全球主流社会化媒体算法解析:Facebook、YouTube、Twitter等平台如何利用算法推荐内容?
在如今的世界中,算法慢慢的变成了了我们日常生活的核心。当你进行网络搜索,滚动浏览社会化媒体上的信息,或者从Spotify上接收到歌曲推荐时,实际上你正在被算法指导,甚至算法比你本人更了解你的消费习惯。
每天,你的决策和选择都会受到算法的影响。这些数学上的计算会影响你在亚马逊上的购买决定、你的购物历程,甚至是否在购物车中保留你喜欢的麦片。
算法就像魔术一样,当他们正在运行时,你完全没有办法识别他们。他们在你和你的任务之间悄无声息地运作着。虽然听起来很危险,但总的来说,算法可以为你提供帮助。
社会化媒体算法正在成为你所做的所有事情的核心。虽然算法经常错误地理解人类,出现不准确的情况,但是他们一直在学习。
无论是在Google上搜索还是在Facebook和Twitter上滚动浏览,呈现的新闻和信息的方式均来自一个数学方程式,基于以下两个因素:
这意味着无论是被设计的还是个人选择,社交媒体算法都使我们也可以创建过滤器以查看所需内容,并删除所有我们不需要的内容。
此外,业内还出现了一种“算法可能会引起信息极化和偏差”的说法。因此,了解算法并了解算法何时发挥作用,这一点很重要。
算法的重要性还体现在哈佛商学院的一项研究中,研究之后发现人们更有可能遵循来自算法的建议,而不是人的建议。这正是本文诞生的原因之一。
首先,本文并不打算列出算法内部的确切的计算原理,而是将重点放在囊括当前主流社会化媒体算法的主要特征。其次,文中所展示的图表并不是算法的可视化,它们更多地是展示某些决定性问题,而不是算法方程式。
本文作者为Ste Davies,由腾讯媒体研究院编译。你可以遵循这篇文章来迭代自身内容,以确保能在各大平台获得最大的影响。
早期社会化媒体的目的是为那些在真实的生活中无法联系的人们提供一个线上联系的渠道。
比如Facebook上的家人和朋友;Linkedln上的同事和工作熟人;以及Twitter上的任何人。
随着各平台不断地成长,以及不断地探索变现的方法,这一些平台开始丰富他们的产品。新闻分发是其中的关键组成部分。
社交媒体尤其是Facebook,开始把自己定位为新闻发布的渠道。随着慢慢的变多的人开始通过他们接收新闻,Facebook改变了自己的算法以适应这种变化,
新闻出版机构致力于在这一些平台上扩大受众,并慢慢的变多地制作简短有趣又可共享的内容。
2015年,Facebook超越Google,成为新闻网站的第一大流量来源,巩固了其作为社交网络巨头的地位。
标题党文章、虚假新闻、机器人、网络喷子开始占领社会化媒体平台。Facebook算法(也许是世界上最著名的算法)处于漩涡中心。
报告显示,人们在访问Facebook和Twitter之后感到更高程度的焦虑和不满。社会化媒体平台变成了黄色新闻的传播者,他们没建立人与人之间的交流,反而促使了群体的分裂。
Twitter正在终止平台上的自动化,这在某种程度上预示着所有由机器人创造的虚假数据如点赞,关注或者转发将会被消除。
LinkedIn的状态更新优先级将给予那些敢于展示更多个性化和个人生活的专业用户。
在2018年,“搜索”超过了“社交”,自2015年来首次成为社交网站上新闻网站的更大引荐来源。
这也是为什么如今网红营销蒸蒸日上的原因之一。品牌希望与社会化媒体网红合作,因为他们已与受众建立了深厚的联系。
算法规则再次被改变。对于许多发布者而言,这在某种程度上预示着流量的终结,甚至在某些情况下,这在某种程度上预示着他们整个业务模型的终结。
现在的算法不单单是为一个受众,而是关于建立社区;不再是吸引注意力,而是使内容更具对话性;它的最终目的是用更坦白的方法参与用户的社交活动。
在过去的几年中,它长期处在争议的中心,不仅在美国和欧洲,而且在世界各地都引起争议。
由于Facebook希望为用户更好的提供更多价值,为广告吸引更加多的注意力,因此它不断地进化算法。也许这就是为什么,它会与Google搜索算法一起成为传统和互联网媒体持续裁员的主要原因。
Facebook算法以前被称作EdgeRank,在过去几年中它由于种种过失而备受关注。
因为该算法导致了一种病态的情况:自然接触率几乎消失,新闻信息流已近消亡,标题党和假新闻濒于垮台。
2014年,Facebook的专页用户需要注意到他们的用户访问率开始下降。尽管数字有所变化,但平均用户访问率却从16%下降至6.5%。一个拥有10,000个粉丝的专页只会吸引其中的650个点击浏览。
拥有超过500,000名粉丝的专页用户,他们的用户访问率陡降至2%左右。
Facebook表示,这样做仅仅是因为平台上的内容变多了,所以人们应该只看到与他们最相关的内容。
从那以后,Facebook继续调整该算法,逐步降低了专页的用户访问率。
大约在同一时间,Facebook专页在Facebook平台上的广告收入几乎达到了顶峰,然而不久后,它就依靠Instagram来实现大部分收入增长。
消费者最想要看到的内容是他们朋友、家人和KOL们在Instagram,Snapchat和Facebook上发布的短内容。
而新闻信息流成为了旧时代的遗物。尽管它不会很快消失,但它将不再具有曾经对社会的影响。
Facebook将生活内容视为未来,并声称每天有十亿条内容在其平台上共享,但到目前为止,它们还无法像其他广告资源那样从中获利。
曾经,在Facebook上“病毒式传播”是一件很容易的事。制作一段人们会共享的内容,并采用不错的发行方式,就能够保证将其传播到整个Facebook平台。
这就是BuzzFeed与其他发行商(例如紧随其后的Unilad)建立他们业务模式的基础。内容被设计为“可点击”和“可共享的”,因为它们利用了社交心理触发因素,这些触发因素会唤起人们对爱情,幽默,恐惧或愤怒的情绪。
这个旧的Facebook算法,其病毒性元素在2016年美国大选和英国脱欧中都产生了巨大的影响。有关这两个事件的内容都主要在Facebook上播放,很轻易地传播各种假新闻,并且用标题党来篡改知名新闻来源的内容
尽管Facebook仍有推动假新闻传播的倾向,但该公司最近删除了1400万条恐怖内容,建立“选举战情室”以维护各地选举,要求看网站和政治广列的用户验证其身份。通过这一种方式来提高控制和根除虚假新闻的能力。
在分享新闻方面,Facebook的用户习惯也发生了变化。一项研究显示,出于对隐私的关注,他们更喜欢使用消息应用程序WhatsApp和Messenger(均为Facebook Inc.拥有)与密友和熟人共享和讨论新闻。
负面媒体报道的累积,以及研究发现人们访问Facebook后会感到不开心,这两项原因促使该公司迅速采取行动,删除了有关使人发疯,难过或悲伤的内容的共享。
马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)在2018年1月发布的公告中说,新的算法将优先考虑“有意义的社交互动”。
在扎克伯格的帖子中,他概述了以算法为中心的Facebook的新发展方向。
“我们营造的Facebook的方法正在发生重大改变。我改变了产品团队的目标,从专注于帮用户找到相关内容,转变为帮助用户得到更多有意义的社交互动。”
这意味着,Facebook算法现在将优先考虑推荐一些可以引起朋友和家人讨论的内容,而不是标题党内容和第三方链接
媒体行业的员工以及像LittleThings和Unilad之类的出版商受到了极大的影响。由于新算法的引荐流量突然下降,他们被迫关闭或者被收购。
但是,由于自然接触率一直处于历史最低水平,以及优先考虑亲朋好友之间的交流的举措,许多组织开始质疑,在Facebook上投入精力是否值得。
鉴于其庞大的规模和流量优势地位,Facebook仍值得创作者们付出努力,但是需要用一种新的方式来改变算法。
这是Facebook的新常态,任何使用该算法的人,如果他们希望在该平台上获得好的反馈的话,在制作内容时都应该考虑到这一点。
Facebook希望用户为该平台创造内容,但是如果你的目标是为自己的网站引流,那你需要采取合适的举措。算法在以下情况中可以帮助你:成为可靠的内容生产者,制作原创内容,只在极少的时候链接到你自己的网站。
Facebook明确表示,他们将优先推荐直播视频,因为他们知道直播视频的参与度是任何其他内容的六倍。任何能够推动有意义的参与的事情,都是值得做的。
不要在Facebook上分享你的所有内容。如果该内容没有产生参与度,那么你的积分就会降低。仅分享你认为适合平台和受众的内容。
Facebook算法将标记标题党、耸人听闻的文章、要求用户点赞,评论和分享的内容以及过度营销的内容。如果要成为算法眼中的可靠账户,请不要执行任何这些操作。
退一步说,Twitter自成立以来的经历波澜起伏。实际上,Twiter多年来一直无利可图,直到2018年它才实现了首次年度盈利。
尽管具有盈利能力,但Twitter正在失去用户,这与它清理平台,删除垃圾邮件和机器人帐户有关。
Twitter可能仍将是一个利基社交网络,但它吸引的用户类型是世界上最具影响力的一些用户。这个平台受到了媒体和政治精英的青睐,在推动新闻议程方面发挥着关键作用。
Twitter的实时性,极易上手,不需要任何写博客或者创建博客等技术知识,这些可能是Twitter在这些人中受欢迎的原因。
在此之前,当你登录Twitter时,你的信息流是按逆序排列的,你关注的人的最新推文被排在首页顶部。
但是现在登录Twitter的话,情况有所不同。它不再按时间顺序排列,你的时间轴顶端的内容可能是30分钟前发布的消息,而最近的推文可能会在后面显示。
这是目前正在使用的算法,旨在根据用户先前对平台的使用情况,为用户提供最相关的内容。
算法认为你会觉得这些内容最重要,所以把这些推文推送给你。当你在制定Twitter策略的时候,必须考虑到这一点。
不过,Twitter为用户提供了在算法时间轴和正常时间轴之间切换的选择,尽管默认情况下是使用算法时间轴。
它被指控为匿名的网络喷子和极端主义团体提供了一个平台,可以大肆宣扬恶毒言论和仇恨,并容许俄罗斯帐户和机器人账户介入2016年美国总统大选。
去年1月,Twitter声称,他们已删除了50,000个与俄罗斯有关的帐户,这些账号使用该平台发表了与2016年选举有关的、机器生产的恶意内容。
从现在开始,将不允许在Twitter平台上发表自动化内容(或使用机器人账号)。
“不允许使用任何形式的自动化(包括计划使用)来发布相同或基本相似的内容,也不允许一人操控多个账号进行点赞或转发等操作(无论你是否创建或直接控制这些帐户)。”
Twitter算法的目的是增强时间轴的相关性,以便用户可以捕获重要的推文,否则他们会错失与他们互动最多的人之间的交流机会。
与此同时,Twitter仍将自己视为实时新闻网站以及社交平台。当你登陆账户时,首页会询问“正在发生什么?”,Twitter通过这一举措来增强以上两种属性。
它不会向你展示几天前的推文,因为按照Twitter的标准,它们太旧了。Twitter的目的是帮助人们发现“现在正在发生的事情”,与之相比,Facebook或LinkedIn则更多地关注“本周发生的事情”。
因此,虽然该算法会把较旧的推文展示在首页顶端,但时间仍然是重要的因素。而且,如果你希望自己的推文获得尽可能多的覆盖率和参与度,你必须适应该算法。
2017年9月,Twitter做出了迄今为止最大胆的改变之一,将字符数限制从140个增加到280个。
但是事后看来,Twitter制定了一项不错的计划,因为通过对语言的参与度数据进行分析后发现,推文中可以容纳更多的内容。他们发现日语推文(这种文字允许更多的内容)比英语推文获得了更多的参与度。
使用第三方服务(例如Tweroid或ManagerFlitter)来了解,你的粉丝通常在一天中的什么时间在线。这个时间段是最好的发布时间,能够确保你的推文在粉丝中获得尽可能多的曝光度。推文拥有的曝光度越高,互动的几率就越大。
有些人为了使自己看起来很有影响力而买粉,或者他们用机器人来关注或取关大量账号,以此快速增加自己的粉丝数。
这样做的问题是,他们发推时很少收到互动。因为他们的大多数粉丝要么是垃圾账号,要么是不相关的账号。
谢天谢地,现在Twitter禁止了这种数据操作。对我们所有人来说,我们从中学到的是:
要制作参与度高的推文,你必须拥有相关且响应迅速的受众。不需要关注大量不相关账号,以希望他们回关你。相反,你需要重点对待你关注的账号,因为时间长了之后,这些类型的帐户有可能会关注您。
Twitter Analytics(分析)不仅提供了大量关于你的推文的数据,而且提供了大量关于粉丝的数据。它将告诉你粉丝的主题兴趣,并按百分比细分。
一旦了解了粉丝的兴趣,就可以根据他们的喜好制作推文。内容与粉丝越相关,他们参与的可能性就越大。
Twitter声称,字数更多的推文能吸引更多的用户。这是因为你可以添加更多信息和更多上下文。字数多也可以提供更多的创造力。Twitter算法奖励这样的行为,所以请写更多的字数。
确保您的个人资料是最新的,并且填写了所有的相关信息(名称,简历,位置,链接,照片等)。
该算法更喜欢看起来可信度高的账号,因此不要发垃圾内容,发失效的链接或使用自动化软件。
如果你每天都发推文,为粉丝带来价值,那么算法就会为你带来回报。如果在过去一周中粉丝与你的推文进行了互动,那么算法将会增加你的优先级。
当你转发,@回复其他人,他人回复你的时候,算法会在他们的时间轴中推荐你的内容(前提是他们关注你)。
与其他Twitter帐户互动可以确保算法将你视为社区的内容创作者。不要只是发推文并期望人们与你互动——你需要主动与他人互动。
尽管LinkedIn算法没有像Facebook或Twitter那样引起广泛争议,但它在运行过程中仍然出现了一些问题。
2016年9月,LinkedIn被指控,在使用其搜索功能寻找候选人时,会更多地推荐男性。。
在此之前的几个月,LinkedIn开发出了新功能,用户可以与名字重复的人一起玩游戏。
2017年3月,其数据团队发布了一篇博客文章,标题为“维护LinkedIn 信息流相关性的策略”,其中包括有关如何打击垃圾邮件的算法图表。
从2017年3月的帖子可以看出,LinkedIn使用人工干预和算法来维护其内容质量。
如果帖子开始引起人们的广泛参与,“ LinkedIn上的真人”将对其进行分析,并确定其是否足够优秀,是否应该推广给平台上的更多受众。
内部消息:你应该坚持使你的LinkedIn关系网络与你共享的内容类型相关。如果你的大多数联系人与您所在的行业相同,并且重视相同的内容,那么你会拥有更大的传播机会。
在2018年3月,同一团队发布了另一篇博客文章,名为“LinkedIn信息流背后的AI”,提供了关于LinkedIn算法价值观的见解。
工程团队表示,当用户登录平台时,LinkedIn算法会对成千上万的帖子进行排序,并将最重要的帖子排在信息流顶部。
内容:该更新被阅读了多少次?被点赞多少次?最新内容是什么?发表多长时间了?使用的语言是什么?更新中提到了哪些公司,人员或主题?
行为:你过去点赞和分享的内容是什么?和谁的互动频率最高?你在新闻信息流的哪个部分花费了最多时间?
通过将这些因素输入到算法中,能够为每个用户生成个性化的新闻信息流,使用户能够获得自己所需的交流对话,这些对话能帮助他们更具成效,并走向成功。
2016年,LinkedIn发布了一篇详细介绍其“知识图表”的帖子,该内容基于用户的职位,职务,技能,公司,地理位置,学校等。
LinkedIn表示,“这些实体及其之间的关系构成了专业领域的本体,并被LinkedIn用来增强其推荐系统,搜索,变现和消费者产品,以及商业和消费者分析。”
去年,该公司宣布了“兴趣图表”计划,该图表代表了用户与主题分类之间的关系。
“该图表使我们能够计算用户与不同主题之间的亲密度(例如,你对水肺潜水有多大兴趣?),主题与主题之间的相关性(例如,浮潜与水肺潜水有关),以及哪位你关注的人分享了你的兴趣。”
这意味着,通过知识图表和兴趣图表,LinkedIn算法将不仅可以根据人们的工作来匹配他们,而且还可以根据他们的个人生活来匹配他们。
这将是一个非常强大的算法。比起Facebook算法,它可能能够做到更多事情。
LinkedIn算法会把你的内容,推荐给与之互动的人的联系人,从而使你的内容更加活跃。如果有人在你的帖子下评论或点赞,那么算法会把这些评论和点赞推荐给他们的一级联系人(即你的一级或二级联系人)
因此,假设某人对你的内容发表了评论,LinkedIn算法会将其推荐给他们的五个联系人。通过这样的形式,你的内容将从一级网络扩展到二级和三级联络网络。
如果你经常使用LinkedIn,你可能会看到被BuzzFeed称之为“ Broetry”的状态更新。
最著名的“ broems”创作者是成长型黑客Josh Fechter,他使用此方法在LinkedIn上制作了一些严重的病毒式帖子,获得了高达2亿阅读量。
虽然broems并不适合每个人,但不可否认,LinkedIn算法对这种风格的帖子很友好。
不过,我们知道,算法并不会永远保持不变,并且Broem的用户已经意识到,他们的内容无法再获得像以前那样的吸引力。
如果你的LinkedIn上到处都是来自各个行业的人,那么你的内容无法获得所有人的共鸣。相反,如果保持你的联系人与你所在的行业有关,那么你的内容将会拥有更高的吸引力,并被联系人推荐给你的二级和三级联系人。
用户报告显示,动态更新比实际的帖子内容具有更高的阅读量。这个情况令人惊讶,因为实际上LinkedIn更注重发布内容,并对博文撰写投入了更大的精力。不过,这条建议可能会发生改变,因为LinkedIn算法目前第一先考虑书面内容。
尽管LinkedIn并未明确表示,算法会优先推荐站内图像或视频,但是鉴于该平台确实注重这一些内容,且其他平台会优先推荐站内图像和视频,因此我们可以假设,即使现在的算法并没有将其列为优先级,以后也会这么做。
尽管broetry形式还没有退出主场,但它确实没有以前那么具有病毒式传播力了。减少使用乔希·费希特(Josh Fechter)的创作方法吧。在制作broetry内容时,应该混合使用常规写作风格和一句线作为原创内容和他人内容的比例
Instagram算法尽管Instagram不如Facebook算法出名,但Instagram无疑是最酷的社会化媒体算法,也是未来最重要的算法,因为Instagram慢慢的变成为改变消费者文化的中坚力量。
毫无疑问,Instagram是最热门的社会化媒体平台,而且热度可能还会持续一段时间。它改变了整个行业,例如时装业中,著名时尚杂志(如Vogue)不再硬性规定其中应该出现的内容和不应该出现的内容。
现在,它慢慢的变成了人们变身KOL的主要平台,因为Instagram的创作过程比任何其他社交平台都容易得多。
人们使用机器人和代理服务来自动关注或取消关注他人帐户,用机器人来点赞或对他人内容做评论,这样的一种情况在Instagram上比比皆是。
在上线nstagram算法之前,信息流按时间顺序发布,这在某种程度上预示着你可以在页面顶部看到最新的帖子。当时,新帖的生命周期为72分钟;但现在,它在发布几天之后仍能够得到互动。
其中的三个主要的因素是:1.兴趣(Instagram算法认为你喜欢该内容的可能性越高,你看到它的可能性就越大);2.时间轴(优先推荐最近发布的帖子);3.关系(如果你为某些帖子点很多赞,并发表很多评论,算法会把你认定为这些账号的朋友和家人)
YouTube算法由于平台太过流行,导致YouTube算法可能是当今最难破解的社会化媒体算法之一。
这导致许多主要品牌暂停在YouTube上投放广告,除非问题得到解决。在撰写本文时,由于类似问题的再次发生,YouTube算法正处于风暴中心。
YouTube表示,它只对一小部分用户进行了测试,但一些YouTube明星对此感到恼火,并公开表示反对这种行为。