知乎的月活跃用户好歹有七千万，可是关于知乎的营销经验分享却远少于小红书。

一、为什么要在知乎做内容营销？

我们可以用一个公式来大致比较各个平台的广告规模：

广告规模=K×日活×平均停留时长×单位时间消费内容数

知乎的日活大概为小红书的二分之一，知乎主要是长内容，小红书的内容则较短，假设两个平台用户停留时长一样，则用户平均在小红书的内容消费量会是在知乎的5倍量级。

所以，两者的广告规模将存在10倍量级差异。同理，抖音日活是小红书5倍，停留时长2-3倍差距，单位时间消费内容又有2-3倍差距。抖音的广告规模起码会是小红书的20-50倍。

尽管知乎的广告规模不大，但是由于知乎用户量大，用户在知乎的搜索习惯强，因此非即时决策的产品，需要权衡，需要参考意见的产品，在知乎布局依然很重要。

例如客单价100元以上的电子商品，药品就常常是非即时决策的产品，常常是需要参考意见的产品。对于这些产品的选购，就有较高比例的用户通过搜索等方式寻求意见，综合看到的搜索结果，来决定购买哪个产品。

我对曾经操盘的某电子产品进行一个数千反馈量的问卷调查，客单价200-500元档位，70%以上的购买者在购买前征求了各种意见，而不是直接冲动购买。征求意见的渠道中，知乎位列第三，占比大约15%。

对于一个习惯通过搜索意见来购买一些产品的用户，他搜索的工具通常为百度、知乎、小红书、B站、垂直平台。不同产品的用户搜索习惯各有偏好。

如果一个品牌，从新品推广阶段开始，就维护好用户参考意见的各个渠道，那么，就能够有效提升用户购买的转化率，让品牌投放的其他广告获得更好的ROI。

二、知乎的流量在哪里？

用户打开APP看到的第一个信息页面就是流量的主要汇聚地。知乎的流量最主要的是推荐页，其次是搜索结果和热榜。同样，给一个大体估计值供读者参考，只是方便理解量级，估计值并不一定准确。

推荐页的内容类型：问题回答、视频、专栏文章、广告卡片。回答和视频获得主要流量，专栏文章获得的流量仅为回答的五分之一到十分之一。

浏览回答的用户，又有明显的看这个问题下其他回答的习惯。

三、知乎推荐内容的核心逻辑

我们先罗列下目前可能对推荐产生影响的因素：

打开率（阅读数/曝光量）

阅赞比（赞同数/阅读数）

互动率（（赞、评、藏、喜）/阅读数）

完整阅读率（阅读完次数/阅读数）

发布时间

赞同率（赞同数/投票数）

账号权重（粉丝量，盐值，优秀回答者等标签，付费会员，实名认证等）

我研究了我多个账号100w阅读量，300+条内容，对各个影响因素进行分析后：

文章的完整阅读率对阅读数的影响不大，甚至低于20%的完整阅读率的文章依然可以获得较高的阅读量。

互动率和点赞率对阅读数的影响不大，很多阅读量高的回答或文章，互动率甚至低于0.5%。

评论数与阅读量强相关。评论数较高的内容阅读数通常更高。

各指标与阅读量相关性从强到弱排序：

评论数>点赞数>收藏数>感谢数

对于一个问题的默认回答排序，通常点赞数越高排序越靠前。排序也与互动率打开率等因素有关，但点赞数是核心指标。

内容的冷启动，核心指标是打开率。打开率高的内容获得的初始曝光量高。与小红书一样，知乎也没有公布曝光数，因此无法直接算出打开率。

粉丝数有一定帮助，但是作用并不是决定性的。LV4等级和数百个粉丝的账号，创造爆款回答的概率并不明显低于大V。之所以是LV4，是因为从LV4级开始，获得内容自荐权限。可以让自己的回答获得一定的初始曝光，来减少回答被埋没的概率。怕有人杠，我再补充一句，知乎大V的核心还是内容生产能力，并不会因为粉丝数而对内容营销产生明显帮助，20w粉的大V发硬广，照样会赞同数几乎为0。

附一个134w粉知乎大V的某个时间段回答数据：

知乎对于近期发布的新回答没有明显的偏爱。

2018年左右时，有个知乎算法广为流传，当时解读的知乎算法如下。

这个算法是针对同一个问题下的回答进行排序的。一个问题下的回答，赞数越高排名越靠前。赞数越高的回答，受反对率的影响越大。

提炼出3个核心逻辑：

1. 打开率

内容的打开率非常重要，决定了能否获得较高的初始流量，也决定着在获得互动后能否获得更高的流量。

2. 赞同评论数

赞同数决定了能否获得在一个问题下的较好的排名，赞同数和评论数决定了能否获得更多推荐流量。

3. 搜索打开率

让你的内容成为用户在搜索结果中最想点击的内容，这将使你的内容在搜索结果中获得更好的排名。

在志虎的搜索结果中，你的内容将出现在关键字附近约43个单词。它通常不在文章的开头，也不一定是关键词第一次出现的地方。将显示一张图片，而不一定是头部图片。猜测系统捕捉预览图片的规则，并优先考虑高清、对比明显、主题清晰的图片。

糟糕的PR草稿会越来越落后于直呼搜索结果。用户反馈强烈的内容在直虎搜索结果中会越来越高。

显示在百度搜索内容顶部的智湖站的内容并没有根据喜欢的互动量进行排序。标题中关键字最多的内容将优先考虑。

猜测百度搜索结果中智狐内容的排名有几个可能的方向：根据搜索结果的开放率和智狐内容的链接引用数（即智狐对该内容的关联推荐）。根据内容最近的开放时间。

简而言之，让关键词搜索用户更容易点击你的内容是很重要的。

四、知乎如何给用户推送内容的？

一个知乎用户的推荐页呈现的信息，主要根据以下三种逻辑推荐：

根据用户的基本信息，包括学校，性别，地理位置等。

根据搜索行为，关注的话题，关注的问题，浏览或互动过的内容及其关联推荐。

推荐关注的人点赞过的内容。

考虑到知乎普通用户关注数一般低于50，甚至个位数，关系数据很少，根据基本信息推送可推送的内容少。

推荐主要靠的是：用户浏览或者互动内容的偏好，用户关注了什么话题，用户关注了什么问题，用户搜索了什么关键词。

五、针对知乎的内容营销战略举例

假设我们要为一个预计年销售额1亿且定价200元的新品进行知乎的内容营销布局。

一些品牌会选择在直湖发送几十到几百篇新产品公关文章，并尝试从大V到小V进行测试。

我对几个品牌的发布策略数据进行了统计。每篇文章的平均赞扬量在0-5之间，甚至数十万个粉色大V也不例外。这些内容的阅读量很小，很难在直呼搜索结果中排名靠前。在百度搜索结果中，你可能无法在几十个页面中找到它。

一些品牌将与智湖官员合作开展活动。这种方法不仅可能具有较低的投入产出比，而且还可以测试团队的规划能力。单一投资很高，很少有品牌敢这么做。

一些品牌将选择通过知识+和其他方式推出。一次阅读的费用约为0.5元或更多。假设50元的兑换率为1%。对于许多品牌来说，他们负担不起。

很少有品牌可以玩。

根据我们假想的新品，我们首先进行数据调查。

基本调研：

经过调查发现，这个细分市场的主要关键词相关的问题，一年的阅读量规模大概在500万左右。比较热门的问题大概是50-100个。有两个主要竞品在知乎上的内容较多。

战略思路：

让用户搜索这个新品相关的类目关键词时，大概率看到这个新品相关的内容，并产生对这个新品好感的倾向或产生购买欲望。

连贯性策略：

覆盖所有热门老问题，对每个问题铺设至少1条内容。对几个重点老问题重点铺设有火爆潜力的内容。

分5-10个方向提新问题，这个问题要么是用户在搜索结果中需要看到的，要么是这个问题能够激发用户阅读或参与欲。每个问题预先准备3-5条不同的内容。并且每个问题准备了一条潜在爆款内容。对这些问题定期维护，确保这几个问题的回答主要是看好本品牌本新品的。

锚定更大的关键词。针对几个更大的关键词，生产潜在爆款内容，往已经布局好的小关键词引流。大关键词的内容更容易产生爆款内容，阅读过这个爆款内容的用户，又容易被推荐于与此爆款内容相关的内容，最后就可能被引流到这个细分品类的内容里。

六、如何评价知乎内容营销的数据？

知乎的内容营销回报周期较长，大部分阅读量并不是在内容发布后的一两周显现，而是长达半年甚至数年。

短期内可以关注：

内容的阅读量增长趋势。

内容的在各个问题的占位情况，好的占位意味着未来好的阅读量增长。

有潜力的爆款内容，可以通过运营给有潜力的爆款内容加把火，让内容更加火爆。

根据版面内容的搜索结果空间和问题下的答案空间评估交付效果。根据内容的增长趋势，预测长期阅读量，以评估交付效果。

直湖是维护品牌声誉的重要阵地。虽然很难衡量转化率，但对于那些需要依靠参考意见来决定购买的人来说，这是一个重要的参考来源。对于无法承担大量广告费用的数亿品牌，我们可以在智湖进行成本效益高的内容营销。别犹豫，赶快。

七、总结

知乎的流量最主要来自系统推荐的问题回答，和关键词搜索。

在知乎要做出爆款内容，第一要关注的是内容的打开率，也就是内容是否能够吸引读者，第二需要关注点赞数评论数，这关系着该回答在问题下的排名，第三要关注内容是不是搜索者想要看到的，这关系着内容之后的搜索排名。

智狐将根据用户搜索的关键词、关注的话题、关注的问题以及浏览或互动的内容向用户推荐新内容。因此，内容的布局应该关注一个关键词、若干相关问题和一个主题。这些方向将使很多内容形成合力，相互促进，从而提高内容营销的效率。