知乎と小紅書のトラフィックとアルゴリズムロジック

多くの人の印象では、知乎の主なユーザープロフィールは男性です。知乎の男女比は検索データから見ると若干異なりますが、知乎ユーザーの男女比は53:47で、基本的にバランスが取れています。こうした「反常識」は、通常、認知的盲点から利益を生み出す。小紅書で女性層をターゲットにしたスキンケア、美容、母子用品などのカテゴリーのブランドオーナーは、先見の明を持って計画し、そこから利益を得ている。したがって、マーケティング用のプラットフォームを選択するときは、さまざまなプラットフォームのトラフィックアルゴリズムのメカニズムとターゲットグループを十分に理解する必要があります。今日は、これら 2 つのプラットフォームの異なるトラフィック構成とアルゴリズムのメカニズムについてお話しします。何かご参考になれば幸いです。

知湖

1. トラフィック構成

Zhihu のトラフィックは主に次の 4 つの側面から発生します。

1) 検索トラフィック: ビッグデータの不完全な統計によると、女の子は質問を検索するときに主に小紅書を使用し、男の子は検索するときに主に知乎を使用しています。多くの男性ユーザーは知乎を携帯用百科事典とみなし、さまざまな知識や質問を検索し、知乎でさまざまなリアルタイムのホットな問題について議論しています。さらに、検索エンジンのサポートにより、検索トラフィックは知乎のトラフィックの重要な部分になっています。

検索トラフィックの利点: 正確でライフサイクルが長い。

検索トラフィックのデメリット：爆発力が強くなく、サイトランキングの変動の影響を受けやすい。

形式: Q&A、記事、ビデオなど

2) 推奨トラフィック: 推奨回答は Zhihu の優先列です。多くの Q&A 記事はコミュニティの推奨によって人気を博しています。

推奨トラフィックの利点: 大規模なトラフィック。

推奨トラフィックのデメリット: 記事コンテンツの品質とバックグラウンドデータのフィードバックに対する要件が高くなります。

形式: Q&A、記事、ビデオなど

3) ホットリストトラフィック：Zhihuのホットリストには、総合ランキングと各分野のランキングがあり、サイト全体のホットコンテンツの人気ランキングであり、非常に短い時間でサイト全体のユーザーの注目を集めることができます。

ホットリストトラフィックの利点: 大きな露出。

ホットリストトラフィックのデメリット: トピックの内容と記事の品質に対する要件が高く、競争が激しく、順位が下がりやすい。

形式: Q&A、記事、ビデオなど

4) その他のトラフィック:

まとめると、Zhihuのビデオコンテンツ出力は、プラットフォームが最近重点的にサポートしている出力形式です。ユーザーはホームページで入力するか、推奨欄やホットリストで見つけることができます。ビデオトラフィックの欠点は、プッシュの精度が十分ではなく、コミュニティのサポートに依存していることです。また、知乎の他のコラム（生放送、サークル、アイデア、注目コラムなど）にもある程度のトラフィックがありますが、基本的に誘導エントリーがないため、知乎のマーケティングの焦点ではありません。

2. アルゴリズムの仕組み

1) 検索トラフィック

Zhihu の検索トラフィックのランキングメカニズムに関しては、私たちがよく知っている検索エンジンに似たアルゴリズムが採用されています。検索用語のランキングを向上させるには、まずサイトにコンテンツを含める必要があります。

まず、公開されたコンテンツと検索キーワードの一致度は、コンテンツがプラットフォームに含まれるかどうかを決定する重要な要素です。両者の一致相関が高いほど、含まれる可能性が高くなります。次に、高品質のアカウントの重み付けの恩恵があります。重みが高ければ高いほど、ランキングが高くなります。次に、公開されたコンテンツの人気も検索ランキングに影響を与える要因の1つです。コンテンツの人気が高ければ高いほど、ランキングが高くなります。

もう 1 つは、検索質問の下の回答のランキングです。検索用語に質問が含まれると、システムはその質問に対する評価の高い回答を取得し、プッシュ通知で表示します。一般的に、ユーザーが質問を検索するときは、通常、複数の回答を参照するため、質問の下で自然に 1 位にランク付けされた回答は、表示される可能性が高くなります。したがって、コンテンツを作成するときは、検索用語と質問の両方が非常に高いランクにランクされるようにして、比較的良好な検索トラフィックが得られるようにする必要があります。両方を達成できない場合は、少なくとも検索用語と質問の 1 つが上位にランクされるようにする必要があります。

2) 推奨トラフィック

Zhihu プラットフォームは、サイト内推奨アルゴリズムを使用して、サイト上のユーザーにコンテンツを推奨します。プラットフォームは、キャプチャされたコンテンツを少数のユーザーにプッシュし、これらのユーザーからデータ（読了率、いいね率、コメント数など）を収集して分析し、コンテンツが広範囲に推奨される価値があるかどうかを測定します。

3) ホットリストトラフィック

ホットリストは、サイト全体のリアルタイムホットコンテンツの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Zhihuが計算した人気コレクションです。コンテンツをホットリストに載せたい場合は、短期間でコンテンツの自然な人気を高める必要があります。自然な人気を高めるには、同じ分野の多数のユーザーがインタラクション（コメント、いいね、コレクションなど）に参加して、十分なボリュームを生み出す必要があります。

包括的なアルゴリズム

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TikTokのアルゴリズムの仕組みとは異なり、Zhihuはウィルソンの公式を使用してコンテンツの推奨とランキングを決定します。このアルゴリズムは、コンテンツの「いいね！」数、嫌い数、コレクション数に基づいて対応するデータを計算します。U は「いいね！」数、V は「嫌い！」数、P は承認率（承認率 = 「いいね！」数 /（「いいね！」数 + 嫌い！」数））、Z は重みに関連する数値です。実際、Zhihuプラットフォームに精通している人は、Zhihuプラットフォームのユーザーが「いいね！」やインタラクションに加え、同意できないコンテンツに反対票を投じることもできることを知っています。これは非常に重要です。反対票の数は、回答の通常のランキングに一定の影響を与えます。したがって、このアルゴリズム式の核心は、反対率が承認率よりも重要であり、承認率が承認数よりも重要であるということです。

リトルレッドブック

Xiaohongshu のアルゴリズムの仕組みは基本的に Douyin のものと似ており、典型的な「ラベル」から「ラベル」へのビッグデータプッシュマシンでもあります。 2 つのプラットフォームのユーザーの使用習慣は異なるため、一定の違いがあります。Douyin プラットフォームはアクティブな推奨に傾倒しているのに対し、Xiaohongshu は検索による推奨に傾倒しています。さらに、Xiaohongshu のトラフィックの 65% 以上は検索トラフィックのオンサイトポジショニングから来ているため、検索トラフィックアルゴリズムは比較的洗練されています。

1. アルゴリズムロジック

Xiaohongshu の検索トラフィックアルゴリズムのロジックは、主に検索キーワードのコアワードと推奨コンテンツとのマッチング相関に基づいています。ユーザーのニーズを分析することで、ユーザーのニーズに最も合ったコンテンツを見つけ、検索結果に表示します。

1) デフォルトのプロンプトワード

検索したいとき、検索語句を入力していないにもかかわらず、検索バーに灰色の検索語句が表示されることがよくあります。これは、システムがユーザーの検索語句に関連するデフォルトのプロンプト語句を推奨し、デフォルトのプロンプト語句に一定量の検索トラフィックがあるためです。

2) 検索発見（ホット検索）

ホット検索は、最近最も多く検索されたキーワードを推奨して表示し、プラットフォームのユーザーを最近の検索人気度が高いトピックやコンテンツを閲覧するように誘導します。したがって、検索発見のアルゴリズムのメカニズムは、ユーザーの検索量と最近のホットトピックに関連しています。

補足連想キーワード

補足的な関連付けの鍵となるのは、検索ボックスに部分的なコンテンツを入力すると、システムが入力されたコンテンツに基づいて完全な検索用語を拡張し、検索コンテンツを自動的に完成させることです。このように、コンテンツの関連付けによって一致した検索コンテンツにより、ユーザーの選択肢が便利かつ迅速に増加します。たとえば、靴を検索すると、ドロップダウンバーに「男性用靴」や「女性用靴」などの関連キーワードが推奨されます。

小紅書の人気キーワードランキングは総合的に表示した結果です。「人気キーワード」の人気は主に、コンテンツ自体がシステムによって推奨される回数と、サイト上でユーザーがアクティブに検索する頻度という2つの要素によって決まります。ユーザーが検索すると、システムはユーザーの検索用語に基づいて関連するコンテンツを照合し、すべての検索結果をユーザーに表示します。ただし、検索キーワードが関連カテゴリ内の一般的な単語である場合は、分類およびフィルタリングできる専門的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。このような機能は、目標を持たないユーザーに、より優れたユーザーエクスペリエンスを提供します。同時に、システムは最も人気のあるコンテンツを表示します。この検索結果の表示とフィルタリング機能の目的は、ユーザーが選択範囲を絞り込み、検索コンテンツをすばやく選択できるようにすることです。