知晓知乎运营策略是什么（知乎运营策略分析）2023/1/16 星期一 8:20:48

会呼吸的痛

作为一个秀的内容问答社区，知乎在内容分发上的许多做法值得学习。本文将从个方面展开讲解，推荐给对内容分发感兴趣的童鞋。B站推广的相关资讯可以到我们网站了解一下，从专业角度出发为您解答相关问题，给您优质的服务！

知乎已然成为中文互联世界比较大的内容问答社区。



十年磨一剑，知乎所积累的海量高价值内容就是其比较宽阔的护城河。可正因其海量，如何将内容高效的分发给需要它的人，就成了关键问题。



传统的解决方案是搜索。通过明确的用户检索词完成内容与用户意图的关联。这是人找内容的时代。



知乎的内容分发策略却不止搜索，还有推荐、想法和热榜。



为什么知乎要将他们作为内容分发的策略?这些策略背后又有怎么样的运行机制呢?



一、基于算法的分发推荐



推荐系统想必大家不陌生了，现在不管做电商、做社交、还是做内容，如果不弄个个性化推荐，都不好意思出门。



但要搭建一个推荐系统，有个步骤是必须的：理解内容，理解用户，构建规则。



知乎也是如此。



不管是搜索系统还是推荐系统，其目的都是一致的，那就是完成人与内容的高效精准匹配。



为了到达这个目的，理解内容和用户就成了必经之路。



那么，首先应该怎么理解内容呢?



1理解内容



比较常见的理解内容的方式是分类。比如主在B站上传视频时需要填写投稿内容的分类，这就是对内容比较基本的分类。



在知乎也一样，频道、分类、话题都是对内容的分类。而内容分类往往呈现结构化的特点。比如，程序员小李下班在地铁上觉得易云音乐今天推荐的歌单真难听，他就可能打开知乎去音乐分类的子分类易云音乐类目下浏览其他人的好歌推荐。



因此，从音乐类目到易云音乐子类目，内容分类的结构化特点其表现的是一种包含关系。这种分类的细化当然不是限细分，它比较终要指向某个具体的内容。



那该如何继续向下去理解处于分类末端的具体内容呢?比较常见的方式是贴标签。比如给一首歌贴上类型、时长、所属专辑、歌手等标签。



这些标签之间并不是包含关系，而是平等关系。将它们聚合在一起就能从多个维度理解内容。



2理解用户



同样的，既然能够给内容打标签，自然也能给人打标签。给用户打标签还有一个专业的字，叫用户画像。



提到用户画像，自然很容易联想到年龄、性别、学历、地区这些基本的人口学标签。但对于构建推荐系统更重要的是用户行为标签。



用户在知乎的每一次关注、点赞、分享、评论、收藏，都是一次行为标签。



这些行为标签之间虽然并不是包含关系，但却有不同的权重。分享的权重肯定大于评论，评论的权重肯定大于点赞。这一点在几年前站源码露的时候已经被锤。



有了这些多维度的标签，就可以建立用户画像系统。然后就能搞点事情，比如大数据杀熟?



3推荐规则



理解了内容，理解了用户，下一步自然就是想办法精准连接用户意图和内容。



知乎采用的是用户和内容相结合的协同过滤。



这里有个词，叫协同过滤。什么是协同过滤呢?



打个比方吧。



先来说基于用户的协同过滤。程序员小李除了爱听歌，还喜欢喝酒，他觉得喝完酒写代码更有灵感，所以喜欢研究各种口味的酒。于是，推荐系统就会找到跟小李一样喜欢研究各种口味酒的用户，然后将这些用户关注的与酒相关的内容推荐给小李。



再来说基于内容的协同过滤。设计师小王和产品经理小武在程序员小李的熏陶下，也养成了喝完酒干活的习惯。有一回，他们都浏览了如何健康的饮酒和菠萝啤为什么喝不醉这两个回答，于是推荐系统就认为这两个答案有更强的相似性。在小李浏览了为什么菠萝啤喝不醉这个回答后，推荐系统就可能将这篇回答推荐给小李。



因此，当你打开知乎首页，看到给你推荐的那些内容，就是基于你过往的浏览、点赞、评论等行为标签计算得来的。你的每一个动作，都是在为自己可能接受到的信息投票。



二、基于社交的分发想法



1如何分发



与基于算法的内容分发相同，在知乎想法页，同样能根据用户的主动关注现个性化推荐。这被称为基于社交的内容分发。



这很好理解，人人都是自媒体，你可以选择关注任何你喜欢的用户。然后这些用户发布的内容聚合在一起，以流的形式展示在你眼前。相比算法分发，使用社交分发内容，用户有更大的自主选择权。也更强调被关注用户的内容输出能力。



梳理社交分发内容的过程，大概可以概括成：内容关注用户更多的用户。



连接内容和关注用户的，是关注行为;连接内容和更广泛用户的，是关注用户的分享转发行为。



所以这样的内容分发策略是强依赖关系链的。微博和微信是比较典型的代表。



2什么内容适合社交分发







这就要求内容需要具备两种价值：内容价值和分享价值。



内容价值是内容本身的价值;而分享价值是分享行为带来的社交价值。



那么如何创造内容价值和分享价值呢?答案是：信息量。



内容的本质还是信息，度量信息的比较小单位是比特。度量方法简言之，一件事情发生的概率越小，则信息量越大。有洞见的行业观察、高级学霸的高光生活、出人意料的短视频，这些内容都不属于日常生活中的常规事件因此他们有足够大信息量。



3社交分发内容的窘境



能够稳定生产大信息量内容的用户，毕竟是少数人，他们也有一个专业的字，叫KOL。因此，社交分发内容很容易就会形成马太效应。大部分分发流量被少数头部KOL所控制。



所以，抖音会重金挖人、微博会扶持腰部KOL、易云也扶持单独音乐人，都是为了让社交分发更可控。



、热榜



1热榜内容分发策略



打开知乎首页，还有一个内容分发渠道热榜。



热榜的推出是为了有深度的讨论全热议话题。有深度体现的是专业性，这是知乎一直以来的知乎的社区氛围，热议话题体现的则是时效性。



按官方给出的热榜热度的说法：知乎热榜中的内容热度值，是根据该条内容近24小时内的浏览量、互动量、专业加权、创作时间及在榜时间等维度，综合计算得出的。



2时效性



热点内容分发与算法分发和社交分发比较大的不同是时效性。有时效性的热门话题自然也是不需要做千人千面的个性化推荐的，因此知乎热榜也是千人一面的。



那时效性是什么?是用户立刻、马上、现在就要获取满足感。因此那些热门的回答一定是那些紧扣民众情绪的回答。



这与知乎早期理想、深度、干货的标签多少有些相悖。因为内容的沉淀需要时间、有价值问题的酝酿也需要时间。再热门的内容，热度终会褪去。



四、总结



推荐、想法和热榜，告别了只能依靠搜索寻找内容的时代，转而变成内容找人。不论怎样，它们都是想要解决人与内容的高效连接这一需求。



这个需求并不是凭空产生的。互联内容沉淀经历了从匮乏到丰饶，再到质的阶段，人们对内容质量的要求越来越高。