“看一看”推荐算法，更喜欢“热点型”文章还是“深度型”文章？

在微信生态里，“看一看” 的推荐算法一直是内容创作者关注的焦点。很多人都好奇，这个依托社交关系和算法推荐的平台，到底更喜欢 “热点型” 文章还是 “深度型” 文章？这个问题的答案其实没那么简单，咱们可以从算法机制、用户行为、内容生态三个维度来拆解。

一、算法机制：多任务学习下的动态平衡

“看一看” 的推荐算法采用了多任务学习模型，比如腾讯内部广泛应用的 MFH 网络。这类模型会同时优化多个目标，像点击、分享、收藏、完播率等。从技术逻辑来看，热点型文章和深度型文章在不同指标上各有优势。

热点型文章往往能快速触发点击和分享行为。比如之前有公众号写《中国高考题，难倒 ChatGPT》，结合高考和 AI 两大热点，“看一看” 贡献了 98% 的流量。这类内容就像扔进水里的石头，能立刻激起水花，算法自然会优先推荐。但它也有个问题，用户可能只是被标题吸引，完播率和收藏率不一定高。就像和菜头那篇被 “牵手门” 头图带火的文章，完播率不到 25%，这种情况下，算法的推荐力度就会逐渐减弱。

深度型文章则更擅长积累长尾价值。虽然它们的点击量可能不如热点型文章，但用户一旦读进去，停留时间和收藏率往往更高。比如浙江日报的《深读》专栏，很多深度报道被全网转载，甚至出现单篇阅读量过亿的案例。这类内容就像陈年好酒，需要时间发酵，但一旦被算法识别出高质量特征，就会进入 “精选” 等长期推荐池。

从算法底层逻辑来看，“看一看” 其实在追求 “短期流量” 和 “长期价值” 的平衡。它会根据用户实时反馈调整权重，比如某个时段分享率权重提高，热点型文章就会更占优势；如果平台近期强调内容质量，深度型文章的推荐机会就会增加。

二、用户行为：社交传播与兴趣偏好的博弈

“看一看” 的推荐机制里，社交传播和兴趣偏好是两个重要维度。微信创始人张小龙曾说，“看一看” 的 “在看” 和 “推荐” 板块分别代表社交推荐和机器推荐。这意味着，一篇文章能否火，既要看算法的兴趣匹配，也要看好友的 “在看” 行为。

热点型文章天生适合社交传播。它们通常包含大众话题、情绪化表达、强视觉元素，很容易引发用户转发。比如 “多巴胺穿搭” 相关文章，在 “看一看” 的流量占比达到 70%，这类内容就像社交货币，用户转发能彰显自己的时尚品味。但这种传播也有局限性，很多读者并不是精准受众，可能导致账号粉丝画像混乱。

深度型文章更依赖兴趣推荐。这类内容通常有专业门槛，需要用户主动搜索或订阅。比如关于 “NPD 人格” 的深度解读，虽然没有蹭热点，但通过精准匹配目标用户，也能获得稳定流量。不过，在 “看一看” 的信息流里，这类文章容易被淹没，需要通过优化标题、头图等方式提高点击率。

从用户群体来看，不同年龄层的偏好差异明显。清华团队的研究发现，20 + 和 30 + 的年轻人在 “看一看” 中的活跃度最低，而 40 岁以上用户更愿意点击和分享深度内容。这说明，深度型文章在中老年用户群体中更有市场，而热点型文章更容易吸引年轻用户。

三、内容生态：平台策略与创作者的双向选择

微信对 “看一看” 的定位一直在调整。早期它更偏向社交推荐，现在则逐渐加强算法推荐的权重。比如 2025 年更新的 “朋友推荐” 功能，把 “在看” 改为 “推荐”，并接入订阅号信息流，就是为了平衡社交关系和算法逻辑。这种调整对内容创作提出了更高要求：既要能引发社交传播，又要符合算法的质量标准。

对创作者来说，选择热点型还是深度型内容，本质上是流量效率和内容价值的权衡。热点型内容能快速带来流量，但需要持续追热点，对团队的反应速度要求很高。比如 “小声比比” 创始人梓泉就提到，他们团队更关注常读用户的涨跌，而不是单纯追求 10 万 +。深度型内容虽然见效慢，但能建立专业口碑，适合长期发展。比如 “万能的大叔” 坚持写品牌公关垂类内容，虽然流量不如热点文章，但粉丝粘性更强。

平台的政策导向也会影响内容生态。中央网信办在 2025 年加强了信息推荐算法治理，要求平台优化内容多样性，避免 “信息茧房”。这意味着，“看一看” 可能会增加深度型文章的推荐比例，尤其是那些有社会价值、能引发思考的内容。比如关于西藏人权的白皮书解读，通过权威内容获得了广泛传播，这类内容就符合平台的政策导向。

四、实操建议：如何让算法更 “偏爱” 你的内容

热点型内容：快准狠 + 差异化
- 快速响应：热点事件发生后，24 小时内产出内容效果最佳。比如 “甲亢哥长沙直播” 事件，相关文章在 48 小时内获得了大量流量。
- 精准定位：找到热点与自身账号的结合点。比如科技类账号可以从技术角度解读 AI 热点，避免同质化竞争。
- 视觉冲击：头图要突出核心信息，标题可以适当制造悬念。比如 “牵手门” 相关文章，头图直接用事件照片，点击率提升了 30%。
深度型内容：专业度 + 结构化
- 建立体系：围绕某个领域打造系列内容。比如浙江日报的《深读》专栏，通过长期积累形成了品牌效应。
- 优化结构：采用 “问题 - 分析 - 解决方案” 的三段式结构。比如关于 “文科衰落” 的深度报道，先梳理现状，再分析原因，最后给出建议。
- 引导互动：在文章结尾设置讨论话题，鼓励用户留言。比如 “你认为文科会衰落吗？” 这样的问题，能提高评论率。
通用技巧：数据驱动 + 社交杠杆
- 监测数据：关注 “看一看” 后台的流量来源、用户画像、互动数据。比如发现某类内容的完播率超过行业均值，就可以加大投入。
- 利用社交：在文章结尾引导用户点击 “推荐”。和菜头就建议，创作者可以在结尾请求读者帮忙推荐，能有效提高内容曝光。
- 矩阵分发：将深度内容拆分成短视频、图文、音频等多种形式，通过视频号、公众号、小程序等多渠道分发。比如 “澎湃新闻” 的湃客平台，通过多形态内容提升传播效率。

总的来说，“看一看” 的推荐算法并没有绝对的偏好，热点型和深度型文章都有机会。关键在于理解算法机制，结合自身优势选择内容策略，同时关注平台政策和用户需求的变化。在这个过程中，创作者需要保持灵活性，既能追热点快速变现，又能沉下心做深度内容建立壁垒。毕竟，真正能留住用户的，还是那些有价值、有温度的内容。

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