公众号 “看一看” 的流量，是 “精准流量” 还是 “泛流量”？这是很多运营者关心的问题。我在分析了大量数据和案例后发现，“看一看” 的流量既不是纯粹的精准流量，也不是完全的泛流量，而是两者的结合体。接下来，我将从算法机制、流量入口、内容策略等方面详细分析。
🔍 算法机制：社交推荐 + 标签推荐双驱动
微信通过对用户互动行为、兴趣爱好、社交关系、LBS 位置等多种数据进行分析，为用户推荐最符合其兴趣的内容。这种推荐机制结合了社交推荐和标签推荐两种方式。
社交推荐是基于用户的社交关系链，比如朋友分享、朋友读过的内容会优先展示。这种推荐方式带来的流量具有一定的泛性，因为它依赖于用户的社交网络，而社交网络中的用户兴趣可能并不完全一致。例如，一个用户分享了一篇美食文章，他的朋友可能对美食感兴趣，也可能对其他领域感兴趣，因此这种推荐可能会带来一些泛流量。
标签推荐则是基于用户的兴趣标签和内容标签进行匹配。微信会根据用户的阅读历史、互动行为等为用户打上兴趣标签，同时也会对内容进行标签化处理。当用户的兴趣标签与内容标签匹配时，内容就会被推荐给用户。这种推荐方式带来的流量相对精准，因为它是基于用户的兴趣进行推荐的。例如，一个用户经常阅读科技类文章，那么 “看一看” 就会为他推荐更多科技类内容，这些内容的受众相对精准。
🔄 流量入口：多场景下的流量类型差异
“看一看” 有多个流量入口，不同入口的流量类型有所不同。
文章底部点赞、在看后推荐：这个入口的流量更多是基于用户的阅读兴趣和互动行为。当用户对某些类型的文章进行多次互动行为时，系统会为用户打上相应的标签，后续会推荐类似的文章。这种推荐方式带来的流量相对精准，因为它是基于用户的兴趣进行推荐的。
订阅消息看一看：这个入口的流量更多是基于用户的阅读兴趣和社交关系链。系统会根据用户关注的公众号、朋友分享的内容等进行推荐。这种推荐方式带来的流量既有一定的精准性，也有一定的泛性。例如，用户关注的公众号发布的内容可能符合用户的兴趣，而朋友分享的内容可能涉及多个领域，因此这种推荐可能会带来一些泛流量。
发现页 - 看一看（在看 tab 页、热点 tab 页、视频 Tab 页）：在看 tab 页的流量更多是基于社交关系链和阅读兴趣，热点 tab 页的流量更多是基于阅读兴趣、互动行为和 LBS 位置，视频 Tab 页的流量则更多是基于视频内容的标签和用户的兴趣。不同入口的流量类型差异较大，运营者需要根据自己的内容类型和目标用户选择合适的流量入口。
📝 内容策略：如何吸引精准流量
虽然 “看一看” 的流量既有精准性又有泛性，但运营者可以通过优化内容策略来吸引更多精准流量。
内容垂直度：保持内容的垂直度可以帮助系统更好地为内容打上标签，从而提高内容的推荐精准度。例如，如果一个公众号专注于科技领域，那么系统会更容易将其内容推荐给对科技感兴趣的用户。
标题和首图优化：标题和首图是吸引用户点击的关键因素。一个好的标题和首图可以提高文章的点击率，从而增加精准流量的比例。例如，使用简洁明了的标题，突出文章的核心内容；选择与文章内容相关且吸引人的首图。
引导互动：引导用户进行点赞、在看、评论、转发等互动行为可以帮助系统更好地了解用户的兴趣和行为，从而提高内容的推荐精准度。例如，在文章结尾处引导用户点击 “在看”，或者设置一些互动话题鼓励用户评论。
利用合集标签：合集标签是 “看一看” 的一个重要流量入口。运营者可以通过创建合集标签，将相关的文章归类，从而吸引对该标签感兴趣的用户。例如，一个公众号创建了 “美食教程” 的合集标签，那么系统会将该标签下的文章推荐给对美食教程感兴趣的用户。
🔢 数据案例：精准流量的实际表现
某公众号通过优化内容策略，在 “看一看” 上获得了高比例的精准流量。该公众号专注于科技领域，保持稳定的更新频率，每篇文章都有明确的主题和深度内容。在标题和首图优化方面，该公众号使用简洁明了的标题，突出文章的核心内容；选择与文章内容相关且吸引人的首图。在引导互动方面，该公众号在文章结尾处引导用户点击 “在看”，并设置一些互动话题鼓励用户评论。通过这些策略，该公众号的文章在 “看一看” 上获得了 42 万 + 曝光量，阅读量破 2.1 万 +，阅读推荐流量占比 77%，分享 4300 + 次，阅读分享比达到 5:1，总净增近 2000 + 精准粉丝，还带动 200 + 的私域引流。
🌟 总结
“看一看” 的流量是社交推荐和标签推荐双驱动的，既有一定的精准性，也有一定的泛性。运营者可以通过优化内容策略，如保持内容垂直度、优化标题和首图、引导互动、利用合集标签等，来吸引更多精准流量。同时，不同的流量入口适合不同类型的内容和目标用户，运营者需要根据自己的情况选择合适的流量入口。
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