原理解析互联网平台引爆算法推荐流量引擎的核

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在去年即2019年4月22日，在码农圈发生了一件大事。

一个名为“openbilibili”的用户在全球最大的“同性交友平台”Github上创建了一个“go-common”代码库，某站网站后台工程源码被恶意开源。

官方确认

这么一个东西的流出，对某站而言肯定是一个巨大的事故，但对其他主体（如竞争对手、圈内码农、UP主、创业者）而言更多的是心照不宣的狂欢……

深的不提，单单里面涉及的推荐和加权算法就足够让人意乱情迷，因为里面蕴藏的是引爆算法推荐流量引擎的核心密码。

核心是某站视频和专栏两部分内容的推荐算法，例如视频涉及“硬币、收藏、弹幕、评论、播放量、点赞数、分享数、更新时间”这几个因素，每个因素被赋予了不同的权重，通过图中的公式每一个视频都会有一个最终的权重分数，然后算法会根据权重分数大小对内容分配量级不一的分发曝光。

其中实效和分享所占权重最高，因此要想在小破站获得算法机器的垂青，就得鼓动用户多多三连分享，其次把握时间窗口，确保时效性（肚子里墨水有限的，可以翻新内容隔三差五重复发。。。）

注意：每个平台属性不同策略会有出入，不同时期的平台策略也会有所不同。

某站的例子只是个引子。

咱再接着深入解剖，回归算法的根本。

周知，算法核心病毒营销的渠道有哪些目的是将用户感兴趣的内容推送给相匹配的用户，提高用户获取信息效率，留住用户为变现提供充裕操作空间。

那什么是用户感兴趣的内容呢？用户对内容的感兴趣程度通过什么去衡量呢？

答案就是用户与内容交互的深度。

那用户与内容的互动中有哪些指标可以剥离出来丈量交互深度呢？

1，打开率，每一个新内容算法都会给一个流量池去给内容露出，打开率直观地会表现为阅读量，播放量。 当用户点击内容，就会产生一个打开率。

2，完播率（完读率），包括变体停留时间，打开不意味喜欢，也有可能被标题党骗炮，也有可能是刷的数据，因此单单参考打开率是不够的，如果用户能够把内容从头到位看完那大概率是真爱了，于焦作大数据精准营销公司是从点开那一刹那到看完就能折算出的完播率更有价值。

3，分享率、转发率，不管是对平台还是对创作者还是用户自己本身，分享转发扩散“优质”内容绝对是3赢的事，分享率是判定内容优质程度的深度黄金指标之一。

4，收藏率，作用跟分享差不多，人都有私心，很多特别好的东西囿于各种因素未必会公开分享，很多人倾向于悄悄自己藏起来。这个指标自然也是判定内容优质程度的深度黄金指标之一。

5，点赞率，有些平台点赞兼具分享功能，例如知乎，抖音。 也有的平台，点赞就是点赞，适用于想表达对内容对创作者的欣赏但又不便转发的情形。同样是判定内容优质程度的深度黄金指标之一。

6，评论率，包括弹幕等变体形式，评论绝对是深层次的互动形式，要知道在移动互联网时代，用户早就娇贵得了不得了，点开就难能可贵，润滑油投央视广告收费标准留言那绝对对内容是强烈的情感表达。

从某种程度，在程序眼里，能让用户产生情绪波动的内容就是好内容，至于程序怎么知道用户情绪波动没波动，评论绝对是最直观的一个指标。后续随着算法AI迭代，连评论区的留言语义都进行分析，算法的洞察力会更加变态。

7，赞赏率，包括送小礼物，投币等变相形式，由于付费覆盖内容较少，因此是否参与权重排名，得具体平台具体分析。

8，更新时间，这一点很容易被大多数人忽视，目前所有平台目前都格外重视内容的实效性，经常会给新内容提权。不过时间加权药效过得快。

推荐算法也许会有很多不同的策略形式，但万变不离其宗，再怎么变都是在这些基础要素上做文章，互动越激烈总是能得到推荐算法的青睐。

每个平台会根据自己的产品特性，对各个指标进行赋权，进而每一个内容都能得到一个加权分数，接着就能按照分数高地决定内容在多大的用户群体面前曝光了。

实际应用中，很多平台都是一个流量池接一个流量池爆，不会让内容一次性在全平台曝光。

经过一道道筛选，大热的内容肯定切合绝大多数用户的喜好，因为算法接收到了强烈的用户与内容的互动信号。

解析完上面的原理，那么如何引爆流量引擎就非常明了了。

那就是——不惜一切代价激发用户互动，无互动不内容。

凡是不能让用户动起来的内容，在智能算法推荐时代，那就是垃圾，不管你自以为有多优秀，没有曝光，什么都不是。

单单有内容是远远不够的，互动率也成了流量的基石。

也就是说一个内容必须植入引发用户互动的基因，否则就是浪费表情的废品内容。