小红书的首页推荐机制揭秘

作为一名运营商，我一直*小红书。最近，我正式运营小红书，并计划成为小红书内容的创作者。经营两周，35000粉上涨。 ，获赞和收藏92000次，产生了几张阅读量超过10万的爆款笔记。所以今天，结合操作知识和爆款笔记的实践，我们来谈谈小红书推荐的算法逻辑。1.主页是双列信息流。由于双列信息流，用户主动打开笔记，因此存在点击率（点击率/曝光率）数据。点击率是系统判断笔记内容质量的重要因素，因此笔记的第一张图片变得非常重要。什么样的首图点击率高？一种是图片特别好看精致的fancy(符合小红书主流用户的审美取向)，另一种是图片中有清晰的文字告诉用户这是什么(俗称大字报)，最好是干货。对于双列信息流产品，用户只需要快速获取笔记内容，因此大字报和标题党是不可避免的。“大字报”是指第一张图片中有清晰的文字，让用户立即获得笔记信息总结，从而快速做出点击选择。不用说，“必看，速成，五天瘦十斤，一周变白，百元好东西”等等。显然，大量的“大字报”和过度的标题党对社区生态不健康，不够真实和美丽，用户会逐渐认为这是一个高输出内容门槛的平台，以减少他们分享日常生活的愿望。下图是以“学习”为关键词在小红书站搜索。可以看出，大字报第一张图片的内容非常流行：2。与抖音快手相比，小红书用户更喜欢搜索。大量用户使用小红书有特定的目标(如查看各种教程、种草)，而不是像抖音一样闲逛。内容创作者的信号是:选择关键词，找到用户喜欢搜索的关键词——这样在关键词搜索结果的渠道中更容易持续曝光。正是因为用户喜欢搜索消费内容，小红书笔记的长尾才很长。一个受欢迎的内容可以连续高频被赞一个月，低频被赞半年。与抖音的突然上升相比，小红书爆款笔记的赞数相对缓慢，但内容的生命周期很长。根据对一些KOL粉丝的分析，小红书粉丝的50%以上转化率(点击/*/收藏)来自小红书搜索——更不用说数据是否准确了，小红书搜索行为带来的流量真的很大。这一特征源于用户对小红书的认知和行为习惯，因此几乎不受算法调整和操作干预的影响，搜索行为带来的流量将长期存在。二、内容在小红书站的主要曝光渠道在小红书站，笔记的主要曝光基于三个逻辑，注重逻辑、推荐逻辑和搜索曝光逻辑。*逻辑是*你的人可以在“*”tab和“发现”tab中看到你的内容。推荐逻辑是系统根据笔记的特点向可能感兴趣的人推荐。从笔记中提取的关键字、地理位置等信息是笔记的重要特征。在以下五个主要曝光渠道中，1和2属于*逻辑，3和4属于推荐逻辑，5属于搜索曝光逻辑，3是最大的曝光渠道：主页-*tab：*你的人会在这里看到你的笔记。首页-发现tab：这里有一部分“*的人”发送的内容，这部分算法与用户和博主之间的亲密关系有关。首页-发现tab：向感兴趣的用户推荐。该系统将根据用户现有的内容浏览行为向用户推荐其他类似的内容。这种流量相对最大，大多数用户习惯于浏览主页。影响笔记推荐量的因素一般分为账户和内容两类。账号是基础，不违规操作的账号会被推荐，这个不多赘述。关于内容，系统有计算笔记内容质量的算法。笔记的点击率（点击率/曝光率）和互动（大拇指收集评论转发）是主要权重，系统将根据内容质量点决定是否继续分发内容。主页-附近tab：向附近30公里以内的用户推荐。搜索结果页面。笔记的关键词设置得很好，用户在搜索关键词时可以看到笔记。如果关键词下面有太多的笔记，通常会有相对较高的互动数据。还有一些比较小概率的渠道:(1)编辑推荐:被官方运营账号推荐，一般是因为参与了平台正在推广的话题。(2)话题下的热门笔记:笔记在某个话题下排名靠前，因为用户点击这个话题获得流量。3、小红书主页内容推荐逻辑1。基于内容相似性推荐小红书主页feed流主要是基于内容相似性，即如果您喜欢a内容，您将推荐与a内容标签相似的B内容。在推荐系统中，您喜欢的内容标签与您以前的浏览记录密切相关。该系统将推荐您浏览或喜欢的类似内容（主要权重应为喜欢收集）。小红书现有的推荐算法实时反馈推荐用户最喜欢的内容标签，即您现在喜欢早餐笔记，相关内容将立即出现。视频和图文的形式也影响推荐，因为视频笔记的相关推荐是视频笔记，不推荐关键词相似的图文笔记。多给点赞几个视频，你会发现你的小红书首页在短时间内都是视频。2.系统如何判断两个内容相似，系统如何判断两个内容相似？主要基于内容标签和图片的相似性。(1)内容标签相似:系统阅读标题、文案关键词、参与话题等信息，大致可以判断内容标签。根据观察，在确定笔记相似度的算法中，相同主题和相似关键字的权重非常高。当这个话题下有足够多类似于这个笔记文案的笔记时，这个话题下的笔记基本都是推荐的。如果同一个话题下的类似笔记不足，则在其他话题下推荐类似关键词的笔记。(2)图片相似:相似的图片也应该在影响因素中。具体的抓取逻辑可能是，当最近没有类似关键词的笔记内容时，会选择图片相似的内容进行推荐。图片相似，只针对图文笔记。因此，内容创建者需要选择关键字，了解关键字下的类似笔记的特征，并努力在系统第一次推荐时获得更好的互动数据，以便更快地进入下一个流量池。此外，不断从这些类似的笔记和博客中了解目标用户肖像，更快地调整账户的内容定位和内容制作策略。