笔者结合自己的实践经验，对Aauto Quicker的产品设计及其作品的传播算法进行了梳理和分析，供大家参考。
在Aauto玩快了两个月，从产品设计和作品传播算法谈谈我的感受。
1。产品设计 进入了Aauto更快看到的三个菜单:“焦点”、“发现”和“城市”。这三个菜单，是用户发送的作品可以进入的三个流池。“关注”对应的流量池就是自己的粉丝。这个页面有三个元素:视频，作者头像，是否和自己是朋友，视频的时间。页面的顺序基本是按时间降序排列的。“时间”是这个页面的核心逻辑。作品发出后会进入“关注”，但页面是按时间降序排列的，所以作品被当前在线粉丝看到的概率更大，而可能不会被所有粉丝看到。
“同城”对应的流量池就是自己的城市。页面的主要元素是“地理位置”，的核心逻辑是地理位置的远近。发布的作品，无论远近的人都能看到。
能在同一个城市张贴的作品取决于张贴者的位置。海报所在城市用户密度越高，同城流量池越大。但是，这并不意味着作品可以进入同城，进入同城也不意味着可以共享同城的所有流量。这个算法和平台有关。
“发现”对应的流量池是整个平台。页面暴露的元素是“喜欢”，“喜欢”是核心逻辑。能进入这个菜单的作品都是比较优质的作品。
从我自己发布作品的经验来看，以上三个流量池大小不同，进入难度也不同。大部分作品停留在“关注”，表现好的作品会获得同城流量，表现优秀的作品可以进入“发现”。
二。平台的传播算法 我今年8月开始在Aauto更快的发布作品，根据平台周报整理粉丝数和作品播放量。共发布作品100余部，累计播放量超过10W，目前粉丝约1400人。国庆期间，作品播放量有明显提升。平台发布的周报可在“私信”查看:
周报汇总算法:播放量:统计区间内所有作品的新播放量，包括历史作品；作品数量:指统计区间内的新作品数量；粉丝增量:指统计区间内新增粉丝数。
这里需要注意的是，周报的新播放数和新作品数并不是一一对应的。播放量是指所有作品的新播放量。
整个过程中，第一感觉:前期发表的几部作品可以获得更多的流量，但是后期就不会有这样的福利了。
我们来看看数据。在08/04和08/11这两个时间段，发布了22 ^ 22 = 44部作品，作品的平均播放量分别为242和370。但后两期08/18和08/25，发布了17 8=25部作品，作品平均播放量为188和332，后半月平均播放量。
推测平台为了鼓励新用户，会对新用户发布的作品给予相对更多的流量。基于此，Aauto Quicker中的新用户应该抓住平台给予的第一波流量福利，发布优质作品，更高效地交换更多曝光和粉丝。
第二个感受:每一部作品在周末/节假日发布，总播放量和上升速度都比较好。
上表中，10/06的统计区间恰好是国庆，期间我的单曲播放量首次突破1万。但是这些作品的内容类型和以前不一样，说明不了问题。
平台发布的周报会讲前三位好友的播放量，我总结了不同区间TOP总播放量的变化。结果在10/06的区间，前三的总播放量不升反降。
以下是每周报告中的热门信息和不同时间间隔的数据摘要:
从“sum”一栏可以看出，10/06这一周的总播放量是最低的，和我之前节假日流量多的想法相反。
分别看每期前三的首页，发现每期前三基本相同。统计的5期有15人，5人长期称霸榜单。图中同色是同一个人。
出现频率最高的青黄主创，一般都会发布与自己工作相关的作品，或许是因为国庆假期的原因，他们发布的作品较少，从而影响了总播放量。也有可能我的想法不成立。
为了进一步观察平台的传播机制，我记录了几部作品在发出后不同时间点的播放量，如下图:
除了以上监控的作品，还要增加两部播放量比较大的作品。因为没有监控过程图，只能用文字描述。一个最终播放量1W，另一个目前播放量4.8W，还在增长。
打1W的生命周期是2天。4.8W的播放器已经发布五天了，目前粉丝数在1400左右。
从这些作品的经验来看:
选择几首不同播放量的作品，记录下他们的喜欢和评论:
在上述榜单中，播放量最大的作品好评率和(赞评)率最高，而第二(赞评)率的作品并不是第二。喜欢和评论会影响作品的播放量，但不是简单的影响关系。
除了监测播放量，还监测不同时间范围内点击作品的人的“身份”。监控逻辑:通过作品收到的赞和评论反向查看这些人的主页，(平台不提供“谁看过我的作品”的功能)。
发现在作品发布的前期，喜欢/评论的人基本都是关注自己的人。当作品的播放量超过粉丝数七八倍，也就是近万的时候，同城的人陆续受到关注。在作品浏览量近2万的时候，《发现》的人陆续受到更多关注。
点击你主页中的粉丝数量，查看你的粉丝列表，其中会显示该粉丝的来源，如下:
从上面对“人”的监控，直观的感受是:大部分作品停留在“关注”。表现好的作品会获得同城流量，表现优秀的作品可以进入“发现”。但是因为这个结论是通过回看“喜欢、评论、关注”的行为数据推导出来的，所以结论本身也受到这些数据的影响。
以上是送作品的一些感受。在网上看到知乎市场产品总监颜颜先生的发言。他谈到了内容平台的流量模型，可以帮助理解平台的传播机制。为了解释我的理解，模型的主要过程如下:
内容理解→冷启动→用户反馈→扩散或消亡→长尾
上面的模型是一个宏观模型，对于某些环节有如下思路:
用户反馈:作品发出后，平台可以收集的反馈指标包括:打开率、点赞、评论、转发、播放完成率、关注率等。(指通过阅读作品关注作者的比率)。
这些指标与时间维度一起构成了计算“作品表现”的模型。模型的最终得分作为下一波流量分配的基准。
这五个指标中，“播出完成率”比较有意思，而“关注率”比较硬。Aauto更快关注“老铁”。平台上活跃的人太多了，无论什么时候朋友发作品，都会点或者评论，但是没有耐心看完所有的作品。
“关注”是对人的认可，赞和评论是对作品的认可。关注行为门槛较高，“关注率”算硬的。之前4.8W播放量的作品，喜欢:评论:关注=3216:105:120。
扩散还是灭绝:画出进化模型。作品经过一次又一次的闯关，获得的用户反馈逐渐接近其真实水平，就像电商平台的好评率一样。销量越高，获得的好评率越准确。
在自己作品播放量不佳的情况下，有时可能会有“黄金未被发现”的想法。平台提供推广服务，我购买过两次。推广后一部作品最终播放量停留在2200，另一部作品最终播放量停留在7107。
结论是平台算法很有效，如果作品是自由传播，没有好的播放量，购买推广服务是没有意义的。毕竟推广服务给的量是非常非常有限的。产品要想传播好，必须要自我推出。
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题目来自Unsplash，基于CC0协议。
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