当前位置: 首页 > news >正文

站外引流效果差?一文带你搞懂解海外主流社交媒体算法!

在流量成本越来越高的当下,无论是平台卖家还是独立站卖家都在努力拓展流量渠道。站外引流是推动业务增长的关键策略,很多卖家会把重点放在内容营销上,但其实除了做好内容之前,了解社交媒体的算法才能让营销效果最大化。

01.Facebook

Facebook的算法会根据用户兴趣和互动历史,将用户最有可能感兴趣的内容展示在其新闻推送中。这种算法不仅关注用户本人的兴趣,还会关注关注用户家庭和朋友圈的内容,并倾向于向用户展示与他们密切联系的人相关的帖子。

考虑因素包括用户与发布者的互动率、内容类型、帖子的流行程度以及帖子的时效性。

内容类型关乎推送优先级,比如用户偏爱看视频,那么视频帖子就会有限推送。这一点,卖家前期可以多做测试,观察互动率来判断哪种形式的内容互动率(点赞、转发、评论更高,从而进行针对性的发布。

此外,值得注意的是,Facebook是一个基于熟人社交的平台,它更倾向于推送来自朋友、家人或关注人的帖子。因此,粉丝量和留存率特别重要。

02.Instagram

Instagram的算法旨在会根据用户兴趣、互动和互联网中的趋势,为他们感兴趣的内容,它会根据以下三个因素,来对帖子进行优先排名。

兴趣相关性:

为了让用户停留更长的时间,Instagram会优先推送用户喜欢的内容。如果你的内容,与用户的喜好越接近,就越有可能排名靠前。这一点,卖家需要根据帖子数据、流行趋势、热门词条扥,来对内容进行调整。

粉丝偏好:

互动率是Instagram判断你内容质量的核心要素。平台会将互动率高的帖子推送到粉丝推荐页靠前的未知。因此,吸引点赞、及时回应粉丝的评论,能够有效提升你们之间的互动率。

03.TikTok

TikTok算法推荐可以分为三个阶段:

基础推荐:

平台会根据用户画像在内容池里筛选匹配用户喜欢的内容推荐到用户首页。新账号发布的作品,流量分发是优先给到附近的人还有部分符合内容标签的用户,并根据他们的数据反馈(点赞、评论、转发、完播)来判断视频质量,每个新账号发布的视频一般都有100-500的基础播放量。

叠加推荐:

在基础阶段反馈良好的视频会被判定为受欢迎的内容,算法会自动为内容加权重,推荐到下一级流量池,并逐级叠加。

当曝光量达到一定量级,则会以算法与人工推荐结合,有机会形成大爆款。

时效性:

TikTok算法也注重时效性,视频的热度权重会根据时间降权,一般一条视频的热度持续时间最多为1周,除非你的视频有足够的话题性和互动性,如发起挑战、邀请合拍等。

因此,创作者要有稳定的内容更新机制,和持续输出爆款的能力,有针对性地进行内容优化。

相关文章:

站外引流效果差?一文带你搞懂解海外主流社交媒体算法!

在流量成本越来越高的当下,无论是平台卖家还是独立站卖家都在努力拓展流量渠道。站外引流是推动业务增长的关键策略,很多卖家会把重点放在内容营销上,但其实除了做好内容之前,了解社交媒体的算法才能让营销效果最大化。 01.Faceb…...

css 动画之旋转视差

序&#xff1a;网上看到的一个例子&#xff0c;做一下 效果图&#xff1a; 代码&#xff1a; <style>.content{width: 300px;height: 300px;margin: 139px auto;display: grid;grid-template-columns: repeat(3,1fr);grid-template-rows: repeat(3,1fr);grid-template:…...

maven项目、springboot项目复制文件进来后没反应、不编译解决方法

问题如下 把文件复制进springboot项目后&#xff0c;没反应&#xff0c;不编译。 解决 在maven工具框中选择compile工具&#xff0c;运行即可。...

android jetpack App Startup 应用启动时初始化组件(java)

有什么用&#xff1f; 应用启动时初始化组件。 怎么用 添加依赖 dependencies {implementation "androidx.startup:startup-runtime:1.1.1" }创建类&#xff0c;继承Initializer。 public class AppInit implements Initializer<String> {NonNullOverride…...

【设计模式|行为型】命令模式(Command Pattern)

说明 命令模式&#xff08;Command Pattern&#xff09;是一种行为设计模式&#xff0c;它将请求封装为一个对象&#xff0c;以便在不同的请求者和接收者之间进行解耦、参数化和操作的队列化。命令模式允许你将具体的请求封装为对象&#xff0c;这些对象之间彼此独立&#xff…...

SqlServer 批量删除表

SqlServer 批量删除表 直接上SQL脚本吧 SELECT row_number()over(order by Name) as FID,Name into #temp FROM SysObjects Where XTypeU --类型&#xff0c;U为实体表 and name like TMP% --表名过滤&#xff08;自定义就好&#xff09; ORDER BY Namedeclare count int 0…...

[Linux]线程基本知识

概念 进程 一个正在执行的程序&#xff0c;它是资源分配的最小单位 进程中的事情需要按照一定的顺序逐个进行 进程出现了很多弊端: 一是由于进程是资源拥有者&#xff0c;创建、撤消与切换存在较大的时空开销&#xff0c;因此需要引入轻型进程&#xff1b; 二是由于对称多…...

STM32 串口基础知识学习

串行/并行通信 串行通信&#xff1a;数据逐位按顺序依次传输。 并行通信&#xff1a;数据各位通过多条线同时传输。 对比 传输速率&#xff1a;串行通信较低&#xff0c;并行通信较高。抗干扰能力&#xff1a;串行通信较强&#xff0c;并行通信较弱。通信距离&#xff1a;串…...

页面滚动时隐藏element-ui下拉框/时间弹框

场景 在系统中&#xff0c;当&#xff08;有垂直滚动时&#xff09;点击下拉框后滚动页面&#xff0c;会发现下拉项会遮盖住页面中的元素&#xff0c;不会隐藏 解决&#xff1a;(以vue为例) 在页面滚动或者缩放时隐藏下拉项即可&#xff08;借助点击目标元素&#xff0c;下…...

C#中i++和++i的底层原理

一&#xff1a;前言 我们都知道&#xff0c;i是先取值&#xff0c;后计算。i是先计算&#xff0c;后取值。下面说下它的底层原理 二&#xff1a;原理 int i 0; i; Console.WriteLine(i); 结果是1 执行步骤是&#xff1a; 1.将常量0压入栈中 2.从栈中取出元素0&#xff0c;局…...

在win10下安装verilator

主要参考文章 Verilator简介及其下载安装卸载_徐晓康的博客的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_42837669/article/details/114505364上面的文章可以解决大部分问题,但是可能是方案有些老了,已经安装最新的版本,下面对最新的版本安装提供解决方案 一 预备工作 安…...

java设计模式-建造者(Builder)设计模式

介绍 Java的建造者&#xff08;Builder&#xff09;设计模式可以将产品的内部表现和产品的构建过程分离开来&#xff0c;这样使用同一个构建过程来构建不同内部表现的产品。 建造者设计模式涉及如下角色&#xff1a; 产品&#xff08;Product&#xff09;角色&#xff1a;被…...

iOS开发-实现获取下载主题配置动态切换主题

iOS开发-实现获取下载主题配置动态切换主题 iOS开发-实现获取下载主题配置更切换主题&#xff0c;主要是通过请求服务端配置的主题配置、下载主题、解压保存到本地。通知界面获取对应的图片及颜色等。 比如新年主题风格&#xff0c;常见的背景显示红色氛围图片、tabbar显示新…...

react经验4:动态组件

什么是动态组件&#xff1f; 在页面的一小块区域切换显示不同的组件 实现方法 1.声明示例组件 //写在component1.tsx中 const Component1()>{return (<div>组件1</div>) } //写在component2.tsx中 const Component2()>{return (<div>组件2</div…...

Java maven的下载解压配置(保姆级教学)

mamen基本概念 Maven项目对象模型(POM)&#xff0c;可以通过一小段描述信息来管理项目的构建&#xff0c;报告和文档的项目管理工具软件。 Maven 除了以程序构建能力为特色之外&#xff0c;还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性&#xff0c;所以…...

Java课题笔记~数据库连接池

一、数据库连接池 1.1 数据库连接池简介 数据库连接池是个容器&#xff0c;负责分配、管理数据库连接(Connection) 它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接&#xff0c;而不是再重新建立一个&#xff1b; 释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数…...

设计模式-单例模式

文章目录 单例模式饿汉式单例懒汉式单例懒汉式加锁单例双重锁校验单例静态内部类单例枚举单例 单例模式 单例模式主要是确保一个类在任何情况下都只有一个实例&#xff0c;并提供一个全局访问的点。 主要有以下几种 饿汉式单例 /*** 饿汉式* 类加载到内存后&#xff0c;就实…...

golang mysql

驱动 "github.com/go-sql-driver/mysql"使用到的方法 func sql.Open(driverName string, dataSourceName string) (*sql.DB, error) func (*sql.DB).Prepare(query string) (*sql.Stmt, error)//使用DB.Prepare预编译并使用参数化查询&#xff0c;对预编译的SQL语句…...

uniapp使用echarts

uniapp使用echarts 1.下载资源包2.引入资源包3.代码示例注意事项 1.下载资源包 https://echarts.apache.org/zh/download.html 2.引入资源包 将资源包放入项目内 3.代码示例 <template><div style"width:100%;height:500rpx" id"line" ref&…...

Python命令模式介绍、使用

一、Python命令模式介绍 Python命令模式&#xff08;Command Pattern&#xff09;是一种行为型设计模式&#xff0c;它允许将请求或操作封装在对象中&#xff0c;并将其作为参数传递给调用对象&#xff0c;以在不同的环境中执行相同的请求或操作。 功能&#xff1a; 将请求或…...

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周&#xff0c;有很多同学在写期末Java web作业时&#xff0c;运行tomcat出现乱码问题&#xff0c;经过多次解决与研究&#xff0c;我做了如下整理&#xff1a; 原因&#xff1a; IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致&#xff0c;Windows 系统控制台…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别

一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...

什么是库存周转?如何用进销存系统提高库存周转率?

你可能听说过这样一句话&#xff1a; “利润不是赚出来的&#xff0c;是管出来的。” 尤其是在制造业、批发零售、电商这类“货堆成山”的行业&#xff0c;很多企业看着销售不错&#xff0c;账上却没钱、利润也不见了&#xff0c;一翻库存才发现&#xff1a; 一堆卖不动的旧货…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)

笔记整理&#xff1a;刘治强&#xff0c;浙江大学硕士生&#xff0c;研究方向为知识图谱表示学习&#xff0c;大语言模型 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议&#xff1a;ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全&#xff08;KGC&#xff09;模型通过…...

涂鸦T5AI手搓语音、emoji、otto机器人从入门到实战

“&#x1f916;手搓TuyaAI语音指令 &#x1f60d;秒变表情包大师&#xff0c;让萌系Otto机器人&#x1f525;玩出智能新花样&#xff01;开整&#xff01;” &#x1f916; Otto机器人 → 直接点明主体 手搓TuyaAI语音 → 强调 自主编程/自定义 语音控制&#xff08;TuyaAI…...

分布式增量爬虫实现方案

之前我们在讨论的是分布式爬虫如何实现增量爬取。增量爬虫的目标是只爬取新产生或发生变化的页面&#xff0c;避免重复抓取&#xff0c;以节省资源和时间。 在分布式环境下&#xff0c;增量爬虫的实现需要考虑多个爬虫节点之间的协调和去重。 另一种思路&#xff1a;将增量判…...

Springboot社区养老保险系统小程序

一、前言 随着我国经济迅速发展&#xff0c;人们对手机的需求越来越大&#xff0c;各种手机软件也都在被广泛应用&#xff0c;但是对于手机进行数据信息管理&#xff0c;对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱&#xff0c;社区养老保险系统小程序被用户普遍使用&#xff0c;为方…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

Go 并发编程基础:通道(Channel)的使用

在 Go 中&#xff0c;Channel 是 Goroutine 之间通信的核心机制。它提供了一个线程安全的通信方式&#xff0c;用于在多个 Goroutine 之间传递数据&#xff0c;从而实现高效的并发编程。 本章将介绍 Channel 的基本概念、用法、缓冲、关闭机制以及 select 的使用。 一、Channel…...

flow_controllers

关键点&#xff1a; 流控制器类型&#xff1a; 同步&#xff08;Sync&#xff09;&#xff1a;发布操作会阻塞&#xff0c;直到数据被确认发送。异步&#xff08;Async&#xff09;&#xff1a;发布操作非阻塞&#xff0c;数据发送由后台线程处理。纯同步&#xff08;PureSync…...