在2025年，海外網(wǎng)紅營銷作為社媒營銷的關鍵部分，與各大海外社媒平臺緊密相連。無論是社媒規(guī)則還是社媒內容特性，都對我們的海外網(wǎng)紅營銷策略有著重大影響。而社媒平臺運行的底層邏輯——平臺算法，更是海外網(wǎng)紅營銷人員必須掌握的知識。在此，我們?yōu)槟敿毥庾xYouTube、Instagram、TikTok三大海外社媒平臺的算法邏輯，助您的出海品牌在海外網(wǎng)紅營銷中大放異彩，生意蒸蒸日上！

#1. YouTube：視頻爆量的秘訣

YouTube作為全球最大的視頻分享平臺，開創(chuàng)了全民分享視頻內容的新時代。隨著直播、短視頻等多樣內容形式的發(fā)展，YouTube不斷改進其算法推薦和搜索推薦等功能，以提高內容分發(fā)效率。

YouTube的算法設計歷經了三個階段：2012年以前以點擊量為核心；2012 - 2016年注重點擊量與觀看時長；2016年后采用機器學習機制。

該算法的設計初衷是增加用戶在YouTube上的觀看時長，根據(jù)觀眾的喜好推薦視頻。也就是說，YouTube算法關注的重點并非視頻內容本身，而是觀眾的喜好。

簡單來講，YouTube推薦算法主要包括兩層網(wǎng)絡：候選池（candidate generation）和排名池（ranking）。

一般來說，第一層網(wǎng)絡較為寬泛，主要依據(jù)用戶行為，如觀看記錄、觀看時長、踩贊等以及人口學特點對視頻進行初步篩選。而第二層網(wǎng)絡的標準更為精細，例如用戶觀看記錄、視頻點擊量、新鮮度等。

當視頻通過第一層篩選進入第二層網(wǎng)絡時，會按照第二層網(wǎng)絡的標準進行排名，高分視頻將優(yōu)先推薦給用戶。比如，如果用戶未觀看推薦的影片，那么下一次加載時，模型會自動降低該影片的排名。通常，視頻的觀看量和點贊數(shù)越多，排名就越高。

YouTube的視頻推薦主要有搜索、觀看頁推薦、首頁推薦、時下流行推薦、訂閱內容&通知推送等五種方式。

了解了YouTube的推薦算法機制后，如何與網(wǎng)紅合作打造有爆量機會的視頻內容呢？

提升視頻關鍵詞準確度（SEO）

YouTube算法會查看視頻的元數(shù)據(jù)，以此判定視頻的內容、類別以及可能感興趣的用戶群體。因此，上傳者在上傳視頻時應使用簡潔、準確的語言。而且，由于YouTube兼具搜索引擎和視頻平臺的功能，所以要做好關鍵詞研究并正確運用。

使用具有吸引力的縮略圖

除了直擊痛點的視頻標題，一張吸引人的視頻縮略圖對于吸引用戶點擊視頻也至關重要，這樣能最大程度提升視頻的吸引力。

縮略圖的主要目的是向觀眾展示視頻內容，并激發(fā)他們的觀看欲望。在制作縮略圖時需要注意以下幾點，且不同類型的視頻和不同群體有不同規(guī)律，要靈活變通、不斷嘗試，才能找到最適合自己頻道的圖片風格。

外部渠道引流

據(jù)YouTube官方消息，YouTube算法只關注視頻在平臺內的表現(xiàn)，不會受外來流量的影響，表現(xiàn)良好的視頻將獲得更多推薦。

也就是說，YouTube平臺不會因為外來流量的增加而對頻道進行限流處理。因此，您可以通過YouTube廣告、外部網(wǎng)站、社交媒體等外部渠道為自己的視頻或頻道引流，以提升視頻數(shù)據(jù)表現(xiàn)，獲得更多推薦。

#2. Instagram：從時間序列到算法分發(fā)

Instagram以美學濾鏡圖片分享社區(qū)為切入點，堅持原創(chuàng)內容和極簡產品風格，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代迅速成為熱門產品。憑借Instagram平臺的潮流文化屬性以及Facebook強大的平臺生態(tài)，它已發(fā)展成為全球月活躍用戶超過10億的頭部社交媒體平臺。

Instagram早期的內容分發(fā)與Twitter類似，按照時間順序展示平臺內容。但隨著時間推移，Instagram發(fā)現(xiàn)更新頻率高的用戶總是排在前面，這對其他發(fā)布優(yōu)質內容的用戶不太公平。于是，Instagram決定引入算法分發(fā)。

Instagram的算法主要基于以下六個方面為內容進行排序：個人興趣、及時性、用戶關系、頻率、關注和使用時長。其中，個人興趣、及時性、用戶關系是Instagram機器學習的主要依據(jù)，頻率、關注和使用時長則是額外考慮因素。

此外，Instagram算法還有以下特點：

Instagram不會隱藏任何內容，只要用戶一直刷新，就一定能看到所有內容；

算法不會對照片和視頻有優(yōu)先推薦的邏輯，但會考慮用戶偏好，如果用戶總是不看視頻，推薦的視頻會逐漸減少；

Instagram不會對發(fā)Stories和其他特定內容的用戶提高分發(fā)權重；

Instagram不會對頻繁發(fā)布的用戶降低分發(fā)權重，但一起發(fā)布的內容可能會穿插在其他人的帖子中展示。

另外，雖然我們將Instagram的內容算法統(tǒng)稱為算法，但Instagram與YouTube和TikTok不同，它的算法是由多種算法集合而成，以實現(xiàn)精細化的場景分發(fā)。因此，對于Stories、Reels、Explore，Instagram都有不同的算法運行機制。

Instagram Stories

Instagram Story算法通常會優(yōu)先處理互動最多的用戶的內容，而非Story的特定內容。雖然由于其時長較短，及時性對故事來說不是特別重要，但一旦故事發(fā)布超過10小時，就會對排名產生輕微影響。

Instagram Reels

和Feed帖子一樣，Instagram會將您的內容推送給與您互動最多的用戶。

根據(jù)Instagram的說法，品牌和創(chuàng)作者應創(chuàng)建具有娛樂性、啟發(fā)性或實驗性的卷軸，并使用tag文本、相機效果或濾鏡等創(chuàng)意工具。

此外，發(fā)布Reels時應避免發(fā)布低分辨率、模糊以及已在其他地方共享或明顯從其他平臺搬運的Instagram卷軸。一旦被算法識別，這類卷軸將被取消推送。

Instagram Explore

雖然Instagram首頁動態(tài)主要由已關注的用戶內容組成，但“探索”動態(tài)幾乎完全來自新用戶。

Instagram探索頁面算法會根據(jù)用戶之前的互動，為用戶提供它認為最感興趣的內容。據(jù)Instagram的說法，Explore中預測的是用戶最重要的行動，包括喜歡、保存和分享等。

#3. TikTok：推動病毒式傳播

在近年來風靡全球的TikTok，作為全球最大的流量風口之一，已成為各大品牌營銷的重要著力點。在TikTok上，低成本獲得高曝光的案例屢見不鮮。

TikTok官方曾表示，其推薦算法本質是一個“旨在幫助人們擁有更多個性化體驗的推薦系統(tǒng)”。和大多數(shù)推薦算法一樣，TikTok算法也是根據(jù)用戶喜好運行的。

但與Instagram、Facebook算法不同的是，TikTok算法的最大特點是去中心化。也就是說，無論您是擁有百萬粉絲的大博主，還是新注冊的賬號，只要發(fā)布了視頻，都會進入流量池，然后經過層層篩選，以數(shù)據(jù)決定勝負。

因此，對于TikTok的主要算法，我們需要了解流量池算法機制以及內容分發(fā)機制。

TikTok推薦算法遵循螺旋上升機制進行流量分發(fā)，不斷使優(yōu)質內容獲得最大程度的曝光。所謂流量池，是指根據(jù)不同播放量劃分的不同層級。

當視頻發(fā)布后，TikTok會自動將視頻推送至一級流量池，并觀察這些用戶對視頻的反饋。一級流量池中推送的一般是細分領域的用戶，這部分用戶是根據(jù)賬號權重以及視頻內容標簽來確定的。TikTok會根據(jù)內容標簽將視頻內容推送給可能感興趣的用戶。

一級流量池的表現(xiàn)決定著視頻是否能被推送至下一級流量池或更大的流量池。而視頻能否被推送至下一流量池主要取決于以下三點：

多樣互動：包括點贊、評論、分享等；

即時互動：用戶在觀看多長時間后會產生互動；

完播率：即視頻完整播放次數(shù)/視頻打開次數(shù)。

此外，賬號的權重越高，系統(tǒng)越有可能跳過某些流量池，直接將內容推送至更高的流量池。例如，一些認證過的賬號通常具有較高的權重，其視頻內容可能直接跳過一級流量池，進入二級或更高的流量池。

創(chuàng)作者上傳作品后，作品在TikTok內部經過一系列流程的篩選、匹配，最終分發(fā)給用戶。

TikTok的作品分發(fā)機制依次由審核機制、消重機制、特征識別機制和人工干預機制構成。

審核機制

TikTok的審核機制分為機器審核和人工審核。一般情況下，主要由機器對視頻內容、畫面、關鍵詞進行審核，判斷視頻是否包含違規(guī)內容。人工審核主要輔助處理機器無法判斷的內容。審核內容通常為視頻內容、標題等是否存在敏感信息、是否違反TikTok社區(qū)規(guī)則等。

消重機制

消重機制主要是為了保護原創(chuàng)內容。對上傳視頻與平臺已有的視頻進行對比，若發(fā)現(xiàn)重復度較高的視頻，則會給予低流量推薦。

特征識別機制

特征識別機制主要是對視頻內容與標題進行分類標簽，并匹配相應的用戶人群，也就是決定視頻發(fā)布時在第一級流量池匹配給哪些用戶。

人工干預

由于機器無法百分之百判定內容是否違規(guī)，TikTok在機器審核的基礎上引入了人工干預機制，以彌補部分機器審核的漏洞。

（注：以上內容整合了相關資料及最新的行業(yè)動態(tài)，僅供參考。部分觀點來源于行業(yè)專家及相關研究報告。）