小红书广告信息流推荐机制｜小红书推流算法｜小红书广告代理商投放

作为一个结合了生活分享社区和电商的平台，小红书是年轻人热衷的选择。目前，它拥有超过2亿活跃用户，其中72%为90后，而50%的用户分布在一二线城市。

值得一提的是，Zui近男女用户比例经历了变化，由之前的2:8上升至3:7。更重要的是，小红书吸引了大量资本的关注，这归功于用户消费能力的强劲表现。

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小红书平台：种草精致、时效性强、互动率高

首先，我们需要了解小红书为什么深受年轻人的喜爱。

一方面，小红书注重细节分享，满足了年轻人的虚荣心理。无论是关于出行穿搭还是美食烘焙，小红书上都能找到详尽的攻略和高质量的图片，这能够激发年轻人的分享欲望。

另一方面，小红书作为一个内容平台，具备搜索引擎的功能，相对来说更真实可信。年轻人流行将小红书作为搜索引擎使用，因为在小红书上用户可以获得丰富的互动和反馈。在小红书博主的笔记下面，会有许多用户留言评论，热门帖子会拥有更多的评论。这些评论不仅让用户可以更好地参考和校准博主的内容，也增加了信息的可信度。相比之下，在其他信息平台上，往往缺乏用户反馈的搜索结果或者博主自言自语的信息分类平台，在可信度上相对较低。因此，小红书作为搜索工具具备了极强的时代性，已经成为00后重要的搜索入口之一。

小红书相较于传统搜索引擎而言，在社交网络上的数据更具时效性，这是其中Zui重要的一个原因。

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流量入口及特点：兴趣标签+内容搜索

小红书APP正在进行持续的更新。

在小红书平台上，我们可以观察到原先的流量入口有四个，分别是发现页、搜索页、关注页和本地页。然而，现在又添加了一个独立的视频流量入口，将视频瀑布流作为新的入口方式，并且购物入口也被移到了顶部导航栏。（左侧是更新前，右侧是更新后）

（1）发现页：兴趣流量

（2）搜索页：搜索流量

（1）特点：位于右上角，点击放大镜符号即可打开搜索框。搜索功能使用户能够更有目的地寻找内容，需求更加明确，因此流量更加精准，也成为小红书的主要流量入口之一。

（2）搜索页为品牌在小红书进行推广提供了更大的价值。由于这类需求更加精准，例如用户想要购买口红，他们会搜索关键词"口红"，搜索引擎会从小红书的笔记库中抓取相关内容，并匹配与用户需求相符且账号权重较高的笔记。因此，品牌应特别关注搜索入口，确保品牌相关的文章与品牌词有关联，并进行必要的调整。

（3）注意事项： 

（2）为了使你的笔记或视频在搜索结果中排名更靠前； 

（3）关注页：粉丝流量 

（2）当用户打开小红书时，Zui左侧是关注入口，优先显示已关注博主的笔记内容。账号拥有更多粉丝的博主，会有更多的粉丝打开他们的笔记，dianzan和评论的数量也会更多。这样，博主的笔记在初始阶段就能快速启动，并进入更大的流量池。

（4）本地页（附近）：位置流量

（1）特点：适用于本地推广内容。

（2）本地页推送的是同城推荐内容，会显示与用户当前位置的距离（以公里为单位）。这个入口非常适合想要找到同城博主进行探店的商家，以及寻找同城业务的博主。用户可以直接联系到他们看到的同城商家或博主，并且也提醒本地商家与顾客之间的联系。在撰写笔记时加上位置标签，可以增加流量机会。

3、流量入口及推荐机制：标签匹配，社交关系链推荐

了解了小红书平台各个流量入口的特点，我们也对小红书的流量推荐规则有了大致的了解，其中有两个核心点，即内容标签匹配和社交关系链推荐。

（1）推荐规则介绍：

（1）内容标签匹配：

1）机器算法推荐：根据用户的喜好和搜索关键词，推荐相关的内容给用户，以鼓励用户多收藏。

2）阅读延伸推荐：根据用户浏览的相关内容，推荐给用户感兴趣的内容，以引导用户进行延伸阅读，提升用户的dianzan、收藏和转发等行为。

3）编辑推荐：小红书官方账号会收录用户写的优质笔记，并进行推荐。

（2）社交关系链推荐：

1）基于好友关系的推荐：将用户关注的账号内容以类似朋友圈信息流的形式展示给用户进行推荐。

2）基于距离的附近推荐：会给用户推荐距离20公里以内的笔记内容。

需要注意的是，只有被系统收录的笔记才会被系统推荐，并获得更多阅读量。可以通过搜索该笔记标题来检测是否被收录，如果能搜索到，则说明已被收录。也可以使用第三方工具如灰豚数据红薯版来检测。如果笔记未被收录，则有可能违反了规定，可以检查是否包含违禁词或咨询平台客服。

（2）流量分发具体流程：

有没有发现，douyin的首页中的推荐、关注、同城和小红书的首页中的发现、关注、同城基本上是一致的。虽然它们都是基于兴趣推荐内容和内容用户之间的“标签”相关性问题，但根据用户反馈不断调整分发，以便更好地提高用户留存率，增加和提升用户体验感。

然而，从算法角度来看，这两个平台之间存在相当大的差异。就好比两个平台各自拥有一定数量的粉丝基础，但它们的变现能力相差甚远。这让我们思考，究竟是什么原因导致了这种差异呢？

废话不多说，我们来解读一下小红书线上推荐的流程，可以分为以下三个步骤：

（1）首先，从小红书用户每天上传的笔记池中挑选出一些候选集。通过各种策略，从数千万条笔记中初步筛选出几千个候选集。

小红书的内容包含图片、文字和视频等多种形式。在提取图像特征方面，小红书已经取得了良好的效果，准确率约为85%时，覆盖率可达到73%左右。加入文本后，效果更佳，准确率提高到90%，覆盖率也能达到84%。这对于反作弊方面有一定帮助。对于对此感兴趣的朋友，可以了解一下文本的向量模型。

（2）在模型排序阶段，为每个笔记进行评分。根据小红书用户的dianzan和收藏行为，设计了一套权重评估体系，预估用户点击后进行dianzan、收藏和评论等行为的概率，并进行打分。

然而，从算法的角度来看，这两个平台之间的差异非常大。就好比两个平台分别拥有了一定数量的粉丝基础，但是它们的变现能力却相差甚远。对于这种差异，我们可以思考一下其中可能的原因。

不过，言归正传，让我们来解读一下小红书线上推荐的流程。整个推荐模型主要通过9个预测任务的分析，其中包括点击、隐藏、喜欢、收藏、评论、分享、关注等行为。点击行为是小红书推荐模型中Zui重要的考量因素，每天大约会有50亿条样本用于模型训练。基于从笔记分发中获得的大量用户行为统计数据，我们得到了一些静态信息和动态特征，用来描述用户和笔记。

动态特征指的是在浏览相关笔记（包括推荐的和正在查看的）过程中产生的点击或更深层次的行为反馈。通过实时归因，我们将推荐的笔记展示给用户后，记录下曝光、点击、查看和回退等行为，并进行预测学习与推荐。

而判断笔记内容的好坏，则取决于用户画像和笔记画像。用户画像一般是静态信息，例如在注册账号时填写的性别、年龄等。而笔记画像包括作者评分、笔记质量、标签以及主题（与标签或内容主旨不同）。

在将笔记展示给用户之前，我们会选择分数较高的笔记，并通过各种策略进行多样性调整。

需要注意的是，小红书在将笔记推送给Zui初的一批用户时，基础流量通常约为100次曝光。如果在笔记发布后的前两个小时内，小红书页面上的眼睛数没有超过100次曝光，那么这篇笔记很可能表现不佳，此时可以尝试优化标题和封面图。当笔记被收录后，它将进入系统推荐流量池，并首先被推荐给大约200个用户。如果笔记表现良好，它将会在下一个更大的流量池中获得约2000次曝光，并以此类推。

不过，小红书中内容的热门与账号粉丝量之间关联较小，更重要的是内容本身的相关性。只要您发布有价值的内容并发布高质量的笔记，在没有粉丝的情况下也可以获得平台的流量推荐，并在这个过程中得到更多粉丝的关注。特别是对于得分较高的笔记，它们将获得小红书站内和百度搜索引擎上持续而强大的流量支持，这些流量将会持续带来大量的dianzan、评论和收藏等反馈。

请记住，机会就在于流量所在。当决定将您的内容推送出去时，基本用户特征已经确定了。我们只是借助平台便利，在已经划定好的流量中进行有条件地筛选。这不仅考验着我们战略目光、思考能力、执行水平和优化能力，也决定了我们是否能在激烈竞争中分一杯羹！