（視頻）點了“在看”，你好友將會在買粉絲“看一看”刷到這個文章（視頻），你好友點贊了，他的好友也可能會刷到這個作品，以此類推。

2）個性化推薦

指的是系統會根據用戶的日常行為、活動軌跡和興趣、職業、年齡等標簽，通過一系列大數據算法，推測出用戶可能喜歡的內容。因為買粉絲本身就擁有11億的超級用戶畫像和各種算法機制作為參考。

不過目前由于買粉絲視頻號尚處于熱啟動階段，目前數據庫并不全面，采用的數據源都是從買粉絲大盤抓取，算法基本會采用興趣標簽+定位+熱點+隨機推薦。

所以無論是發視頻還是發圖片，添加話題和定位更有助于個性化推薦。這一點跟抖音的推薦算法有點相似，只不過目前還不夠成熟。

3）去中心化的推薦算法

視頻號雖然是基于社交推薦，但每個人的社交關系鏈畢竟有限，當一個作品已經在完整的社交關系鏈獲得了展現且取得了較好的數據表現后，視頻號會進行社交關系鏈以外的擴大推薦，邏輯類似于抖音的“標簽”對“標簽”，這里不做過多延展。

以上就是抖音、小紅書、知乎、視頻號的流量算法，相信大家仔細閱讀后會對四大平臺有新的了解和認識，如果還有不明白需要交流的地方歡迎來找我交流。