源碼一向是互聯網公司的核心資產、核心競爭力，相當于上帝的創世手冊。
這么一個東西的流出，對某站而言肯定是一個巨大的事故，但對其他主體(如競爭對手、圈內碼農、UP主、創業者)而言更多的是心照不宣的狂歡……
深的不提，單單里面涉及的推薦和加權算法就足夠讓人意亂情迷，因為里面蘊藏的是引爆算法推薦流量引擎的核心密碼。
核心是某站視頻和專欄兩部分內容的推薦算法，例如視頻涉及“ 硬幣、收藏、彈幕、評論、播放量、點贊數、分享數、更新時間”這幾個因素，每個因素被賦予了不同的權重，通過圖中的公式每一個視頻都會有一個最終的權重分數，然后算法會根據權重分數大小對內容分配量級不一的分發曝光。
其中實效和分享所占權重最高，因此要想在小破站獲得算法機器的垂青，就得鼓動用戶多多三連分享，其次把握時間窗口，確保時效性(肚子里墨水有限的，可以翻新內容隔三差五重復發。。。)
注意：每個平臺屬性不同策略會有出入，不同時期的平臺策略也會有所不同。
某站的例子只是個引子。
咱再接著深入解剖，回歸算法的根本。
周知，算法核心目的是將用戶感興趣的內容推送給相匹配的用戶，提高用戶獲取信息效率，留住用戶為變現提供充裕操作空間。
那什么是用戶感興趣的內容呢?用戶對內容的感興趣程度通過什么去衡量呢?
答案就是用戶與內容交互的深度。
那用戶與內容的互動中有哪些指標可以剝離出來丈量交互深度呢?
1，打開率，每一個新內容算法都會給一個流量池去給內容露出，打開率直觀地會表現為閱讀量，播放量。 當用戶點擊內容，就會產生一個打開率。
2，完播率(完讀率)，包括變體停留時間，打開不意味喜歡，也有可能被標題黨騙炮，也有可能是刷的數據，因此單單參考打開率是不夠的，如果用戶能夠把內容從頭到位看完那大概率是真愛了，于是從點開那一剎那到看完就能折算出的完播率更有價值。
3，分享率、轉發率，不管是對平臺還是對創作者還是用戶自己本身，分享轉發擴散“優質”內容絕對是 3 贏的事，分享率是判定內容優質程度的深度黃金指標之一。
4，收藏率，作用跟分享差不多，人都有私心，很多特別好的東西囿于各種因素未必會公開分享，很多人傾向于悄悄自己藏起來。這個指標自然也是判定內容優質程度的深度黃金指標之一。
5，點贊率，有些平臺點贊兼具分享功能，例如知乎，抖音。 也有的平臺，點贊就是點贊，適用于想表達對內容對創作者的欣賞但又不便轉發的情形。同樣是判定內容優質程度的深度黃金指標之一。
6，評論率，包括彈幕等變體形式，評論絕對是深層次的互動形式，要知道在移動互聯網時代，用戶早就嬌貴得了不得了，點開就難能可貴，留言那絕對對內容是強烈的情感表達。
從某種程度，在程序眼里，能讓用戶產生情緒波動的內容就是好內容，至于程序怎么知道用戶情緒波動沒波動，評論絕對是最直觀的一個指標。后續隨著算法AI迭代，連評論區的留言語義都進行分析，算法的洞察力會更加變態。
7，贊賞率，包括送小禮物，投幣等變相形式，由于付費覆蓋內容較少，因此是否參與權重排名，得具體平臺具體分析。
8，更新時間，這一點很容易被大多數人忽視，目前所有平臺目前都格外重視內容的實效性，經常會給新內容提權。不過時間加權藥效過得快。
推薦算法也許會有很多不同的策略形式，但萬變不離其宗，再怎么變都是在這些基礎要素上做文章，互動越激烈總是能得到推薦算法的青睞。
每個平臺會根據自己的產品特性，對各個指標進行賦權，進而每一個內容都能得到一個加權分數，接著就能按照分數高地決定內容在多大的用戶群體面前曝光了。
實際應用中，很多平臺都是一個流量池接一個流量池爆，不會讓內容一次性在全平臺曝光。
經過一道道篩選，大熱的內容肯定切合絕大多數用戶的喜好，因為算法接收到了強烈的用戶與內容的互動信號。
解析完上面的原理，那么如何引爆流量引擎就非常明了了。
那就是——不惜一切代價激發用戶互動，無互動不內容。
凡是不能讓用戶動起來的內容，在智能算法推薦時代，那就是垃圾，不管你自以為有多優秀，沒有曝光，什么都不是。
單單有內容是遠遠不夠的，互動率也成了流量的基石。
也就是說一個內容必須植入引發用戶互動的基因，否則就是浪費表情的廢品內容。
如何引爆內容互動率呢?這又是另外一個問題了。
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