Zhihuの「ウィルソンフォーミュラ」推奨アルゴリズム！

運営者やクリエイターが自分のコンテンツにもっと注目を集めたい場合、プラットフォームがコンテンツをどのように推奨するかを理解できます。 Zhihu に関しては、Wilson の公式を組み合わせて、Zhihu のアルゴリズムの推奨事項を理解できるかもしれません。この記事では、ウィルソンの公式と知乎操作について解説します。見てみましょう。

自称メディアパーソンがプラットフォーム上でコンテンツを発信することでユーザーの注目を集め、トラフィックを収益化していることは周知の事実です。そのため、プラットフォームは自称メディアパーソンとユーザーとのコミュニケーションの架け橋であると多くの人が考えています。

この見方は実際には正しいのですが、より正確に言うと、セルフメディアの人たちはユーザーとコミュニケーションを取っているのではなく、むしろプラットフォームとゲームをしているのです。

なぜゲームについて話すのですか?

どのプラットフォームにも独自の固定メカニズムアルゴリズムがあるため、セルフメディアの人々が行う必要があるのは、コンテンツをプラットフォームのアルゴリズムに常に近づけ、プラットフォームの推奨メカニズムを常にトリガーすることです。

知乎を例に挙げてみましょう。知乎の「ウィルソン公式」について聞いたことがある人は多いはずですが、よく理解していないし、この公式がどのように計算されるかも知りません。

ここでは、Zhihu の運用に携わっている友人たちの役に立つことを願って、詳しく説明します。

まず、Zhihu の操作をモンスターを倒すゲームに例えると、アルゴリズムはモンスターの弱点と次に何をすべきかを教えてくれる詳細な戦略マニュアルであることを理解する必要があります。この戦略は、モンスターを倒してアップグレードする過程で何をすべきかを明確に理解するのに役立ちます。

簡単に言えば、 Zhihu のアルゴリズムの具体的な現れは、個人コンテンツの検索ランキングです。

オペレーターがアルゴリズムを通じて得た値が大きいほど、検索ランキングが高くなり、露出度が高くなり、対応するフィードバックが多く得られます。この値をできるだけ大きくすることが、Zhihuの運営の本質です。

第二に、具体的な方法を検討する前に、まずは質問について考えてみましょう。あなたが Zhihu プラットフォームの運営者であれば、どのようなユーザーを維持したいと思うでしょうか。

答えは簡単です。プラットフォームの構築に積極的な役割を果たすことができる人は、当然プラットフォームから報酬を得ることができます。

これは、プラットフォームが長期的に発展するための基本的な要件の 1 つであり、データによって証明する必要はありません。

ユーザーにとって、専門知識の出力、高品質のコンテンツの審査、コミュニティ活動の強化、Zhihuの影響力の拡大、プラットフォームの秩序の維持などは、すべて実現可能なプラットフォーム構築操作です。

したがって、これらの動作を継続的に生成することで、Zhihu に継続的に力を与え、自然にアルゴリズムの価値が高まります。

この概念を理解した後、知乎の公式アルゴリズムの仕組み、アルゴリズムに記載されているさまざまな値、およびその指導的意義とピットを閉じるためのガイドラインを詳細に分析してみましょう。

ここにウィルソンの公式と呼ばれる式があります。

ここで、u は賛成票の加重数、v は反対票の加重数、za はパラメータです。

下の図は、ウィルソンの公式のいくつかの重要な特徴をより直感的に示しています。

便宜上、左の図の賛成票、反対票、スコアに対応する軸をそれぞれ x 軸、y 軸、z 軸と呼び、右の図は左の図の等高線図です。

左図の全体的な曲線形状は、賛成票、反対票、回答の質の間の一般的に理解されている対応関係と一致しています。これは、Zhihu によって公式に認められたアルゴリズム メカニズムです。

加重投票とは、他の人の「いいね！」によってコンテンツに割り当てられる価値を指しますが、各人の「いいね！」の影響は異なり、現在のフィールドでの「いいね！」者の重みによって決まることに注意する必要があります。

多くの人は、慎重に記事を書いて知乎回答に投稿し、数千、数万の「いいね！」を獲得して知乎回答の大物になれると考えています。しかし、しばらくすると、自分の回答の「いいね！」が非常に少なく、反対のコメントが1つもないことに気づきます。

この時、彼らは自分たちにはいわゆるセルフメディアの才能がなく、知乎の運営にも向いていないと考え、失望を感じ始めた。

これは実際には誤解です。回答に対するフィードバックが不十分だからといって、コンテンツに問題があるわけではなく、この回答が未回答のままになるわけでもありません。

実際、長年の運用経験から言うと、価値のある記事は、最初はそれほど反響がなかったとしても、将来ある時期に突然爆発的に広まることがあります。現時点で一定の影響力がないのは、アカウントにまだ何らかの問題があるからです。

例えば、あなたが回答を書いたとき、フォロワーが 10 万人いる大きな V と、フォロワーが数百人いる小さな V がその回答に「いいね！」した場合、その影響度は大きくなります。これが「重み付け」という概念です。

同様に、対戦相手にも重み付けが行われます。対戦相手の重みが高ければ高いほど、スコアの低下が大きくなります。

この計算式は複雑に見えますので、最初は理解できないかもしれません。ここではこれを簡略化して、別の計算式を使用して自分の体重を測定できるようにします。

つまり、s = いいね*コレクション*いいね*初期重み*コメント*嫌い。

これらの影響要因のうち、フィールドの重みを除く他の要因は、ユーザー間の相互作用を通じて実現されます。つまり、記事のランクがどの程度高くなるかは、最終的には他のユーザーによって決まります。

さらに、いいね、お気に入り、高評価は回答のスコアを上げ、低評価は対応するスコアを下げます。

この時点で、誰かがこう言うかもしれません。「これをもっと早く言ってくれれば、理解できたのに。このウィルソンの公式を使う目的は何ですか?」

ウィルソンの公式は、さまざまな要因間の対応関係を表現するだけでなく、要因が変化した後の発展過程も簡潔に表現できるため、非常に便利です。

具体的な症状は次のとおりです。

• 否定票の数は固定されており、肯定票が多いほどスコアが高くなります。
• 承認票は固定されており、不承認票が多いほどスコアは低くなります。
• 賛成と反対の比率は固定されており、投票総数が多いほどスコアが高くなります。

これは簡単に理解できるはずなので、詳しく説明しません。

投票総数が少ない場合、回答に投票が集まるとスコアがすぐに上がります。投票総数が多くなるほど、スコアの上昇は遅くなります。これはどういう意味ですか?

Zhihu を運用する過程で、10 を超える「いいね！」が付いた回答が非常に高いランクに表示される一方で、それに続く回答には数千または数万の「いいね！」が付いている場合があることに気付くでしょう。

それがこのルールの意味です。

新しく作成されたコンテンツについては、Zhihu のシステムが、作成者の現在の分野の重みに基づいて重み付けされた基本スコアをコンテンツに付与し、より多くの露出が得られるようにします。

これは非常に合理的です。なぜなら、以前の回答と比較して、新しい回答が一定の初期露出を持っていない場合、審査を受ける資格すら得られないからです。

システムが基本的な露出を与えるという前提で、最初の一群のユーザーの認知を得ることができれば、システムはこれが潜在的なコンテンツであると判断し、より多くの人々にそれをプッシュし、短期間で爆発的な成長につながります。

この期間中、いいね数は他の回答ほど多くなかったものの、いいね率は非常に高かったため、ランキングが急速に上昇し、一定期間トップの地位を安定させることができました。

賛成票数の多い回答の場合、反対票が集まり始めるとスコアが急激に下がります。反対票の総数が多いほど、低下率は緩やかになります。これは、2 番目の原則と多少似ています。

この点をどう理解すべきでしょうか?

現実社会では、ある人が十分に人気がある限り、誰もが異なる考えを持ち、常に異なる声があるため、必ず論争が起きるということを想像してみてください。しかし、これらの論争は、その人が悪人であることを意味するのではなく、単に十分に人気があるというだけなのです。

そのため、あるコンテンツが多くの人に見られるほど承認数が多くなると、必ず誰かが異議を唱えます。この段階では、コンテンツのスコアは承認数と安定した比例関係を形成するまで急速に低下します。

ただし、反対意見を受け始めて初めてスコアに大きな変化が見られることに留意してください。その後の開発プロセスでは、反対意見が多くなればなるほど、各反対意見の影響は小さくなります。

2番目の式に戻りましょう。s = いいね数 * お気に入り * いいね数 * 初期重み * コメント * 嫌い数

この公式と長期にわたる運用経験から、次の 6 つの重要な原則が得られます。

1. すべてのユーザーに同じ並べ替えが表示されます。
2. 他の条件が同じであれば、承認されると回答のランクが上がり、不承認されるとランクが下がります。
3. 特定の分野でユーザーが作成したコンテンツの影響により、その分野のユーザーの重みが増します。つまり、初期の重みはコンテンツ スコアに影響を及ぼし、最終的なコンテンツ スコアは現在の分野の重みを高めることになります。
4. ある分野での重みの高いユーザーの投票は、ランキングに大きな影響を与えます。この投票には、好き嫌いが含まれます。もちろん、重みの高いユーザーが関連する質問に自分で回答すると、初期の重みにより、その回答は最初は上位にランク付けされます。
5. 匿名で投票したり質問に回答したりする場合、ユーザーの重みは計算されません。
6. コンテンツが現在良いフィードバックを受けていないからといって、将来的に高い評価を受ける可能性がないということではありません。

ウィルソン公式イメージから推測すると、良いコンテンツは最終的には認知されるが、その時期は異なる可能性がある。初期の重みや不安定な要素の影響を受け、露出が増えないこともあるが、必ず発見され認知される時期が来る。これも知乎の配信メカニズムの調整機能の1つである。

したがって、コンテンツは非常に重要であり、「コンテンツは王様」という言葉は決して根拠のないものではありません。

Zhihu のアルゴリズムを完全に理解した後、そこからどのような重要な情報を得ることができますか?

言い換えれば、これらの公式ルールを最大限に活用するにはどうすればいいのでしょうか?

簡単にまとめると、次の 2 つの点があります。

1. Zhihu のアルゴリズムの仕組みを理解した後、新しい回答を作成する前に、質問に勝手に答えるのではなく、まず自分の垂直分野が何であるかを考え、選択的に質問を探す必要があります。
2. 創作の過程で、私たちはオリジナルの基礎の上に、面白くて不満を言いやすい点をいくつか加えることを学ばなければなりません。これは私がよく言うことですが、セルフメディアの人たちは、より多くのユーザーと積極的に交流するために、ユーザーの「痛い点」と「楽しい点」に絶えず触れなければなりません。

もちろん、記事の最後に読者に直接記事への「いいね！」を促す、あるいは読者に記事への「いいね！」を促すといった積極的な行動もあります。これらはインタラクティブな行動を増やすための一般的な方法です。

以前、何人かの友人に、セルフメディアの人には3つのレベルがあると話したことがあります。

一つ目は、自分を表現することです。これは、多くの若いセルフメディア人が犯す一般的な間違いです。彼らは、知乎を自分を表現するプラットフォーム、あるいは感情の隠れ家とさえ見なしています。

これは間違ったやり方です。自分を表現することは何も悪いことではありませんが、露出、トラフィック、そしてその後の収益化について考えているのであれば、盲目的に自分を表現すべきではありません。

2つ目は、ユーザーに奉仕することです。多くのセルフメディアパーソンはすでにこれを経験しています。セルフメディアの記事を書くとき、彼らは自分のために書いているのではなく、ユーザーのために書いています。セルフメディアパーソンは、ユーザーが見たい、言いたい意見をよりよく表現し、列挙するための媒体として機能します。

3つ目は、プラットフォームのルールをトリガーすることです。なぜセルフメディアの人がユーザーのために記事を書く必要があるのでしょうか?

もちろん、本質的には、ユーザーを満足させることではなく、ユーザー満足度を通じてプラットフォームのルールをトリガーし、自分の回答がより多くの露出を得て、より大きなトラフィック プールに入ることが目的です。

これは、セルフメディアがクリエイターと読者の戦いではなく、クリエイターとプラットフォームの相互ゲームであったことを非常によく示しています。

読んでくれてありがとう〜

著者: 江漢

出典：江漢氏のアカウント