流量密码：算法凭什么给你推流？

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1.流量密码

首先，你要明白平台，为什么要给你推流？

所有人都知道，稀缺产生价值。

水、空气重不重要？非常重要，没它们我们要死！但是，没人为了它们，挤破头脑、排队争抢吧？为什么？

因为它们不稀缺，在生活中随处都有。

钻石、黄金对普通人来说，没什么实际用处，但为什么那么多人喜爱，争相购买？

因为它们稀缺，是稀缺让它们有价值。

所以流量的本质是稀缺！是用户时间的稀缺！

平台为什么给你推流，它要的东西是什么？

思考三个问题：

1.用户需要什么；

2.平台需要什么；

3.第三方需要什么？

搞清楚这3个问题，你就知道流量的密码是什么了！

你刷短视频无非是满足两个需求：一是幽默搞笑、有趣好玩、新鲜猎奇，满足自己的情绪；二是想学点东西。

所以平台需要针对你的需求，一是提供给你情绪价值，让你好玩好笑，情感上得到满足；二是提供一些专业知识内容给你，让你长脑子。

这样你就会在平台上停留更长的时间，平台需要的是你的时间。

逻辑是没有问题，但是无法持续，你免费刷视频，平台给你生产内容，那谁来为平台买单？

所以，要引入一个第三方，而第三方要的就是卖货。

当平台有足够多的用户，用户又花了很多时间在平台上，此时品牌方、广告商、商家就愿意出钱打广告，然后卖货！

同时，平台将广告主的钱，一部分用来鼓励用户，创作出优质的视频。

平台只需要调整算法，将广告主的产品准确推给需要他的人。

这样，用户自己来生产内容，同时让其他用户来消费，广告主来买单，完美实现了商业闭环！

所以谁能让用户停留的时间越长，谁就能获得流量的推荐，算法只会推给为平台创造最大价值的内容！

不管是短视频还是直播，核心都是这个！

流量的密码的核心就是，费劲一切心机制作出让用户，为你消费时间的作品。

2.算法公式

所有推荐算法的表达式可用下面这个公式概括：

T是内容推荐权重，P 为用户及内容的特征概率矩阵，a为取值参数。

你的的点赞、关注、评论、转发和观看时长等数据，会被引入到数据矩阵中，系统计算出每个特征的喜好程度，加权和计算出下一个视频的喜爱概率，从而推荐给你。

算法只关注两件事：一是内容标签，二是推荐状态，达到算法的条件，它就推荐视频。

下面来看看算法的4个核心机制：

1.协同算法

你点赞、评论、看过的视频，算法觉得你喜爱这一类型的内容，所以下面会推荐几条相似的视频给你。同时，算法将和你同样爱看这类型的人关在一起，你喜欢的内容会推给他们，他们喜欢的内容也会推给你，也就是互相推自己喜欢的视频，这就是协同算法。

这个算法计算简便，使用广泛，电商商品推荐、视频内容推送及社交好友、信息流推荐都使用了这种算法，推荐效果非常好。

2.人肉状态机

每个在平台上消费时间的人都是一个人肉状态机。

你在网络上其实是一个像细胞一样的节点。你的点赞、评论、互动和转发等行为动作，会被算法记录，它会评估你这个网络细胞的价值。

你活跃度高、对网络的贡献大，算法就会推荐流量给你，补偿一下你对网络的贡献。

如果算法认为，你只会刷视频，既不点赞也不评论，你对推荐算法所需的数据毫无贡献时，它会认为，你这个网络细胞的价值贡献太小，从而减少推流甚至不给你推流。

这就是为什么很多起号的人，会刷刷视频来保持活跃，如果长时间没登录的账号，那么基本上他会被平台拉黑。很多在线服务的平台，也会要求定期登录，保持账号活跃。

所以你不仅是看视频的，还要作为一个网络细胞，充当一个人肉状态机，给算法提供一些状态数据，让算法更好地给内容打分，更准确地推荐给其他人。

所以，你知道为什么平台要求你要有活跃粉丝了吧？不仅是你的粉丝，你自己也要活跃起来！

3.深度学习

算法将你刷视频的各种数据收集起来，构建行为数据矩阵，然后将数据喂给人工智能，人工智能学习并记住你的喜好，猜测你可能喜欢的视频，然后给你推荐下一条视频。

深度学习还会基于之前推荐给你的视频，减少推荐已经看过视频的数量，并随机反推一些你从没看过的视频，再来计算你的兴趣值，避免让你陷入“信息茧房”，让你在兴趣和新鲜感之间取得一个平衡！让你你不会快速耗尽自己的兴趣，保证长时间活跃。

4.钞能算法

视频刷腻了也会烦，而且内容看多了也会乏。

当平台已经非常成熟了，如何让用户活跃，消费更多的时间在平台上？

这是所有算法师最头疼的问题了！

仅靠机器算法已经不能满足了，所以要动用“钞能力”了。

只要看视频、做任务就可以获得金币或者流量，让你刷视频的时候还能赚点零花钱！

你再没兴趣，也要想办法，让你消费更多的时间！

以上乱七八糟的算法，最终目的，还是让你一刷视频就停不下来，花费更多的时间在平台上。

所以，你清楚了你的短视频要做到什么效果了吗？