在去年即 2019 年 4 月 22 日，在码农圈发生了一件大事。
一个名为“openbilibili”的用户在全球最大的“同性交友平台”Github上创建了一个“go-common”代码库，某站网站后台工程源码被恶意开源。
官方确认
源码一向是互联网公司的核心资产、核心竞争力，相当于上帝的创世手册。
这么一个东西的流出，对某站而言肯定是一个巨大的事故，但对其他主体(如竞争对手、圈内码农、UP主、创业者)而言更多的是心照不宣的狂欢……
深的不提，单单里面涉及的推荐和加权算法就足够让人意乱情迷，因为里面蕴藏的是引爆算法推荐流量引擎的核心密码。
上面的代码什么意思呢?
核心是某站视频和专栏两部分内容的推荐算法，例如视频涉及“ 硬币、收藏、弹幕、评论、播放量、点赞数、分享数、更新时间”这几个因素，每个因素被赋予了不同的权重，通过图中的公式每一个视频都会有一个最终的权重分数，然后算法会根据权重分数大小对内容分配量级不一的分发曝光。
其中实效和分享所占权重最高，因此要想在小破站获得算法机器的垂青，就得鼓动用户多多三连分享，其次把握时间窗口，确保时效性(肚子里墨水有限的，可以翻新内容隔三差五重复发。。。)
注意：每个平台属性不同策略会有出入，不同时期的平台策略也会有所不同。
某站的例子只是个引子。
咱再接着深入解剖，回归算法的根本。
周知，算法核心目的是将用户感兴趣的内容推送给相匹配的用户，提高用户获取信息效率，留住用户为变现提供充裕操作空间。
那什么是用户感兴趣的内容呢?用户对内容的感兴趣程度通过什么去衡量呢?
1，打开率，每一个新内容算法都会给一个流量池去给内容露出，打开率直观地会表现为阅读量，播放量。 当用户点击内容，就会产生一个打开率。
2，完播率(完读率)，包括变体停留时间，打开不意味喜欢，也有可能被标题党骗炮，也有可能是刷的数据，因此单单参考打开率是不够的，如果用户能够把内容从头到位看完那大概率是真爱了，于是从点开那一刹那到看完就能折算出的完播率更有价值。
3，分享率、转发率，不管是对平台还是对创作者还是用户自己本身，分享转发扩散“优质”内容绝对是 3 赢的事，分享率是判定内容优质程度的深度黄金指标之一。
4，收藏率，作用跟分享差不多，人都有私心，很多特别好的东西囿于各种因素未必会公开分享，很多人倾向于悄悄自己藏起来。这个指标自然也是判定内容优质程度的深度黄金指标之一。
5，点赞率，有些平台点赞兼具分享功能，例如知乎，抖音。 也有的平台，点赞就是点赞，适用于想表达对内容对创作者的欣赏但又不便转发的情形。同样是判定内容优质程度的深度黄金指标之一。
6，评论率，包括弹幕等变体形式，评论绝对是深层次的互动形式，要知道在移动互联网时代，用户早就娇贵得了不得了，点开就难能可贵，留言那绝对对内容是强烈的情感表达。
从某种程度，在程序眼里，能让用户产生情绪波动的内容就是好内容，至于程序怎么知道用户情绪波动没波动，评论绝对是最直观的一个指标。后续随着算法AI迭代，连评论区的留言语义都进行分析，算法的洞察力会更加变态。
7，赞赏率，包括送小礼物，投币等变相形式，由于付费覆盖内容较少，因此是否参与权重排名，得具体平台具体分析。
8，更新时间，这一点很容易被大多数人忽视，目前所有平台目前都格外重视内容的实效性，经常会给新内容提权。不过时间加权药效过得快。
推荐算法也许会有很多不同的策略形式，但万变不离其宗，再怎么变都是在这些基础要素上做文章，互动越激烈总是能得到推荐算法的青睐。
每个平台会根据自己的产品特性，对各个指标进行赋权，进而每一个内容都能得到一个加权分数，接着就能按照分数高地决定内容在多大的用户群体面前曝光了。
实际应用中，很多平台都是一个流量池接一个流量池爆，不会让内容一次性在全平台曝光。
经过一道道筛选，大热的内容肯定切合绝大多数用户的喜好，因为算法接收到了强烈的用户与内容的互动信号。
解析完上面的原理，那么如何引爆流量引擎就非常明了了。
那就是——不惜一切代价激发用户互动，无互动不内容。
凡是不能让用户动起来的内容，在智能算法推荐时代，那就是垃圾，不管你自以为有多优秀，没有曝光，什么都不是。
单单有内容是远远不够的，互动率也成了流量的基石。
也就是说一个内容必须植入引发用户互动的基因，否则就是浪费表情的废品内容。
如何引爆内容互动率呢?这又是另外一个问题了。
