「TikTok、小紅書、知乎、動画アカウント」のトラフィックアルゴリズムを1つの記事で理解する

Tik Tok、Xiaohongshu、Zhihu、Video Account は、多くのブランドが競争しなければならないトラフィック プールです。複数のプラットフォームのトラフィック アルゴリズムを習得すると、できるだけ多くのトラフィックを獲得できるようになります。今日は 4 つのプラットフォームのトラフィック アルゴリズムを紹介します。

1. ティックトック

Tik Tok のトラフィック アルゴリズムは、ほぼすべてのトラフィック プラットフォームの中で最も複雑であり、もちろんトラフィックも最大です。

Tik Tok は典型的な「レーベル」対「レーベル」のプラットフォームです。

ユーザーの場合、プラットフォームは、通常の閲覧設定に基づいて、フォーカスを約 150 個のタグに分類します。視聴できる動画は、ユーザー タグによってある程度決定されます。閲覧設定が変更されると、ユーザー タグもそれに応じて変更され、表示される動画もタグに応じて変更されます。

クリエイターの場合、プラットフォームは公開したコンテンツに基づいてクリエイタータグを形成します。タグの数も150個です。公開されたコンテンツが変更されると、クリエイタータグもそれに応じて変更されます。

作成者が動画を公開すると、その動画は作成者のタグに基づいて類似のユーザー タグとマッチングされます。これが、上で説明した「タグ」から「タグ」へのトラフィック アルゴリズムです。

短い動画がユーザーにマッチすると、そのデータのパフォーマンスを使用して、その動画がさらに推奨される価値があるかどうかを測定します。

Tik Tok は、1 つの動画を推奨する際に 5 つの主要なデータを評価します。

1) 完了率

完了率 = 視聴時間 / 作業時間

視聴完了率が高いほど、作品の視聴価値が高まります。市場の合格ラインは通常 15%～20% 程度で、視聴完了率が 40%～50% を超えると優秀です。高い視聴完了率を実現するためには、冒頭でサスペンスを演出したり、コメント欄を開くように誘導して視聴時間を延ばすといった方法が一般的です。

新しいアカウントの場合は、最初の動画の長さが長すぎないようにすることをお勧めします。動画の品質が極めて良好でない限り、長さが長くなると完了率が低下します。

2) いいね率

いいね率 = いいね数 / 閲覧数

「いいね！」の数が多いほど、推薦の数も多くなります。最初の推薦の「いいね！」率は少なくとも 3% ～ 5% に達する必要があります。

つまり、100 回の視聴ごとに、少なくとも 3 ～ 5 件の「いいね！」が必要です。

3) メッセージレート

メッセージ率 = メッセージ数 / 閲覧数

コメント率データは動画の種類に大きく関係しており、平均データで測定することは困難ですが、コメント率のパフォーマンスが優れているほど、重み付けされた推奨が高くなることは確かです。そのため、クリエイターは動画内やテキスト、コメント欄で積極的にコメントを誘導し、メッセージ率を高めることができます。

4) 転送速度

転送速度 = 転送量 / 再生量

転送速度は、プライマリ トラフィック プールでまだ循環しているビデオにはあまり影響しませんが、トラフィック レベルを突破したい場合は、転送速度が非常に重要な指標となります。

5) コンバージョン率

コンバージョン率 = フォロワー数 / 閲覧数

つまり、通行人とファンの比率や、1 つの動画によってもたらされた新規ファンの割合も、高レベルのトラフィック プールに影響を与える重要なデータです。

Douyin プラットフォームは巨大なトラフィック プールであり、Douyin 推奨メカニズムは漁網であり、ビデオ コンテンツは餌です。

動画の 5 つの主要データが良好なデータ パフォーマンスを達成できれば、中高レベルのトラフィック プールに入り、循環し続ける可能性が非常に高くなります。

Tik Tok のトラフィック プールにも独自のルールがあります。

動画が公開された後、コールドスタートプールに入ります。トラフィックは通常300〜500で、一般的にファン+友達+知り合いかもしれない人+タグが一致する少数のユーザーで構成されます。コールドスタートプールのトラフィック構造は最も複雑であり、突破するのが最も難しいトラフィックプールでもあるため、これはファンが正確であり、コンテンツが高品質であるかどうかをテストします。キーデータが基準を満たしている場合は、プライマリトラフィックプールに入ります。

プライマリトラフィックプールのトラフィックはおよそ1000～5000です。プライマリトラフィックプール内の動画の収益化も継続的に監視する必要があります。データが通過し続けると、中間トラフィックプールに入ります。

中間トラフィック プールのビュー数は 10,000 を超えており、データ パフォーマンスも同様です。

高度なトラフィック プールには 100,000 回以上の再生があり、上限はありません。

2. リトル・レッド・ブック

Xiaohongshu のアルゴリズムは Douyin のアルゴリズムに似ており、これも「ラベル」から「ラベル」へのトラフィック アルゴリズムです。

違いは、異なるユーザーの習慣に基づいて、Douyin はアクティブな推奨に重点を置いているのに対し、Xiaohongshu は検索による推奨に重点を置いていることです。

Xiaohongshu のプラットフォームの位置付けに基づくと、トラフィックの 65% 以上が検索から来ているため、検索トラフィック アルゴリズムはより洗練されています。ここでは、検索トラフィック アルゴリズムのロジックに焦点を当てます。

検索結果とニーズのマッチングとは、主にコアキーワードとクエリのマッチング度合いを指します。検索結果に表示される具体的な内容は、ユーザーのニーズを分析し、ユーザーのニーズに最も合った情報を見つけることで得られます。

ノートのタイトルのキーワードは最も重要であり、公式も「タイトルを入力するといいねが増えます」と明確に注意を促しています。

タイトルは、Xiaohongshu がコンテンツの属性を識別するために使用する重要なオプションであることがわかります。ノートの露出を増やしたい場合、最も基本的な作業はタイトルを最適化することです。

システムがノートの核となる単語を認識して、対応するユーザーに推奨できるように、検索キーワードやホットワードの推奨などをうまく活用して、ノートの核となる単語を見つける必要があります。

推奨コンテンツからコアワードを見つける

推奨コンテンツには、検索ボックス内のグレー表示されたキーワード、ページに表示される検索履歴、人気の検索用語など、さまざまな側面が含まれます。

1) デフォルトのプロンプトワード

検索をクリックして検索語を入力する前に、プラットフォームはユーザーのタグに基づいてデフォルトのプロンプト語を推奨します。デフォルトのプロンプト語には、一定量の検索トラフィックが含まれます。

2) 検索発見（ホット検索）

ホット検索では、最近検索された単語が表示され、ユーザーの検索ボリュームと最近のホットトピックに関連する、最近の人気コンテンツやユーザー検索ボリュームの高いトピックのおすすめをユーザーに表示します。

3) 連想キーワードを補足する

連想キーワードを補足します。つまり、ユーザーが部分的なコンテンツを入力すると、システムはそのコンテンツに基づいて完全なコンテンツを関連付け、キーワードを自動的に補完し、キーワードを瞬時に一致させて表示することで、ユーザーの選択肢を増やします。 「痩せて見える」と検索したところ、プラットフォームから「痩せて見える」に関連するキーワードがいくつか推奨されました。

ホットワードランキングは総合的に表示した結果だと考えてください。 「ホットワード」の人気ランキングには、ノートの数に加えて、ユーザーによるアクティブな検索の頻度と、システムが推奨するノート自体の人気という 2 つの要素も関係する場合があります。

検索後、システムは検索用語に基づいてアルゴリズムマッチングを実行し、すべての結果を表示します。このキーワードが関連カテゴリ内で比較的広い範囲を持つ単語である場合、分類およびフィルタリング機能を提供する特別なラベル単語がインターフェースの上部に表示されます。この方法により、目的もなく検索するユーザーにはより良いエクスペリエンスが提供されます。同時に、最も人気のあるノートが前面に配置されます。この検索結果の表示形式とフィルタリング条件の目的は、選択範囲を絞り込み、ユーザーがすばやく選択できるようにすることです。

キーワードの選択については、いくつか注意すべき点があります。

1) Xiaohongshu のホット検索推奨は、プラットフォームの短期的なトラフィック コンテンツの指標です。検索プロンプト キーワードと人気のフィルターは、長期的なトラフィックの場所であり、Xiaohongshu の実際のユーザー データ分析と要約から得られます。

2) 競争が少なく、トラフィックが多く、比較的正確なキーワードを優先し、幅広いキーワードの選択は避けてください。

3) キーワードを逆から推測する方法を学びます。メモのトピックとキーワードを決定したら、ユーザーにメモを検索するために使用してほしいキーワードをリバース エンジニアリングし、この種類のメモを検索するために使用する一般的なキーワードを検討する必要があります。

4) ノートのタイトル、テキスト、トピック、コメントなどにキーワードを適切に配置すると、ノートが含まれ、正確に推奨されるようになります。キーワードの詰め込みは避けてください。キーワードの詰め込みはシステムによって広告と判断されます。長期間これを続けると、システムによってアカウントのランクが下げられます。

3. 知湖

まず、検索トラフィックに関してですが、Zhihu の検索ランキングは実は検索エンジンのランキングと似ています。検索語のランキングを上げるには、まずコンテンツを含める必要があります。

一方で、コンテンツと検索キーワードの一致を考慮する必要があります。一致度が高いほど、含まれる可能性が高くなります。一方、高品質のアカウントは重みが高く、より高い検索ランキングを獲得できます。最後に、コンテンツの人気も検索ランキングに影響します。つまり、コンテンツの人気が高いほど、ランキングが高くなります。

もちろん、検索には質問の下にある回答のランキングも含まれます。一般的に、質問が検索語に含まれると、その質問の下にある評価の高い回答の 1 つが取得され、表示されます。また、ユーザーは一般的に習慣的に複数の回答を参照するため、質問の下にある自然に 1 位にランク付けされた回答も、表示される可能性が高くなります。

したがって、検索用語 + 質問で非常に高いランキングを達成できれば、トラフィックは自然に向上します。両方を達成できない場合は、少なくともそのうちの 1 つを最前列に配置する必要があります。

2 つ目は推奨トラフィック用で、Zhihu の推奨アルゴリズムを使用してユーザーにコンテンツをプッシュします。

一般的に、推奨アルゴリズムはまずコンテンツを少数の人々にプッシュし、その後、読了率、承認率、インタラクションデータなどのフィードバックデータを収集して、そのコンテンツを継続して推奨する価値があるかどうかを判断します。

3つ目はホットリストトラフィックです。ホットリストは、Zhihuサイト全体のリアルタイムの人気コンテンツをまとめたものです。そのディメンションは主に24時間の閲覧数、インタラクション、フィールドウェイトに基づいて計算されます。

コンテンツをホットリストに載せたい場合、短期間でその分野の多数のユーザーが交流に参加する必要があります。十分な量の声が生成されると、コンテンツの人気は自然に高まります。

もちろん、動画コンテンツの場合も配信の仕組みは推奨に似ており、それをサポートする別のリストがあるので、それを参照することができます。

4つ目は総合アルゴリズムです。ToutiaoやDouyinなどのプラットフォームとは異なり、Zhihuはウィルソンアルゴリズムを使用しており、コンテンツのいいね、嫌い、コレクションなどのデータに基づいてウィルソン式に基づいてコンテンツの推奨とランキングを決定します。

u はコンテンツの承認数、v はコンテンツの不承認数、p はコンテンツの承認率 = 承認数 / (承認数 + 不承認数)、Z は重みに関連する数値です。

アルゴリズムの式は非常に複雑ですが、最も重要な点だけを覚えておく必要があります。承認率は承認数よりも重要であり、不承認率は承認率よりも重要です。

他のコンテンツプラットフォームとは異なり、Zhihu ユーザーは「いいね」や交流に加えて、同意できないコンテンツに反対票を投じることもでき、投票数は回答のランキングに一定の影響を与えます。

4. ビデオアカウント

WeChat ビデオ アカウントと他のトラフィック プラットフォームのアルゴリズムは完全に異なります。WeChat ビデオ アカウントの配信メカニズムは、ソーシャル レコメンデーションとパーソナライズされたレコメンデーションに基づいています。

1) ソーシャル推奨

ソーシャル化はWeChatエコシステムの本質的な要素であるため、WeChatビデオアカウントではソーシャル関係の連鎖も非常に重要です。たとえば、友達が投稿して「いいね！」したコンテンツが最初に推奨されます。友達があなたの作品を「いいね！」したり、コレクションしたり、投稿したりして頻繁に交流すると、あなたの作品の閲覧数と露出度は増加します。逆に、友達以外の人があなたの作品を「いいね！」したり、コレクションしたりした場合、あなたの作品の露出度は、友達があなたの作品を「いいね！」したり、コレクションしたりした場合よりも低くなります。

したがって、WeChat の友達の「いいね！」やコレクションのやり取りは、あなたの作品の重みを高めることに大きな影響を与えます。

実は、これはパブリックアカウントの「読む」や「いいね」のロジックに似ています。たとえば、記事（動画）の「読む」をクリックすると、友達はWeChatの「見てみる」機能でこの記事（動画）を見ることができます。友達が気に入ったら、その友達の友達もこの作品を見るかもしれません。

2) パーソナライズされた推奨事項

これは、システムが一連のビッグデータ アルゴリズムを使用して、ユーザーの日常の行動、活動の軌跡、興味、職業、年齢、その他のラベルに基づいて、ユーザーが好む可能性のあるコンテンツを推測することを意味します。なぜなら、WeChat自体には11億人のスーパーユーザーの肖像画とさまざまなアルゴリズムの仕組みが参考として備わっているからです。

ただし、WeChatビデオアカウントはまだホットスタート段階にあるため、データベースは現時点では包括的ではありません。使用されるデータソースはすべてWeChatマーケットから取得されています。アルゴリズムは基本的に、興味タグ+ポジショニング+ホットスポット+ランダム推奨を採用しています。

したがって、動画や写真を投稿する場合でも、トピックや場所を追加すると、パーソナライズされたおすすめが表示されやすくなります。これはTik Tokの推奨アルゴリズムに似ていますが、まだ十分に成熟していません。

3) 分散型推奨アルゴリズム

ビデオアカウントはソーシャル推薦に基づいていますが、結局のところ、すべての人のソーシャル関係チェーンは限られています。作品が完全なソーシャル関係チェーンに表示され、良好なデータパフォーマンスを達成した場合、ビデオアカウントはソーシャル関係チェーンを超えて推薦を展開します。このロジックは、Douyinの「ラベル」から「ラベル」に似ているため、ここでは詳しく説明しません。

上記はDouyin、Xiaohongshu、Zhihu、Video Accountのトラフィックアルゴリズムです。これを注意深く読むと、4つの主要プラットフォームに対する新たな理解と知識が得られると思います。まだ質問があり、コミュニケーションが必要な場合は、お気軽にご連絡ください。

著者: 趙子塵 ヴィック

出典: 趙子塵ヴィック