有没有什么确定的方法让自己的写的内容直接进入公众号或者小红书的流量池，然后得到推荐呢？我只能说，如果你写“流量池”这个话题，进入流量池的概率会比较大 。我最近在推荐的信息流里看到好几篇类似的文章，确实阅读量很大。但是，打开作者的其他文章/笔记，都是几十几百的阅读量。说明啥呢，就是没找着秘籍呗，但假秘籍却被推荐了，说白了也是个概率问题。公众号的机制其实并不复杂，如果你有基础订阅用户，比如几万读者，写的内容又好，互动率高，时不时就会获得推荐。至于小红书，我完全搞不懂推荐机制。如果你看到一个人的点赞特别多，有两种方式可以做到：1、买薯条自己加热。钱到位一定有效果。2、删掉点赞差的小红书。我就这么干 有没有大的社交产品公开自己的推荐算法呢，以前没有，现在有了，x 刚刚开源了自己的推荐算法： https://github.com/xai-org/x-algorithm我赶紧研究了一下，这套 x 的 For You 推荐算法，大概说了哪些事儿： 1、x 的推荐都交给 Grok 模型了，大模型会根据用户的行为和兴趣推荐。 2、推荐的信息源分两部分，一部分是你 follow 的用户发的帖子，另一个是公域的内容。系统会先从用户关注的发帖中找一批出来，再从全站搜集一些用户可能会感兴趣、但没关注的帖子。把这些内容混在一起，统一丢给 Grok‑based transformer 打分，它会根据用户过去的点赞、转发、回复、点开等行为，预估你看到每条帖子的各种行为概率，然后加权成一个总分，最后挑出得分最高的那一部分，变成 For You 的信息流。 3、怎么决定先后顺序呢？并不只是“相关性分”，模型会同时预测很多行为的概率：点赞、回复、转发、点击、进主页、看视频、展开图片，以及不感兴趣、拉黑等负反馈。系统给正向行为更高权重，给负向行为负权重，合成一个总分。 4、为了防止大号刷屏，打完分之后还有权重调整，同一作者的多条帖子会被衰减。这样用户看到的时间线，会更容易混进一些中小账号，信息来源更分散一点，不会永远被同一拨人占满，也有助于打破信息茧房。 5、还有过滤算法，让用户少看垃圾、少看重复、少看自己不想看的东西。打分前，系统会先过滤掉重复帖、太旧的帖、你自己的帖、已经看过/刚刚看过的帖、被你拉黑或静音的账号、包含你屏蔽关键词的内容、你没权限看的订阅内容等。选出最终结果后，再做一次可见性过滤，去掉垃圾信息、暴力之类的帖子。知道了这些，现在，我们能写出进入推荐池的文章吗？