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小红书、视频号、抖音流量算法解析,干货满满,值得一看!

 thhi 2024-02-21 发布于河北

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     咱们中国现在可不是一般的牛!网上的网友已经破了十个亿啦!到了这个互联网的新时代,谁有更多的人流量,谁就能赢得更多的掌声哦~

抖音、小红书、、视频号,是很多品牌必争的流量洼地。

掌握几个平台的流量算法,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三个平台的流量算法。


01

小红书

     小红书的算法和抖音类似,也是“标签”对“标签”的流量算法。不同的是,基于不同的用户习惯,抖音更侧重主动推荐,小红书更侧重搜索推荐。

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。

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1)发现页算法逻辑

你要明白,发现页面其实就是大部分网友笔记的主要来参观的地方啦。一般情况下来说,只要你的笔记数据还过得去,它就可以进入到下一个级别更高的流量海洋里,然后继续前进,不断发展。
那么问题来了,我们怎么才能让自己的笔记得到更多的关注和露出呢?这就要引出另一种叫CES(未知的内容估计)的模型算法机制了哈。

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

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文章在小红书发布后呢,小红书会通过一套自有的学习模型来评估你文章的质量高低。具体来说就是看你的文章到底受不受欢迎啦。然后红书就会根据你的得分情况来给你的文章排个初始位置,以及判断下一步还要不要继续给你的文章投放流量。
那我们的目标就是得找到一些方法,让我们的铁粉们多多参与,做点简单的关注、转发、评分、收藏或点赞这些小动作。只要他们愿意互动,我们的文章就可能永远保持着流量哦,甚至几个月、一年以后还能有推荐。

2)搜索页算法逻辑

在小红书中除了我们自己的发现页面外,搜索页面其实也是一个大佬级别的流量入口啊。据红书官方统计指出,大约有三成的小红书家在打开APP之后的第一件事就是开始搜东西咯!
在搜索页面中,红书也是根据排序规则来分配流量的。也就是说,你的文章越是排在前面,看到它的人也就越多。不过这个顺序并不固定,会随着算法的实时变动而飘忽不定哦。

一篇笔记标题中的关键词,可谓是重中之重,官方也明确提示:“填写标题会有更多赞哦”。

由此可见,标题是小红书官方用来识别内容属性的重要选项,想要让笔记获得更多的展现,最基础的工作就是要做好标题的优化。

我们要善用搜索的关键词、热词推荐等,来帮助我们找到笔记核心词,以便能让系统识别,并推荐给对应用户。

从推荐内容找核心词。

推荐内容包括几个方面,搜索框置灰关键词,页面显示的历史搜索,热搜词

1)默认提示词

点开搜索还未输入搜索词之前,平台会根据用户标签推荐默认提示词,默认提示词中存在一定量的搜索流量

2)搜索发现(热门搜索)

热门搜索把最近一段时间被搜索次数最多的词展示出来,去引导用户看一些最近热门的内容和用户搜索量大的话题推荐,跟用户的搜素量和近期的热门话题相关

3)补充联想关键词

补充联想关键词,即用户输入部分内容,然后系统根据这些内容,联想出完整内容,自动补全关键词,通过即时匹配关键词,并展示出来,增加用户的选择。我搜了显瘦,平台就给我推荐了,关于显瘦的几个关键词推荐。

考虑热词排序是综合展示的结果。除了笔记数外,“热词” 的热度排序可能还牵涉到两个方面的因素:用户主动搜索的频率,以及笔记本身被系统推荐的热度。

搜索之后,系统根据搜索词进行算法匹配,把所有结果都展示出来。而如果这个关键词是相关品类中范围比较大的词汇,那么就能看到在界面上半部分有一些专门的标签词汇提供分类筛选的功能。

这种方式对于用户无目的搜索的体验会更好。同时将最热门的笔记排在前面,这种搜索结果的展示形式以及筛选条件,目的都是为了缩小选择范围,帮助用户快速选择

关于关键词的选择,有以下几点值得注意:

1)小红书的热搜推荐,是平台短期流量内容的标识;搜索提示关键词、筛选热门是长期流量所在,来源于小红书真实的用户数据分析和总结。

2)一定要优先选择竞争度小流量大,且比较精准的关键词,避免选择宽泛的关键词。

3)学会反推关键词。确定笔记主题及关键词后,要去反推希望用户用什么关键词能搜到自己的笔记,考虑如果自己去搜这类笔记,会用哪些常见关键词去搜。

4)在笔记标题、正文、话题、评论等位置合理的布局关键词,有助于笔记被收录及精准推荐。避免堆砌关键词,堆砌关键词会被系统判定为广告,长期这样操作,账号会被系统降权。

02

抖音

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。

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