小红书、视频号、抖音流量算法解析,干货满满,值得一看!
时间:2024-02-23 访问量:444 来源:本站
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。
1)发现页算法逻辑
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
2)搜索页算法逻辑
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”。
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。
图源来自网络
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。
网上有一个广为流传的抖音冷启动流量池推荐的机制,分成 8 次分级推荐,如下图所示:
图源来自网络
如何能一步步突破流量池,主要有 5 个关键数据可供参考:
1)完播率
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。
当你发现自己的视频播放量总是停留在五百以下,却怎么也上不去的时候,是时候反思一下并有所行动啦!给你几招实用建议:
首先,弄清楚自己要做什么,把账号定位做好。越精准的定位,才能带来越准的标签,数据才会更好看嘛!
其次,有条件的话尽量参考一些成功的案例,看看他们是怎么做到的,吸取经验教训,避免走冤枉路。
最后,加强与观众的互动。对于流量较低的局面,可以尝试缩短视频时长,这样完播率就能得到很好地提升了,多关注用户的点赞、评论还有转发,也许就能令你的视频热度飙升呢!
03
视频号
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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。
04
结语