抖音、视频号、知乎以及小红书这四大平台的流量算法机制

在移动互联网时代，算法的重要性与日俱增，其核心职责在于数据处理。于大数据的广袤海洋中，高效的数据处理已然成为提升互联网服务效率的关键要素。此时，算法宛如一位出色的数据导航员，能够迅速从海量的信息里精准找出我们所需的内容，从而为我们节省大量的时间与精力。

例如，当我们在搜索引擎输入关键词时，算法能够在众多网页中迅速锁定相关内容，避免了我们逐页翻阅的繁琐。在此过程中，算法通过对数据的分类、排序及筛选，使我们能够直接获取最契合需求的结果。毫无疑问，这极大地提高了我们的搜索效率，也优化了我们的互联网使用体验。

下面让我们重点剖析一下抖音、视频号、小红书、知乎的推荐机制，流量算法的底层逻辑以及优化建议。

一、抖音

抖音是流量规模最大，同时算法也最为复杂的平台。但其根本原则始终未变：去中心化的分发机制，为优质内容提供最大程度的曝光机会。

抖音的推荐算法属于典型的“标签”对“标签”模式。

不管是用户还是创作者，自身都会持续形成“标签”。创作者发布视频后，视频会依据创作者的标签匹配相似的用户标签，接着通过该视频的数据表现来判定此视频是否值得进一步推荐。

视频刚发布并通过审核后，系统将会为你分配一个初始流量池：200 – 500 位在线用户。抖音会依据曝光所产生的数据，结合你账号的分值进行分析，决定是否为你加权。

网上流传着一个有关抖音冷启动流量池推荐的机制，共分为 8 次分级推荐，如下图所示：

若想逐步突破流量池，主要有 5 个关键数据可作参考：

1、完播率

完播率越高，表明作品越能吸引观众观看，整体的合格标准约在 15% – 20%，若能达到 50%以上的完播率则相当出色。

为提升完播率，常见的做法是在视频开头设置悬念或引导观众参与评论，以延长观看时长，建议前期视频时长不宜过长。

2、点赞率

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。

3、留言率

可以肯定的是，留言率的表现越佳，视频获得的加权推荐就越高。为了提高留言率，可以在视频中、文案或评论区主动引导观众发表评论。

4、转发率

转发率对于尚在初级流量池传播的视频影响不大，但想要突破流量层级，转发率则成为关键指标。

5、转粉率

也就是路人转为粉丝的比例，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。

倘若你的视频一直停滞在 500 的播放量无法提升，就需要及时做出调整。以下是几点建议：

首先，做好账号定位。定位越精准垂直，标签才越准确，视频的数据效果才能达到最佳；

其次，最好进行对标。前期可以多借鉴他人的经验，模仿学习，减少走弯路的可能；

最后，增强互动。在流量不高的情况下，尽量缩短视频时长，完播率最为关键，多引导用户点赞、评论及转发。

二、视频号

视频号在分发和推荐模式上与抖音、快手存在显著差异。

在抖音平台，只要你拥有优质的内容，无论账号的粉丝数量多少，过往作品的播放量高低，只要内容获得平台用户的认可，就能迅速走红。

然而，在视频号中情况则截然不同。以数据量化的角度来看，在抖音中，内容占据了 90%的重要性，而在视频号中，这一比例甚至可能不足 50%。

换句话说，在视频号中，内容未必是绝对的主导。视频号的本质是借助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。

1、私域流量推荐

私域流量推荐指的是用户的点赞和互动，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，有可能触发系统的推荐。

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。

基于这样的算法逻辑，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，即便内容质量很高，也很难被系统察觉。

因此，一旦内容制作完成，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。

2、兴趣算法推荐

个性化推荐系统会依据用户的日常行为、活动轨迹以及兴趣、职业、年龄等标签，通过一系列大数据算法，推测出用户可能感兴趣的内容。

其逻辑类似于抖音的“标签”对“标签”。创作者需要多添加话题和定位，有助于实现个性化推荐。

另外，还有几个重要指标是决定能否获得大量曝光的基础，关键指标的衡量排序为：完播率＞点赞数＞评论数＞点击扩展链接数＞转发数＞收藏数。

所以，在尚未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，以保证较高的完播率。保持高频更新和提升内容质量是获得官方推荐的关键。

三、知乎

知乎所采用的推荐机制是常见的威尔逊算法。对于不熟悉技术的朋友，在此简单阐述一下威尔逊算法的原理。

威尔逊算法主要是基于用户评价行为的排序算法，通俗来讲就是大家认为好的东西，就会排在前面，这是一种基于用户选择和评价行为的算法。所以需要排序的对象，无论是文章、商品或者评论等等，首先必须具备用户评价的功能，即要有好坏的投票数据，才适合运用这个算法，下面我们回到知乎的推荐机制。

1）首先是针对搜索流量，知乎的搜索排名其实和搜索引擎有相似之处，内容需要先被收录，然后才有机会提升搜索词排名。

一方面要看内容与搜索关键词的匹配程度，匹配度越高，被收录的可能性就越大；另一方面，优质账号的权重更高，所能获得的搜索词排名也会更靠前；最后，内容的热度也会对搜索排名产生影响，总之越热门的内容排名会更靠前。

当然，搜索还涉及到问题下回答的排名，一般而言，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，由于用户的习惯通常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和问题下的排名都非常靠前，那么流量自然会更好；如果无法做到两者都很靠前，那么至少要保证有一条处于靠前的位置。

2）其次是针对推荐流量，推荐流量是通过知乎的推荐算法，将内容推送给用户。

通常来说，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，比如阅读完成率、赞同率、互动数据等，以此判断这条内容是否值得持续推荐。

3）再次是针对热榜流量，热榜是知乎全站的实时热门内容集合，其维度主要依据 24 小时的浏览量、互动量和领域权重来计算。

若想让内容登上热榜，就必须在短时间内有大量同领域的用户参与互动，形成良好的声量后，内容的自然热度就会提升。

当然，对于视频类内容，其分发机制与推荐类似，并且有单独的榜单支持，参考即可。

4）最后是综合算法，与头条、抖音等平台不同，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

算法公式虽然颇为复杂，但大家只需记住最关键的一点：赞同率比赞同数重要，反对率比赞同率重要。

和其他内容平台不同的是，除了点赞和互动，知乎用户还可以对不认同的内容点反对票，而反对票数在一定程度上会影响回答的排名。

四、小红书

小红书的流量来源有哪些？主要包括四个部分：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为主要的流量入口，下面重点阐述这两个入口的算法机制。

1、发现页算法逻辑

发现页是大部分人笔记的主要流量来源，通常来说笔记都会有基础的流量池，如果你的笔记数据表现良好就会被推送至下一个更大的流量池，依此类推。

那怎样才能获得更大的曝光呢？这涉及到另一种模型算法机制 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

笔记发布后，小红书会依据学习模型对笔记质量进行打分，根据分数决定笔记的初始排名以及是否继续为笔记推送流量。

所以我们要做的是想方设法引导粉丝做好关注、转发、评分、收藏、点赞这几个互动动作。只有一直有互动行为，笔记才可能获得长久的流量，甚至在发布几个月、一年后仍能获得流量推荐。

2、搜索页算法逻辑

除了发现页，搜索页也是一个较大的流量入口。小红书官方公布，有 30%的小红书用户进入 APP 后会直接进行搜索。

在搜索页，小红书是按照排序逻辑分配流量的，排序越靠前的笔记，获得的曝光量就越大。但这个排序并非固定不变，笔记的排序会随着算法的实时演算而不断变化。

主要有两点影响因素：

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间内获得较多的互动量，在搜索结果页中的排名也会相对靠前。

结合以上的流量逻辑，对于运营者来说要怎样提升曝光呢？

首先，做好内容。没有优质的内容，做再多都是徒劳，关键在于能为用户提供价值。要么具有使用价值，要么具有情绪价值。

其次，做好互动。无论对于哪种流量算法，互动始终都非常重要。运营者需要在笔记内容上思考如何引导互动以及在评论区进行互动。

最后，深耕细分，做好关键词布局。账号做得越垂直和细分，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门词汇，在标题、内容以及标签标题中做好展示。