新年大揭秘!海外社媒平台算法底层逻辑详解,助力出海品牌新年生意兴“龙”!
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作为社媒营销的重要组成部分,海外网红营销与各大海外社媒平台息息相关。无论是从社媒规则还是社媒内容特性,都对我们的海外网红营销策略制定有着相当重要的影响。

而作为社媒平台运行的底层逻辑,平台算法更是我们海外网红营销人所必须了解的知识之一。在龙年即将到来之际,Nox聚星整理了YouTube、Instagram、TikTok三大海外社媒平台算法逻辑详解,助力出海品牌玩转海外网红营销,新年生意兴“龙”!
#1.
YouTube:视频爆量的秘密

其算法的设计初衷则是为了持续增加用户在YouTube上的观看时长,根据观看者的喜好推荐视频。也就是说YouTube算法所关注的重点并不是视频的内容,而是观众喜欢看什么视频。
简单来说,YouTube推荐算法主要分为两层网络:候选池(candidate generation)和排名池(ranking)。

一般来说,第一层网络相对比较广泛,主要以用户行为为主,包括但不限于观看记录、观看时长、踩赞等人口学特点对视频进行初步筛选。而第二层网络对于第一层网络来说标准更为精细,比如用户观看记录、视频点击量、新鲜度等等。

在了解了YouTube推荐算法机制后,又该如何与网红一同创造出能够获得爆量机会的视频内容呢?

提升视频关键词准确度(SEO)
使用具有吸引力的缩略图
外部渠道引流
(点击图片即可了解详情)
#2.
Instagram:从时间序列到算法分发


Instagram的算法主要基于以下6个方面为内容进行排序:个人兴趣、及时性、用户关系、频率、关注和使用时长。
其中个人兴趣、及时性、用户关系为Instagram机器学习的主要依据,频率、关注和使用时长则是额外考虑因素。
此外Instagram算法还有以下特点:
Instagram不会把任何内容藏起来,如果用户一直刷新一定会刷到所有的内容;
算法不会对照片和视频有优先推荐的逻辑,但会考虑用户偏好,如果用户总是不看视频的话,推荐的视频会越来越少;
Instagram不会对发Stories和其他特定内容的用户提升分发权重;
Instagram不会对频繁发布的用户降低分发权重,但是一起发的内容可能会夹在其他人的帖子分开展示;

Instagram Stories
Instagram Reels
Instagram Explore

(点击图片即可了解详情)
#3.
TikTok:助力实现病毒式传播
近年来爆火全球的TikTok,作为最大的全球流量风口之一,成为了各大品牌营销的重要发力点。低成本获得高曝光的案例在TiKTok上屡见不鲜。


当视频发布后,TikTok会自动将视频推送至一级流量池并观察这些用户对视频的反馈,一级流量池中推送的一般是细分领域的用户,这一部分用户是基于账号权重以及视频内容标签来决定的。TikTok会根据内容标签将视频内容推送给可能对其感兴趣的用户。
多样互动:包括点赞、评论、分享等等;
即时互动:用户在观看多长时间后会产生互动;
完播率:即视频完整播放次数/视频打开次数;
此外,账号的权重越高,系统越有可能跳过某些流量池直接将内容推送至更高的流量池。比如有些认证过的账号一般都有比较高的权重,视频内容可能直接跳过一级流量池到达二级或更高流量池。
创作者上传作品之后,作品在TikTok内部经过一系列流程的筛选、匹配,最终分发给用户。

审核机制
消重机制
特征识别机制
人工干预


作为社媒营销的重要组成部分,海外网红营销与各大海外社媒平台息息相关。无论是从社媒规则还是社媒内容特性,都对我们的海外网红营销策略制定有着相当重要的影响。

而作为社媒平台运行的底层逻辑,平台算法更是我们海外网红营销人所必须了解的知识之一。在龙年即将到来之际,Nox聚星整理了YouTube、Instagram、TikTok三大海外社媒平台算法逻辑详解,助力出海品牌玩转海外网红营销,新年生意兴“龙”!
#1.
YouTube:视频爆量的秘密

其算法的设计初衷则是为了持续增加用户在YouTube上的观看时长,根据观看者的喜好推荐视频。也就是说YouTube算法所关注的重点并不是视频的内容,而是观众喜欢看什么视频。
简单来说,YouTube推荐算法主要分为两层网络:候选池(candidate generation)和排名池(ranking)。

一般来说,第一层网络相对比较广泛,主要以用户行为为主,包括但不限于观看记录、观看时长、踩赞等人口学特点对视频进行初步筛选。而第二层网络对于第一层网络来说标准更为精细,比如用户观看记录、视频点击量、新鲜度等等。

在了解了YouTube推荐算法机制后,又该如何与网红一同创造出能够获得爆量机会的视频内容呢?

提升视频关键词准确度(SEO)
使用具有吸引力的缩略图
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#2.
Instagram:从时间序列到算法分发


Instagram的算法主要基于以下6个方面为内容进行排序:个人兴趣、及时性、用户关系、频率、关注和使用时长。
其中个人兴趣、及时性、用户关系为Instagram机器学习的主要依据,频率、关注和使用时长则是额外考虑因素。
此外Instagram算法还有以下特点:
Instagram不会把任何内容藏起来,如果用户一直刷新一定会刷到所有的内容;
算法不会对照片和视频有优先推荐的逻辑,但会考虑用户偏好,如果用户总是不看视频的话,推荐的视频会越来越少;
Instagram不会对发Stories和其他特定内容的用户提升分发权重;
Instagram不会对频繁发布的用户降低分发权重,但是一起发的内容可能会夹在其他人的帖子分开展示;

Instagram Stories
Instagram Reels
Instagram Explore

(点击图片即可了解详情)
#3.
TikTok:助力实现病毒式传播
近年来爆火全球的TikTok,作为最大的全球流量风口之一,成为了各大品牌营销的重要发力点。低成本获得高曝光的案例在TiKTok上屡见不鲜。


当视频发布后,TikTok会自动将视频推送至一级流量池并观察这些用户对视频的反馈,一级流量池中推送的一般是细分领域的用户,这一部分用户是基于账号权重以及视频内容标签来决定的。TikTok会根据内容标签将视频内容推送给可能对其感兴趣的用户。
多样互动:包括点赞、评论、分享等等;
即时互动:用户在观看多长时间后会产生互动;
完播率:即视频完整播放次数/视频打开次数;
此外,账号的权重越高,系统越有可能跳过某些流量池直接将内容推送至更高的流量池。比如有些认证过的账号一般都有比较高的权重,视频内容可能直接跳过一级流量池到达二级或更高流量池。
创作者上传作品之后,作品在TikTok内部经过一系列流程的筛选、匹配,最终分发给用户。

审核机制
消重机制
特征识别机制
人工干预









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