这篇是从品牌如何做内容营销的角度来研究知乎这个平台。并不是从创作者的角度出发。

01 为什么要在知乎做内容营销？

知乎的月活跃用户好歹有七千万，可是关于知乎的营销经验分享却远少于小红书。

我们可以用一个公式来大致比较各个平台的广告规模。广告规模=K×日活×平均停留时长×单位时间消费内容数。

知乎的日活大概为小红书的二分之一，知乎主要是长内容，小红书的内容则较短，假设两个平台用户停留时长一样，则用户平均在小红书的内容消费量会是在知乎的5倍量级。

所以，两者的广告规模将存在10倍量级差异。同理，抖音日活是小红书5倍，停留时长2-3倍差距，单位时间消费内容又有2-3倍差距。抖音的广告规模起码会是小红书的20-50倍。

尽管知乎的广告规模不大，但是由于知乎用户量大，用户在知乎的搜索习惯强，因此非即时决策的产品，需要权衡，需要参考意见的产品，在知乎布局依然很重要。

例如客单价100元以上的电子商品，药品就常常是非即时决策的产品，常常是需要参考意见的产品。对于这些产品的选购，就有较高比例的用户通过搜索等方式寻求意见，综合看到的搜索结果，来决定购买哪个产品。

我对曾经操盘的某电子产品进行一个数千反馈量的问卷调查，客单价200-500元档位，70%以上的购买者在购买前征求了各种意见，而不是直接冲动购买。征求意见的渠道中，知乎位列第三，占比大约15%。

对于一个习惯通过搜索意见来购买一些产品的用户，他搜索的工具通常为百度、知乎、小红书、B站、垂直平台。不同产品的用户搜索习惯各有偏好。

02 知乎的流量在哪里？

用户打开APP看到的第一个信息页面就是流量的主要汇聚地。知乎的流量最主要的是推荐页，其次是搜索结果和热榜。同样，给一个大体估计值供读者参考，只是方便理解量级，估计值并不一定准确。

推荐页的内容类型：问题回答，视频，专栏文章，广告卡片。回答和视频获得主要流量，专栏文章获得的流量仅为回答的五分之一到十分之一。

03 知乎推荐内容的核心逻辑

打开率（阅读数/曝光量）

阅赞比（赞同数/阅读数）

互动率（（赞、评、藏、喜）/阅读数）

完整阅读率（阅读完次数/阅读数）

发布时间

赞同率（赞同数/投票数）

账号权重（粉丝量，盐值，优秀回答者等标签，付费会员，实名认证等）

我研究了我多个账号100w阅读量，300+条内容，对各个影响因素进行分析后。

互动率和点赞率对阅读数的影响不大，很多阅读量高的回答或文章，互动率甚至低于0.5%。

评论数与阅读量强相关。评论数较高的内容阅读数通常更高。

各指标与阅读量相关性从强到弱排序：评论数>点赞数>收藏数>感谢数。

对于一个问题的默认回答排序，通常点赞数越高排序越靠前。排序也与互动率打开率等因素有关，但点赞数是核心指标。

内容的冷启动，核心指标是打开率。打开率高的内容获得的初始曝光量高。与小红书一样，知乎也没有公布曝光数，因此无法直接算出打开率。

粉丝数有一定帮助，但是作用并不是决定性的。LV4等级和数百个粉丝的账号，创造爆款回答的概率并不明显低于大V。之所以是LV4，是因为从LV4级开始，获得内容自荐权限。可以让自己的回答获得一定的初始曝光，来减少回答被埋没的概率。怕有人杠，我再补充一句，知乎大V的核心还是内容生产能力，并不会因为粉丝数而对内容营销产生明显帮助，20w粉的大V发硬广，照样会赞同数几乎为0。

附一个134w粉知乎大V的某个时间段回答数据：

知乎对于近期发布的新回答没有明显的偏爱。

2018年左右时，有个知乎算法广为流传，当时解读的知乎算法如下。

这个算法是针对同一个问题下的回答进行排序的。一个问题下的回答，赞数越高排名越靠前。赞数越高的回答，受反对率的影响越大。

提炼出3个核心逻辑：

1、打开率

内容的打开率非常重要，决定了能否获得较高的初始流量，也决定着在获得互动后能否获得更高的流量。

2、赞同评论数

赞同数决定了能否获得在一个问题下的较好的排名，赞同数和评论数决定了能否获得更多推荐流量。

3、搜索打开率

让你的内容成为用户搜索结果中最想点击的内容，会让你的内容获得更好的搜索结果排名。

在知乎的搜索结果中，你的内容会出现关键词附近的约43个字。通常并不在文章开头，也并不一定是第一次出现关键词的部分。会显示一张图，并不一定是头图，猜想系统抓取预览图的规则，优先选取清晰度高，对比度明显，主体明确的图。

低劣的PR稿在知乎搜索结果中会越来越靠后。用户反馈强的内容在知乎搜索结果中会越来越靠前。

百度搜索内容中靠前展示的知乎站内容，并不是按点赞等互动量排序的。会优先展示标题中关键词靠前的内容。

猜想百度搜索结果中知乎内容的排序有几个可能的方向：根据搜索结果打开率，根据知乎中对该内容的链接引用次数（即知乎对内容的关联推荐）。根据内容的近期打开次数。

04 知乎如何给用户推送内容的？

一个知乎用户的推荐页呈现的信息，主要根据以下三种逻辑推荐：

根据用户的基本信息，包括学校，性别，地理位置等。

根据搜索行为，关注的话题，关注的问题，浏览或互动过的内容及其关联推荐。

推荐关注的人点赞过的内容。

考虑到知乎普通用户关注数一般低于50，甚至个位数，关系数据很少，根据基本信息推送可推送的内容少。

05 针对知乎的内容营销战略举例

假设我们要为一个预计年销售额1亿且定价200元的新品进行知乎的内容营销布局。

有的品牌会选择在知乎发几十篇几百篇新品pr文章，从大V到小V找个遍，都试试水。

我曾经对几个品牌的这种投放策略数据做过统计，每篇文章平均点赞量在0-5之间，即使是几十万粉大V也不例外。这些内容获得的阅读量会很少，在知乎搜索结果中很难排名靠前。在百度搜索结果中更是可能翻几十页都找不到。

有的品牌会和知乎官方合作，搞个活动，·这种方式不仅可能投入产出比低，还很考验团队的策划能力，单笔投入较高，很少有品牌敢这么做。

有些品牌会选择通过知+等方式进行投放，单次阅读的成本是0.5元左右或以上。假设转化率达到1%，获客成本就是50元。对很多品牌而言承担不起。

把知乎玩转的品牌方可以说很少了。

根据我们假想的新品，我们首先进行数据调查。

基本调研。经过调查发现，这个细分市场的主要关键词相关的问题，一年的阅读量规模大概在500万左右。比较热门的问题大概是50-100个。有两个主要竞品在知乎上的内容较多。

战略思路。让用户搜索这个新品相关的类目关键词时，大概率看到这个新品相关的内容，并产生对这个新品好感的倾向或产生购买欲望。

连贯性策略。

1、覆盖所有热门老问题，对每个问题铺设至少1条内容。对几个重点老问题重点铺设有火爆潜力的内容。

2、分5-10个方向提新问题，这个问题要么是用户在搜索结果中需要看到的，要么是这个问题能够激发用户阅读或参与欲。每个问题预先准备3-5条不同的内容。并且每个问题准备了一条潜在爆款内容。对这些问题定期维护，确保这几个问题的回答主要是看好本品牌本新品的。

06 如何评价知乎内容营销的数据？

知乎的内容营销回报周期较长，大部分阅读量并不是在内容发布后的一两周显现，而是长达半年甚至数年。

短期内可以关注：

1、内容的阅读量增长趋势，

2、内容的在各个问题的占位情况，好的占位意味着未来好的阅读量增长，

3、有潜力的爆款内容，可以通过运营给有潜力的爆款内容加把火，让内容更加火爆

根据布局内容的搜索结果占位和问题下的回答占位来评估投放效果。根据内容的增长趋势预测长期阅读量来评价投放效果。

知乎是维护品牌口碑的重要阵地，虽然难以测出转化率，但是需要靠参考意见决定购买的这部分人群重要的意见参考来源。对于几亿规模烧不起大量广告费的品牌而言，可以在知乎做出高性价比的内容营销。不用犹豫，冲就是了。

总结一下：

知乎的流量最主要来自系统推荐的问题回答，和关键词搜索。

在知乎要做出爆款内容，第一要关注的是内容的打开率，也就是内容是否能够吸引读者，第二需要关注点赞数评论数，这关系着该回答在问题下的排名，第三要关注内容是不是搜索者想要看到的，这关系着内容之后的搜索排名。

知乎会根据用户搜索过的关键词，关注的话题，关注的问题，浏览或互动过的内容来给其推荐新内容。所以内容的布局要聚焦，打透一个关键词，打透一批相关的问题，打透某个话题，这些方向会让大量内容形成合力，互相促进，从而提升内容营销的效率。

作者：江流

来源：江流

作为一个优秀的内容问答社区，知乎在内容分发上的许多做法值得学习。本文将从三个方面展开讲解，推荐给对内容分发感兴趣的童鞋。

知乎已然成为中文互联网世界最大的内容问答社区。

十年磨一剑，知乎所积累的海量高价值内容就是其最宽阔的护城河。可正因其海量，如何将内容高效的分发给需要它的人，就成了关键问题。

传统的解决方案是搜索。通过明确的用户检索词完成内容与用户意图的关联。这是人找内容的时代。

知乎的内容分发策略却不止搜索，还有推荐、想法和热榜。

为什么知乎要将他们作为内容分发的策略？这些策略背后又有怎么样的运行机制呢？

一、基于算法的分发—推荐

推荐系统想必大家不陌生了，现在不管做电商、做社交、还是做内容，如果不弄个个性化推荐，都不好意思出门。

但要搭建一个推荐系统，有三个步骤是必须的：理解内容，理解用户，构建规则。

知乎也是如此。

不管是搜索系统还是推荐系统，其目的都是一致的，那就是完成人与内容的高效精准匹配。

为了到达这个目的，理解内容和用户就成了必经之路。

那么，首先应该怎么理解内容呢？

1. 理解内容

比较常见的理解内容的方式是分类。比如up主在B站上传视频时需要填写投稿内容的分类，这就是对内容最基本的分类。

在知乎也一样，频道、分类、话题都是对内容的分类。而内容分类往往呈现结构化的特点。比如，程序员小李下班在地铁上觉得网易云音乐今天推荐的歌单真难听，他就可能打开知乎去音乐app分类的子分类网易云音乐类目下浏览其他人的好歌推荐。

因此，从音乐app类目到网易云音乐子类目，内容分类的结构化特点其实表现的是一种包含关系。这种分类的细化当然不是无限细分，它最终要指向某个具体的内容。

那该如何继续向下去理解处于分类末端的具体内容呢？最常见的方式是贴标签。比如给一首歌贴上类型、时长、所属专辑、歌手等标签。

这些标签之间并不是包含关系，而是平等关系。将它们聚合在一起就能从多个维度理解内容。

2. 理解用户

同样的，既然能够给内容打标签，自然也能给人打标签。给用户打标签还有一个专业的名字，叫用户画像。

提到用户画像，自然很容易联想到年龄、性别、学历、地区这些基本的人口学标签。但对于构建推荐系统更重要的是用户行为标签。

用户在知乎的每一次关注、点赞、分享、评论、收藏，都是一次行为标签。

这些行为标签之间虽然并不是包含关系，但却有不同的权重。分享的权重肯定大于评论，评论的权重肯定大于点赞。这一点在几年前b站源码泄露的时候已经被实锤。

有了这些多维度的标签，就可以建立用户画像系统。然后就能搞点事情，比如大数据杀熟？

3. 推荐规则

理解了内容，理解了用户，下一步自然就是想办法精准连接用户意图和内容。

知乎采用的是用户和内容相结合的协同过滤。

这里有个词，叫协同过滤。什么是协同过滤呢？

打个比方吧。

先来说基于用户的协同过滤。程序员小李除了爱听歌，还喜欢喝酒，他觉得喝完酒写代码更有灵感，所以喜欢研究各种口味的酒。于是，推荐系统就会找到跟小李一样喜欢研究各种口味酒的用户，然后将这些用户关注的与酒相关的内容推荐给小李。

再来说基于内容的协同过滤。设计师小王和产品经理小武在程序员小李的熏陶下，也养成了喝完酒干活的习惯。有一回，他们都浏览了如何健康的饮酒和菠萝啤为什么喝不醉这两个回答，于是推荐系统就认为这两个答案有更强的相似性。在小李浏览了为什么菠萝啤喝不醉这个回答后，推荐系统就可能将这篇回答推荐给小李。

因此，当你打开知乎首页，看到给你推荐的那些内容，就是基于你过往的浏览、点赞、评论等行为标签计算得来的。你的每一个动作，都是在为自己可能接受到的信息投票。

二、基于社交的分发—想法

1. 如何分发

与基于算法的内容分发相同，在知乎想法页，同样能根据用户的主动关注实现个性化推荐。这被称为基于社交的内容分发。

这很好理解，人人都是自媒体，你可以选择关注任何你喜欢的用户。然后这些用户发布的内容聚合在一起，以feed流的形式展示在你眼前。相比算法分发，使用社交分发内容，用户有更大的自主选择权。也更强调被关注用户的内容输出能力。

梳理社交分发内容的过程，大概可以概括成：内容 – 关注用户 – 更多的用户。

连接内容和关注用户的，是关注行为；连接内容和更广泛用户的，是关注用户的分享转发行为。

所以这样的内容分发策略是强依赖关系链的。微博和微信公众号是最典型的代表。

2. 什么内容适合社交分发

这就要求内容需要具备两种价值：内容价值和分享价值。

内容价值是内容本身的价值；而分享价值是分享行为带来的社交价值。

那么如何创造内容价值和分享价值呢？答案是：信息量。

内容的本质还是信息，度量信息的最小单位是比特。度量方法简言之，一件事情发生的概率越小，则信息量越大。有洞见的行业观察、顶级学霸的高光生活、出人意料的短视频，这些内容都不属于日常生活中的常规事件因此他们有足够大信息量。

3. 社交分发内容的窘境

能够稳定生产大信息量内容的用户，毕竟是少数人，他们也有一个专业的名字，叫KOL。因此，社交分发内容很容易就会形成马太效应。大部分分发流量被少数头部KOL所控制。

所以，抖音会重金挖人、微博会扶持腰部KOL、网易云也扶持独立音乐人，都是为了让社交分发更可控。

三、热榜

1. 热榜内容分发策略

打开知乎首页，还有一个内容分发渠道—热榜。

热榜的推出是为了有深度的讨论全网热议话题。有深度体现的是专业性，这是知乎一直以来的知乎的社区氛围，热议话题体现的则是时效性。

按官方给出的热榜热度的说法：知乎热榜中的内容热度值，是根据该条内容近24小时内的浏览量、互动量、专业加权、创作时间及在榜时间等维度，综合计算得出的。

2. 时效性

热点内容分发与算法分发和社交分发最大的不同是时效性。有时效性的热门话题自然也是不需要做千人千面的个性化推荐的，因此知乎热榜也是千人一面的。

那时效性是什么？是用户立刻、马上、现在就要获取满足感。因此那些热门的回答一定是那些紧扣民众情绪的回答。

这与知乎早期理想、深度、干货的标签多少有些相悖。因为内容的沉淀需要时间、有价值问题的酝酿也需要时间。再热门的内容，热度终会褪去。

四、总结

推荐、想法和热榜，告别了只能依靠搜索寻找内容的时代，转而变成内容找人。不论怎样，它们都是想要解决人与内容的高效连接这一需求。

这个需求并不是凭空产生的。互联网内容沉淀经历了从匮乏到丰饶，再到优质的阶段，人们对内容质量的要求越来越高。

从这个角度讲，知识付费、推荐系统、内容分发，其实都是为了帮助人们能够更好的认识世界。

作者：Lcarusd

来源：Lcarusd

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知乎的流量洼地！

为什么有的人在知乎写的回答总是没有效果，有的人却可以不断的获得精准的流量？其实是因为没有对知乎的规则有一个基础的了解。

今天这篇文章就带大家了解下知乎的规则，只要清楚地了解这些规则就可以让你的效果翻3倍。

一、理解知乎的基本算法

1.威尔逊算法及结论

2.知乎的权重

3.影响权重的原因及盐值

4.知乎冷启动

5.知乎反作弊机制

二、新账号的运营准备工作

1.运营路径：

做好账号的领域定位、完善基础信息、建立标准化人设。

2.如何筛选好问题？

3.运营目的

三、如何打造高赞回答

高赞回答本质上是为用户提供解决方案或者需求。

首先，我们要筛选问题，选一些关注人数有2000左右的问题，这样你在回复的时候，这2000人会收到提醒，认可你的回答就会给你点赞。

第二，回答问题角度。要想获得高赞，一定要说出一个别人没有说过的角度。要把你选中的帖子里面的回答全部看一遍，把别人写的角度都罗列出来，然后再从不一样的角度来回答问题。

第三，选题方向。热点、痛点、情感及批判性思考。

四、如何获得知乎推荐，快速涨粉

1.优质的内容是一切的前提

2.利用好知乎热榜、视频引流

3.优化内容、评论区及创作中心的推广功能