知乎的内容营销逻辑

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编辑导语:知乎的月活跃用户非常多,但是关于知乎的营销经验分享却很少。本篇作者从品牌如何做内容营销的角度来研究知乎这个平台,而不是从创作者的角度出发,给我们分享了为什么要在知乎做内容营销、知乎的流量在哪里等,做知乎内容营销的逻辑,希望对你有帮助。

一、为什么要在知乎做内容营销?

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。

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。

知乎的内容营销逻辑

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:

知乎的内容营销逻辑

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。

知乎的内容营销逻辑

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搜索结果中最想点击的内容,会让你的内容获得更好的搜索结果排名。

在知乎的搜索结果中,你的内容会出现关键词附近的约43个字。通常并不在文章开头,也并不一定是第一次出现关键词的部分。会显示一张图,并不一定是头图,猜想系统抓取预览图的规则,优先选取清晰度高,对比度明显,主体明确的图。

低劣的PR稿在知乎搜索结果中会越来越靠后。用户反馈强的内容在知乎搜索结果中会越来越靠前。

百度搜索内容中靠前展示的知乎站内容,并不是按点赞等互动量排序的。会优先展示标题中关键词靠前的内容。

猜想百度搜索结果中知乎内容的排序有几个可能的方向:根据搜索结果打开率,根据知乎中对该内容的链接引用次数(即知乎对内容的关联推荐)。根据内容的近期打开次数。

总之,让你的内容更容易被关键词搜索的用户点击,很重要。

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:

  1. 根据用户的基本信息,包括学校,性别,地理位置等。
  2. 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。
  3. 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

有的品牌会选择在知乎发几十篇几百篇新品pr文章,从大V到小V找个遍,都试试水。

我曾经对几个品牌的这种投放策略数据做过统计,每篇文章平均点赞量在0-5之间,即使是几十万粉大V也不例外。这些内容获得的阅读量会很少,在知乎搜索结果中很难排名靠前。在百度搜索结果中更是可能翻几十页都找不到。

有的品牌会和知乎官方合作,搞个活动,·这种方式不仅可能投入产出比低,还很考验团队的策划能力,单笔投入较高,很少有品牌敢这么做。

有些品牌会选择通过知+等方式进行投放,单次阅读的成本是0.5元左右或以上。假设转化率达到1%,获客成本就是50元。对很多品牌而言承担不起。

把知乎玩转的品牌方可以说很少了。

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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:

  1. 内容的阅读量增长趋势。
  2. 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。
  3. 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。

根据布局内容的搜索结果占位和问题下的回答占位来评估投放效果。根据内容的增长趋势预测长期阅读量来评价投放效果。

知乎是维护品牌口碑的重要阵地,虽然难以测出转化率,但是需要靠参考意见决定购买的这部分人群重要的意见参考来源。对于几亿规模烧不起大量广告费的品牌而言,可以在知乎做出高性价比的内容营销。不用犹豫,冲就是了。

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。

知乎会根据用户搜索过的关键词,关注的话题,关注的问题,浏览或互动过的内容来给其推荐新内容。所以内容的布局要聚焦,打透一个关键词,打透一批相关的问题,打透某个话题,这些方向会让大量内容形成合力,互相促进,从而提升内容营销的效率。

 

作者:江流;公众号:江流。

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  1. 非常有用,内容营销战略那个举例非常实用,面试的时候照着回答的,通过啦~感谢

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