我国网民超10亿，茶茶分享三大平台流量算法底层逻辑及建议
导读我国网民总数已经突破10亿大关，无论是视频还是图片，每一条背后都隐含着算法的踪迹，而算法则掌控着流量走向。
媒体从业者不仅要创作出高品质的内容，还必须熟悉各大平台的运作模式和算法原理，这样才能更有效地吸引关注和流量。
今日，茶茶对视频号、抖音、小红书这三个热门平台的流量计算根本原理进行了深入剖析，并且针对如何提升内容曝光度给出了一系列改进策略。
视频号
视频号与抖音、快手最大的区别在于分发和推荐模式。
在抖音平台，即便账号的粉丝数和过往作品的播放量不尽相同，只要发布的内容获得用户的高度评价，便能在短时间内迅速获得广泛关注。
然而，在视频号上的情形却大相径庭。从数据的角度分析，抖音上内容的比重高达90%，而在视频号上，这一比例或许还不足50%。
因为，视频号的本质是私域流量撬动公域流量。
图源来自网络
当前，视频号的内容推送机制主要分为两大类，一类是基于用户私域内的互动进行推荐，另一类则是依据用户的兴趣偏好来进行算法匹配推荐。
1.私域流量推荐
用户点赞及参与互动后，其微信中的好友或许能够浏览到你的内容。随着一轮接一轮的互动，系统可能会启动进一步的推荐机制。
系统会评估账号发布内容的品质，进而将该内容向更多用户进行推广。一旦用户表示赞同，他们的社交圈中的人也有机会浏览到你的内容，进而激发起社交化的内容传播。
依据该算法的运作原理，创作者必须主动启动首轮社交推广。若缺乏初始的播放与互动，即便内容品质上乘，也难以被系统识别。
内容制作完毕后，首要任务是将其分享至好友、微信群以及朋友圈，以此开启首轮的播放与点赞互动环节。
2.兴趣算法推荐
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个性化推荐系统会依据用户的日常行为习惯、活动路径以及兴趣点、职业类别、年龄等特征，运用一系列先进的大数据算法，进而推断出用户可能感兴趣的内容。
创作者需要多添加话题和定位，有助于个性化推荐。
此外，若干关键性数据亦为获取广泛关注的根本要素，其中核心评价标准依次为：观看完成度高于点赞量，点赞量又优于评论量，评论量胜于点击链接量，点击链接量高于转发量，转发量再高于收藏量。
因此，鉴于尚未构建起流量基础，初期内容制作应尽量缩短至一分钟以内，以此保障较高的播放完成率。同时，持续更新并提高内容品质，是赢得官方推荐的核心要素。
抖音
抖音平台遵循的算法准则始终如一：采取去中心化的内容分发模式，确保优质内容能够获得最大的展示机遇。
抖音推荐的算法是典型的“标签”对“标签”的平台。
无论是用户还是内容制作者，他们都会逐渐塑造出属于自己的“标识”。当创作者上传视频之后，这些视频会依据创作者的标识来寻找与之相匹配的用户标识，进而根据视频所呈现的数据情况来评估该视频是否有资格获得进一步的推广。
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视频一经发布并成功通过审核，它将被纳入一个初始流量池，该池中约有200至500名活跃在线用户。抖音平台将依据视频曝光所收集的数据，并参考账号的综合评分，来决定是否对流量进行额外增配。
抖音平台上的一个备受关注的冷启动流量池推荐系统，经过8个阶段的逐级推介，具体流程如以下图表所示：
图源来自网络
如何一步步突破流量池，主要有5个关键数据可供参考：
1.完播率
作品完播率提升，反映出其观赏性较强，业内普遍认为，市场整体合格作品比例约在15%至20%之间，而完播率若能超过50%，则可视为表现卓越。
为了提升视频的播放完成度，通常的做法是在视频起始部分制造悬念或鼓励观众留言互动，这样可以增加观看时长。同时，建议在视频初期不要设置过长的时长。
2.点赞率
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点赞数增多，相应的推荐量也会增加，而首轮推荐的点赞比例需至少维持在3%至5%之间。换句话说，每100次播放中，至少应有3至5次点赞行为。
3.留言率
可以明确的是，留言量的高低与视频获得的加权推荐程度成正比。为了提高留言量，我们可以在视频内容、文案描述或评论区积极引导观众留下评论。
4.转发率
初级流量池中的视频，转发率对其影响并不显著，然而，若要实现流量层次的跃升，转发率便成为了至关重要的衡量标准。
5.转粉率
即粉丝转变支持者的比率，每条视频吸引的新增粉丝数量，这也是决定能否进入高级流量池的重要指标。
如果视频一直卡在500次播放量上不去，就要及时做出改变。
几点建议：
首先，要明确账号的定位；定位越具体，标签就越精确；只有标签准确，视频的数据才能得到最大化提升。
其次，务必进行对照。在初期阶段，不妨广泛借鉴他人的成功经验，通过模仿和学习的途径，尽量减少不必要的错误和曲折。
第三，增强互动性。在流量不理想时，应尽量缩短视频时长，确保较高的播放完成率至关重要，同时积极引导用户进行点赞、评论和分享。
小红书
小红书的流量主要源自四个板块：关注页面、探索页面、检索页面以及地域页面。在这四个板块中，探索页面与检索页面构成了两大核心流量通道。接下来，我们将着重阐述这两个通道背后的算法运作原理。
1.发现页算法逻辑
人们普遍认为，发现页面是众多笔记获取流量的关键所在，通常情况下，每篇笔记都会拥有一个基础的流量储备。一旦笔记表现出色，数据表现良好，它便有机会被推荐至更大的流量池，这一过程会持续进行。
如何获得更大的曝光呢？这里涉及另外一种模型算法机制CES。
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