抖音、小红书、知乎、视频号是品牌必争的流量平台。想要在平台上获取更多的流量，就需要掌握各自的流量算法。下面将为大家分享四个平台的流量算法。

抖音的流量算法是所有流量平台中最为复杂的，也是流量最大的。它是一个典型的“标签”对“标签”的平台。作为用户，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。作为创作者，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“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：完播率、点赞率、留言率、转发率和转粉率。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。

小红书的算法和抖音类似，也是“标签”对“标签”的流量算法。小红书用户标签和创作者标签分别是200个。创作者发布的内容会被系统分配到不同的标签中，这些标签会和用户的标签进行匹配，匹配成功后，用户就会看到这个内容。小红书对单个视频的推荐也是考核几个关键数据，包括完播率、点赞率、分享率、评论率等。如果你的视频的这几个关键数据表现良好，就有可能被推荐到更多的用户中。

知乎的流量算法则不同于前两者。知乎是一个专业的问答社区，它会根据内容的质量、专业度和用户评价来决定推荐度。在知乎上，你的内容质量和回答的专业度非常重要，需要尽量做到原创、有深度、有价值，这样才能被更多的人看到。

视频号的流量算法也和前三者不同。视频号的推荐和分发，是基于用户画像和视频内容的关键词匹配。视频号的算法会根据视频的标题、描述、标签等信息来进行匹配，匹配成功后，视频就会被推荐给相关用户。视频号对单个视频的推荐，会考核几个关键数据，包括完播率、点赞率等。

无论是在抖音、小红书、知乎还是视频号上，想要获取更多的流量，都需要保证内容的质量和关键数据的表现。只有这样，才能被更多的人看到，进而获得更多的流量。

抖音和小红书有不同的用户习惯，抖音更喜欢主动推荐，而小红书更注重搜索推荐。小红书约65%的流量来自于搜索，因此其搜索流量算法更加精细。搜索结果与需求的匹配主要是核心关键词与查询的匹配度，系统通过分析用户需求，找到最能命中用户需求的信息来展示具体内容。标题是小红书官方用来识别内容属性的重要选项，因此要做好标题优化，善用搜索的关键词、热词推荐等来帮助找到笔记核心词，以便能让系统识别并推荐给对应用户。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，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。在选择关键词时，要选择竞争度小流量大且比较精准的关键词，并在笔记标题、正文、话题、评论等位置合理布局关键词，避免堆砌关键词。

知乎的搜索排名类似于搜索引擎，内容需要先进行收录，然后才能提升搜索词排名。搜索排名与内容和搜索关键词的匹配度、优质账号的权重以及内容的热度有关。知乎的推荐流量是通过推荐算法将内容推送给用户，系统会收集反馈数据来判断这条内容是否值得持续推荐。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。搜索词收录问题下其中一条高赞的回答展现，用户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。因此，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。

针对知乎的热榜流量，它是一个全站实时热门内容汇总，通过24小时内的浏览量、互动量和领域权重来计算。要想让自己的内容上热榜，需要在短时间内获得大量的领域内的用户参与互动，形成不错的声量后，内容自然就会提高热度。对于视频类的内容，其分发机制与推荐类似，有单独的榜单支持，可以进行参考。

知乎采用的是威尔逊算法来进行综合算法的处理，这个算法主要根据内容的点赞、反对和收藏等数据，按照威尔逊公式来决定内容的推荐和排名。其中，赞同率比赞同数更为重要，反对率比赞同率更为重要。和其他内容平台不同的是，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。

视频号、微信视频号和其他流量平台的算法完全不同。对于微信视频号来说，其分发机制是基于社交推荐和个性化推荐。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。对于一个作品而言，如果你的好友点赞收藏和互动较多，那么你的阅读量和曝光率会上升；相反，如果非好友进行点赞收藏，对于你作品的曝光率则低于好友点赞收藏。因此，微信好友的点赞、收藏和互动对于作品的提升权重有很大的影响。个性化推荐则是指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。由于微信本身就拥有11亿的超级用户画像和各种算法机制作为参考，因此个性化推荐机制非常成熟。最后，视频号采用的是去中心化的推荐算法，虽然是基于社交推荐，但每个人的社交关系链毕竟有限，所以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。

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