公众号如何做“行为金融学”的科普，帮助用户理性投资？

其实每天我们刷手机看到的内容，背后基本都是这两种推荐在起作用。就拿公众号来说，你关注的号发了新文章，你的朋友点了 “在看”，你可能在 “看一看” 里刷到，这就是社交推荐—— 本质是靠人和人的连接传播，内容能不能被更多人看到，取决于用户愿不愿意主动分享、点赞、转发。

那算法推荐呢？你没关注的公众号，却在 “推荐” 栏目里刷到了它的文章，这大概率是算法在搞鬼。平台会收集你的行为数据 —— 比如你常看什么类型的文章，在哪些内容上停留时间长，有没有点赞留言 —— 然后给你贴标签，再把符合标签的内容推给你。这种推荐不依赖社交关系，全靠机器判断 “你可能喜欢”。

简单说，社交推荐是 “人推内容”，算法推荐是 “机器推内容”。公众号虽然是私域属性强的平台，但这两种推荐机制一直都在，只是很多人没意识到它们在悄悄影响内容的传播范围。

最明显的差别是依赖的 “燃料” 不同。社交推荐靠的是 “社交能量”，用户的每一次分享、每一个 “在看”，都是给内容加燃料。比如一篇讲亲子教育的文章，妈妈们觉得有用，转发到家长群，群里的人又继续转发，这就是社交推荐的裂变效应。它的传播速度不一定快，但信任度高 —— 毕竟是朋友分享的，你更容易点进去看。

算法推荐靠的是 “数据燃料”。平台后台有一套复杂的公式，会计算内容的完读率、互动率（点赞、在看、留言）、关键词匹配度这些数据。数据越好，算法越觉得这篇内容优质，就会推给更多 “相似用户”。但这里有个问题，算法只能根据历史数据判断，有时候会让你陷入 “信息茧房”—— 你越看什么，它越推什么，慢慢就只能看到同类内容了。

还有个隐藏区别是传播路径。社交推荐是 “网状扩散”，从一个用户到他的社交圈，再到社交圈的社交圈，像水波一样散开。而算法推荐是 “漏斗式推送”，先给一小部分用户测试效果，数据好就扩大范围，不好就直接掐断。这就是为什么有的文章突然爆了，有的发出去就石沉大海 —— 可能第一步的测试数据没达标。

很多人以为公众号只有 “关注流” 和 “看一看”，其实这两个地方刚好对应两种推荐。你关注的号发的内容出现在首页，这是基础流量，但真正决定内容能不能破圈的，是 “看一看” 和 “推荐” 这两个入口。

“看一看” 里的内容，顶部会标着 “朋友看过”，这就是典型的社交推荐。你朋友的 “在看” 行为，直接决定了这篇文章能不能进入你的视野。这里的关键是，你的社交圈喜欢什么，你就更容易看到什么。比如你身边都是职场人，那 “看一看” 里职场干货就会多；身边宝妈多，育儿内容就会频繁出现。

而 “推荐” 栏目里的内容，大多是你没关注的公众号发的。算法在这里扮演 “红娘” 的角色，它会分析你平时在公众号的阅读习惯 —— 比如你常读 “职场”、“理财” 类文章，就会给你推相关领域的新号内容。算法判断的依据，除了你的行为，还有文章本身的 “标签”—— 标题里的关键词、正文里的高频词，都会被机器抓取，用来匹配用户标签。

有意思的是，公众号的这两种推荐不是完全割裂的。一篇文章如果先通过社交推荐获得了不错的互动数据（比如很多人 “在看”+ 留言），算法可能会注意到它，再把它推给更多非社交关系的用户。这就是为什么有些爆款文章，前期靠朋友转发起量，后期靠算法助推破圈。

想让内容在社交推荐里跑起来，就得抓住用户 “愿意分享” 的心理。什么样的内容会被转发？要么能帮用户 “表达自己”，要么能帮用户 “解决问题”。

比如写职场文章，别只讲大道理。可以写 “30 岁被裁员后，我用这 3 招重新找到工作”，这种带个人经历的内容，读者觉得 “有用”，还能转发给同样有焦虑的朋友，相当于帮他传递关心。实用价值 + 情感共鸣，是社交推荐的黄金组合。

还有个小技巧是 “降低分享门槛”。太长的文章没人愿意转发，毕竟谁也不想在朋友圈发一篇看起来就很累的东西。可以在文末加一句 “觉得有用就转给需要的人吧”，或者直接提炼出 1-2 个核心观点，做成短句方便用户复制转发。用户转发的动作越简单，社交传播的可能性就越大。

另外，社交推荐很吃 “时效性”。热点事件出来后，第一时间写出有态度、有角度的内容，更容易被疯转。比如节日、社会热点，用户有强烈的表达欲，这时候你的文章刚好能成为他的 “社交货币”，帮他在朋友圈、群聊里发声。

算法没人情味，只认数据。想让你的内容被算法看上，就得先搞懂它关心什么数据。公众号后台有个 “完读率” 指标，这个对算法来说太重要了 —— 如果用户点开文章看了两秒就退出去，算法会觉得 “这内容不行”，直接放弃推荐。

怎么提高完读率？开头 3 秒必须抓住人。可以用一个具体的问题开头，比如 “你有没有过这种经历：写了篇自认不错的文章，发出去阅读量却只有几百？” 或者用反差感吸引注意力，“我做公众号 3 年，发现爆款文章都有一个反常识的特点”。开头抓不住人，后面写得再好也白搭。

关键词也很重要。算法识别内容靠的是关键词，标题和正文中必须有明确的 “标签词”。比如你写理财内容，标题里最好带上 “存钱”、“理财”、“副业” 这些用户常搜的词。但别堆砌，自然融入进去。比如 “月薪 5 千怎么存钱？我试过最有效的 3 个方法”，既有关键词，又不生硬。

还有个容易被忽略的点是 “互动率”。算法会看用户是不是愿意在文章下面留言、点赞、点 “在看”。可以在文末设计一个简单的互动问题，比如 “你平时怎么存钱？评论区聊聊”，引导用户留言。哪怕只有几十条评论，也能让算法觉得 “这篇内容有讨论度”，给更多推荐机会。

只靠一种推荐机制，内容传播很容易遇到瓶颈。聪明的做法是让社交推荐和算法推荐 “打配合”。

比如，你可以先靠社交推荐起量。写一篇容易引发转发的内容，发动身边的人先转发到朋友圈、群聊，积累第一批 “在看” 和互动数据。这些数据会告诉算法 “这篇内容不错”，算法就可能接手，把它推给更多陌生用户。

反过来，算法推荐带来的新用户，如果觉得内容好，又会成为新的 “社交节点”，继续分享转发，形成正向循环。比如一篇文章被算法推给 1000 个新用户，其中有 100 人转发了，这 100 人的社交圈又能带来更多流量。

还有个关键是 “内容标签要清晰”。不管是社交推荐还是算法推荐，用户都喜欢 “定位明确” 的内容。如果你今天写职场，明天写美食，后天写育儿，不仅读者记不住你，算法也不知道该把你推给谁。专注一个领域，把标签做扎实，两种推荐机制才能更好地帮你分发。

最后想说，公众号的流量红利虽然不如从前，但把这两种推荐机制吃透，依然能做出不错的成绩。社交推荐靠 “人心”，算法推荐靠 “数据”，既要会写让人愿意分享的内容，也要懂点算法喜欢的小技巧。两者结合，你的内容才能走得更远。

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