每天，你的決策和選擇都會受到算法的影響。這些數學上的計算會影響你在亞馬遜上的購買決定、你的購物歷程，甚至是否在購物車中保留你喜歡的麥片。
算法就像魔術一樣，當他們正在運行時，你完全無法識別他們。他們在你和你的任務之間悄無聲息地運作著。雖然聽起來很危險，但總的來說，算法可以為你提供幫助。
社交媒體算法正在成為你所做的所有事情的核心。雖然算法經常錯誤地理解人類，出現不準確的情況，但是他們一直在學習。
你，以及整個社會的新聞和信息消費方式可以直接歸因於算法。
無論是在Google上搜索還是在Facebook和Twitter上滾動瀏覽，呈現的新聞和信息的方式均來自一個數學方程式，基於以下兩個因素：
1.算法質量——內容的質量標準。
2.歷史記錄——過去你對特定內容所做的動作和反應。
這意味著無論是被設計的還是個人選擇，社交媒體算法都使我們能夠創建過濾器以查看所需內容，並刪除所有我們不需要的內容。
此外，業內還出現了一種「算法可能會引起信息極化和偏差」的說法。因此，了解算法並了解算法何時發揮作用，這一點很重要。
算法的重要性還體現在哈佛商學院的一項研究中，研究發現人們更有可能遵循來自算法的建議，而不是人的建議。這正是本文誕生的原因之一。
本文提供了一種指導方法——當算法控制了你的閱讀時，你該如何思考。
首先，本文並不打算列出算法內部的確切的計算原理，而是將重點放在囊括當前主流社交媒體算法的主要特點。其次，文中所展示的圖表並不是算法的可視化，它們更多地是展示某些決定性問題，而不是算法方程式。
本文作者為Ste Davies，由騰訊媒體研究院編譯。你可以遵循這篇文章來迭代自身內容，以確保能在各大平臺獲得最大的影響。
本文內容綱要：
Facebook算法發展及解析Twitter算法發展及解析LinkedIn算法發展及解析Instagram算法發展及解析YouTube算法發展及解析早期社交媒體的目的是為那些在現實生活中無法聯繫的人們提供一個線上聯繫的渠道。
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。
隨著各平臺不斷地成長，以及不斷地探索變現的方法，這些平臺開始豐富他們的產品。新聞分發是其中的關鍵組成部分。
社交媒體尤其是Facebook，開始把自己定位為新聞發布的渠道。隨著越來越多的人開始通過他們接收新聞，Facebook改變了自己的算法以適應這種變化，
新聞出版機構致力於在這些平臺上擴大受眾，並越來越多地製作簡短有趣又可共享的內容。
2015年，Facebook超越Google，成為新聞網站的第一大流量來源，鞏固了其作為社交網絡巨頭的地位。
然而，事故隨之而來。
標題黨文章、虛假新聞、機器人、網絡噴子開始佔領社交媒體平臺。Facebook算法（也許是世界上最著名的算法）處於漩渦中心。
報告顯示，人們在訪問Facebook和Twitter之後感到更高程度的焦慮和不滿。社交媒體平臺變成了黃色新聞的傳播者，他們沒有建立人與人之間的交流，反而促使了群體的分裂。
自2018年以來，社交媒體算法的潮流再次改變。
Facebook宣布，他們打算優先傳播「有意義的對話」而不是新聞報導。
Twitter正在終止平臺上的自動化，這意味著所有由機器人創造的虛假數據如點讚，關注或者轉發將會被消除。
LinkedIn的狀態更新優先級將給予那些敢於展示更多個性化和個人生活的專業用戶。
所有的平臺都將優先展示自己平臺上的原創內容，而不是第三方連結。
在2018年，「搜索」超過了「社交」，自2015年來首次成為社交網站上新聞網站的更大引薦來源。
這是社交媒體新時代的開始。如今這個時代更注重人際關係，而不是信息消費。
這也是為什麼如今網紅營銷蒸蒸日上的原因之一。品牌希望與社交媒體網紅合作，因為他們已經與受眾建立了深厚的聯繫。
算法規則再次被改變。對於許多發布者而言，這意味著流量的終結，甚至在某些情況下，這意味著他們整個業務模型的終結。
對於那些希望在社交媒體中分一杯羹的品牌來說，它們則需要轉變觀念。
現在的算法不僅僅是為一個受眾，而是關於建立社區；不再是吸引注意力，而是使內容更具對話性；它的最終目的是用更坦白的方法參與用戶的社交活動。
如果不理解社交媒體算法是如何工作的，就如同在黑夜中開車不開燈。
雖然在這種情況下你也有可能達成目標，但我們沒有必要冒這個風險。
簡而言之，出於以下原因，你需要了解它們：
影響：確保您的內容產生最大的影響投資回報率：確保你為內容製作和發布所花費的時間和精力能獲得最大的回報。聲譽：長期成為算法系統中的可靠信息源。擴大社會影響力：我們必須能夠「以其人之道還治其人之身」，以防止虛假信息在網上傳播各大社交平臺正在不斷地改變、完善和測試他們的算法。最重要的是，我們要跟上他們的步伐。準備好了嗎？讓我們開始研究社交媒體算法吧。
Facebook可能擁有世界上最著名（或臭名昭著）的社交媒體算法。
在過去的幾年中，它一直處於爭議的中心，不僅在美國和歐洲，而且在世界各地都引起爭議。
由於Facebook希望為用戶提供更多價值，為廣告吸引更多的注意力，因此它不斷地進化算法。也許這就是為什麼，它會與Google搜索算法一起成為傳統和網際網路媒體持續裁員的主要原因。
Facebook算法以前被稱作EdgeRank，在過去幾年中它由於種種過失而備受關注。
因為該算法導致了一種病態的情況：自然接觸率幾乎消失，新聞信息流已近消亡，標題黨和假新聞瀕於垮臺。
用戶自由訪問率大幅下滑
2014年，Facebook的專頁用戶注意到他們的用戶訪問率開始下降。儘管數字有所變化，但平均用戶訪問率卻從16％下降至6.5％。一個擁有10,000個粉絲的專頁只會吸引其中的650個點擊瀏覽。
擁有超過500,000名粉絲的專頁用戶，他們的用戶訪問率陡降至2％左右。
Facebook表示，這樣做僅僅是因為平臺上的內容變多了，所以人們應該只看到與他們最相關的內容。
從那以後，Facebook繼續調整該算法，進一步降低了專頁的用戶訪問率。
大約在同一時間，Facebook專頁在Facebook平臺上的廣告收入幾乎達到了頂峰，然而不久後，它就依靠Instagram來實現大部分收入增長。
如今，Facebook專頁更適合用於開展廣告活動，而不是其他任何活動。
新聞信息流正在退出主場，與用戶相關的生活內容才是王道
生活內容改變了社交媒體的格局，而新聞信息流遭受重擊。
消費者最想要看到的內容是他們朋友、家人和KOL們在Instagram，Snapchat和Facebook上發布的短內容。
而新聞信息流成為了舊時代的遺物。儘管它不會很快消失，但它將不再具有曾經對社會的影響。
Facebook將生活內容視為未來，並聲稱每天有十億條內容在其平臺上共享，但到目前為止，它們還無法像其他廣告資源那樣從中獲利。
不過，生活內容是前進的方向，永遠不要低估Facebook的獲利能力。
Facebook將不再寬容地對待虛假新聞和標題黨
曾經，在Facebook上「病毒式傳播」是一件很容易的事。製作一段人們會共享的內容，並採用不錯的發行方式，就可以保證將其傳播到整個Facebook平臺。
這就是BuzzFeed與其他發行商（例如緊隨其後的Unilad）建立他們業務模式的基礎。內容被設計為「可點擊」和「可共享的」，因為它們利用了社交心理觸發因素，這些觸發因素會喚起人們對愛情，幽默，恐懼或憤怒的情緒。
這一策略常常被運用，人們用各種不道德的方法製作虛假的內容。
這個舊的Facebook算法，其病毒性元素在2016年美國大選和英國脫歐中都產生了巨大的影響。有關這兩個事件的內容都主要在Facebook上播放，很輕易地傳播各種假新聞，並且用標題黨來篡改知名新聞來源的內容
儘管Facebook仍有推動假新聞傳播的傾向，但該公司最近刪除了1400萬條恐怖內容，建立「選舉戰情室」以維護各地選舉，要求瀏覽網站和政治廣列的用戶驗證其身份。通過這種方式來提高控制和根除虛假新聞的能力。
在分享新聞方面，Facebook的用戶習慣也發生了變化。一項研究顯示，出於對隱私的關注，他們更喜歡使用消息應用程式WhatsApp和Messenger（均為Facebook Inc.擁有）與密友和熟人共享和討論新聞。
新的Facebook算法
負面媒體報導的累積，以及研究發現人們訪問Facebook後會感到不開心，這兩項原因促使該公司迅速採取行動，刪除了有關使人發瘋，難過或悲傷的內容的共享。
排名因素。資料來源：Facebook，作者Matt Matt Navarra
馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在2018年1月發布的公告中說，新的算法將優先考慮「有意義的社交互動」。
在扎克伯格的帖子中，他概述了以算法為中心的Facebook的新發展方向。
「我們營造的Facebook的方法正在發生重大改變。我改變了產品團隊的目標，從專注於幫用戶找到相關內容，轉變為幫助用戶得到更多有意義的社交互動。」
這意味著，Facebook算法現在將優先考慮推薦一些可以引起朋友和家人討論的內容，而不是標題黨內容和第三方連結
Facebook提供的有意義的互動包括：
個人評論、對他人的狀態更新或照片的點讚個人對朋友分享的內容所做出的回覆視頻或文章評論中的多人互動通過Messenger共享連結與一群朋友開啟對話此舉引發了一些依賴Facebook作為交流平臺的企業和組織的擔憂。
媒體行業的員工以及像LittleThings和Unilad之類的出版商受到了極大的影響。由於新算法的引薦流量突然下降，他們被迫關閉或者被收購。
但是，由於自然接觸率一直處於歷史最低水平，以及優先考慮親朋好友之間的交流的舉措，許多組織開始質疑，在Facebook上投入精力是否值得。
鑑於其龐大的規模和流量優勢地位，Facebook仍值得創作者們付出努力，但是需要用一種新的方式來改變算法。
我們對Facebook算法了解多少？
和原來所想的不一樣，Facebook聲稱他們並沒有在最初與26個人分享你的內容可以用一個面向小部分用戶的帖子來測試初始參與度Facebook算法將優先推薦促進朋友和家人之間對話的內容Facebook將優先推薦Messenger共享的連結用戶的積分（頁面的完整性，共享歷史等）是排名因素被用戶分享並引起進一步討論的品牌或發布者內容將獲得優先推薦Facebook算法將優先推薦實況視頻，因為它會收到更多互動比起第三方連結帖子，本地視頻帖子會獲得更多的參與度參與度的計算將基於積分系統帶有長評的帖子將獲得更高的權重本地內容優先於第三方連結內容根據Buffer的研究，每天發布五條內容或許是最佳方案標題黨，以及要求人們「點讚，評論或分享」的內容會被降低權重聳人聽聞的內容會被該算法標記Facebook算法將降低出現標題錯誤的文章的排名Facebook算法排名因素——
如何適應Facebook算法？
這是Facebook的新常態，任何使用該算法的人，如果他們希望在該平臺上獲得好的反饋的話，在製作內容時都應該考慮到這一點。
Facebook希望用戶為該平臺創造內容，但是如果你的目標是為自己的網站引流，那你需要採取合適的舉措。算法在以下情況中可以幫助你：成為可靠的內容生產者，製作原創內容，只在極少的時候連結到你自己的網站。
Facebook明確表示，他們將優先推薦直播視頻，因為他們知道直播視頻的參與度是任何其他內容的六倍。任何能夠推動有意義的參與的事情，都是值得做的。
在可預見的未來，優質的本地視頻仍將在Facebook中佔據領先地位。
定一個目標：要成為算法眼中的優質內容（有選擇地分享你的內容）
不要在Facebook上分享你的所有內容。如果該內容沒有產生參與度，那麼你的積分就會降低。僅分享你認為適合平臺和受眾的內容。
Facebook算法將標記標題黨、聳人聽聞的文章、要求用戶點讚，評論和分享的內容以及過度營銷的內容。如果要成為算法眼中的可靠帳戶，請不要執行任何這些操作。
退一步說，Twitter自成立以來的經歷波瀾起伏。實際上，Twiter多年來一直無利可圖，直到2018年它才實現了首次年度盈利。
儘管具有盈利能力，但Twitter正在失去用戶，這與它清理平臺，刪除垃圾郵件和機器人帳戶有關。
Twitter可能仍將是一個利基社交網絡，但它吸引的用戶類型是世界上最具影響力的一些用戶。這個平臺受到了媒體和政治精英的青睞，在推動新聞議程方面發揮著關鍵作用。
Twitter的實時性，極易上手，不需要任何寫博客或者創建博客等技術知識，這些可能是Twitter在這些人中受歡迎的原因。
Algorithmic Timelines引言
2016年Twitter推出了它的算法，被稱之為「Algorithmic Timelines」。
在此之前，當你登錄Twitter時，你的信息流是按逆序排列的，你關注的人的最新推文被排在首頁頂部。
但是現在登錄Twitter的話，情況有所不同。它不再按時間順序排列，你的時間軸頂端的內容可能是30分鐘前發布的消息，而最近的推文可能會在後面顯示。
這是目前正在使用的算法，旨在根據用戶先前對平臺的使用情況，為用戶提供最相關的內容。
算法認為你會覺得這些內容最重要，所以把這些推文推送給你。當你在制定Twitter策略的時候，必須考慮到這一點。
不過，Twitter為用戶提供了在算法時間軸和正常時間軸之間切換的選擇，儘管默認情況下是使用算法時間軸。
網絡噴子，機器人帳號和選舉
和Facebook一樣，Twitter近年來一直是爭議的焦點。
它被指控為匿名的網絡噴子和極端主義團體提供了一個平臺，可以大肆宣揚惡毒言論和仇恨，並容許俄羅斯帳戶和機器人帳戶介入2016年美國總統大選。
去年1月，Twitter聲稱，他們已刪除了50,000個與俄羅斯有關的帳戶，這些帳號使用該平臺發表了與2016年選舉有關的、機器生產的惡意內容。
這也促使了去年2月Twitter算法進行了新一輪改進。
從現在開始，將不允許在Twitter平臺上發表自動化內容（或使用機器人帳號）。
Twitter通過以下聲明向服，明確警告了那些使用機器人帳號的服務商：
「不允許使用任何形式的自動化（包括計劃使用）來發布相同或基本相似的內容，也不允許一人操控多個帳號進行點讚或轉發等操作（無論你是否創建或直接控制這些帳戶）。」
在280個字的限制下運用算法時間軸
Twitter算法的目的是增強時間軸的相關性，以便用戶可以捕獲重要的推文，否則他們會錯失與他們互動最多的人之間的交流機會。
與此同時，Twitter仍將自己視為實時新聞網站以及社交平臺。當你登陸帳戶時，首頁會詢問「正在發生什麼？」，Twitter通過這一舉措來增強以上兩種屬性。
它不會向你展示幾天前的推文，因為按照Twitter的標準，它們太舊了。Twitter的目的是幫助人們發現「現在正在發生的事情」，與之相比，Facebook或LinkedIn則更多地關注「本周發生的事情」。
因此，雖然該算法會把較舊的推文展示在首頁頂端，但時間仍然是重要的因素。而且，如果你希望自己的推文獲得儘可能多的覆蓋率和參與度，你必須適應該算法。
2017年9月，Twitter做出了迄今為止最大膽的改變之一，將字符數限制從140個增加到280個。
這引起了用戶的憤怒，他們認為此舉將導致該平臺的滅亡。
但是事後看來，Twitter制定了一項不錯的計劃，因為通過對語言的參與度數據進行分析後發現，推文中可以容納更多的內容。他們發現日語推文（這種文字允許更多的內容）比英語推文獲得了更多的參與度。
話雖如此，據報導，截止2018年10月，平均推文長度仍然只有35個字符。
我們對Twitter算法了解多少？
時間在Twitter算法中佔重要地位信譽度高的帳戶受到算法的青睞字數控制在280個字以內可提高參與率儘管可以分享連結，但平臺內的內容權重將高於第三方連結內容與您互動最多的人的推文將排在頂部可以用一個面向小部分用戶的帖子來測試初始參與度點讚，回復和轉發能得到較高分數即使你與某些內容沒有互動，閱讀改文章或訪問某個人的個人資料所花費的時間仍將影響你的首頁內容。你與他人的互動越多，算法就會更多地為你推薦他所關注的內容（如果他們關注你的話）Twitter算法排名因素——
如何適應Twitter的算法？
使用第三方服務（例如Tweroid或ManagerFlitter）來了解，你的粉絲通常在一天中的什麼時間在線。這個時間段是最好的發布時間，能夠確保你的推文在粉絲中獲得儘可能多的曝光度。推文擁有的曝光度越高，互動的機率就越大。
通過圍繞特定主題或領域來建立粉絲基礎，以此提高相關性和參與度有些人為了使自己看起來很有影響力而買粉，或者他們用機器人來關注或取關大量帳號，以此快速增加自己的粉絲數。
這樣做的問題是，他們發推時很少收到互動。因為他們的大多數粉絲要麼是垃圾帳號，要麼是不相關的帳號。
謝天謝地，現在Twitter禁止了這種數據操作。對我們所有人來說，我們從中學到的是：
要製作參與度高的推文，你必須擁有相關且響應迅速的受眾。不需要關注大量不相關帳號，以希望他們回關你。相反，你需要重點對待你關注的帳號，因為時間長了之後，這些類型的帳戶有可能會關注您。
Twitter Analytics（分析）不僅提供了大量關於你的推文的數據，而且提供了大量關於粉絲的數據。它將告訴你粉絲的主題興趣，並按百分比細分。
一旦了解了粉絲的興趣，就可以根據他們的喜好製作推文。內容與粉絲越相關，他們參與的可能性就越大。
Twitter聲稱，字數更多的推文能吸引更多的用戶。這是因為你可以添加更多信息和更多上下文。字數多也可以提供更多的創造力。Twitter算法獎勵這樣的行為，所以請寫更多的字數。
確保您的個人資料是最新的，並且填寫了所有的相關信息（名稱，簡歷，位置，連結，照片等）。
該算法更喜歡看起來可信度高的帳號，因此不要發垃圾內容，發失效的連結或使用自動化軟體。
如果你每天都發推文，為粉絲帶來價值，那麼算法就會為你帶來回報。如果在過去一周中粉絲與你的推文進行了互動，那麼算法將會增加你的優先級。
當你轉發，@回復其他人，他人回覆你的時候，算法會在他們的時間軸中推薦你的內容（前提是他們關注你）。
與其他Twitter帳戶互動可以確保算法將你視為社區的內容創作者。不要只是發推文並期望人們與你互動——你需要主動與他人互動。
儘管LinkedIn算法沒有像Facebook或Twitter那樣引起廣泛爭議，但它在運行過程中仍然出現了一些問題。
2016年9月，LinkedIn被指控，在使用其搜索功能尋找候選人時，會更多地推薦男性。。
在此之前的幾個月，LinkedIn開發出了新功能，用戶可以與名字重複的人一起玩遊戲。
LinkedIn可能對於其算法運作方式公開最多的的社交網絡之一。
2017年3月，其數據團隊發布了一篇博客文章，標題為「維護LinkedIn 信息流相關性的策略」，其中包括有關如何打擊垃圾郵件的算法圖表。
從2017年3月的帖子可以看出，LinkedIn使用人工幹預和算法來維護其內容質量。
如果帖子開始引起人們的廣泛參與，「 LinkedIn上的真人」將對其進行分析，並確定其是否足夠優秀，是否應該推廣給平臺上的更多受眾。
內部消息：你應該堅持使你的LinkedIn關係網絡與你共享的內容類型相關。如果你的大多數聯繫人與您所在的行業相同，並且重視相同的內容，那麼你會擁有更大的傳播機會。
在2018年3月，同一團隊發布了另一篇博客文章，名為「LinkedIn信息流背後的AI」，提供了關於LinkedIn算法價值觀的見解。
工程團隊表示，當用戶登錄平臺時，LinkedIn算法會對成千上萬的帖子進行排序，並將最重要的帖子排在信息流頂部。
他們使用成千上萬的因素來確定用戶的偏好，以此來制定個性化信息流內容。
LinkedIn算法把這些排名因素分為三大類：
身份：你是誰？你在哪裡工作？你有什麼技能？與誰聯繫？
內容：該更新被閱讀了多少次？被點讚多少次？最新內容是什麼？發表多長時間了？使用的語言是什麼？更新中提到了哪些公司，人員或主題？
行為：你過去點讚和分享的內容是什麼？和誰的互動頻率最高？你在新聞信息流的哪個部分花費了最多時間？
通過將這些因素輸入到算法中，能夠為每個用戶生成個性化的新聞信息流，使用戶能夠獲得自己所需的交流對話，這些對話能幫助他們更具成效，並走向成功。
知識圖表和計劃中的興趣圖表將改變LinkedIn算法
2016年，LinkedIn發布了一篇詳細介紹其「知識圖表」的帖子，該內容基於用戶的職位，職務，技能，公司，地理位置，學校等。
LinkedIn表示，「這些實體及其之間的關係構成了專業領域的本體，並被LinkedIn用來增強其推薦系統，搜索，變現和消費者產品，以及商業和消費者分析。」
去年，該公司宣布了「興趣圖表」計劃，該圖表代表了用戶與主題分類之間的關係。
「該圖表使我們能夠計算用戶與不同主題之間的親密度（例如，你對水肺潛水有多大興趣？），主題與主題之間的相關性（例如，浮潛與水肺潛水有關），以及哪位你關注的人分享了你的興趣。」
這意味著，通過知識圖表和興趣圖表，LinkedIn算法將不僅可以根據人們的工作來匹配他們，而且還可以根據他們的個人生活來匹配他們。
這將是一個非常強大的算法。比起Facebook算法，它可能能夠做到更多事情。
病毒式傳播效應與你的二級聯繫人有關
LinkedIn算法會把你的內容，推薦給與之互動的人的聯繫人，從而使你的內容更加活躍。如果有人在你的帖子下評論或點讚，那麼算法會把這些評論和點讚推薦給他們的一級聯繫人（即你的一級或二級聯繫人）
因此，假設某人對你的內容發表了評論，LinkedIn算法會將其推薦給他們的五個聯繫人。通過這種方式，你的內容將從一級網絡擴展到二級和三級聯絡網絡。
使用「 Broetry」來產生LinkedIn病毒式傳播
如果你經常使用LinkedIn，你可能會看到被BuzzFeed稱之為「 Broetry」的狀態更新。
這些是「營銷人員，社交媒體專家和傳教士的首選發帖方式」。
通常表現為一句話內容，充滿了被設計好的煽情話語，引誘你與之互動。
最著名的「 broems」創作者是成長型黑客Josh Fechter，他使用此方法在LinkedIn上製作了一些嚴重的病毒式帖子，獲得了高達2億閱讀量。
雖然broems並不適合每個人，但不可否認，LinkedIn算法對這種風格的帖子很友好。
不過，我們知道，算法並不會永遠保持不變，並且Broem的用戶已經意識到，他們的內容無法再獲得像以前那樣的吸引力。
我們該如何理解LinkedIn算法？
平臺內的內容優先於第三方連結內容會根據匹配的技能，行業和你的聯繫人，被推薦給聯絡網絡中與你最相似的人內容會被推薦給在Linkedln上曾經和你有互動的人，以及和你互動最頻繁的人點讚，評論和分享可能具有不同的權重病毒式傳播的關鍵是讓算法把你的內容推薦給二級和三級聯繫人可以用一個面向小部分用戶的帖子來測試初始參與度具有煽情話語的一句話內容仍然是一種病毒式傳播機制LinkedIn員工將對參與度高的內容進行分析，視情況將其推廣給更多的受眾（儘管人工分析可能比較主觀）Linkedln算法排名因素——
如何在適應LinkedIn算法？
如果你的LinkedIn上到處都是來自各個行業的人，那麼你的內容無法獲得所有人的共鳴。相反，如果保持你的聯繫人與你所在的行業有關，那麼你的內容將會擁有更高的吸引力，並被聯繫人推薦給你的二級和三級聯繫人。
成為關係網絡中有價值的一員，點讚，評論並分享你的聯繫人的內容
用戶報告顯示，動態更新比實際的帖子內容具有更高的閱讀量。這個情況令人驚訝，因為實際上LinkedIn更注重發布內容，並對博文撰寫投入了更大的精力。不過，這條建議可能會發生改變，因為LinkedIn算法目前優先考慮書面內容。
儘管LinkedIn並未明確表示，算法會優先推薦站內圖像或視頻，但是鑑於該平臺確實注重這些內容，且其他平臺會優先推薦站內圖像和視頻，因此我們可以假設，即使現在的算法並沒有將其列為優先級，以後也會這麼做。
在製作broetry內容時，混合使用常規寫作風格和一句話寫作儘管broetry形式還沒有退出主場，但它確實沒有以前那麼具有病毒式傳播力了。減少使用喬希·費希特（Josh Fechter）的創作方法吧。在製作broetry內容時，應該混合使用常規寫作風格和一句話寫作
大多數品牌和用戶喜歡使用社交媒體來為自己的網站和博客引流。但如今，這樣做變得越來越困難，因為算法優先考慮站內內容而不是外部連結。但是，只要你不濫用LinkedIn算法，它仍然可以為你的頻道帶來大量流量。
儘管Instagram不如Facebook算法出名，但Instagram無疑是最酷的社交媒體算法，也是未來最重要的算法，因為Instagram逐漸成為改變消費者文化的中堅力量。
毫無疑問，Instagram是最熱門的社交媒體平臺，而且熱度可能還會持續一段時間。它改變了整個行業，例如時裝業中，著名時尚雜誌（如Vogue）不再硬性規定其中應該出現的內容和不應該出現的內容。
現在，它已經成為人們變身KOL的主要平臺，因為Instagram的創作過程比任何其他社交平臺都容易得多。
數據顯示出持續上升的趨勢，這意味著Instagram的網紅營銷正在蓬勃發展。
Instagram是時尚，健身，旅行，遊戲，寵物甚至CGI KOL等各行各業KOL們的家園。
只要你使用Instagram工具和軟體，有足夠的才幹並投入工作，任何人都可以成為「ins明星」。
不過，像其兄弟網站一樣，Instagram最近也出現了負面新聞，不過和Facebook相比還差得遠。
KOL騙局
對於新手來說，有很多人嘗試欺騙Instagram算法，使自己看起來比實際上更有影響力。
人們使用機器人和代理服務來自動關注或取消關注他人帳戶，用機器人來點讚或對他人內容進行評論，這種情況在Instagram上比比皆是。
這並不是真正的粉絲關係和互動參與，而是一種對系統的操縱。Instagram似乎對此無能為力。
更糟糕的是，購買假粉和假互動來誇大其粉絲數量，這種情況在Instagram上也很盛行。從第三方網站上購買幾千個粉絲只需很少的費用（5-10美元），用相似的價格，還可以讓「人們」點讚並評論你的內容。
在這種情況被整頓之前，許多假KOL會以此來欺騙品牌和代理商與他們合作，為他麼花錢。從長遠來看，這些假KOL們肯定會被發現，因為品牌的投資回報率並不符合KOL們所展現出的影響力。
從時間軸到Instagram算法的轉變
Instagram於2016年中宣布了自己的社交媒體算法，旨在為用戶提供他們最希望參與的內容類型。
在上線nstagram算法之前，信息流按時間順序發布，這意味著你可以在頁面頂部看到最新的帖子。當時，新帖的生命周期為72分鐘；但現在，它在發布幾天之後仍可以獲得互動。
現在，在重新登陸instagram後，你可以在時間軸中看到上次登錄時你互動最多的人發布的內容。
參與度是Instagram算法的關鍵排名因素。內容所收到的點讚，評論，評論點讚，內容收藏，DM回復和通過DM發送的次數越多，算法對其賦予的權重就越大。
我們對Instagram算法了解多少？
首次發布時，內容會被推薦給一個特定的粉絲群，以評估參與度
其中的三個重要因素是：1.興趣（Instagram算法認為你喜歡該內容的可能性越高，你看到它的可能性就越大）；2.時間軸（優先推薦最近發布的帖子）；3.關係（如果你為某些帖子點很多贊，並發表很多評論，算法會把你認定為這些帳號的朋友和家人）
定期發布將有助於你在用戶的時間軸中得到更高的權重，並且算法不會降低發布次數過多的人的權重算法並不偏好使用Stories，直播或其他特殊功能的用戶通過DM分享的帖子會被算法排名評論的權重比僅點讚的權重更高使用不多於30個話題標籤來優化內容，這樣更容易被用戶發現。不過每個內容不應該用相同的話題。你互動越多的內容將獲得更高的曝光率主題標籤仍在算法中起作用，但主要只在「瀏覽」頁面中發揮作用一個擁有好的建設且參與度高的社區可以提高每份內容的積分積極地與他人的內容進行互動（通過點讚和評論）有助於引流自己的內容，並進一步提高自己帳號的參與度用戶在內容上花費的時間越長，該內容的算法積分就越高Instagram算法排名因素——
如何適應Instagram算法？
如果你發帖不規律，算法會將你視為流量玩家，不會在粉絲中優先推薦你的內容。而那些定期發布並貢獻最大的人將獲得算法的青睞。
與那些和你的Instagram帳戶相關的用戶和內容進行互動，可以幫助你引流自己的帳戶。你與他們互動的越多，你的內容在他們時間軸中的算法權重就越高。
Instagram算法的三個關鍵因素之一是及時性。首先了解何時是你的最佳發布時間，然後發布內容。
使用話題標籤，這樣用戶就可以通過「搜索」頁面找到你通過使用話題標籤，如果你能獲得搜索頁面的頭部位置的話，它可以為你帶來數百甚至數千的點讚和粉絲。
由於平臺太過流行，導致YouTube算法可能是當今最難破解的社交媒體算法之一。
YouTube擁有15億全球用戶，從數據上說，它是世界第二大搜尋引擎，是一個需要認真應對的平臺。
開發YouTube算法的目的是服務對網站做出重大貢獻的用戶。這反映在它的一些排名因素上，這些排名因素基于堅持發布和用戶擁有的粉絲數量來制定的。
除非您是知名人士，擁有某種特別出眾的才華，或者在製作視頻方面擁有與眾不同的角度，否則，想從零開始在YouTube上吸引大量粉絲，需要投入大量的工作。
為什麼？因為Youtube上的內容質量非常高，並且這些內容涵蓋了每個可以想到的主題。最重要的是，它需要每周發布約2/3次才能獲得算法的青睞。
這就是為什麼YouTube SEO是一個蓬勃發展的行業的原因，許多像Brian Dean這樣的 「傳統」 SEO專家也開始注重並磨練他們在YouTube平臺上的技能。
推薦算法與兒童安全
在過去的幾年中，YouTube的推薦算法遭到了抨擊，因為有關兒童的視頻中出現了問題評論，算法還自動填充戀童癖相關的內容。。
這導致許多主要品牌暫停在YouTube上投放廣告，除非問題得到解決。在撰寫本文時，由於類似問題的再次發生，YouTube算法正處於風暴中心。
像Google / Alphabet和Facebook這樣數十億美元的公司並沒有完全控制自己的社交媒體算法的使用。你是否會感到擔心呢？
KOL強烈反對YouTube算法測試
2018年5月，許多YouTube上的KOL對平臺進行的算法測試感到憤怒，該平臺向用戶推薦了他們尚未訂閱的頻道的視頻，而不是已經訂閱的頻道視頻。
YouTube表示，它只對一小部分用戶進行了測試，但一些YouTube明星對此感到惱火，並公開表示反對這種行為。
這是一個值得牢記的教訓。用戶——即使是最有影響力的用戶——在任何社交媒體網站上都無法完全控制自己的頻道或內容，他們也永遠得不到這個權利。他們擁有的是一塊租來的土地。
我們對YouTube算法了解多少？
總觀看時間和觀眾留存是重要的排名因素上載頻率是一個重要因素，持續上傳的人會得到算法的青睞可以用一個面向小部分用戶的帖子來測試初始參與度粉絲越多，YouTube算法對你的視頻的優先級就越高視頻的觀看次數越多，YouTube算法的優先級越高頻道的觀看次數越多，YouTube算法的優先級越高視頻的點讚/踩和評論是重要的排名因素標題，描述和關鍵詞標籤是重要的排名因素視頻的最佳長度是7-16分鐘YouTube算法是人工智慧，它正在不斷地學習，理解人類並拓展YouTube算法排名因素——
如何適應YouTube算法？
如果斷斷續續的更新頻道中的內容，那麼算法會降低 該頻道的權重。所以你最好持續發布內容，最好在每周的同一時間發布，也可以每天發布。
這不僅能從算法角度為你提供幫助，而且知曉更新時間會讓你的粉絲更樂於觀看你的視頻。
頻道中的粉絲數越多，你在算法中的積分就越高。但這對於從零開始以及希望發展Youtube帳號的新手來說是一個左右為難的規則。
你應該這樣做，而且你獲得的點讚越多，算法給予你的權重越高。製作一些討你的目標受眾歡心的視頻，並注意不要出現爭議性內容，這樣會導致負面評價。
YouTube算法認為，人們觀看視頻的時間越長，你的內容就越有趣。所以你的目的是勾住觀眾，許多YouTube博主會使用特定的策略來勾住觀眾。
馬特·吉倫（Matt Gielen）發現，時長7 – 16分鐘的視頻具有最佳的用戶留存率，最高的參與度和最佳的觀看者訂閱率。
社交媒體正在不斷進行A / B測試並更改其算法，以適應新功能，增加收入並為用戶提供更多價值。
儘管我們永遠不能完全了解每種社交媒體算法的內部工作原理，但我們可以從公司的公開資料中獲取線索，並相應地調整我們的方法。
我們可以通過自己的經驗，和他人相互分享經驗，逐一地解碼社交媒體算法。
使用信息碎片，基本假設，一些常識，不斷測試和數據共享，可以破解這些神秘的數學方程式。
就像SEO行業誕生於破解搜尋引擎算法的集體願望，我們也可以共同努力，以了解這些正在塑造社會文化的強大社交媒體。
這意味著我們要不斷地測試內容來發現有效的方法，無效的方法以及出現這兩種情況的原因。
此外，在社交媒體傳播方面，我們不僅需要速度和敏捷性，還需要知識和經驗的集體共享，需要KOL們集體對社交媒體公司施壓，迫使他們提供更多有關這些神秘算法的內部工作原理的信息。因為算法對我們所有人的生活將產生更大的影響。
來自： 騰訊媒體研究院