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            透析全球五大社交媒體最新算法規則(附贈4條應對之策)|德外視窗

            Annie Liu  ? 

            原標題:透析全球五大社交媒體最新算法規則(附贈4條應對之策)|德外視窗

            作者:施然

            根據互聯網世界統計(IWS)數據,截至 2020 年 5 月 31 日,全球互聯網用戶數量達到 46.48 億人,在全球總人口中的占比為 59.6%。此外,We Are Social 發布的《2020 年 7 月全球網絡狀態報告》顯示,在 2020 年 7 月初,全球社交媒體用戶總數已達到 39.6 億。可以說,人們的日常活動,已經跟包括社交媒體在內的網絡息息相關、密不可分。

            互聯網平臺每時每刻在都在產生大量諸如圖文、視頻、評論等海量數據,平臺算法應運而生。據不完全統計,當前基于算法的個性化內容推送已占整個互聯網信息內容分發的 70% 左右。放眼未來,媒體平臺的競爭力,很大程度上依賴于數據、算力和算法。

            社交媒體平臺正在不斷地更新、調整算法,以滿足受眾的需求。因為目標受眾以及產品策略各不相同,不同的平臺采用的算法體系也是有區別的。本文將以 Instagram、YouTube、Tiktok、Twitter 和 Facebook 五大社交媒體平臺為樣本,剖析其最新的算法規則。

            Instagram:四個信號,3R 原則

            早在 2016 年,Instagram 就宣布終止按更新時間倒序刷新的分發方式,轉而使用基于算法的信息流推送。根據 Instagram 幫助中心的說法,帖子的排序受到“用戶對內容感興趣的可能性”“發布日期”“與發帖人的過往互動”等因素的影響,整體來看,可歸納為下述4個指標:

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            1. 當前趨勢。雖然 Instagram 上的懷舊話題“Throwback Thursdays”非常有趣,但 Instagram 和其他所有社交媒體平臺一樣,更加關注當下發生的事情。所以,該平臺的算法傾向于推送反映當前事件的帖子,而不是一周之前的舊聞。

            2. 互動關系。Instagram 的算法會追蹤很多互動類的用戶信號,比如哪個視頻、圖文、評論@了你,你和哪些用戶產生了互動,以及這些用戶參與了哪些帖子。在關系追蹤的過程中,該平臺算法會衡量這些用戶之間的關系,優先推送分享頻次較多的內容。

            3. 個人興趣。Instagram 算法會分析用戶過去的行為,并會追蹤用戶使用的多個賬號,通過分析其發布的帖子、參與的標簽等信息,來決定向用戶推送什么內容。

            4. 經驗證的真實賬戶。“假賬號”是在多數社交媒體平臺都會出現的一個問題,機器人點贊、虛假關注等現象在 Instagram 上也是比比皆是。Instagram 設置了多重機制來判斷互動和賬戶的真實性,越過“假賬號”和虛假互動,優先推送經過驗證的真實賬戶的帖子。

            針對以上四大指標信號,媒體可以通過“3R 原則”進行應對:

            1)相關性(Relevance)而不是覆蓋率。如想在 Instagram 平臺進行網紅營銷,與平臺頭部 KOL 合作的營銷效果,通常會遜色于垂直領域的 KOL。

            2)發布頻率(Recency)。在該平臺,低頻次重磅內容發布的效果,不敵多次系列發帖、與用戶建立長期鏈接。

            3)共鳴(Resonance),即用戶反饋。仍以網紅營銷為例,不少品牌方以 KOL 發帖提及的品牌次數作為考核指標(EMV),但考慮到虛假轉發和虛假賬戶的存在,帖子的互動次數、互動方式等指標其實更有“含金量”。

            YouTube:優化視頻標題,提高觀眾留存

            YouTube 是世界范圍內搜索量最大的視頻平臺之一,也是算法規則千變萬化、最難以捉摸的平臺之一。根據 YouTube 幫助中心的提示,該平臺檢索及發現界面的算法旨在“幫助用戶找到自己想看的視頻,使受眾參與時長和滿意度最大化”。近年來,該平臺盡力在壓縮誘導性視頻的推薦比例,聚焦受眾滿意度,優先推薦原創內容頻道。

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            1. 頻道的權威性。YouTube 通過一系列指標來衡量頻道的權威指數,比如受眾瀏覽時長、點贊率、分享次數、將頻道鏈接到網站的頻次,以及視頻緩存的分辨率等。頻道的綜合得分與該頻道被優先展示的幾率呈正相關。

            2. 推崇原創。YouTube 鼓勵原創視頻內容,會將原創視頻分發給更多觀眾。與此同時,該平臺也會對涉嫌生產垃圾信息、重復機械分享的賬號進行處罰。

            3. 觀眾留存。觀眾的重復觀看率會影響 YouTube 的推薦和排序。因此,擁有大量忠誠粉絲的頻道,會得到更多被推薦的機會,被用戶看見的幾率也就更高。

            4. 關鍵詞。受眾檢索結果列表的排序會受到內容相關性的影響。當一條視頻的標題或其他文字描述出現了與檢索內容相似的關鍵詞,相關性這條指標會適當為其加分。 

            針對這四個指標,視頻頻道可以從兩個角度應對 YouTube 算法:

            1)優化標題、標簽等,讓更多觀眾通過檢索看到你的頻道。這個過程需要頻道做很多調研統計工作,比如研究哪些話題的關注度更高。

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            注:網民對標簽關鍵詞“美麗”的檢索頻率比“時尚”高出 31%(來源:SEJ)

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            注:YouTube 網民對體育運動中“漂移”的檢索興趣是“摩托”的 18 倍(來源:SEJ)

            2)通過在頻道上建立播放列表等方式引導觀眾持續觀看,延長用戶的觀看時間。YouTube 指出,將視頻添加進系列播放列表,“觀眾觀看該系列的某個視頻時,播放列表中的其他視頻會被推薦”。世界知名美食博主 Mark Wiens 的 YouTube 頻道瀏覽量已經達到 14 億,擁有近 670 萬的粉絲,而他創建的播放列表內容非常豐富,不僅包括泰國食品,連旅游指南也被納入其中。

            TikTok:對興趣指標加權

            和其他國外本土社交媒體平臺的算法不同,TikTok 是一個強興趣導向的平臺。該平臺在海外市場的排序影響因素主要有三個:

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            1. 用戶互動:衡量指標包括用戶點贊、分享、評論等的頻次。

            2. 視頻信息:比如標題、標簽等細節;

            3. 賬戶信息:比如語言偏好、地域信息和設備類型。這一因素所占權重比前兩個要小很多。

            值得注意的是,以上這三類數據指標會被 TikTok 算法系統統一處理,分別加權。興趣指標會比地域指標獲得更高的權重,受眾是否從頭到尾看完一個視頻,會比受眾與發布者是否來自同一個國家或地區權重更大。

            Twitter:新近性至上,強標簽導向

            2006 年剛推出時,Twitter 使用時間軸進行信息呈現,在其之后的算法推送史上,最大的變化發生在 2017 年。雖然 Twitter 也使用了相關性模型加權,但它的算法仍與 Facebook、YouTube 有著明顯的區別,比如,該平臺更看重對新鮮資訊的優先排序。

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            1. 新近性至上。發布推文的時機至關重要,你即時發布的內容,Twitter 會著重將它往前排。

            2. 多種媒體形式優先。如果一篇推文搭配了多種媒體形式,比如視頻、GIF 動圖、投票等,Twitter 的算法會將該推文推送給更廣泛的受眾。平臺推斷這類“多媒體”推文會比純文本的推文獲得更多的用戶參與度,所以只要主題相關、視頻或者圖片的大小和清晰度合適,可以在推文中運用多種媒體形式。

            3. 強標簽導向。和其他社交媒體平臺不同,Twitter 的字符限制別具一格。正因為如此,所有用戶都會用“#”來標記自己的推文,標簽也成了非常有效的檢索關鍵詞。由于標簽往往顯示著熱度趨勢,Twitter 算法會將搜索量大的標簽分享給更多用戶。

            4. 相關度導向明顯。粉絲通過評論、轉發、保存推文內容的方式和賬戶進行互動,會增加該賬號的“相關度”得分。Twitter 算法會追蹤用戶的關注列表、互動情況以及地理位置,來為用戶提供定制化的信息流。

            Facebook:鼓勵社群參與,提防兩個虛假指標

            Facebook 是以拉近人與人之間的關系為宗旨創立的平臺,為了實現這一目標,該平臺開發了以優先考慮有效用戶參與為原則的社交媒體算法,比如,人們會加入有相同興趣的 Facebook 群組,群組的管理員也會通過持續發布信息、和參與者互動等方式提升群組價值,這就是有效參與的一種表現形式。

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            Facebook 算法通過 4 個排序指標來量化用戶之間的有效互動。

            1. 參與的積極性。Facebook 中新聞流的算法傾向于鼓勵互動性高的內容,這些互動包括點贊、分享、評論、回復。

            2. 社群力量。Facebook 會將社群中參與者是否活躍列入算法參考列表。所謂的社群力量是指參與者互動的頻率,粉絲感興趣的其他話題也會被納入考量。

            3. 高質量內容。Facebook 提倡高質量的內容,不僅要求文本優質,也強調視覺吸引力。高清圖片、有創意的視頻或者圖表動畫都有助于提升內容指標上的得分。

            4. 發起互動性對話。從民意調查到產品互動,任何能引發有效對話的帖子都會被推送給更多用戶。Facebook 算法以長評數量、鏈接數量以及轉發量來量化互動性對話。需要注意的是,真正的互動話題和騙取點擊量的互動話題之間是有明顯區別的。

            其實,粉絲量和點贊率這兩個指標在 Facebook 算法推薦中并不占優勢。“當下,如果你的粉絲中有 0.0035% 的人能看到你的帖子,你就很了不起了。”(來源:SEJ,《社交媒體中你需要提防的兩個虛假指標》,作者:Greg Jarboe)

            四大技巧,應對社交媒體算法推薦

            1. 創建短視頻。社交媒體用戶喜歡在內容中看到多種媒體形式,而且 Facebook、YouTube、Twitter 等多個平臺的算法推薦也捕捉到了受眾的這一喜好,并將其納入算法推薦的指標系統。在內容中插入簡短的視頻不僅能夠更直觀地呈現內容,而且可以匹配相應的算法優勢,有機會出現在更多用戶列表內。

            2. 有意識地創建更多吸引互動的內容。就社交媒體爬蟲機器人來看,點贊、分享、評論等形式的互動深受平臺和用戶的喜愛。賬戶可以有意識地發布更多吸引受眾參與互動的內容,提升用戶忠誠度,同時也爭取較高的算法排名。互動形式如調查問卷、直播訪談、粉絲投票、轉發抽獎等。喚起粉絲的情感能夠促使品牌更加人性化,提高用戶粘性。

            3. UGC——用戶生成內容是關鍵。UGC 這個詞已經不再陌生,吸引用戶自己上傳內容、圖片、視頻,甚至截圖,意味著你本身已經捕捉到了粉絲的注意力,而且能夠促使粉絲加入話題,參與互動。與此同時,引用現成的圖文、視頻內容也可以減少生產內容的時間成本和人力成本。

            4. 精心使用話題標簽、關鍵詞。在社交媒體上發布消息時,有必要通過標簽“#”來提高檢索的相關性。比如@smoothietactics 在發布相關內容時使用了 13 個話題標簽,正確的關鍵詞和“#”能夠幫助帖子覆蓋更多受眾。除此之外,在標題或內容中匹配關鍵詞也非常重要。

            結語

            我們似乎總能聽到對算法褒貶不一的聲音,比如說,認為社交媒體算法是將人們綁在特定秩序上的繩索。但不可否認的是,這張算法之網也成功地編織出了可供查驗的地圖。從這個角度來說,無論是媒體還是品牌方,充分發揮算法工具的作用,讀懂這張不斷變換的查驗地圖和用戶畫像,對于擴大流量和提高投資回報率都會有所幫助。

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