从爆款笔记,看小红书的官网保举算法逻辑
本文摘要:这篇文章主要写小红书官网引荐算法逻辑,从运营的常识点到爆款笔记的实践,来讲述小红书官网引荐算法逻辑。喜欢小红书并且计划成为一个小红书内容创作者的小同伴们,不要错过哦!作为运营一直对小红书有重视,近期在正式运营小红书,计划成为一个小红书内容创

这篇文章主要写小红书官网引荐算法逻辑,从运营的常识点到爆款笔记的实践,来讲述小红书官网引荐算法逻辑。喜欢小红书并且计划成为一个小红书内容创作者的小同伴们,不要错过哦!

作为运营一直对小红书有重视,近期在正式运营小红书,计划成为一个小红书内容创作者。

运营两周,涨粉3500+,获赞与保藏92000次,产出了几个阅读量10万以上的爆款笔记。

所以今天结合运营的常识和爆款笔记的实践,来聊一下小红书引荐算法逻辑。

一、小红书内容社区的两大特征 1. 官网是双列信息流

因为双列信息流,用户主动选择打开某笔记,所以存在点击率(点击量/曝光量)数据。

点击率又是体系判定笔记内容质量的重要因素,因此笔记的首图变得十分重要。

那笔记用什么样的首图点击率高呢?

一种是图片特别美观精美fancy(契合小红书干流用户审美取向)

另外一种就是图片中有清楚的文字通知用户这是个什么内容(俗称大字报),最好是干货内容。

关于双列信息流这种产品来说,让用户快速get笔记内容是刚需,因此大字报和标题党不可防止。

“大字报”即首图中有明晰的文字让用户立刻获取笔记信息概要,从而快速做出点击选择。

标题党不用多说,“必看、速成、五天瘦十斤、一周变白、百元好物“等等皆是此类。

显然,很多的“大字报”和过火的标题党对社区生态其实不健康,不行真实更不行夸姣,用户也会逐渐认为这是个产出内容门槛很高的平台,减少其分享普通日常日子的愿望。

下图是以“学习”为要害词在小红书站内进行查找,可以看出大字报首图内容很受欢迎:

2. 用户通过查找消费内容的行为比例高

和抖音快手相比,小红书的用户更喜欢查找。

很多用户使用小红书有详细的方针(比如查看各种教程、种草),而不是像抖音一样闲逛文娱。

这关于内容创作者的信号就是:选好要害词,发现用户爱搜的要害词——这样更容易在要害词查找成果这个渠道取得继续的曝光。

正是因为用户喜欢通过查找消费内容,导致小红书笔记内容的长尾很长。

一个受欢迎的内容可以接连高频被赞一个月,低频被赞半年。

比起抖音的陡然上升,小红书爆款笔记的点赞量是相对缓慢地不断爬升,但内容的生命周期十分长。

据青瓜传媒通过一些KOL的粉丝状况分析得出:小红书的粉丝的50%以上转化率(点击/重视/保藏)来历于小红书查找——不说数据精确与否,在小红书内因查找行为而来的流量确实很大。

这个特征源于用户对小红书的认知和行为习惯,因此简直不受算法调整和运营干涉的影响,查找行为带来的流量会长时间存在。

二、内容在小红书站内的主要曝光渠道

在小红书站内,笔记的主要曝光基于三个逻辑,重视逻辑、引荐逻辑和查找曝光逻辑。

重视逻辑就是重视你的人能在“重视”tab和“发现”tab看到你的内容。 引荐逻辑就是体系依据笔记的特征将其引荐给可能感爱好的人,笔记中被提取的要害词、地舆方位等信息是笔记的重要特征。

在下面五个主要曝光渠道中,1和2属于重视逻辑,3和4属于引荐逻辑,5属于查找曝光逻辑,关于爆款笔记来说,3是最大的曝光渠道:

官网-重视tab:重视你的人会在这里看到你的笔记。 官网-发现tab:这里有一部分“重视的人”发的内容,这部分的算法跟用户与博主的关系密切程度有关。 官网-发现tab:被引荐给感爱好的用户。体系会依据用户已有的内容阅读行为为用户引荐其他类似的内容。这个流量相对是最大的,大部分用户习惯于官网阅读。影响笔记引荐量的因素一般分为两类:账号和内容。账号是基础,不违规操作的账号才会被引荐,这个不多赘述。关于内容,体系有一个核算笔记内容质量的算法,笔记的点击率(点击量/曝光量)和互动状况(点赞保藏评论转发)是主要权重,体系会依据内容质量分来抉择是否继续分发该内容。 官网-邻近tab:被引荐给邻近30km之内的用户。 查找成果页。笔记的要害词设置得好,在用户查找该要害词时就可以看到该笔记。若要害词底下笔记过多,一般被曝光量较大的仍是现已有相对高互动数据的笔记。

还有一些相对小概率的渠道:

(1)修改引荐:被官方运营账号引荐,通常为因为参加了平台正在主推的话题而被引荐。

(2)话题下的热门笔记:在某个话题下笔记排名靠前,因用户点进该话题而取得流量。

三、小红书官网内容引荐逻辑 1. 基于内容类似性进行引荐

小红书的官网feed流主要也是基于内容的类似性进行引荐,即:假如你喜欢A内容,则会引荐与A内容有类似标签的B内容。

在引荐体系中,你喜好的内容标签与你早年的阅读记载强相关,体系会引荐你阅读过或点赞过(主要权重应该是点赞保藏)内容的类似内容。

小红书现有的引荐算法对用户喜欢的内容标签进行实时反馈引荐,即你现在点赞了一个早餐的笔记,接下来会立刻呈现相关内容。

视频和图文的形式也影响引荐,因为视频笔记的相关引荐都是视频笔记,不会引荐要害词类似的图文笔记。多给几个视频点赞,你会发现短时间内你的小红书官网全都是视频。

2. 体系怎样判断两个内容类似

那么,体系怎么判断两个内容类似呢?主要依据内容标签类似和图片类似。

(1)内容标签类似:体系读取标题及案牍要害词、参加话题等信息可以大致判定出内容标签。据观察,判定笔记类似度的算法中,相同话题、类似要害词的权重很高。

(假如是视频笔记,在APP端官网点进去下滑即可看到类似视频;假如是图文笔记,将笔记分享给微信文件传输助手,再点击进该分享,该笔记下面就会有相关内容引荐。有爱好的可以自己去观察一下。)

当该话题下有足够多跟该笔记案牍类似的笔记,则根本会悉数引荐该话题下的笔记。若同一个话题下类似笔记不足,则会引荐其他话题下要害词较为相近的笔记。

(2)图片类似:类似图片应该也在影响因素中,详细抓取逻辑多是在近期没有类似要害词的笔记内容时,会选择图片较为类似的内容进行引荐。图片类似仅针对图文笔记。

因此,内容创作者需要选好要害词,了解该要害词底下的类似笔记具备什么特征,争夺在体系初次引荐时就取得较好的互动数据,从而更快进入下一个流量池。另外,不断地从这些类似笔记和博主中了解到方针用户画像,更快地调适账号的内容定位和内容出产策略。

 

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