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主流媒体算法是一种信任背书
随着新媒体平台的快速崛起 ， 传统媒体的用户战略面临挑战 ， 于是各级广电、各类报纸纷纷在抖音、头条、快手、公众号、微博等平台开设自己的新媒体账号 。 这些账号在新媒体平台上获得了较为可观的流量 ， 但同时也使得不少传统媒体失去了自身的主动权 。
主流媒体算法则是一种反其道而行之的算法 ， 新媒体平台上的海量内容尽管能够获得较为可观的流量 ， 但这些内容的本身仍然存在各种各样的问题 。
主流媒体算法要做的就是 ， 从海量的新媒体内容中筛选出真正优质的精品内容进行推荐 ， 从而为这些精品内容提供权威的信任背书 ， 使得这些内容可以在全媒体各大平台继续获取更大的流量 ， 得到更广泛的传播 。 而这一点 ， 显然是商业新媒体平台无法完成却又意义重大的工作 。
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从无差别的流量到有差别的流量
伴随着主流媒体算法和主流媒体评价标准而来的 ， 就是全网对于精准流量的差别定价 。 内容本身具有较大的差异性 ， 观看内容的用户之间也存在较大的差异性 ， 不同的内容对不同的用户所产生的影响也存在较大的差异性 ， 因此 ， 流量本身不能被当做无差别的流量来对待 。
但当前新媒体平台将泛流量当做无差别的流量来对待时 ， 各类内容为了追求流量的规模 ， 必然陷入一种唯流量论的怪圈中而无法自拔 。
当然 ， 主流媒体算法并不是彻底抛弃流量的数量 ， 但在数量之外 ， 主流媒体算法更加重视流量的质量 。 真正破除唯流量论 ， 让那些优质的内容去影响更多能够影响整个世界的关键意见领袖和关键意见消费者 。 因此 ， 主流媒体的算法强调的是有差别的流量 ， 强调的是精准流量 。
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关于内容质量排序的威尔逊算法
这是个参考借鉴的案例 ， 意在说明主流媒体算法在简单的流量逻辑之外 ， 完全可以有新的思路新的逻辑 ， 而内容质量的价值应该被算法重点考虑 。
威尔逊得分排序算法（Wilson Score）用于质量排序 ， 数据含有好评和差评 ， 综合考虑评论数与好评率 ， 得分越高 ， 质量越高 。
例如 ， 知乎采用威尔逊算法：①所有用户看到的排序是相同的；②获得赞同会使回答的排序上升 ， 获得反对则会下降；③在某个领域（话题）下的好回答会提高用户在该领域下的投票权重；④领域下高权重用户的投票对排序有更大影响 ， 他们的回答排序也更高；⑤使用匿名身份投票或答题时 ， 不会计算用户的权重；⑥回答并非单纯按照投票数量由多到少排序；⑦由于反对票并不显示在页面上 ， 不同用户的投票对于排序也有不同的影响 ， 因此低票回答在前、高票回答在后是正常的 。
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