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关于番茄小说推荐算法详细解答,你扑街的真正原因

经验 1个月前 (11-07) 浏览 153

看到一个热门帖子讲了算法机制,大家热情高的同时但还有些不了解的地方。

我用一个实质化的例子来帮你们理解一下。

据我所知,目前所有的智能推送,基本逻辑都是看——总留存,来决定你的流量池

什么是总留存?

在短视频中总留存是投放一定范围的流量后,产生的所有用户合计停留秒数。

因为抖音、小红书这种平台需要用户停留时间,这个时间就是平台的钱!

谁能给我拉住更多的总量用户时间,谁就可以拿到更大的流量。

番茄小说虽说是字节系的产品,但在流量算法上其实和小红书非常类似。

依托于封面吸引用户点击,在凭借内容质量尽可能的拉取更多的留存数据。

那在这种算法下。

流量池PK实力=总留存=投放流量封面点击率内容留存

投放流量:就是你当前的流量池是一次性给你安排多少个展示位,同流量池中的作品展示位数量是一样的。

封面点击率:也就是我们说的吸量问题,给你的展示位,你能真正拉进来多少人看。

内存留存:拉进来的人,总共产生了多少停留数量,短视频中看秒数总和,番茄小说中看章节完读总和。

流量池PK实力:最终会被按某一个阶段进行划分,分为晋升档、不变档、下降档。

PS:说个有意思的事,当初做短视频的发现同样一个视频,连续发送数次后所得的最终数据都不一样,因为你哪怕你总留存一样,但可能在某一天的批次中,其他人太过于拉跨,你就为非常幸运的成为晋升档,拿到下一个流量池的资格。

至此,很多问题都可以用总留存得到一个解释。


比如十万字完读很高,有30%!但狗番茄不给我量!

(1)在题材、吸量相同的情况下,别人可能十万字完读率不如你,但他的所有章节完读总和比你多,那自然他最终的总留存次数就比你大。

例子:

第一本书:第二章40%,一路平稳下滑,十万字30%

第二本书:第二章80%,一路平稳下滑,十万字25%

第二本书肯定会拿到更大的流量,而且所谓的单价也会更高。

(2)在题材、吸量和十万字完读率一样的情况下,别人的完读曲线下降的更加平稳,那他的所有章节完读总和也会比你多。

例子:

第一本书:第二章80%,一路平稳下滑,五万字50%,十万字30%

第二本书:第二章80%,一路平稳下滑,五万字55%,十万字30%

第二本书肯定会拿到更大的流量,而且所谓的单价也会更高。

(3)在题材、完读曲线一模一样的情况下,别人比你吸量。

例子:

第一本书投放1000展示位,吸量100。

第二本书投放1000展示位,吸量500。

你俩的单价可能会一模一样,但人家每日收益就是会比你更高,自然也会拿到更大的流量池。

……

从总量留存的算法逻辑上看。

理论上书测改命是存在的。

在你人群精准和完读曲线不变的情况下,增加点击率是会改变你的总量留存。

从而提升你的流量池PK实力。

理论上单价降低也是存在的。

兴趣人群的流量池消耗完毕后,其他流量池带来的点击转换率和内容留存肯定不会有兴趣流量池这么高,自然也会影响单价。

理论上写长改命也是存在的。

假定某些强噱头文十万之前总量留存爆炸,但在噱头乏力后急速下滑的完读数据会让他被一些长久稳定的文在某个字段反超总量留存,但这种耗费时间不太,不建议去赌。

理论上番茄写书是完美匹配炸裂噱头文。

你可以凭借前期的总量留存把其他书按死!后期数据下滑后火速开一本继续炸裂的新书吃钱。

缺点就是如果这样干的人太多,整体质量高的书基本不会出现在番茄,因为很难有人在不赚钱的情况下坚持几十万字去赌一个可能性。

……

另外我推测番茄的流量池种类如下,以下内容沾点胡说八道。

验证流量池

在这个阶段是根据目标人群的总量留存来争夺首秀流量大小。

首秀流量池(10-13w)

奖励阶段,也是获取下一个流量池权重的阶段。

新书流量池(13-30w)

番茄养蛊的真正开始,所有书籍根据特定区间的总量留存争夺流量。

大多数人13w字后流量腰斩的原因可能就是在总量留存上被这个池子里面的其他书PK掉了。

番茄比较当人的一点就是没把新书和老书全放在一个池子里。

老书流量池(30w-完结?)

很多人在30w字流量池后起飞,可能原因就是之前PK过你的那些书断更了,或者你随着字数增加总量留存超过了他们,同时也比这个流量池的部分书流量大。

当然也不排除随着流量池升级,每日展示位提升的可能性。

……

最后说点个人看法。

起点的追读决定推荐位的机制可以说是目前最适合整体高质量长篇文的孵化。

炸裂的强噱头文在起点是很难赚到钱的,因为你绞尽脑汁把能写的都写了后,可能还没上架。

飞卢中规中矩,上架前的V收排推荐机制也算是比较有利于噱头文的孵化,但上架订阅比推荐机制又让作者想赚钱久一点话,会想办法往中篇方向发展,避免了太过于炸裂的噱头文。

番茄现在完全就是噱头文的土壤。

本文来自:龙空,作者:欧鱼白

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