知乎營銷玩法指南

知乎的流量的分發(fā)機制都是以問題-答復為中心的，這就是討論知乎的根底。我們先來看幾個簡單的問題（是我們了解知乎的根底）：

問題 1:信息元是什么？

信息元是根底的組織方式，相似于原子之于物體。

問題 2:知乎信息元是什么？

「問答」。一個問題，對應多個答復。

形態(tài)相似于“蜈蚣”。其中，問題是蜈蚣頭，答復是蜈蚣腳。這種信息元就屬于「復合式信息元」。

問題 3:和其他平臺有什么差異？

其他平臺，無論是短的圖文、長的圖文還是視頻平臺，信息元都是「個體獨立」的。

比方一個「微博」、一篇「公眾號文章」。

這種個體獨立信息元，形態(tài)更相似于“草履蟲”，是屬于「單一的信息元」。

問題 4: 知乎與其他平臺操作有什么不同？

其他平臺，無論微信、微博、抖音，玩法的根底，都是盤繞單一信息元，停止提升和優(yōu)化，放大傳播效果?！白龊眠@個內容，就夠了”。

而在知乎“蜈蚣”式的信息元的架構下，流量分發(fā)特性明顯不同，就要思索更多問題，比方：“需求營銷問題還是營銷答復？如何選擇適宜的問題？答復的順序重要嗎？”

“草履蟲”式的平臺，營銷的效果只需求看信息元的質量（內容質量）、體積（曝光數(shù)據(jù)）和密度（轉化率，和前兩者相關）“蜈蚣”式信息元的平臺。

除了上述要素外，則需求統(tǒng)籌“頭和腳的關系”（問題和答復的關系）和“腳的次第”（答復排序）等多種要素，因而玩法更多樣。

很多朋友都有個困惑：“知乎問題下的答復終究是怎樣排序的？”“為什么有的答復贊數(shù)少，卻靠前？而有的答復點贊高，卻靠后？”

這就觸及到知乎最中心的算法：威爾遜積分算法，這個算法決議了問題下答復的排序。而排序，則是知乎最關鍵的分發(fā)機制之一，由于任何一個答復，只要排名靠前，才干取得更多地曝光時機。

關于 威爾遜積分算法的完好解釋，能夠看看知乎的前產(chǎn)品總監(jiān)解釋，簡單來說就是：每個問題下答復排序，由答復的權重來決議：

每個答復的權重 = 原力 + 上浮力 – 下沉力

原力 =【答復者在該問題的所屬品類下的帳號權重】

上浮力 =【點贊】、【珍藏】、【編輯引薦】、【專業(yè)勛章】等

下沉力 = 【反對】、【沒有協(xié)助】、【告發(fā)】等

從公式能夠看出，排序的影響要素遠不止「點贊數(shù)」一個。

而從「道」的層面看，一切影響排序的要素，都和內容的質量高度相關。

這通知我們，知乎營銷的第一原則：“內容質量最重要?！?/span>

正是這些力共同作用，產(chǎn)生了答復的「權重」。

而能夠拆解到更細得是，每一個力地構成，都是跟施加這個力的后面的「人/帳號」有關。

力 ≈（施力者在這個問題所屬品類下的帳號權重 x 70% + 施力者的粉絲數(shù) x 30%）

聽起來比擬籠統(tǒng)，我舉個例子：

有個問題 – 有哪些化裝品和護膚品，你曉得好用，但是呢用過以后才會發(fā)現(xiàn)居然這么好用？

假設我答復了上面的問題，并植入了產(chǎn)品。有兩個知乎作者，A 是 3 萬粉的美妝小 V，B 是10 萬粉的汽車大 V，哪位給我點贊，對我的答復的作用更大？答案是 A。

由于這個問題是屬于「美妝」品類，A 在此品類下帳號的權重遠遠高于 B，因而 A 在問題下的點贊和權重也大于 B。

這闡明了，知乎營銷的第二大原則：“大V的品類能否契合，比粉絲數(shù)上下更重要?！?/span>

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