小紅書的筆記發布后，可以通過四個頁面被看到，分別是首頁的關注頁、發現頁、本地頁，以及搜索按鈕可跳轉的搜索頁。
最近，運營社發現了一個有趣的現象——小紅書里常有人反饋，精心策劃的內容沒有人看，但有時隨便發個貼，卻能得到不少流量。這是為什么呢？關于小紅書的流量分配，網上流傳著許多說法：小紅書內部存在一個固定的筆記評分公式；
小紅書需要養號，如果賬號的權重不高，筆記得到的流量就很小；
筆記內容需要多次重復關鍵詞，增加被搜索到的幾率……
這些說法都有道理嗎？小紅書的流量分配機制究竟是怎樣的？帶著這些疑問，運營社對小紅書的流量機制進行了研究，同時也就一些問題，和多次獲得小紅書體育運動榜 TOP 1 的 MCN 機構——阿尼星空的內容負責人@勺子聊了聊，總結出了一些要點。小紅書的筆記發布后，可以通過四個頁面被看到，分別是首頁的關注頁、發現頁、本地頁，以及搜索按鈕可跳轉的搜索頁。其中，發現頁和搜索頁是兩個最主要的流量入口。以即刻網友@Luuuuke 的筆記為例，來自于首頁推薦和搜索的流量都占到了 40％ 的比例。根據運營社的觀察，這兩個頁面有著不同的流量分配邏輯。1）發現頁的推薦邏輯
發現頁上，筆記按照信息流的形式呈現，用戶每次下拉刷新都會出現一批新的筆記，這些筆記主要是通過推薦算法展現的。運營社參考了 2017 年時任小紅書算法架構師@趙曉萌、2019 年時任小紅書實時推薦團隊負責人@郭一的兩篇公開分享文章，以及 2021 年小紅書算法團隊發布的一篇論文，對發現頁的推薦邏輯做了拆解。先在推薦前根據過往用戶數據預先評分，再根據用戶偏好進行推薦，接著根據用戶互動反饋，將筆記放入遞增的流量池。按照@郭一的描述，筆記并不是一發布就會被推薦，而是會先經過一輪推薦系統的“打分”，再投入推薦。第一步，系統會從過往的筆記數據庫里找出類似的筆記。第二步，系統會根據類似筆記獲得的點擊、點贊、收藏等互動數據，預測該筆記在發布后，可能接收到用戶互動行為的概率為多少，從而來為該筆記“打分”。也就是說，通過對類似筆記的分析，就能預測這條筆記發出后是否會被用戶喜歡。在預估評分的算法中，用戶點擊的概率對評分影響最大，其他互動行為的概率都被賦予了一個權重，最終計算出筆記的評分。舉個例子，假設只參考點擊、點贊和收藏的情況下，設點贊和收藏的權重都為 0.5 ，一條筆記的預估點擊概率為 50％ ，點贊、收藏概率都為 10％ ，那么最后這條筆記的評分為 0.05 分。推薦系統的算法會通過現有用戶的反饋不斷更新，所以評分公式也在不斷變化。最后，系統會按評分的高低對筆記位置進行調整。
運營社猜測，評分高的筆記在信息流中的位置會靠前，獲得更多的曝光，評分低則位置靠后，曝光較少。
當筆記投入線上推薦時，小紅書會將筆記的內容標簽，和用戶偏好的內容標簽進行匹配。根據@趙曉萌 2017 年的分享，當發布者發了一條筆記后，小紅書的算法會對筆記中的文字和圖片都進行識別，綜合起來打上內容標簽。其中較為特別的一點是，算法還可以通過對情緒相關的詞語進行分類，識別出用戶喜歡瀏覽帶有哪些情緒標簽的筆記，并匹配類似情緒的內容。 比如，運營社發現，經常搜索和點贊笑話類筆記后，小紅書就會開始推薦更多同樣表達出“開心、快樂”情緒的筆記。同時，基于關注話題、收藏專輯，還有用戶對筆記的互動程度等維度，小紅書也能推測出用戶偏好的內容標簽。2017 年的用戶和筆記標簽（現在的標簽可能有所變化）
通過匹配，就能將內容推薦到可能對其感興趣的用戶首頁上。根據用戶賬號的行為，小紅書的推薦和搜索數據也是互通的：用戶搜索“xx”關鍵詞后，系統就會認為用戶需要了解“xx”，在發現頁上也會推送相關內容。比如搜索“元宵節”，首頁就會推薦“湯圓酥”。但如果用戶沒有持續瀏覽相關內容，系統的推薦也會停止。同時，小紅書主要是按照用戶偏好進行推薦，但也會盡量保證結果的多樣性，給用戶推薦一些其并不偏好，但評分較高的筆記。小紅書按照用戶偏好，將筆記推送給初始的一批用戶后，就會通過這一部分用戶的互動數據，比如點贊、收藏、評論等，來決定是否將它推薦給更多的人。互動數據更好，筆記就會獲得更多的推薦，進入遞增擴大的流量池。運營社通過一段時間的驗證，發現首頁推薦筆記的發布時間一般都是近兩個月。但根據時間的遠近，筆記的互動量較為不同。發布時間較短的筆記，點贊互動數量有多也有少。比如說，截圖中有兩篇都是同一天發布的筆記，但一篇點贊量為 4.9w ，一篇僅為 28 。而發布時間較長的，一般點贊互動數量都較多。比如說，截圖中有三篇筆記都是在一個月前發布的，但點贊量都過千。由此可以推測，筆記在發布后的短期內，不管互動量多少，都有可能獲得推薦。但如果沒有持續獲得用戶互動，系統就會停止推薦該筆記。所以首頁推薦中，基本不會呈現發布時間久遠，同時互動數量也較少的筆記。只有在用戶持續互動的情況下，筆記才會進入遞增的流量池，在之后較長的一段時間里被不斷推薦。2）搜索頁的排序邏輯
發現頁之外，搜索頁也是一個較大的流量入口。根據不久前小紅書商業大會上公布的數據，有 30% 的小紅書用戶進入 APP 后會直接開始搜索。在發現頁，小紅書主要采用的是推薦邏輯，而在搜索頁，小紅書則是按照排序邏輯分配流量，排序越靠上的筆記，獲得的曝光量也就越大。但這個排序并不是固定的，筆記的排序也在隨著算法的實時演算而不斷變化。@勺子告訴運營社，在搜索頁面，影響排序結果的因素主要有三點：關鍵詞的匹配程度、短時間的互動量以及觀看者的賬號行為。小紅書搜索中，筆記和用戶所搜索的關鍵詞的匹配程度，會很大程度上影響搜索結果頁中筆記的排序位置。當用戶搜索關鍵詞時，系統優先呈現與關鍵詞高度匹配的筆記。比如，搜索「共青公園櫻花」這個關鍵詞時，搜索頁排在第一位的筆記雖然互動量沒有其他筆記多，但筆記內容是和「共青公園櫻花」匹配的，所以也會被優先展現。@勺子表示，在標題和內容中提及近期較為熱門的關鍵詞，或者相關賽道領域中用戶會關注的詞語，確實會增加筆記被搜索到的概率。是否多次提及關鍵詞并不重要。所謂“相關賽道領域中用戶會關注的詞語”，就是指該選題領域下的“細分關鍵詞”。之所以要去布局“細分關鍵詞”，在于兩個原因。首先，如果關鍵詞的范圍太廣，該關鍵詞下的筆記數量就會越多，競爭太大，反而越不容易獲得流量。運營社測試后發現，搜索越是“細分”的關鍵詞，出來的筆記結果排序變動會越小。比如，運營社相隔一個月去搜索一個較為“細分”的關鍵詞「藍白英短價格」，上一個月搜索頁前兩名的筆記依舊留存在靠前的位置。而去搜索「美妝」這一范圍較廣的關鍵詞，發現僅相隔 4 分鐘，排名前三的筆記就已經發生了變動。其次，當用戶去搜索時，往往會去搜索一個較為精準的關鍵詞。比如說，當用戶想要了解“藍白英短”時，就會去搜索“藍白英短的價格”、“藍白英短怎么養”等等。因此，筆記中的關鍵詞越精準，越容易被用戶搜到，在結果頁留存的時間就會越長，獲得的流量也會更多。另一個影響筆記在搜索結果頁排序的因素，是筆記在發布后短時間內獲得的互動量。@勺子告訴運營社，筆記如果能在發布后的短時間內獲得較多的互動量（點贊、收藏、評論等），說明就有成為爆文的潛質，那么在搜索結果頁中也會排名較前。比如說，運營社搜索“上海櫻花”后發現，有幾篇點贊數量為 200-400 的筆記，它們的排名在點贊量為 1000 左右的筆記之上，內容都是與“上海櫻花”相關。運營社猜測，這可能就和筆記在發布時間內獲得的互動數量有關。下圖中的第一篇筆記大約是于 3 月 12 日發布，短短兩三天時間內就獲得了 400+ 點贊，具備“爆文潛質”的；而后面兩篇點贊約為 1000 的筆記，則是早早發布于 2021 年上半年，與現在相隔 1 年左右。一位運營操盤手@趙子辰Vic曾提到過，小紅書的關鍵詞搜索結果是“千人千面”的，對不同用戶呈現不同結果。排序算法會根據用戶過往行為，推測出用戶對話題的了解程度，從而匹配不同的搜索內容。
運營社用不同的賬號在同一時間搜索同樣的關鍵詞，呈現的頁面是不同的。比如，同一時間搜索「美食」，小紅書給一個賬號（圖片左側）顯示了更多的上海的餐飲探店筆記，圖片右側顯示的內容包括了美食制作和分享，結果更多樣。運營社猜測，左側的賬號用戶可能近期搜索、瀏覽過上海的探店筆記，所以系統會推測用戶搜索「美食」，是更希望知道上海有哪些餐飲店。那么小紅書的流量分發機制，具體會對創作們產生怎樣的影響呢？根據流量分發機制，該如何調整運營思路？1）筆記內容需為用戶提供價值
小紅書的流量機制對創作者最重要的影響在于，內容要能為用戶提供價值。當用戶能從筆記中感受到價值后，才會去點贊、收藏。因此筆記才能進入遞增的流量池，在搜索結果頁的排序中才能靠前。@勺子表示，在小紅書社區中，較受歡迎的內容一般提供了兩類價值：一是實用價值，二是情緒價值。所謂有實用價值，就是指筆記能給用戶帶來切實的干貨知識。比如，這篇點贊、收藏數量高達 2w+ 的筆記，就是圍繞生活中一些人常會遇到的問題“手機丟失后該怎么辦”展開，提供了干貨知識。@勺子 還認為，較受歡迎的筆記除了分享實用知識外，也會給用戶“情緒價值”。所謂有“情緒價值”的筆記，就是指一些筆記（如嘮家常等）或許沒有實用性，但能夠給用戶傳遞一種情緒（如快樂、悲傷等）。比如這一篇分享情侶拌嘴的筆記，傳達了一種“分享搞笑日常”的情緒，能夠激發起有同樣經歷用戶的關注，調動起討論的興趣。這篇筆記獲得了 4w+ 的點贊，評論數量多達 3000+ 條，評論區里有許多用戶回應“太好笑了”。同時運營社認為，小紅書流量分發機制也保證了更多內容有被看到的潛力。只要筆記的內容在社區中有價值，當下不火，之后也有可能翻出來火。@勺子也表示，如果內容關鍵詞變為熱詞，沉淀的優質筆記可以通過搜索重新獲得流量。比如今年冬奧期間，冰墩墩爆火后，一篇發布于 2019 年、有關“冰墩墩”的筆記也重新獲得了流量。注重用戶價值，從反面來說，也需要規避不符合社區價值觀的內容產出，比如炫富、擦邊球、惡意引戰等等。在小紅書的筆記發布界面，也有相應提醒。@勺子表示，如果出現違規的內容，筆記就不會被推薦。只要筆記合規，是一定會被系統收錄的。2）細分領域深耕，做原創垂直賬號
在許多小紅書“運營攻略”中都有提到，發布者的賬號權重會影響小紅書的流量分配，但官方否認了這一點。在@薯條小助手發布的筆記中，強調了小紅書在賬號維度上不存在權重。@勺子對此也說明，在小紅書做賬號，不需要“養號”（指通過正常的用戶瀏覽、點贊等行為，增加“賬號權重”），但需要保證賬號的原創度和內容垂直程度。保證原創度除了避免抄襲外，也需要避免內容同質化。運營者需要挖掘用戶的痛點，用不同的視角去產出內容，傳遞給精準的用戶人群。比如，瑜伽博主都在做的“開肩動作”，如果單純教這個動作可能和其他人的內容會很相似。但產出如何“躺著做開肩動作”的內容，從不一樣的視角切入，可能效果就會更好。@勺子提到，創作者和用戶都具有“標簽”，賬號的內容垂直度就是組成創作者“標簽”的一部分。創作者的內容會首先推送給跟 ta 標簽相吻合的用戶。舉個例子，如果一個創作者的標簽為“健身”，那么 ta 的筆記會優先推送給“標簽”為“健身、運動”的用戶。該用戶看到后，點贊、收藏的可能性也較大。這也意味著，如果賬號內容不垂直，也會導致筆記匹配的人群較為混亂，產生的有效互動更少，被持續推薦的可能性也就更小。所以在賬號定位中就需要思考，內容對標的是哪些人群，如何通過內容生產給這些用戶更多的價值。同時@勺子還分享道，在小紅書追熱點話題的筆記，確實會獲得一部分話題流量，但是否要追這個話題，還是得衡量話題和賬號是否匹配。如果為了追熱點話題，而影響了賬號的垂直度，反而是得不償失。由于互動評分機制在小紅書的流量分配中十分重要，創作者需要在筆記內容上思考如何引導互動。2017 年@趙曉萌曾分享，在社區上，小紅書內容算法衡量的是社區的深度交互，舉了點擊、點贊、收藏等基礎互動數據作為例子。但運營社認為，小紅書的算法發展到現在，這個「深度交互」也應該更深一層去理解。也就是說，深度交互不僅包括了基本的點贊、收藏、評論，也包括了進一步的交互動作。@勺子認為，在筆記推薦的評分機制里，關注是一個很重要的點，而這個關注數指的不是博主擁有的粉絲數，而是由筆記帶來的漲粉數。同時，運營社猜測，小紅書筆記的評論區中，評論多次回復形成的「樓中樓」也屬于深度交互的一種。據觀察，小紅書中首頁推薦的筆記，以及搜索界面排序靠前的筆記，評論區中用戶的“深度”討論普遍較多，某些熱評可以引發上百條回復。也就是說，除了在筆記價值和賬號垂直度上下功夫外，在筆記中吸引用戶關注、維護評論區的活躍度，提升筆記的「深度互動數據」，也有可能獲得更多流量。小紅書主要有發現頁和搜索頁兩大流量入口，其中發現頁走的是推薦邏輯，搜索頁走的是排序邏輯。每個頁面的呈現內容，都會因為讀者賬號歷史行為的不一樣，而有所不同。但相同之處在于，運營者需要挖掘對標用戶的痛點，生產有實用價值或情緒價值的筆記，并注重深度互動的數據。在這個層面上來說，實際去做才是真正困難的部分，而理解小紅書的流量分配機制，只是個開始。P.S.因無法得知詳盡的算法邏輯，文章僅供大家參考。歡迎大家在閱讀時思考并和我們討論。不僅是小紅書，大多數平臺型 APP 的流量分配機制，都和平臺的商業化息息相關。
《小紅書里的秘密：機器學習如何幫助十人算法團隊快速達成目標》，趙曉萌《小紅書如何實現高效推薦？解密背后的大數據計算平臺架構》，郭一《Sliding Spectrum Decomposition for Diversified Recommendation》，Yanhua Huang, Weikun Wang, Lei Zhang, Ruiwen Xu (Xiaohongshu Inc.)《小紅書運營的3個誤區及解決方案！》，趙子辰 Vic
文章來源：作者：周鈺坤 丁奕然。
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