搜索引擎优化 知乎(3.热榜流量知乎热门榜有总排名和各领域排名)

　　搜索引擎优化 知乎(3.热榜流量知乎热门榜有总排名和各领域排名)

　　推荐流量的优点：流量大。

　　推荐流量的缺点：文章内容质量和后台数据反馈高。

　　形式：问答、文章、视频等

　　3.热榜流量

　　知乎热榜有总排名和各个领域的排名。是对全站热点内容的排名，可以在很短的时间内吸引全站用户的注意力。

　　热榜流量的优势：曝光量大。

　　热榜流量劣势：选题内容和文章质量要求高，竞争激烈，容易被踩。

　　形式：问答、文章、视频等

　　4.其他流量

　　除此之外，知乎的视频内容输出是平台近期的重点支撑输出形式。用户可以在首页输入，也可以在推荐栏和热搜中找到。视频流量的缺点是推送不够精准，依赖社区支持。

　　另外，知乎的其他栏目（直播、圈子、点子、关注栏等）也有一定的流量，但因为基本没有首导入，所以不是知乎的重点营销。

　　◆ 算法机制

　　1.搜索流量

　　关于知乎搜索流量的排名机制，其算法与知名搜索引擎的算法类似。网站需要收录内容才能提高搜索词的排名。

　　首先，发布内容与检索关键词的匹配度是平台判断内容是否为收录的重要原因。大的。

　　再就是优质账号的加持。权重越高，排名越高。

　　其次，发布内容的热度也是影响搜索排名的原因之一。内容的受欢迎程度越高，排名就越高。

　　另一个是搜索问题下方答案的排名。搜索到带有收录字样的问题后，系统会在该问题下抓取一个被高度评价的答案来显示推送。

　　一般来说，用户搜索的问题通常是指多个答案，因此问题下自然排在第一位的答案有更大的曝光概率。

　　所以，我们再做内容的时候，一定要保证搜索词和问题的排名都很高，这样才会有比较好的搜索流量；如果我们不能做到两者都很高，那么至少我们必须确保搜索词和问题的最高排名之一。

　　2.推荐流量

　　知乎平台使用站内推荐算法向站内用户推荐内容。平台将抓取的内容推送给一小部分用户，然后采集数据（如阅读完成率、点赞率、评论数等）

　　3.热榜流量

　　热门榜单是知乎根据全站实时热门内容的24小时浏览量、互动量和字段权重计算得出的热门集合。如果你想让你的内容上热榜，你必须在短时间内增加内容的自然流行度。自然人气的提升需要大量同领域用户参与互动（评论、点赞、采集等）量。

　　4.综合算法

　　

　　与抖音的算法机制不同，知乎使用Wilson公式来确定内容的推荐和排名。该算法根据内容的点赞数、反对数和采集数计算出相应的数据。

　　U 是批准数，V 是反对数，P 是批准率，Z 是与权重相关的数字。

　　其实了解知乎平台的人都知道，除了点赞和与知乎平台的用户互动之外，还可以对自己不同意的内容投反对票，这一点非常关键。反对票的数量将影响回复的正常排名。

　　所以，这个算法公式的核心点是不赞成率比批准率重要，批准率比批准次数重要。

　　02

　　小红书

　　小红书的算法机制与抖音基本相似，也是典型的“tag”到“tag”大数据推送器。由于两个平台的用户使用习惯不同，也存在一定的差异。

　　抖音平台更倾向于主动推荐，小红书更倾向于搜索推荐。此外，基于小红书65%以上的流量来自搜索流量的站内定位，搜索流量算法相对更加精细。

　　◆算法逻辑

　　小红书搜索流量算法的逻辑主要是搜索核心词关键词与推荐内容的相关程度。通过分析用户需求，找到最符合用户需求的内容，并显示在搜索结果中。

　　1.默认提示词

　　当我们要搜索的时候，经常会发现在搜索栏中，即使我们没有输入搜索词，搜索框也会出现灰色的搜索词，因为系统会根据用户的搜索推荐相关搜索词条款。默认提示词，默认提示词有一定的搜索流量。

　　2.搜索发现（热门搜索）

　　热门搜索是推荐并展示近期搜索最多的关键词，以引导平台用户浏览近期搜索热度较高的话题和内容。因此，搜索发现的算法机制与用户的搜索量密切相关。与最近的热门话题相关。

　　3.联想补充关键词

　　补充联想的关键在于，当我们在搜索框中输入部分内容时，系统会根据输入的内容展开完整的搜索词，自动完成搜索内容。这样，内容关联匹配的检索内容方便快捷地增加了用户的选择。

　　例如，当我搜索鞋子时，下拉栏会推荐相关的关键词，例如“shoes men”和“shoes women”。

　　小红书热门关键词的排名是综合展示的结果。

　　《热门关键词》的火爆主要源于两个因素：内容本身被系统推荐的次数和用户在网站上主动搜索的频率。

　　用户搜索后，系统根据用户的搜索词匹配相关内容，并将所有搜索结果展示给用户。但是，当搜索关键词是相关类别中的通用大词时，界面上方会显示一些可以分类过滤的专业标签词。

　　这样的功能对于没有目标的用户会更好。同时，系统显示排名靠前的内容。呈现和过滤检索结果的目的是帮助用户缩小选择范围，快速选择检索内容。

　　◆系统推荐算法

　　1.机器算法机制

　　关键词根据用户搜索推荐匹配的内容。

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