小紅書、知乎、視頻號是很多品牌必爭的流量洼地。

掌握幾個平臺的流量算法，可以讓我們盡可能獲取更多的流量，今天就來給大家分享一下三個平臺的流量算法。

小紅書小紅書的算法和抖音類似，也是“標(biāo)簽”對“標(biāo)簽”的流量算法。

不同的是，基于不同的用戶習(xí)慣，抖音更側(cè)重主動推薦，小紅書更側(cè)重搜索推薦。

基于小紅書的平臺定位，超過65%的流量來源于搜索，所以在搜索流量算法上更精細一些，所以這里側(cè)重講一下搜索流量算法的邏輯。

搜索結(jié)果與需求的匹配主要是核心關(guān)鍵詞與query的匹配度，搜索結(jié)果中展示的具體內(nèi)容是通過分析用戶需求，找到最能命中用戶需求的信息。

一篇筆記標(biāo)題中的關(guān)鍵詞可謂是重中之重，官方也明確提示：“填寫標(biāo)題會有更多贊哦”。

由此可見，標(biāo)題是小紅書官方用來識別內(nèi)容屬性的重要選項，想要讓筆記獲得更多的展現(xiàn)，最基礎(chǔ)的工作就是要做好標(biāo)題的優(yōu)化。

我們要善用搜索的關(guān)鍵詞、熱詞推薦等來幫助我們找到筆記核心詞，以便能讓系統(tǒng)識別并推薦給對應(yīng)用戶。

從推薦內(nèi)容找核心詞，推薦內(nèi)容包括幾個方面，搜索框置灰關(guān)鍵詞，頁面顯示的歷史搜索，熱搜詞。

1、默認提示詞

點開搜索還未輸入搜索詞之前，平臺會根據(jù)用戶標(biāo)簽推薦默認提示詞，默認提示詞中存在一定量的搜索流量。

2、搜索發(fā)現(xiàn)（熱門搜索）

熱門搜索把最近一段時間被搜索次數(shù)最多的詞展示出來，去引導(dǎo)用戶看一些最近熱門的內(nèi)容和用戶搜索量大的話題推薦，跟用戶的搜素量和近期的熱門話題相關(guān)。

3、補充聯(lián)想關(guān)鍵詞

補充聯(lián)想關(guān)鍵詞，即用戶輸入部分內(nèi)容，然后系統(tǒng)根據(jù)這些內(nèi)容聯(lián)想出完整內(nèi)容，自動補全關(guān)鍵詞，通過即時匹配關(guān)鍵詞并展示出來，增加用戶的選擇。

我搜了顯瘦，平臺就給我推薦了關(guān)于顯瘦的幾個關(guān)鍵詞推薦。考慮熱詞排序是綜合展示的結(jié)果。

除了筆記數(shù)外，“熱詞” 的熱度排序可能還牽涉到兩個方面的因素：

用戶主動搜索的頻率，以及筆記本身被系統(tǒng)推薦的熱度。

搜索之后，系統(tǒng)根據(jù)搜索詞進行算法匹配，把所有結(jié)果都展示出來。而如果這個關(guān)鍵詞是相關(guān)品類中范圍比較大的詞匯，那么就能看到在界面上半部分有一些專門的標(biāo)簽詞匯提供分類篩選的功能。

這種方式對于用戶無目的搜索的體驗會更好。同時將最熱門的筆記排在前面，這種搜索結(jié)果的展示形式以及篩選條件，目的都是為了縮小選擇范圍，幫助用戶快速選擇關(guān)于關(guān)鍵詞的選擇有以下幾點值得注意：

1）小紅書的熱搜推薦是平臺短期流量內(nèi)容的標(biāo)識；搜索提示關(guān)鍵詞、篩選熱門是長期流量所在，來源于小紅書真實的用戶數(shù)據(jù)分析和總結(jié)。

2）一定要優(yōu)先選擇競爭度小流量大且比較精準(zhǔn)的關(guān)鍵詞，避免選擇寬泛的關(guān)鍵詞。

3）學(xué)會反推關(guān)鍵詞。確定筆記主題及關(guān)鍵詞后，要去反推希望用戶用什么關(guān)鍵詞能搜到自己的筆記，考慮如果自己去搜這類筆記會用哪些常見關(guān)鍵詞去搜。

4）在筆記標(biāo)題、正文、話題、評論等位置合理的布局關(guān)鍵詞，有助于筆記被收錄及精準(zhǔn)推薦。避免堆砌關(guān)鍵詞，堆砌關(guān)鍵詞會被系統(tǒng)判定為廣告，長期這樣操作，賬號會被系統(tǒng)降權(quán)。

首先是針對搜索流量，知乎的搜索排名其實跟搜索引擎是有類似的，內(nèi)容需要先進行收錄，然后才能提升搜索詞排名。

一方面需要看內(nèi)容和搜索關(guān)鍵詞的匹配度，匹配度越高，收錄的概率也就越大；另一方面，優(yōu)質(zhì)賬號的權(quán)重更高，能夠獲得的搜索詞排名也會更高；最后，內(nèi)容的熱度也會影響搜索排名，總之越熱門的內(nèi)容排名會更加靠前。

當(dāng)然，搜索還涉及到問題下回答的排名，一般來說，搜索詞收錄該問題后，會抓取問題下其中一條高贊的回答展現(xiàn)，除此之外，因為用戶的習(xí)慣一般會參考不止一條回答，那么該問題下自然排序第一的回答，也有更大的曝光概率。

所以，如果能夠?qū)崿F(xiàn)搜索詞+問題下的排名都非?？壳埃敲戳髁孔匀痪蜁?；如果不能實現(xiàn)兩者均很靠前，那么起碼要實現(xiàn)有一條在靠前的位置。

第二是針對推薦流量，推薦流量是通過知乎的推薦算法，然后將內(nèi)容推送給用戶。

一般來說，推薦算法會先將內(nèi)容推送給一小部分人，然后收集反饋數(shù)據(jù)，如閱讀完成率、贊同率、互動數(shù)據(jù)等，來判斷這條內(nèi)容是否值得持續(xù)推薦。

第三是針對熱榜流量，熱榜是知乎的全站實時熱門內(nèi)容合集，其維度主要是看24小時的瀏覽量、互動量和領(lǐng)域權(quán)重來計算。

想要內(nèi)容上熱榜，那就必須要在短時間內(nèi)有大量的領(lǐng)域內(nèi)用戶參與互動，形成不錯的聲量后，內(nèi)容自然熱度就提升上去了。

當(dāng)然，針對視頻類內(nèi)容，其分發(fā)機制跟推薦類似，而且有單獨的榜單支撐，參考即可。

第四是綜合算法，和頭條、抖音等平臺不同的是，知乎采用的是威爾遜算法，即根據(jù)內(nèi)容的點贊、反對、收藏等數(shù)據(jù)，按照威爾遜公式來決定內(nèi)容的推薦和排名。

u代表內(nèi)容的贊同數(shù)，v代表內(nèi)容的反對數(shù)，p則代表內(nèi)容的贊同率=贊同數(shù)/（贊同+反對），而Z則是與權(quán)重相關(guān)的數(shù)字算法公式雖然很復(fù)雜，但大家只需要記住最核心的一點：贊同率比贊同數(shù)重要，反對率比贊同率重要。

和其他內(nèi)容平臺不相同的是，除了點贊和互動，知乎用戶還可以給不同意的內(nèi)容點反對票，而反對票數(shù)一定程度上將會影響回答排名。

視頻號微信視頻號和其他流量平臺的算法完全不同，視頻號的分發(fā)機制是基于社交推薦和個性化推薦。

1、社交推薦

社交是微信生態(tài)的先天基因，所以對于微信視頻號來講，社交關(guān)系鏈同樣非常重要，比如你的好友發(fā)布和點贊的內(nèi)容，會優(yōu)先推薦。

一個作品，你的好友點贊收藏互動多的話，你的閱讀量曝光量就會上升，相反，如果非好友進行點贊收藏的話，對于你作品的曝光低于好友點贊收藏。所以，你微信好友的點贊收藏互動對于作品提升權(quán)重有很大的影響。

其實這個就跟公眾號的“在看”和“點贊“的邏輯相似，比如你給某個文章（視頻）點了“在看”，你好友將會在微信“看一看”刷到這個文章（視頻），你好友點贊了，他的好友也可能會刷到這個作品，以此類推。

2、個性化推薦

指的是系統(tǒng)會根據(jù)用戶的日常行為、活動軌跡和興趣、職業(yè)、年齡等標(biāo)簽，通過一系列大數(shù)據(jù)算法，推測出用戶可能喜歡的內(nèi)容。

因為微信本身就擁有11億的超級用戶畫像和各種算法機制作為參考。不過目前由于微信視頻號尚處于熱啟動階段，目前數(shù)據(jù)庫并不全面，采用的數(shù)據(jù)源都是從微信大盤抓取，算法基本會采用興趣標(biāo)簽+定位+熱點+隨機推薦。

所以無論是發(fā)視頻還是發(fā)圖片，添加話題和定位更有助于個性化推薦。這一點跟抖音的推薦算法有點相似，只不過目前還不夠成熟。

3、去中心化的推薦算法

視頻號雖然是基于社交推薦，但每個人的社交關(guān)系鏈畢竟有限，當(dāng)一個作品已經(jīng)在完整的社交關(guān)系鏈獲得了展現(xiàn)且取得了較好的數(shù)據(jù)表現(xiàn)后，視頻號會進行社交關(guān)系鏈以外的擴大推薦，邏輯類似于抖音的“標(biāo)簽”對“標(biāo)簽”，這里不做過多延展。