解剖三个新媒体平台的流量算法

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现在抖音、小红书、视频号这三大平台已经成为了互联网营销者必争的流量洼地,大家如果想要在这些平台上做推广,那么首先要了解这些平台的基本流量逻辑,掌握这几个平台的流量算法,才可以让我们尽可能获取更多的流量,今天就来给大家分享一下这三个平台的流量推荐机制。


一、抖音


抖音的算法,其实就是一个漏斗机制,跟今日头条的去中心化的推荐算法原理基本一致。

抖音对单个短视频的推荐,会以4个关键数据来考核

1、完播率

完播率=观看时间/作品时间


2、点赞率

点赞率=点赞量/播放量

3、留言率

留言率=留言量/播放量

4、转发率

转发率=转发量/播放量

根据这4组数据表现来进行流量分发,每发布一个新作品系统都会自动提供一个冷启动流量池,不管是新账号还是老账号初期都会有300-500左右的推荐值,表现好会给到1万左右的推荐值,过10万的将会几何倍增,这也就是大热门的来源,只要热门了,这个作品将会越来越火爆,引流效果自然就能达到。


二、视频号


微信视频号和其他流量平台的算法完全不同,视频号的分发机制是基于社交推荐和系统推荐。

1、社交推荐

一个作品,你的好友点赞收藏互动多的话,你的曝光量就会上升,其实这个就跟公众号的“在看”功能是一样的逻辑,例如你给某个视频点赞,然后你的好友将会在微信视频号里看到你点赞的这个视频,你好友点赞了,那么他的好友也会刷到这个作品,以此类推

2、系统推荐


系统推荐是根据用户的日常行为、城市定位和兴趣、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优质内容。

社交推荐和系统推荐会形成一个增强循环


社交推荐和系统推荐两者其实是互相加持,比如你发布一个视频,冷启动是需要你来引发第一波社交推荐,经过一轮又一轮的点赞和评论的增多,就有机会被系统检测到,并被判定为优质内容,这个时候就可能会触发系统推荐,然后系统会根据视频的内容标签推荐给更多微信用户,这些用户刷到你的视频后觉得你的内容很好,就会给你点赞互动,那么他们的朋友也会有机会看到,于是就会再次引发社交推荐。


因此,如果你的内容足够优质,互动率和完播率都比较好,最后就会形成了一个逐渐增强循环。社交推荐越多,系统推荐就越多,系统推荐越多,社交推荐也越多,就这样不断的循环,那爆款就是这样诞生了。


三、小红书


小红书的流量推荐机制是“标签”对“标签”的流量算法,相对其他流量平台,它这个平台的算法是最为复杂的,下面我就简单说一下。

什么是“标签”对“标签”算法?


在你发布笔记后,你的笔记会被系统打上各种标签,推荐给该类标签下的用户,例如,你平时喜欢看旅游的笔记,系统就会给你推荐更多有关旅游的内容。笔记推荐给对应标签下的用户后,平台会根据点赞、收藏、喜欢、评论、关注等动作给你的内容进行评分,如果前期数据不错,接下来平台会把你的笔记推荐给更多的用户,以阶梯式进行流量分发。


当然只有你的笔记被系统收录之后才会被系统推荐,那系统推荐是怎么样的一个算法呢?我具体来给大家梳理一下。


1、机器算法推荐:根据用户的喜欢(搜索关键词)推荐相关的内容给用户。


2、阅读延伸推荐:推荐给用户感兴趣的内容(用户浏览的相关内容),让用户延伸阅读,提升用户的点赞、收藏、转发等。


3、基于好友关系的推荐:用户主动关注的账号内容,在这里以类似朋友圈信息流的形式展现给用户推荐。


4、基于本地的附近推荐:会给用户推荐距离20km内的笔记内容。


 总的来说,只要你输出的内容足够优质,那么在没有粉丝的情况下也可以得到平台的流量推荐。 


(全文完)



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