此，一旦内容制作完成后，首先要分享给好友、微信群和朋友圈，启动第一波播放和点赞互动。
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，通过一系列大数据算法，推测出用户可能喜欢的内容。
逻辑类似于抖音的“标签”对“标签”。创作者需要多添加话题和定位，有助于个性化推荐。
另外几个重要指标也是决定能否获得大量曝光的基础，关键指标衡量排序为：完播率＞点赞数＞评论数＞点击扩展链接数＞转发数＞收藏数。
因此，在没有建立起流量基础的情况下，初期的内容应尽量控制在一分钟以内，以确保高的完播率。保持频繁更新和提升内容质量是获得官方推荐的关键。
知乎的推荐机制用的常见的威尔逊算法。针对不懂技术的朋友，这里简单聊两句威尔逊算法的原理。
威尔逊算法主要是基于用户评价行为的排序算法，通俗的说就是大家觉得这个好，就会排到前面，是基于用户选择和评价行为的一种算法，所以要排序的东西，不管是文章、商品或者评论等，首先需要有用户评价的功能，即有好坏的投票数据，才适合用这个算法，下面我们来说说知乎的推荐机制。
知乎的搜索排名其实跟搜索引擎是有类似的，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。
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。
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。
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。
小红书的流量来源是什么？主要有四个部分：关注页、发现页、搜索页和本地页。其中，发现页和搜索页是两个最主要的流量入口，重点说下这两个入口的算法机制。
发现页是大部分人笔记的主要流量来源，正常来说笔记都会有基础的流量池，如果你的笔记有较好的数据就会被推送到下一个更大的流量池中，以此类推。
那如何获得更大的曝光呢？这里涉及到另外一种模型算法机制CES。
CES评分标准：CES评分 = 点赞数×1分+收藏数×1分+评论数×4分+转发数×4分+关注数×8分
图片笔记发布后，小红书根据学习模型对笔记质量进行打分，根据分数决定笔记初始排名和是否继续给笔记推送流量。
所以我们要做的是想办法引导粉丝做好关注、转发、评分、收藏、点赞这几个互动动作。只有一直有互动的动作，笔记就可能获得长久的流量，甚至发布几个月、一年后能还有流量推荐。
发现页之外，搜索页也是一个较大的流量入口。小红书官方也公布，有 30% 的小红书用户进入 APP 后会直接开始搜索。
在搜索页，小红书则是按照排序逻辑分配流量，排序越靠上的笔记，获得的曝光量也就越大。但这个排序并不是固定的，笔记的排序也在随着算法的实时演算而不断变化。
1）关键词的匹配程度：内容和标题与搜索词越接近和匹配，排名就会相对越高；
2）短时间的互动量：笔记在发布后的短时内获得较多的互动量，在搜索结果页中也会排名较前。
3）结合以上的流量逻辑，对于运营者来说要如何提升曝光？
（1）做好内容。没有好的内容做太多都是无用功，重要的是能为用户提供价值。要么是使用价值，要么是情绪价值。
（2）做好互动。无论对于哪种流量算法来说，互动始终都是十分重要的。运营者需要在笔记内容上思考如何引导互动以及评论区的互动。
（3）深耕细分，做好关键词布局。账号做的越垂直和细分，获得曝光和推荐的可能性就越高。可以多留意近期相关领域内的热词，在标题、内容以及标签标题中做好露出。
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碎片信息为了达到易于习得的目的，通常会显著降低认知成本，最明显的方式就是：将复杂的事物简单化。它们往往只告诉你表面上的东西，却不会告诉你背后的原理，以及它与其他事物之间的联系。
我们所说的「知识」，由两部分组成：一是「事实」（或曰「观念」），二是「联系」。事实就是一个个点，联系则是把点连接起来的线，它们所构成的网络，就是我们的知识结构。「事实」决定了你的知识广度，「联系」决定了你的知识深度。
如果你了解事物之间的联系，即使你只知道 ABC，你也可以根据这三者的内在逻辑，得出 DE，甚至 F，这个过程就叫作思考。但如果你不了解它们的内在逻辑，即使你知道 ABCDE，你也是没办法得出 F 的——你不知道需要把它们放在一起，更不知道放在一起之后它们能够呈现出怎样的内在逻辑关系。
这就是碎片化信息的弊端。当我们接受碎片信息时，我们实际上是在扩充「事实」，但并没有增加「联系」。长此以往，会使我们的知识结构变成一张浮点图：孤零零的知识点漂浮在各个位置，却缺乏一个将它们有序串联起来的网络。
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暂时的低谷和困难，只是老天对你，另有安排。觉得不错，动动发财的小手点个赞哦！
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