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运营首先要了解的内容分发策略（一）：打压与推优
更新时间：2025-6-4 13:55:09 作者：爱短链
编者按：对于运营商来说，内容第一是不变的真理。
无论采用何种操作方法，都需要内容的支持才能取得良好的效果。
然而，内容操作不仅关注内容制作，而且关注内容的消费。
因此，核心是采取良好的策略来筛选和分发生产的内容。
本文作者介绍了内容分发策略之一——抑制和推广。
内容是社区产品最直观的价值体现，也是连接社区生产者和消费者的桥梁。
然而，社区内容运营的工作远不仅仅是围绕内容制作，葡萄酒的香味也害怕深巷，可以消费的内容是有意义的内容，所以核心是如何筛选和分发这些生产的内容。
无论你是否从事内容分发，你都需要了解它的逻辑。
这可以分为五个问题： 看到什么样的内容？ 看到谁的内容？ 先看什么内容？ 谁应该看到内容？ 在哪里可以看到内容？ 这些问题可以概括为三个工作方向：抑制和优化、推荐算法和分发场景。
本文重点分析了抑制和优化的逻辑。
一、生产者的压制和推优 有些人可能会质疑，社区产品的使命不是让每个生产者的内容都能看到吗？为什么会有让谁看到内容的命题？ 人人平等是慈善，做生意一定要歧视。
毕竟我们要做的不是发现每一个高质量的内容，而是提高发现高质量内容的概率和效率。
无论是冷启动社区还是抖音快手，流量都是有限的。
流量分配给具有高质量内容生产能力的用户：一方面，它可以提高流量的利用效率；另一方面，它也可以提高被消费的内容质量，这是内容推荐的第一步。
为了准确定位有价值的生产者，它可以从低到高分为六类：黑名单用户、流失用户、低活动用户、新用户和活跃用户KOL。
1. 黑名单用户 这类用户触发了社区内容安全规则，如发布非法内容或异常账户行为。
作为生产者，它的最低价值是关键的抑制对象。
平台通常不会给他们任何内容流量，甚至在严重情况下禁止账户或发布功能。
2. 流失用户 是指长期未登录的用户，由于其对平台的粘性较低，存在再次流失的风险，可参考以下指标： 连续活跃时间； 单位时间内发布的作品数量； 在社区中积累的消费和互动行为数量。
只有符合标准，才有机会曝光并观察其后续表现。
3. 低活跃用户/新用户 一般来说，这类用户生产的内容质量较差，测试和品尝的内容较多。
但作为生活水的源头，它是为了探索潜在的活跃用户和KOL提高保留目标的供给将分配少量流量。
4. 活跃用户 这部分用户的策略是有限的机会平等，并为他们发布的作品提供有限的流量来验证内容质量。
流行的内容和新的KOL它通常诞生在这部分用户中。
5. KOL 是指在社区中积累了一定数量粉丝的生产者。
他们的内容输出频率和质量相对稳定。
他们通常会给一个更大的基本流量池进行流量验证。
即使数据性能不如活跃用户群体生成的热门内容，他们也会获得相当大的流量。
生产者推荐的策略是根据上述分类，将不同的生产者连接到不同的审计路径和不同数量级的基本流量池，然后手动进行 双重验证流量筛选高质量内容。
常见的抖音维护号码是通过推动抖音的生产者分层逻辑来模仿好的账户行为来提高其账户的权重。
二、内容打压推优 内容发布后，通常会经历这些步骤:黑名单过滤、机器审核、人工初审(压制)、流量分发(随机流量)、人工复审(标注、推荐)、流量分发(算法竞赛)、出池/沉底。
1. 黑名单过滤 上述黑名单用户在被规则识别后，将无法发布或发布的内容仅由自己可见。
2. 机器审核 通过机器学习算法识别截帧通过机器学习算法识别，md5.快速打压违法违规、重复发布等劣质内容。
确定有问题的内容将被删除，无法判断是否有问题的可疑内容将进入人工初审，无疑的将进入基本流量分配环节。
当然，有审核余力、重视内容安全的社区会手动审核所有疑似内容和无疑内容。
机器审核通常可以覆盖全站95%以上的审核任务。
3. 人工初审 这是指对可疑内容的审查，不包括用户投诉。
机器审计大大降低了人工审计的工作量。
一般来说，人工初审覆盖的内容不会超过总生产量的5%。
4. 流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量流量分发-随机流量分发-随机流量流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量 通过上述三个低质量内容抑制步骤后，内容可以进入推动过程，根据规则判断用户的生产者级别，并分发不同数量级的随机流量进行数据性能验证。
对于视频内容：由于数据量小，现阶段评估的数据指标通常只有CTR(点击率)、播放跳出率、无点击沉浸式抖音feed表现为完播率。
对图文帖子类内容：将评估点赞率、评论率。
平台通常性能、数量需求和质量需求，平台通常会推出随机流量评估标准。
例如，假设平台每天曝光总额为100万，其中随机流量池为10万，平台每天产生500个验证内容，每个内容曝光200次。
我们随机抽取一批曝光200次左右的内容，按照CTR倒序排列，按照28定律筛选前20%的内容，最低值为CTR=x%，即可将x%暂定为随机流量CTR考试及格线，并根据后续数据和业务需求不断调整。
只有通过简单的例子列出思路，在实际业务中制定标准需要考虑的因素才会更加复杂。
5. 人工复审-标注和推荐 在内容达到随机流量评估标准后，通常会有另一个人工审查，旨在为未来更高的流量曝光做准备，包括判断内容是否符合平台导向、内容分类标签和加权高质量内容。
6. 流量分配-算法竞赛 现阶段后，内容将进入推荐算法的召回源，并根据词向量、标签、热度等各种召回因素召回个性化算法feed，用户依靠自己的数据性能进行排序和消费。
7. 出池/沉底 在算法竞赛过程中，只要时间线拉得足够长，就会出现沉底内容(因为数据表现不佳而永远不会被召回)和霸榜内容(因为数据表现不错而被召回)。
对于前者，可以根据业务需求决定是否需要打捞；对于后者，将建立时间衰减系数、曝光时间上限、曝光量上限等各种形式的出口机制，以确保内容的及时性。
三、总结 以上是内容分发过程中的压制和推广方法。
只有一个家庭会因社区规模和产品形式的不同而有所不同，但大多数家庭无法逃避从人和内容两个维度提高内容筛选效率的逻辑。
特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
本网站收集的公共内容来自互联网或用户的贡献，这并不意味着本网站同意其观点，也不对网站内容的真实性负责。
如有侵权行为，请联系网站管理员删除，。
无论采用何种操作方法，都需要内容的支持才能取得良好的效果。
然而，内容操作不仅关注内容制作，而且关注内容的消费。
因此，核心是采取良好的策略来筛选和分发生产的内容。
本文作者介绍了内容分发策略之一——抑制和推广。
内容是社区产品最直观的价值体现，也是连接社区生产者和消费者的桥梁。
然而，社区内容运营的工作远不仅仅是围绕内容制作，葡萄酒的香味也害怕深巷，可以消费的内容是有意义的内容，所以核心是如何筛选和分发这些生产的内容。
无论你是否从事内容分发，你都需要了解它的逻辑。
这可以分为五个问题： 看到什么样的内容？ 看到谁的内容？ 先看什么内容？ 谁应该看到内容？ 在哪里可以看到内容？ 这些问题可以概括为三个工作方向：抑制和优化、推荐算法和分发场景。
本文重点分析了抑制和优化的逻辑。
一、生产者的压制和推优 有些人可能会质疑，社区产品的使命不是让每个生产者的内容都能看到吗？为什么会有让谁看到内容的命题？ 人人平等是慈善，做生意一定要歧视。
毕竟我们要做的不是发现每一个高质量的内容，而是提高发现高质量内容的概率和效率。
无论是冷启动社区还是抖音快手，流量都是有限的。
流量分配给具有高质量内容生产能力的用户：一方面，它可以提高流量的利用效率；另一方面，它也可以提高被消费的内容质量，这是内容推荐的第一步。
为了准确定位有价值的生产者，它可以从低到高分为六类：黑名单用户、流失用户、低活动用户、新用户和活跃用户KOL。
1. 黑名单用户 这类用户触发了社区内容安全规则，如发布非法内容或异常账户行为。
作为生产者，它的最低价值是关键的抑制对象。
平台通常不会给他们任何内容流量，甚至在严重情况下禁止账户或发布功能。
2. 流失用户 是指长期未登录的用户，由于其对平台的粘性较低，存在再次流失的风险，可参考以下指标： 连续活跃时间； 单位时间内发布的作品数量； 在社区中积累的消费和互动行为数量。
只有符合标准，才有机会曝光并观察其后续表现。
3. 低活跃用户/新用户 一般来说，这类用户生产的内容质量较差，测试和品尝的内容较多。
但作为生活水的源头，它是为了探索潜在的活跃用户和KOL提高保留目标的供给将分配少量流量。
4. 活跃用户 这部分用户的策略是有限的机会平等，并为他们发布的作品提供有限的流量来验证内容质量。
流行的内容和新的KOL它通常诞生在这部分用户中。
5. KOL 是指在社区中积累了一定数量粉丝的生产者。
他们的内容输出频率和质量相对稳定。
他们通常会给一个更大的基本流量池进行流量验证。
即使数据性能不如活跃用户群体生成的热门内容，他们也会获得相当大的流量。
生产者推荐的策略是根据上述分类，将不同的生产者连接到不同的审计路径和不同数量级的基本流量池，然后手动进行 双重验证流量筛选高质量内容。
常见的抖音维护号码是通过推动抖音的生产者分层逻辑来模仿好的账户行为来提高其账户的权重。
二、内容打压推优 内容发布后，通常会经历这些步骤:黑名单过滤、机器审核、人工初审(压制)、流量分发(随机流量)、人工复审(标注、推荐)、流量分发(算法竞赛)、出池/沉底。
1. 黑名单过滤 上述黑名单用户在被规则识别后，将无法发布或发布的内容仅由自己可见。
2. 机器审核 通过机器学习算法识别截帧通过机器学习算法识别，md5.快速打压违法违规、重复发布等劣质内容。
确定有问题的内容将被删除，无法判断是否有问题的可疑内容将进入人工初审，无疑的将进入基本流量分配环节。
当然，有审核余力、重视内容安全的社区会手动审核所有疑似内容和无疑内容。
机器审核通常可以覆盖全站95%以上的审核任务。
3. 人工初审 这是指对可疑内容的审查，不包括用户投诉。
机器审计大大降低了人工审计的工作量。
一般来说，人工初审覆盖的内容不会超过总生产量的5%。
4. 流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量流量分发-随机流量分发-随机流量流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量分发-随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量随机流量 通过上述三个低质量内容抑制步骤后，内容可以进入推动过程，根据规则判断用户的生产者级别，并分发不同数量级的随机流量进行数据性能验证。
对于视频内容：由于数据量小，现阶段评估的数据指标通常只有CTR(点击率)、播放跳出率、无点击沉浸式抖音feed表现为完播率。
对图文帖子类内容：将评估点赞率、评论率。
平台通常性能、数量需求和质量需求，平台通常会推出随机流量评估标准。
例如，假设平台每天曝光总额为100万，其中随机流量池为10万，平台每天产生500个验证内容，每个内容曝光200次。
我们随机抽取一批曝光200次左右的内容，按照CTR倒序排列，按照28定律筛选前20%的内容，最低值为CTR=x%，即可将x%暂定为随机流量CTR考试及格线，并根据后续数据和业务需求不断调整。
只有通过简单的例子列出思路，在实际业务中制定标准需要考虑的因素才会更加复杂。
5. 人工复审-标注和推荐 在内容达到随机流量评估标准后，通常会有另一个人工审查，旨在为未来更高的流量曝光做准备，包括判断内容是否符合平台导向、内容分类标签和加权高质量内容。
6. 流量分配-算法竞赛 现阶段后，内容将进入推荐算法的召回源，并根据词向量、标签、热度等各种召回因素召回个性化算法feed，用户依靠自己的数据性能进行排序和消费。
7. 出池/沉底 在算法竞赛过程中，只要时间线拉得足够长，就会出现沉底内容(因为数据表现不佳而永远不会被召回)和霸榜内容(因为数据表现不错而被召回)。
对于前者，可以根据业务需求决定是否需要打捞；对于后者，将建立时间衰减系数、曝光时间上限、曝光量上限等各种形式的出口机制，以确保内容的及时性。
三、总结 以上是内容分发过程中的压制和推广方法。
只有一个家庭会因社区规模和产品形式的不同而有所不同，但大多数家庭无法逃避从人和内容两个维度提高内容筛选效率的逻辑。
特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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