也就是单条视频的路人粉丝比、新增粉丝率，也是冲击高阶流量池的关键数据。

抖音平台是一个巨大的流量池，抖音推荐机制是鱼网，视频内容是诱饵。如果你的视频的五大关键数据都能取得好的数据表现，那么进入中上级流量池并且持续流通的可能性就非常大。

抖音的流量池也有自己的规则。

视频发布之后会进入冷启动池，这里的流量一般在300-500，通常由粉丝+好友+可能认识的人+少量有匹配标签的用户组成。

因为冷启动池的流量结构是最复杂的，也是最难突破的流量池，这会考验你的粉丝是否精准，内容是否优质，关键数据符合标准才会进入一级流量池。

一级流量池的流量大概在1000-5000左右，还需要观察视频在一级流量池变现，如果数据继续通过，就会进入中级流量池。

中级流量池拥有上述播放量，数据表现差不多；

高级流量池播放量10万以上，无上限。

2. 小红书

小红书的算法和抖音类似，也是“标签”到“标签”的流量算法。

不同的是，基于不同的用户习惯，抖音更侧重于主动推荐，小红书则更侧重于搜索推荐。

基于小红书的平台定位，65%以上的流量来自于搜索，因此搜索流量算法更加精细化，这里我重点讲一下搜索流量算法的逻辑。

搜索结果与需求匹配度主要是指核心关键词与搜索结果展示的具体内容的匹配程度，搜索结果展示的具体内容是通过分析用户需求，寻找最符合用户需求的信息而得到的。

笔记标题中的关键词至关重要，官方也明确提醒：“填写标题将会获得更多点赞”。

可见，标题是小红书标识内容属性的重要选项，想要自己的笔记获得更多的曝光，最基础的工作就是优化标题。

我们要善于利用搜索关键词、热词推荐等来帮助我们找到笔记的核心词，以便系统识别并推荐给对应的用户。

从推荐内容中找出核心词。

推荐内容包括几个方面，搜索框中灰色的关键词，页面显示的历史搜索，以及热门搜索词。

1）默认提示词

在你点击搜索并输入搜索词之前，平台会根据用户的标签推荐默认提示词。默认提示词有一定的搜索流量

2）搜索发现（热门搜索）

热点搜索展示的是最近用户搜索次数最多的词语，引导用户看一些近期比较热门、用户搜索量比较大的内容和话题，这些内容和话题与用户的搜索量以及近期的热门话题相关。

3）补充联想关键词

补充联想关键词，就是用户输入部分内容，然后系统根据内容联想出完整内容，自动补全关键词，通过即时匹配的方式展示，增加用户的选择。我搜索“瘦身”，平台推荐了几个关于“瘦身”的关键词给我。

考虑到热词的排序是综合展示的结果，“热词”热度的排序除了涉及笔记数量之外，还可能涉及用户主动搜索的频率和系统推荐的笔记本身的热度两个因素。

搜索后系统会根据搜索词进行算法匹配并展示所有结果，如果关键词是相关类目中比较大的一个词，在界面上部你会看到一些特殊的标签词，提供分类过滤功能。

这种方式会为漫无目的搜索的用户提供更好的体验，同时将最受欢迎的笔记排在最前面，这种搜索结果展示格式和过滤条件的目的是缩小选择范围，帮助用户快速选择。

选择关键词时需要注意以下几点：

1）小红书的热搜推荐是平台短期流量内容的风向标；搜索提示词和热门筛选才是长期流量的来源，源自小红书对真实用户数据的分析和总结。

2）一定要优先选择竞争程度低，流量大，并且相对精准的关键词，避免选择宽泛的关键词。

3）学会反向分析关键词。确定笔记的主题和关键词后，你需要反向分析你希望用户使用哪些关键词来搜索你的笔记。考虑一下如果你要搜索这种类型的笔记抖音上自动显示的搜索关键词，你会使用哪些常用关键词。

4）在笔记的标题、正文、主题、评论等处合理布局关键词，有助于笔记被收录和精准推荐。避免关键词堆砌，堆砌关键词会被系统判定为广告，长期如此，账号会被系统降级。

3. 知乎

首先从搜索流量来说，知乎的搜索排名其实跟搜索引擎差不多，需要先把内容收录进去，然后搜索词排名才能提升。

一方面需要考虑内容和搜索关键词的匹配度，匹配度越高，收录的概率越大；另一方面，优质账号权重更高，可以获得更高的搜索关键词排名。

最后，内容的热门程度也会影响搜索排名。简而言之，内容越受欢迎，排名就越高。

当然，搜索还涉及问题答案的排名。

一般来说，问题被纳入搜索词后，问题下其中一个评分较高的答案会被抓取并展示。另外，由于用户通常参考的答案不只一个，自然而然排在问题下第一的答案也会有较大的曝光几率。

所以，如果能使搜索词+问题取得很高的排名，那么流量自然会更好；如果不能同时实现，那么至少要有一个排名在前面。

第二个是推荐流量，推荐流量是通过知乎的推荐算法，然后把内容推送给用户。

一般来说，推荐算法会先将内容推送给少数人，然后收集反馈数据，比如阅读完成率、赞同率、互动数据等，判断内容是否值得继续推荐。

第三是热榜流量，热榜是知乎实时热门内容的集合，其维度主要基于24小时阅读量、互动量、字段权重等进行计算。

如果你想让你的内容登上热榜，你必须在短时间内拥有大量该领域的用户参与互动，一旦你创造了良好的声量，内容的热度自然就会上升。

当然对于视频内容来说，分发机制和推荐类似，也有单独的榜单支持，大家可以参考一下。

第四是综合算法。

与今日头条、抖音等平台不同，知乎采用的是威尔逊算法，该算法根据内容的喜欢、不喜欢、收藏等数据，按照威尔逊公式来确定内容的推荐和排名。

u表示该内容的赞同数，v表示该内容的反对数，p表示内容的赞同率=赞同数/（赞同数+反对数），Z是与权重相关的数字。

虽然算法公式很复杂，但是你只需要记住最重要的一点：同意率比同意数更重要，不同意率比同意率更重要。

与其他内容平台不同的是，知乎用户除了点赞互动之外，还可以对自己不认同的内容进行投票反对，投票数量会在一定程度上影响答案排名。

4. 视频账号

微信视频号的算法和其他流量平台完全不一样，微信视频号的分发机制是基于社交推荐和个性化推荐的。

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说，社交关系链也很重要，比如你朋友发布的内容，被点赞了，就会被优先推荐。

如果你的好友对某件作品的互动性很强，点赞、收藏、转发，你的阅读量和曝光量就会增加。相反，如果好友以外的人点赞、收藏了你的作品，你的作品曝光量就会低于好友点赞、收藏。

所以微信好友的点赞、收藏、互动对于作品权重的提升有很大的作用。

其实这跟公众号里的“阅读”和“点赞”的逻辑类似，比如你点击了一篇文章（视频）的“阅读”，你的朋友就会在微信的“看一看”功能里看到这篇文章（视频），如果你的朋友点赞了，他的朋友可能也会看到这个作品，以此类推。

2）个性化推荐

意味着系统会根据用户的日常行为、活动轨迹、兴趣、职业、年龄等标签，通过一系列大数据算法，推断出用户可能喜欢的内容。这是因为微信本身有11亿超级用户画像，还有各种算法机制作为参考。

但由于微信视频号尚处于火热的起步阶段，目前数据库还不够全面，所用的数据来源都是从微信市场抓取的，算法基本采用兴趣标签+定位+热点+随机推荐。

所以，不管是发视频还是发图片，添加话题和地点有助于个性化推荐，这和抖音的推荐算法类似，但还不够成熟。

3）去中心化推荐算法

虽然视频账号是基于社交推荐，但是每个人的社交关系链毕竟是有限的。

当一个作品已经在完整的社交关系链中展示，并取得良好的数据表现时，视频号就会将推荐拓展到社交关系链之外，其中的逻辑和抖音的“标签”到“标签”类似，这里就不再展开了。