抖音算法又变了？

8月15日消息，抖音上线了“内容偏好设置”功能，用户可以自行选择喜好的内容类型，增加推荐权重。一定程度上，平台将内容推荐交由用户进行自定义。

在行业早期，美拍、快手等平台都设置过垂类频道，用户可以自行选择自己喜欢的内容。但在如今短视频业态已经成熟，抖音推荐算法被高度认可的当下，抖音的“返璞归真”确实让人感到意外。

沉浸式刷视频不香了？实际上，越来越多用户感觉到抖音推荐页的内容同质化严重，有用户甚至吐槽“刷三条短视频就有一个卖货直播间”，越来越难看到好内容。

在让用户继续刷和避免内容过度同质化之间，在内容和电商之间，在用户留存和流量变现之间，抖音需要寻找新的平衡。

抖音再调内容推荐

8月15日，有消息称抖音上线了“内容偏好设置”功能，用户可以通过此功能自主更改内容推荐权重。

据新播场统计，今年以来，这已经是抖音第三次在推荐算法上进行调整了，前面两次的调整具体为：

2月，抖音内邀测试“铁粉”功能，增加视频在铁粉中的曝光量；（点击回顾：新方向系列：抖音上线“铁粉”细则，或修改算法重私域流量）

3月，抖音上线了关闭“个性化推荐”按钮，以响应官方的“限制算法推荐”管理规定。但在同一时期内，抖音在视频页面上开始测试了“不感兴趣”按钮、“优化推荐”选项，试图弥补算法推荐被关闭后带来的兴趣推荐失灵。（点击回顾：新规3月实施，“算法推荐”被限制，兴趣电商该何去何从？）

那么，抖音这一次上线“内容偏好设置”功能，又是基于什么目的？上线后又会带来什么效果？

打开抖音，通过“我”-“使用管理助手”找到“内容偏好设置”后，每个账号会默认出现9个内容标签。

新播场对比编辑部多个用户账号发现，每个账号的默认内容标签并不是一致，且相同的内容标签在不同账号上的排序也有一定的差异。

每个内容标签都有一个可以调节的进度条，默认设置中，进度条处在50%的位置，推荐强度显示为“默认推荐”。用户可以通过拖拉进度条将推荐强度调节为“默认推荐”之外的“减少推荐”、“增加推荐”。

在调节推荐强度的操作中，还会出现删除内容标签的选项。除了可以删除默认的内容标签外，还可以通过“调节更多内容”来增加新的内容标签。

不过，新播场在调节内容页面的25个大标签类目下，并没有找到任何一个与直播、与电商相关的内容标签。

一向以兴趣推荐见长的抖音，这次上线的功能却是将内容推荐交给了用户，让用户进行自定义。这样的做法，似乎让用户在内容观看上有了更多主动权，但也似乎也传递出了抖音算法已经不能精准吸引住用户的信号。

那么，“内容偏好设置”功能的上线，到底是抖音在日活流量见顶时，用来优化推荐的举措？还是在电商与内容之间，为用户体验做出的让步？

打破信息茧房？

出于好奇，新播场用编辑部的多个账号对这一新功能进行了测试：将默认内容标签中的一个标签的推荐强度拉满，另外8个拉到最低值，重启抖音后体验调整后的内容推荐。

结果发现，对于深度用户而言，经过上述调整后，内容推荐在当天上午并没有出现明显的改变。当天下午，深度用户主页的内容推荐中出现了一些早前关注的、但已经很久没有刷到过的内容。

除资深用户外，新播场在测试中还找到了一个长期放置、没有怎么使用的账号，在调整完内容标签的推荐强度后，该账号主页上刷到的几乎都是推荐强度被拉满的内容。

在这次简单的测试中，新播场除了收集多个账号的短视频推荐体验外，也收集了主页上直播间的推荐体验。

结果发现，虽然调整“内容偏好设置”让短视频推荐有了改变，但对于在抖音上购物记录的账号而言，被推荐电商直播的频次并没有发生太大的变化。

“尤其是罗永浩的交个朋友直播间，真的是天天给我推，差不多刷三条视频就会刷到他们直播间。”参与测试的某同事如是说。

此前有网友总结的流量推荐机制/图源网络

而对于抖音推荐中都是电商内容的抱怨，不止来自参与这次测试的账号，在新播场的读者群里就有用户表示：“刷来刷去都是卖东西的。”在抖音推进电商业务以来，这类用户体验已经成为了常态。

有用户直接向新播场表示：“感觉抖音越来越像淘宝的猜你喜欢。”

新播场整理了读者群用户的真实体验，综合来看，新播场读者用户对抖音内容推荐存在一些感知：

1.直播内容占比明显增加，用户常见的直播间频次：电商直播＞同城娱乐直播＞非同城娱乐直播；

2.用户有过互动、进主页浏览过多条内容但并未关注的账号会频繁推荐，且推荐的并不一定是最新的内容；

3.推荐页上会出现近期关注账号的内容，以及近期取关的账号内容。

“算法里面最大的弊端是信息茧房。”某位了解算法推荐机制的行业人士表示，不论是抖音还是其他平台的算法推荐，一开始会通过收集用户行为习惯，让用户沉浸在算法推荐内容的兴奋和乐趣中，越刷越开心。

但到后期的时候，因为反复刷到一样的内容，用户会感觉到都是一样的类似的，产生厌倦感，就会不想打开抖音。

而如今“内容偏好设置”功能的上线，将内容推荐交给了用户进行自定义，一方面是在试图打破信息茧房的桎梏，让用户能够刷到喜欢的内容，但又不至于过分单一、同质化。

抖音曾上线的优化推荐

另一方面，抖音或许在做垂类内容的探索和尝试。在短视频行业经过多年的发展沉淀后，用户可能不再满足于被动接受平台分发的优质内容，而是希望主动去寻找喜欢的达人和内容。

“早前，行业内存在一个争论，那就是抖音的竖屏沉浸式和美拍的垂类兴趣社区，哪个更有未来。尽管后面的故事已经证明，在行业早期、用户还没有养成消费短视频的习惯时，平台给用户推荐内容、让用户刷到停不下来能够更快地吸引用户、增加留存。”某短视频行业资深人士表示，美拍，还有之前的快手，主页都是设置内容标签。

然而，在用户感受过了短视频的新鲜劲之后，可能开始想要主动去选择内容。“我是觉得抖音可能也是想发力垂类赛道，也是可能是启用行业另外的算法推荐模型。”该短视频行业资深人士如是说。

还有业内人士则表示，抖音此举，或许还是在努力平衡内容生态的用户体验和电商业绩之间的冲突。

本质还是流量分配

不久前，《财经天下》周刊报道称，今年6月，抖音平台和部分头部主播签订了对赌协议，交易的内容可能是，主播在单场直播时，需要完成单场1个亿的GMV，而平台则会为主播投放2000万的流量。

“这些主播平时也会投流，一旦达到交易目标，他们就省下流量费了。同时，按照20%或30%不等的比例计算，还能从中拿到不菲的佣金。”某从业者爆料称。

虽然，抖音很快出面否认了这一报道，但是在早前趣店罗敏因为巨额投放刷屏之时，也有传出趣店罗敏投放了1亿千川、1亿UG。

“平台投放的千川，这么理解就行了。”某投手向新播场解释了“1亿UG”的含义，通俗来讲也就是报道里所说的平台对赌。

这些对赌流量的存在，一方面会让很多内容创作者、电商从业者的流量资源被挤占，另一方面就会存在前面所说的“差不多三条视频就会刷到一个卖货直播间”的用户体验。

而为了平衡用户体验，2021年8月，抖音先是在站内推出商城，同年12月又推出独立的电商APP抖音盒子。

“独立APP是趋势，是内容与电商完全不能兼容的产物，因为会影响用户体验。”某字节跳动前员工就曾点评到。

2022年，抖音又在首页上进行了多次调整与变动，最突出的就是“商城”页面。虽然这样的变动让抖音首页更为丰富，用户选择更多，但也有业内人士表示，这样让用户在沉浸式刷抖音这件事上变得更难。

8月16日，据行业媒体的最新消息，抖音内部宣布，部分中腰部业务将交由抖音电商服务商团队执行，抖音电商的行业运营将分出两条业务线，即内容业务和货架业务，未来，抖音电商主要去做商城和品牌。

综合前段时间抖音上线新版口碑分来看，即便未来不是抖音电商主要去做内容业务，也会注重对内容的考核。

实际上，无论是单纯站在内容侧去看抖音的推荐机制，还是站在整体视角去看电商与短视频内容之间的博弈，都会发现做短视频和做电商的都存在流量焦虑。

在6亿日活已经见顶，以及付费流量竞争加剧的现实下，抖音的内容推荐确实发生了很多变化。

一方面，用户明显感知到爆款内容越来越少，被推荐的内容开始出现同质化局面；另一方面，作为各路玩家主要流量来源的推荐流量，也已经十分“内卷”。

所以，平台不得不一遍遍调整推荐机制，保证用户体验的同时，实现各方利益的最大化。

而对于从业者们而言，在用户有了内容推荐自定义权限后，流量是会更精准？还是流量会更难获取？可能还需要与平台一起去摸索。

作者：阿力古，美编：十一

来源：新播场（ID:New_bc）

抖音、小红书、知乎、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四个平台的流量算法。

一、抖音

抖音的流量算法几乎是所有流量平台中最为复杂的，当然也是流量最大的。

抖音是典型的“标签”对“标签”的平台。

如果你是用户，平台会根据你平时的浏览喜好把你的关注点拆解成大约150个标签，你能刷到哪些视频一定程度上是你的用户标签决定的。如果浏览喜好发生变化，用户标签也会随之变化，刷到的视频也会跟着标签而变化。

如果你是创作者，平台会根据你发布的内容形成创作者标签，标签数量同样是150个，如果发布内容产生变化，创作者标签也会随之变化。

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，这就是上面我们讲过的“标签”对“标签”的流量算法。

短视频匹配到用户后，会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。

抖音对单个视频的推荐，会考核5个关键数据：

1）完播率

完播率=观看时间/作品时间

完播率越高，说明作品越吸引人观看，大盘的合格线通常是15%-20%左右，40%-50%以上的完播率就已经很优秀了。要想办法做高完播率，通常的方式是开头设置悬念或者引导打开评论区，拉长观看时间。

如果是新号的话，建议前期视频时长不要太长，时长越长，完播越低，除非视频质量极佳。

2）点赞率

点赞率=点赞量/播放量

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

留言率=留言量/播放量

留言率的数据高低跟视频类型有很大关系，不好用平均数据去衡量，但确定的是留言率表现越好，加权推荐就越高。所以，创作者可以主动在视频中或者文案、评论区引导评论，提升留言率。

4）转发率

转发率=转发量/播放量

转发率对于还在初级流量池流传的视频影响并不大，但想要突破流量层级，转发率就是很关键的指标。

5）转粉率

转粉率=关注量/播放量

也就是路转粉的比例，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。

抖音平台是一个巨大的流量池，抖音推荐机制是一个渔网，视频内容是鱼饵。

如果你的视频的五个关键数据都能取得较好的数据表现，那么进入到中高级的流量池继续流转的可能性非常大。

抖音的流量池有也有它的法则。

视频发布后会进入冷启动池，流量通常是是300-500，一般是由粉丝+朋友+可能认识的人+少量标签匹配的用户构成，因为冷启动池的流量构成最为复杂，也是最难突破的流量池，这就要考验，你的粉丝是否精准，内容是够优质，如果关键数据达标会进入到初级流量池。

初级流量池的流量大约在1000-5000左右，同样需要继续观察视频在初级流量池的变现，如果数据继续过关，将进入中级流量池。

中级流量池就有10000以上的播放量，同理看数据表现；

高级流量池就有十万+以上的播放量了，上不封顶。

二、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。

基于小红书的平台定位，超过65%的流量来源于搜索，所以在搜索流量算法上更精细一些，所以这里侧重讲一下搜索流量算法的逻辑。

搜索结果与需求的匹配主要是核心关键词与query的匹配度，搜索结果中展示的具体内容是通过分析用户需求，找到最能命中用户需求的信息。

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。

三、知乎

首先是针对搜索流量，知乎的搜索排名其实跟搜索引擎是有类似的，内容需要先进行收录，然后才能提升搜索词排名。

一方面需要看内容和搜索关键词的匹配度，匹配度越高，收录的概率也就越大；另一方面，优质账号的权重更高，能够获得的搜索词排名也会更高；最后，内容的热度也会影响搜索排名，总之越热门的内容排名会更加靠前。

当然，搜索还涉及到问题下回答的排名，一般来说，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，因为用户的习惯一般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+问题下的排名都非常靠前，那么流量自然就会更好；如果不能实现两者均很靠前，那么起码要实现有一条在靠前的位置。

第二是针对推荐流量，推荐流量是通过知乎的推荐算法，然后将内容推送给用户。

一般来说，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，如阅读完成率、赞同率、互动数据等，来判断这条内容是否值得持续推荐。

第三是针对热榜流量，热榜是知乎的全站实时热门内容合集，其维度主要是看24小时的浏览量、互动量和领域权重来计算。

想要内容上热榜，那就必须要在短时间内有大量的领域内用户参与互动，形成不错的声量后，内容自然热度就提升上去了。

当然，针对视频类内容，其分发机制跟推荐类似，而且有单独的榜单支撑，参考即可。

第四是综合算法，和头条、抖音等平台不同的是，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。

算法公式虽然很复杂，但大家只需要记住最核心的一点：赞同率比赞同数重要，反对率比赞同率重要。

和其他内容平台不相同的是，除了点赞和互动，知乎用户还可以给不同意的内容点反对票，而反对票数一定程度上将会影响回答排名。

四、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个性化推荐。

1）社交推荐

社交是微信生态的先天基因，所以对于微信视频号来讲，社交关系链同样非常重要，比如你的好友发布和点赞的内容，会优先推荐。一个作品，你的好友点赞收藏互动多的话，你的阅读量曝光量就会上升，相反，如果非好友进行点赞收藏的话，对于你作品的曝光低于好友点赞收藏。

所以，你微信好友的点赞收藏互动对于作品提升权重有很大的影响。

其实这个就跟公众号的“在看”和“点赞“的逻辑相似，比如你给某个文章（视频）点了“在看”，你好友将会在微信“看一看”刷到这个文章（视频），你好友点赞了，他的好友也可能会刷到这个作品，以此类推。

2）个性化推荐

指的是系统会根据用户的日常行为、活动轨迹和兴趣、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内容。因为微信本身就拥有11亿的超级用户画像和各种算法机制作为参考。

不过目前由于微信视频号尚处于热启动阶段，目前数据库并不全面，采用的数据源都是从微信大盘抓取，算法基本会采用兴趣标签+定位+热点+随机推荐。

所以无论是发视频还是发图片，添加话题和定位更有助于个性化推荐。这一点跟抖音的推荐算法有点相似，只不过目前还不够成熟。

3）去中心化的推荐算法

视频号虽然是基于社交推荐，但每个人的社交关系链毕竟有限，当一个作品已经在完整的社交关系链获得了展现且取得了较好的数据表现后，视频号会进行社交关系链以外的扩大推荐，逻辑类似于抖音的“标签”对“标签”，这里不做过多延展。

以上就是抖音、小红书、知乎、视频号的流量算法，相信大家仔细阅读后会对四大平台有新的了解和认识，如果还有不明白需要交流的地方欢迎来找我交流。

作者：赵子辰Vic

来源公众号：赵子辰Vic

抖音电商就像一个游戏，算法则是这个游戏的规则，这套规则对平台的所有用户都有效，无论是内容创作者（商家），还是内容消费者（用户）。

算法的目的在于让平台能够形成一个可循环的良性生态，同时最大化的实现商业化变现。

我们想要在抖音上做好电商，只有理解了游戏规则以后，才有可能利用游戏的规则，顺势而为。

所以，掌握抖音电商的算法逻辑，才是玩好这场游戏最底层，最本质的东西。那到底如何理解这套机制？

今天，我们一起来聊聊抖音电商算法。

先看重点关键词「权重」，什么是权重？

权重是指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，其不同于一般的比重，体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比，强调的是因素或指标的相对重要程度，倾向于贡献度或重要性。通常，权重可通过划分多个层次指标进行判断和计算。

用大白话通俗点说，就是系统对每一个账号做出的评价，而这个评价是通过综合数据来衡量得出，对你评级越高，代表权重越高，获得的流量就越多。

抖音电商里「权重」主要分为：基础权重和实时排名权重。

1、基础权重

基础权重就如上文所说，每一个账号都不同，系统会在一定周期内根据账号的综合表现从而决定权重等级，且并非固定，不进则退，优胜劣汰。

比如下图，两个不同的账号，案例A开播第一波推流是千人场观，而案例B则是百人场观，可以明显的看出两个账号不在一个量级，所以，账号的基础权重决定了开播推流的“量”。

大致可以分为以下几个层级，分别为：E级（冷起动期，百人场观）、D级（千人场观）、C级（万人场观）、B级（十万左右场观）、A级（几十万场观）、S级（百万场观）。

以上，是关于基础权重。但你以为基础权重高就可以高枕无忧的一直卖货了吗？nonono，还有另外一个权重衡量机制。

2、实时排名权重

上文我们讲到每一个账号都会有基础权重，开播后的推流的量级是由权重层级决定，但直播间就像一个蓄水池，如果没有新的流量进来，很快直播间就没有人了，那后续流量的分发机制是什么样的呢？

抖音采用了实时赛马机制，就是当你开播获得一波推流之后，后续还想要流量，就需要跟你同层级的竞争对手一起进行PK了。

系统每时每刻都在进行排名，5min、30min、60min，抖音直播流量的不断进行赛马机制，筛选出优质的直播间，分配更多的流量给到优质的直播间。

这张图基本理清了赛马机制的逻辑。

首先初始推流：

初始流量层级就是上面我们说的基础权重，权重越高初始推流越高，同时口碑分也会影响我们的推流。

进入数据评估：

系统通过数据来评估你直播间每5min、30min、60min的表现情况，主要从互动数据和电商数据（具体关键指标下文单独讲）来进行考核；

带货榜表现：

然后系统会进行排序，同层级PK，如果你高于上一名则进入到下一级流量池，将会得到新的一波推流，然后又继续重复数据评估，而低于下一名则减少推流，或停止推流，甚至回到初始流量层级。

根据这样的机制，不断进行实时排名，优胜劣汰。所以，策划并执行好直播的每一个细节才有可能PK掉你的竞争对手，拿到更多的免费流量。

以上是关于权重。但我们做电商，追求流量规模的前提是流量精准度，系统是如何给我们推精准人群的？

先看重点关键词「标签」，什么是标签？

标签是平台识别用户身份的符号。每一个抖音用户都会被系统打上标签，算法从而给用户推荐更加精准内容；同样，对于我们创作者也是会被系统打上标签，算法会根据标签给我们推荐精准的用户。

抖音标签主要可以归类为这三类：

1.人群标签

分为基础属性标签和行为兴趣标签。基础标签就是根据用户的注册信息所打上的，主要包含性别、年龄、地域，如：18-25岁+女性+一线城市，这样组合就算一个人群包了。

除此，系统会根据用户在抖音上的行为轨迹打上特定的标签。

比如：你今天在抖音给一个母婴类的视频点赞了，系统就会认为你对母婴相关内容感兴趣，就会给你打上兴趣标签，下次会推荐更多类似的内容给你，而行为也是一样，比如你进入一个母婴的直播间，最终完成了购物，那就会把你打上母婴购物人群，行为相比兴趣会更加精准。

2.短视频标签

短视频有一套专门打标签的机制，我们发的短视频，系统会根据有效观看人群，也就是完播率，点赞人群、评论人群、以及产品本身去给视频打上标签，然后去匹配分发给更多潜在的兴趣用户。

3.直播间标签

分为内容标签和电商标签，如上面说的行为兴趣标签一样，只不过上面是针对用户打标签，而这里是针对创作者。

比如用户在你的直播间进行了有效观看、停留、评论、点赞、转粉等，这样系统就会根据数据，判定什么样的人群对你直播间感兴趣，通过观看、停留…等指标，给你直播间打上内容标签，这是浅层的兴趣标签。

然后是电商标签，指的是用户在直播间点击购物车、商品、商品下单、成功交易，系统就会给直播间打上电商精准标签，后续就会根据已有的标签推荐或扩展更多相似人群进行推荐。

OK，理解了标签以后，接下来我们来看一下，标签和权重之前有什么关系。

标签也分为基础权重下的标签和实时标签，和上文说的权重有着密不可分的关系，我们展开来讲。

1、基础权重

上文我们讲了基础权重决定了系统推流的量，那基础权重和标签又是什么关系呢？

基础权重是由兴趣标签和电商标签形成，给直播间打上兴趣标签，只需要通过直播间的人货场的设计，以及脚本策划，吸引目标用户看播、停留、互动、转粉即可打上标签。

电商标签则需要历史电商订单的累计，从而给账号打上精准电商标签，在一开始做好一段时间周期内高密度的成交，就能为账号打上基础电商人群标签。

2、实时标签

这个很好理解，实时流量形成实时标签，我们在每一场直播中，要用精准的产品策划和付费流量，不断深化账号标签，平台会实时探索互动&成交人群，推流模型会越来越精准。

当我们了解「权重」和「标签」，但落实到实操就需要关注到具体的数据指标了，平台风向一直在调整，具体有哪些关键性的核心指标？

在说具体指标前，我们需要先了解，直播间的流量来源都有哪些。

上图归类了直播间的流量来源，主要分为免费流量和付费流量，我们重点看免费流量的两大主要来源：直播推荐、短视频。

1、直播推荐-推流数据指标

直播推荐是直播间最大的流量来源，我们先看直播推荐的考核指标都有哪些？

互动数据指标：停留时长、互动率（评论/点赞等）、转粉率/加粉丝团率、转发分享率；

电商数据指标：商品点击率、成交转化率、UV价值、GPM（千次展现成交）

其他：账号标签、权重、口碑分

以上数据指标都会直接或间接决定了直播推荐的流量，系统不会单一的考核单个数据指标，所以都需要做好，但会有一些重点考核指标，这也是我们需要重点关注的。

从去年抖音电商兴起以来，平台随着生态的发展，不断的在调整算法，总结大概做了三次大调整，对应到重点考核的数据指标也是在变化的。

第一阶段，重点考核：停留时长、互动率

去年4月开始，系统主要考核的数据指标是以停留时长和互动率为主，对于平台来说，这个阶段的重点是培养用户购物习惯，把用户留下来才是最重要的，所以当初的憋单秒杀直接踩中算法命门，轻轻松松获得自然流量。

第二阶段，重点考核：UV价值、成交效率

今年4月份调整算法，平台开始大量清理劣质直播间，规范商家，对于抖音来说，述求是规范电商生态环境，进一步稳固商业化变现链条，所以考核的重点是UV价值和成交效率。

第三阶段，重点考核：GPM（千次展现成交）

这也是目前我们正在经历的阶段，随着抖音电商生态的发展成型，GPM将会成为平台考核的重点指标，GPM这个指标是直播间商业价值的体现，而要做好这个数据指标，就不像我们之前那么简单的关注单一维度了，而是需要全面提升综合实力，平台才会把流量分配给你。

2、短视频-推流数据指标

短视频是抖音的基本盘，即内容，我们需要把短视频和电商分开，同样，两者推流算法也是不同，也有不一样的考核数据指标。

原生视频的考核指标是：完播率、主页停留时长、转粉率、点赞率、评论率、转发分享率，其中完播率是考核的重点指标，你会发现很多上热门的视频，完播率都非常高。

而电商短视频考核指标是：直播间进入率、直播间互动&成交数据、停留时长、互动、成交。

最后，我们来看各流量渠道之间的关系：

如上图，直播间是最终的落地场景，有不同的流量来源，分别有付费流量、短视频流量、直播推荐流量、粉丝流量，我们逐个来看：

付费流量：

按照ECPM进行展现排名，虽然是花钱买流量，但并非出价越高流量就越多，而广告的展现是根据这个公式来进行：展现=预估点击率*预估转化率*出价，付费流量最大的作用在于为直播间打上更加精准的标签。

短视频流量：

由直播间进入率、直播间停留、互动、点击、成交等数据指标决定，同时会触发互相加热机制，短视频给直播间精准引流，直播间反向加热短视频，从而获得更多的流量。

直播推荐：

由停留时长、互动率、转化率、转粉率、商品点击率、转化率、UV价值、GPM值指标决定，是直播间最大的流量入口。

粉丝流量：

主要数据指标是粉丝互动、成交反馈，粉丝为直播间增加复购，营造氛围，从而带动其他数据指标。

总结一下：

1.各流量渠道独立推流，各渠道有独立推流数据指标，但通过不同渠道进入直播间的用户在氛围上互相加权，带动羊群效应，从而起到互相激发作用。

2.付费流一定程度上“激发”了自然流，付费流量不断为直播间打上精准标签（基础&实时标签），能带动具有相似标签的更精准的自然流人群，但并非激发了“权重”（推流量）。

以上。关于抖音电商算法的解析，详细讲透了权重和流量的分配原理，希望对你有所启发，记得点赞、分享，感谢支持。

今天给大家带来的是利用抖音平台的算法来快速涨粉。

抖音、小红书、知乎、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四个平台的流量算法。

一、抖音

抖音的流量算法几乎是所有流量平台中最为复杂的，当然也是流量最大的。

抖音是典型的“标签”对“标签”的平台。

如果你是用户，平台会根据你平时的浏览喜好把你的关注点拆解成大约150个标签，你能刷到哪些视频一定程度上是你的用户标签决定的。如果浏览喜好发生变化，用户标签也会随之变化，刷到的视频也会跟着标签而变化。

如果你是创作者，平台会根据你发布的内容形成创作者标签，标签数量同样是150个，如果发布内容产生变化，创作者标签也会随之变化。

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，这就是上面我们讲过的“标签”对“标签”的流量算法。

短视频匹配到用户后，会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。

抖音对单个视频的推荐，会考核5个关键数据。

1）完播率

完播率=观看时间/作品时间

完播率越高，说明作品越吸引人观看，大盘的合格线通常是15%-20%左右，40%-50%以上的完播率就已经很优秀了。要想办法做高完播率，通常的方式是开头设置悬念或者引导打开评论区，拉长观看时间。

如果是新号的话，建议前期视频时长不要太长，时长越长，完播越低，除非视频质量极佳。

2）点赞率

点赞率=点赞量/播放量

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

留言率=留言量/播放量

留言率的数据高低跟视频类型有很大关系，不好用平均数据去衡量，但确定的是留言率表现越好，加权推荐就越高。所以，创作者可以主动在视频中或者文案、评论区引导评论，提升留言率。

4）转发率

转发率=转发量/播放量

转发率对于还在初级流量池流传的视频影响并不大，但想要突破流量层级，转发率就是很关键的指标。

5）转粉率

转粉率=关注量/播放量

也就是路转粉的比例，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。

抖音平台是一个巨大的流量池，抖音推荐机制是一个渔网，视频内容是鱼饵。

如果你的视频的五个关键数据都能取得较好的数据表现，那么进入到中高级的流量池继续流转的可能性非常大。

抖音的流量池有也有它的法则。

视频发布后会进入冷启动池，流量通常是是300-500，一般是由粉丝+朋友+可能认识的人+少量标签匹配的用户构成，因为冷启动池的流量构成最为复杂，也是最难突破的流量池，这就要考验，你的粉丝是否精准，内容是够优质，如果关键数据达标会进入到初级流量池。

初级流量池的流量大约在1000-5000左右，同样需要继续观察视频在初级流量池的变现，如果数据继续过关，将进入中级流量池。

中级流量池就有10000以上的播放量，同理看数据表现；

高级流量池就有十万+以上的播放量了，上不封顶。

二、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。

基于小红书的平台定位，超过65%的流量来源于搜索，所以在搜索流量算法上更精细一些，所以这里侧重讲一下搜索流量算法的逻辑。

搜索结果与需求的匹配主要是核心关键词与query的匹配度，搜索结果中展示的具体内容是通过分析用户需求，找到最能命中用户需求的信息。

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。

三、知乎

首先是针对搜索流量，知乎的搜索排名其实跟搜索引擎是有类似的，内容需要先进行收录，然后才能提升搜索词排名。

一方面需要看内容和搜索关键词的匹配度，匹配度越高，收录的概率也就越大；另一方面，优质账号的权重更高，能够获得的搜索词排名也会更高；最后，内容的热度也会影响搜索排名，总之越热门的内容排名会更加靠前。

当然，搜索还涉及到问题下回答的排名，一般来说，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，因为用户的习惯一般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+问题下的排名都非常靠前，那么流量自然就会更好；如果不能实现两者均很靠前，那么起码要实现有一条在靠前的位置。

第二是针对推荐流量，推荐流量是通过知乎的推荐算法，然后将内容推送给用户。

一般来说，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，如阅读完成率、赞同率、互动数据等，来判断这条内容是否值得持续推荐。

第三是针对热榜流量，热榜是知乎的全站实时热门内容合集，其维度主要是看24小时的浏览量、互动量和领域权重来计算。

想要内容上热榜，那就必须要在短时间内有大量的领域内用户参与互动，形成不错的声量后，内容自然热度就提升上去了。

当然，针对视频类内容，其分发机制跟推荐类似，而且有单独的榜单支撑，参考即可。

第四是综合算法，和头条、抖音等平台不同的是，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。

算法公式虽然很复杂，但大家只需要记住最核心的一点：赞同率比赞同数重要，反对率比赞同率重要。

和其他内容平台不相同的是，除了点赞和互动，知乎用户还可以给不同意的内容点反对票，而反对票数一定程度上将会影响回答排名。

四、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个性化推荐。

1）社交推荐

社交是微信生态的先天基因，所以对于微信视频号来讲，社交关系链同样非常重要，比如你的好友发布和点赞的内容，会优先推荐。一个作品，你的好友点赞收藏互动多的话，你的阅读量曝光量就会上升，相反，如果非好友进行点赞收藏的话，对于你作品的曝光低于好友点赞收藏。

所以，你微信好友的点赞收藏互动对于作品提升权重有很大的影响。

其实这个就跟公众号的“在看”和“点赞“的逻辑相似，比如你给某个文章（视频）点了“在看”，你好友将会在微信“看一看”刷到这个文章（视频），你好友点赞了，他的好友也可能会刷到这个作品，以此类推。

2）个性化推荐

指的是系统会根据用户的日常行为、活动轨迹和兴趣、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内容。因为微信本身就拥有11亿的超级用户画像和各种算法机制作为参考。

不过目前由于微信视频号尚处于热启动阶段，目前数据库并不全面，采用的数据源都是从微信大盘抓取，算法基本会采用兴趣标签+定位+热点+随机推荐。

所以无论是发视频还是发图片，添加话题和定位更有助于个性化推荐。这一点跟抖音的推荐算法有点相似，只不过目前还不够成熟。

3）去中心化的推荐算法

视频号虽然是基于社交推荐，但每个人的社交关系链毕竟有限，当一个作品已经在完整的社交关系链获得了展现且取得了较好的数据表现后，视频号会进行社交关系链以外的扩大推荐，逻辑类似于抖音的“标签”对“标签”，这里不做过多延展。

以上就是抖音、小红书、知乎、视频号的流量算法，相信大家仔细阅读后会对四大平台有新的了解和认识，如果还有不明白需要交流的地方欢迎来找我交流。

作者： 赵子辰Vic

来源： 赵子辰Vic

抖音如此火爆，背后的功臣肯定少不了算法。抖音的算法是极具魅力的。这个魅力在于，抖音的流量分配是去中心化的。

01、什么是抖音流量池？

通俗的理解可以是这样的：在抖音，发布任何一个作品后，抖音会根据作品内容，把作品推荐给可能对作品感兴趣的一片人群，把这片人群的合集“可视化”的理解成了一个池子。

池子里面的每一滴水，可以理解成人群中的每一个个体。

抖音流量池可以说是直接影响着视频的播放量等重要的数据。

所有的抖音的用户，你拍的任何一个视频，无论质量好还是质量坏，发布了之后一定会有播放量，从几十到上千都有可能。这个我们把它叫做流量池，抖音会根据算法给每一个作品的人分配一个流量池。之后，抖音根据你在这个流量池里的表现，决定是把你的作品推送给更多人，还是就此打住。因此，抖音的算法让每一个有能力产出优质内容的人，得到了跟大号公平竞争的机会。

02、抖音流量池的等级以及分配规则

想进入更好的流量池，首先要知道抖音流量池有着怎样的规则。

抖音流量池指的是在视频发布之后，会将该视频率先投进一个流量池，通过分析这些人观看该视频的效果后，再决定是否会提升到下一个档次。

而大多数人的账号在刚发作品的时候，播放量大概都在500以下，我们称之为初始播放量。也就是说，如果你的作品在不存在违规（不适宜公开）或带有敏感词和违禁词的情况下，平台都会给到作品一个500的曝光，然后根据这500次曝光的反馈数据，来决定是否继续曝光或停止曝光。如果你的播放量在500以下，那么就要从你的视频内容和标题里面找原因了。

如果这些视频有百分之十的点赞率或60%的完播率等数据，平台就会判定这个视频内容受欢迎，将视频推荐给二级流量池，人数会更多，然后继续分析视频播放效果，判断是否继续提升流量池档次。

依次类推，如果视频的质量很高，将会进入到越大的流量池，通过一个个流量池的检验之后，视频质量得到保证的情况下才会推送给大部分的用户。

抖音流量池每一轮推荐量的数据范围：

第一次推荐量在200~500左右（初级/冷启动流量池）

第二次推荐量在3000左右

第三次推荐量在1.2万~1.5万左右（中级流量池）

第四次推荐量在10万~15万左右（中级流量池）

第五次推荐量在20~80万左右

第六次推荐量在200~300万左右（高级/精品流量池）

第七次推荐量在700~1100万播放量左右（高级/精品流量池）

第八次推荐会进行标签人群推荐这时候的量级在3000万+

03、抖音流量池参考标准

流量池主要参考评论数、转发数、点赞数、完播率这四个维度的数据，来分析视频是否值得被推荐。

首先完播率是第一要素，如果你的视频别人都没看完就划走了，说明你的视频没有吸引力，这样的次数多了，AI算法就会判断为低质量视频，那么播放量自然是上不去的。所以提升播放量的第一关就是想办法提升完播率。

其次，转发率、转发到抖音动态、朋友圈、微信QQ、或是下载等，都算是转发，转发越高说明你的视频很受用户喜欢，自然会提升播放量。但是、如果是前期播放量还没过500的情况是不能下载的，所以在前期的时候，评论和点赞就很重要了。

简单来说

前期：完播率>评论率>点赞率>转发率>音乐使用率

中期：完播率>转发率>评论率>音乐使用率>点赞率

没有后期。

这种机制的好处是，即使你的账号是0粉丝，也有可能出现爆款的视频，这对于一些新人用户来说是比较有帮助的。

对老账号来说，积累了一定的粉丝数量，就可以考虑进行变现手段，逐步考虑赚钱方法。

04、合理运用dou＋

在作品接近下一个流量池上不去的时候，可以尝试通过投DOU+来突破下一个流量池。但是，被投放dou+的视频，最好达到以下数据，这预示着作品有能火的苗头。

（1）完播率：尽量选择15-30s之内

（2）点赞率：如果点赞率达到了5%-10%

（3）转发率：转发率在1%左右

（4）评论率：1%左右

05、总结

需要强调的是，为了鼓励播主的创新，抖音在推荐机制上也进行了相应调整。

对于一些富于创意且在平台上存在的量较少的视频，平台往往会为其提供更多的推荐机会，给予其更多的曝光机会。

因此，与千篇一律的同质化内容相比，这些富于新意的原创视频往往更容易获得成功。

深入了解流量池之后，相信大家会更加清楚的知道抖音算法推荐系统的运营方式，帮助自己优化抖音运营工作。