音符權(quán)重規(guī)則算法
在討論了賬戶權(quán)重規(guī)則之后，讓我們來(lái)討論一下紙幣的規(guī)則。在一定程度上，票據(jù)的權(quán)重規(guī)則比賬戶的權(quán)重規(guī)則更重要、更有用，因?yàn)樗侵苯記Q定單個(gè)票據(jù)流量的重要規(guī)則。舉例來(lái)說(shuō)，賬戶中很少有做得很好的項(xiàng)目，這是不是一個(gè)根本不爆發(fā)的機(jī)會(huì)？答案肯定不是。還是有機(jī)會(huì)的，但概率比權(quán)重高的賬戶小。讓我們?cè)敿?xì)分解音符的重量規(guī)則。
1.獨(dú)創(chuàng)性
“創(chuàng)意”這個(gè)詞在我的筆記中出現(xiàn)了很多次，我有點(diǎn)不愿意再談?wù)撍窃趧?chuàng)意能夠提高筆記的權(quán)重之前，必須強(qiáng)調(diào)一次。在圖片中，原始權(quán)重分為-99-5分，這意味著原始權(quán)重分?jǐn)?shù)是根據(jù)注釋中圖片和文本的獨(dú)創(chuàng)性給出的。如果字?jǐn)?shù)超過(guò)100，但原創(chuàng)性低于60%，權(quán)重將接近-99，這是“限制”在標(biāo)準(zhǔn)的小紅書(shū)詞匯。你的原創(chuàng)性越高，你就能得到越多的權(quán)重分?jǐn)?shù)，最多5分。
2.匯率
在這里，讓我們?cè)敿?xì)談?wù)勑〖t樹(shù)大數(shù)據(jù)人工智能推送的工作原理。首先，小紅書(shū)會(huì)收集你的外在特征和內(nèi)在特征。什么是外部特征，即你填寫的所有信息，如性別、地區(qū)、學(xué)校、生日，甚至是你首次注冊(cè)賬戶時(shí)填寫的興趣，以及你的收藏等。那么什么是內(nèi)在特征，即根據(jù)你的外在特征，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，來(lái)構(gòu)成你的整體人格。換句話說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的常用詞叫做用戶肖像。例如，如果你是一個(gè)女孩，你的年齡符合生育特征，最近的筆記包括婚姻或相關(guān)詞匯。最近，你經(jīng)常瀏覽母嬰產(chǎn)品，系統(tǒng)會(huì)知道你懷孕了。這是一種分析形式；讓我們來(lái)談?wù)勍频墓ぷ髟?。在你發(fā)布了便條之后，系統(tǒng)將提取便條的主要特征并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記，如母親和嬰兒、孕婦等。這時(shí)，它會(huì)根據(jù)賬號(hào)和紙幣的重量推給少數(shù)人。如果轉(zhuǎn)換率好，它將繼續(xù)推給大量的人。如果轉(zhuǎn)化率不夠，將提前結(jié)束分配。備注只能輸入關(guān)鍵詞信息流，而流量只能依靠搜索。然而，關(guān)鍵詞信息流也是按權(quán)重排序和確定的。
現(xiàn)在，我們來(lái)談?wù)剟偛盘岬降霓D(zhuǎn)換率。根據(jù)新聞發(fā)布會(huì)上的標(biāo)簽，它將被推給一小部分用戶瀏覽。這個(gè)轉(zhuǎn)換率是轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、收集和贊揚(yáng)。
權(quán)重關(guān)系是：轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論，收集表?yè)P(yáng)。
由此，我們可以很容易地看到，小紅書(shū)把轉(zhuǎn)發(fā)放在了最重要的位置，在站外分享它以獲得更多的流量，這也意味著這張紙條更有價(jià)值。在網(wǎng)上贊美它只是一個(gè)基本的說(shuō)法，很難體現(xiàn)出這部作品的價(jià)值判斷。
