是什么导致了相关性？有件事让我确信社交参与度和有机点击率之间的关系是一种相互依赖的因果关系。
机器学习。
机器学习系统实际上会奖励高参与度和更高的可见度。
更高的知名度意味着更高的有机排名和更多的社交分享。
为了确定成功，算法会查看用户是否参与。如果有更多人参与，这就是一个明显的迹象，表明他们的算法正在显示正确的内容；如果没有，他们的系统将试听其他内容，而不是寻找确实能引起兴趣的内容。
以下是机器学习系统在 Facebook 新闻源和 Google 搜索结果中所扮演的角色的简单介绍。基本上，这都是关于奖励参与度超出预期的内容：
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当一段内容未能达到预期的参与度时
无论是在 Google、Facebook 还是任何其他系统上，它都不会获得同样的可见度。衡量用户参与度。
每当有人在 Google 上搜索某些内容时，Google 都希望返回最佳结果。在 Google 可以针对任何给定查询显示的所有潜在结果中，Google 必须找到最有用和最相关的结果。
谷歌检查自己的一种方法是查看有机点击率（但不是唯一的方法！）。用户是否点击了位置 1 的结果，或者是否有更多人点击了位置 2 或 3 的结果？
尽管所有这三个页面都可以满足用户的需求，但点击率是谷歌是否以正确的顺序为用户提供最佳答案的重要线索。
现在让我们考虑一下 Facebook。每当一条内 丹麦手机号码清单 容变得热门时，就意味着在短时间内有很多人在谈论它（相对于看到它的人数）。是否有大量的人点赞、评论和分享某个帖子？
当这种情况发生时，Facebook 的机器学习算法会赋予这些帖子或主题更大的可见性。这就形成了一个良性循环：
帖子获得了大量用户参与（分享、点赞、评论）
Facebook 通过向更多用户展示来奖励参与度。
更高的可见度会导致帖子获得更多的用户参与度。
Facebook 通过向更多用户展 投注电子邮件列表 示来奖励参与度。
依此类推，直到社交帖子不再新鲜并且参与度下降。
该怎么办？
将您最好的社交内容转化为有机内容，反之亦然。
由于在有机社交中表现良好的内容往往在付费社交中也表现出色，因此，获得最高有机排名的内容将为付费和有机社交提供出色的内容。
相反，在社交媒体平台（付费和有机）上获得大量参与的内容可能会因其所涵盖的主题而获得较高的有机排名。
