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编者按：小红书的流量分配机制是什么样的？爆款笔记背后有哪些流量密码？创作者又该如何提高运营能力？本文带着这些问题，对话了MCN阿尼星空的内容负责人勺子 ，并结合实践，总结出一套方法论。
本文由运营研究社（ID：U_quan）授权转载，作者周钰坤、丁奕然，编辑杨佩汶，设计王浩南。文章所述观点不代表新榜立场，转载请联系原作者。
最近，运营社发现了一个有趣的现象——小红书里常有人反馈，精心策划的内容没有人看，但有时随便发个贴，却能得到不少流量。
这是为什么呢？
关于小红书的流量分配，网上流传着许多说法：
小红书内部存在一个固定的笔记评分公式；
小红书需要养号，如果账号的权重不高，笔记得到的流量就很小；
笔记内容需要多次重复关键词，增加被搜索到的几率……
这些说法都有道理吗？小红书的流量分配机制究竟是怎样的？
带着这些疑问，运营社对小红书的流量机制进行了研究，同时也就一些问题，和多次获得小红书体育运动榜 TOP 1 的 MCN 机构——阿尼星空的内容负责人@勺子 聊了聊，总结出了一些要点。
小红书的流量机制是什么？
小红书的笔记发布后，可以通过四个页面被看到，分别是首页的关注页、发现页、本地页，以及搜索按钮可跳转的搜索页。
其中，发现页和搜索页是两个最主要的流量入口。以即刻网友@Luuuuke的笔记为例，来自于首页推荐和搜索的流量都占到了 40％ 的比例。
图源：即刻网友@Luuuuke
根据运营社的观察，这两个页面有着不同的流量分配逻辑。
1. 发现页的推荐逻辑
发现页上，笔记按照信息流的形式呈现，用户每次下拉刷新都会出现一批新的笔记，这些笔记主要是通过推荐算法展现的。
运营社参考了 2017 年时任小红书算法架构师@赵晓萌、2019 年时任小红书实时推荐团队负责人@郭一 的两篇公开分享文章，以及 2021 年小红书算法团队发布的一篇论文，对发现页的推荐逻辑做了拆解。
笔记的推荐过程大致可以分为三个步骤：
先在推荐前根据过往用户数据预先评分，再根据用户偏好进行推荐，接着根据用户互动反馈，将笔记放入递增的流量池。
推荐前先预估效果
按照@郭一 的描述，笔记并不是一发布就会被推荐，而是会先经过一轮推荐系统的“打分”，再投入推荐。
第一步，系统会从过往的笔记数据库里找出类似的笔记。
第二步，系统会根据类似笔记获得的点击、点赞、收藏等互动数据，预测该笔记在发布后，可能接收到用户互动行为的概率为多少，从而来为该笔记“打分”。
也就是说，通过对类似笔记的分析，就能预测这条笔记发出后是否会被用户喜欢。
在预估评分的算法中，用户点击的概率对评分影响最大，其他互动行为的概率都被赋予了一个权重，最终计算出笔记的评分。
举个例子，假设只参考点击、点赞和收藏的情况下，设点赞和收藏的权重都为 0.5 ，一条笔记的预估点击概率为 50％ ，点赞、收藏概率都为 10％ ，那么最后这条笔记的评分为 0.05 分。
推荐系统的算法会通过现有用户的反馈不断更新，所以评分公式也在不断变化。
最后，系统会按评分的高低对笔记位置进行调整。
运营社猜测，评分高的笔记在信息流中的位置会靠前，获得更多的曝光，评分低则位置靠后，曝光较少。
用户偏好匹配分发内容
当笔记投入线上推荐时，小红书会将笔记的内容标签，和用户偏好的内容标签进行匹配。
根据@赵晓萌 2017 年的分享，当发布者发了一条笔记后，小红书的算法会对笔记中的文字和图片都进行识别，综合起来打上内容标签。
其中较为特别的一点是，算法还可以通过对情绪相关的词语进行分类，识别出用户喜欢浏览带有哪些情绪标签的笔记，并匹配类似情绪的内容。
比如，运营社发现，经常搜索和点赞笑话类笔记后，小红书就会开始推荐更多同样表达出“开心、快乐”情绪的笔记。
同时，基于关注话题、收藏专辑，还有用户对笔记的互动程度等维度，小红书也能推测出用户偏好的内容标签。
2017 年的用户和笔记标签
（现在的标签可能有所变化）
通过匹配，就能将内容推荐到可能对其感兴趣的用户首页上。
根据用户账号的行为，小红书的推荐和搜索数据也是互通的：
用户搜索“xx”关键词后，系统就会认为用户需要了解“xx”，在发现页上也会推送相关内容。比如搜索“元宵节”，首页就会推荐“汤圆酥”。
但如果用户没有持续浏览相关内容，系统的推荐也会停止。
同时，小红书主要是按照用户偏好进行推荐，但也会尽量保证结果的多样性，给用户推荐一些其并不偏好，但评分较高的笔记。
互动决定是否推荐
小红书按照用户偏好，将笔记推送给初始的一批用户后，就会通过这一部分用户的互动数据，比如点赞、收藏、评论等，来决定是否将它推荐给更多的人。
互动数据更好，笔记就会获得更多的推荐，进入递增扩大的流量池。
运营社通过一段时间的验证，发现首页推荐笔记的发布时间一般都是近两个月。但根据时间的远近，笔记的互动量较为不同。
发布时间较短的笔记，点赞互动数量有多也有少。比如说，截图中有两篇都是同一天发布的笔记，但一篇点赞量为 4.9w ，一篇仅为 28 。
而发布时间较长的，一般点赞互动数量都较多。比如说，截图中有三篇笔记都是在一个月前发布的，但点赞量都过千。
由此可以推测，笔记在发布后的短期内，不管互动量多少，都有可能获得推荐。但如果没有持续获得用户互动，系统就会停止推荐该笔记。
所以首页推荐中，基本不会呈现发布时间久远，同时互动数量也较少的笔记。
只有在用户持续互动的情况下，笔记才会进入递增的流量池，在之后较长的一段时间里被不断推荐。
2. 搜索页的排序逻辑
发现页之外，搜索页也是一个较大的流量入口。
根据不久前小红书商业大会上公布的数据，有 30% 的小红书用户进入 APP 后会直接开始搜索。
在发现页，小红书主要采用的是推荐逻辑，而在搜索页，小红书则是按照排序逻辑分配流量，排序越靠上的笔记，获得的曝光量也就越大。
但这个排序并不是固定的，笔记的排序也在随着算法的实时演算而不断变化。
@勺子 告诉运营社，在搜索页面，影响排序结果的因素主要有三点：关键词的匹配程度、短时间的互动量以及观看者的账号行为。
关键词匹配程度
小红书搜索中，笔记和用户所搜索的关键词的匹配程度，会很大程度上影响搜索结果页中笔记的排序位置。
当用户搜索关键词时，系统优先呈现与关键词高度匹配的笔记。
比如，搜索「共青公园樱花」这个关键词时，搜索页排在第一位的笔记虽然互动量没有其他笔记多，但笔记内容是和「共青公园樱花」匹配的，所以也会被优先展现。
在笔记的标题、内容和话题中，都可以布局关键词。
那么如何布局关键词，能让笔记的排序靠前呢？
@勺子 表示，在标题和内容中提及近期较为热门的关键词，或者相关赛道领域中用户会关注的词语，确实会增加笔记被搜索到的概率。是否多次提及关键词并不重要。
所谓“相关赛道领域中用户会关注的词语”，就是指该选题领域下的“细分关键词”。之所以要去布局“细分关键词”，在于两个原因。
首先，如果关键词的范围太广，该关键词下的笔记数量就会越多，竞争太大，反而越不容易获得流量。
运营社测试后发现，搜索越是“细分”的关键词，出来的笔记结果排序变动会越小。
比如，运营社相隔一个月去搜索一个较为“细分”的关键词「蓝白英短价格」，上一个月搜索页前两名的笔记依旧留存在靠前的位置。
而去搜索「美妆」这一范围较广的关键词，发现仅相隔 4 分钟，排名前三的笔记就已经发生了变动。
其次，当用户去搜索时，往往会去搜索一个较为精准的关键词。比如说，当用户想要了解“蓝白英短”时，就会去搜索“蓝白英短的价格”、“蓝白英短怎么养”等等。
因此，笔记中的关键词越精准，越容易被用户搜到，在结果页留存的时间就会越长，获得的流量也会更多。
笔记短时间内互动量
另一个影响笔记在搜索结果页排序的因素，是笔记在发布后短时间内获得的互动量。
@勺子 告诉运营社，笔记如果能在发布后的短时间内获得较多的互动量（点赞、收藏、评论等），说明就有成为爆文的潜质，那么在搜索结果页中也会排名较前。
比如说，运营社搜索“上海樱花”后发现，有几篇点赞数量为 200-400 的笔记，它们的排名在点赞量为 1000 左右的笔记之上，内容都是与“上海樱花”相关。
截图于 3 月 14 日
运营社猜测，这可能就和笔记在发布时间内获得的互动数量有关。
下图中的第一篇笔记大约是于 3 月 12 日发布，短短两三天时间内就获得了 400+ 点赞，具备“爆文潜质”的；而后面两篇点赞约为 1000 的笔记，则是早早发布于 2021 年上半年，与现在相隔 1 年左右。
观看者的账号行为
一位运营操盘手@赵子辰Vic 曾提到过，小红书的关键词搜索结果是“千人千面”的，对不同用户呈现不同结果。
排序算法会根据用户过往行为，推测出用户对话题的了解程度，从而匹配不同的搜索内容。
运营社用不同的账号在同一时间搜索同样的关键词，呈现的页面是不同的。
比如，同一时间搜索「美食」，小红书给一个账号（图片左侧）显示了更多的上海的餐饮探店笔记，图片右侧显示的内容包括了美食制作和分享，结果更多样。
运营社猜测，左侧的账号用户可能近期搜索、浏览过上海的探店笔记，所以系统会推测用户搜索「美食」，是更希望知道上海有哪些餐饮店。
在小红书流量机制下，
如何提高运营能力？
那么小红书的流量分发机制，具体会对创作们产生怎样的影响呢？根据流量分发机制，该如何调整运营思路？
1. 笔记内容需为用户提供价值
小红书的流量机制对创作者最重要的影响在于，内容要能为用户提供价值。
当用户能从笔记中感受到价值后，才会去点赞、收藏。因此笔记才能进入递增的流量池，在搜索结果页的排序中才能靠前。
@勺子 表示，在小红书社区中，较受欢迎的内容一般提供了两类价值：一是实用价值，二是情绪价值。
所谓有实用价值，就是指笔记能给用户带来切实的干货知识。
比如，这篇点赞、收藏数量高达 2w+ 的笔记，就是围绕生活中一些人常会遇到的问题“手机丢失后该怎么办”展开，提供了干货知识。
@勺子还认为，较受欢迎的笔记除了分享实用知识外，也会给用户“情绪价值”。
所谓有“情绪价值”的笔记，就是指一些笔记（如唠家常等）或许没有实用性，但能够给用户传递一种情绪（如快乐、悲伤等）。
比如这一篇分享情侣拌嘴的笔记，传达了一种“分享搞笑日常”的情绪，能够激发起有同样经历用户的关注，调动起讨论的兴趣。
这篇笔记获得了 4w+ 的点赞，评论数量多达 3000+ 条，评论区里有许多用户回应“太好笑了”。
同时运营社认为，小红书流量分发机制也保证了更多内容有被看到的潜力。只要笔记的内容在社区中有价值，当下不火，之后也有可能翻出来火。
@勺子 也表示，如果内容关键词变为热词，沉淀的优质笔记可以通过搜索重新获得流量。
比如今年冬奥期间，冰墩墩爆火后，一篇发布于 2019 年、有关“冰墩墩”的笔记也重新获得了流量。
注重用户价值，从反面来说，也需要规避不符合社区价值观的内容产出，比如炫富、擦边球、恶意引战等等。在小红书的笔记发布界面，也有相应提醒。
@勺子c表示，如果出现违规的内容，笔记就不会被推荐。只要笔记合规，是一定会被系统收录的。
2. 细分领域深耕，做原创垂直账号
在许多小红书“运营攻略”中都有提到，发布者的账号权重会影响小红书的流量分配，但官方否认了这一点。
在@薯条小助手 发布的笔记中，强调了小红书在账号维度上不存在权重。
@勺子 对此也说明，在小红书做账号，不需要“养号”（指通过正常的用户浏览、点赞等行为，增加“账号权重”），但需要保证账号的原创度和内容垂直程度。
保证原创度除了避免抄袭外，也需要避免内容同质化。运营者需要挖掘用户的痛点，用不同的视角去产出内容，传递给精准的用户人群。
比如，瑜伽博主都在做的“开肩动作”，如果单纯教这个动作可能和其他人的内容会很相似。但产出如何“躺着做开肩动作”的内容，从不一样的视角切入，可能效果就会更好。
而账号内容垂直程度则会影响内容的分发。
@勺子 提到，创作者和用户都具有“标签”，账号的内容垂直度就是组成创作者“标签”的一部分。创作者的内容会首先推送给跟 ta 标签相吻合的用户。
举个例子，如果一个创作者的标签为“健身”，那么 ta 的笔记会优先推送给“标签”为“健身、运动”的用户。该用户看到后，点赞、收藏的可能性也较大。
这也意味着，如果账号内容不垂直，也会导致笔记匹配的人群较为混乱，产生的有效互动更少，被持续推荐的可能性也就更小。
所以在账号定位中就需要思考，内容对标的是哪些人群，如何通过内容生产给这些用户更多的价值。
同时@勺子 还分享道，在小红书追热点话题的笔记，确实会获得一部分话题流量，但是否要追这个话题，还是得衡量话题和账号是否匹配。
如果为了追热点话题，而影响了账号的垂直度，反而是得不偿失。
3. 关注深度互动数据
由于互动评分机制在小红书的流量分配中十分重要，创作者需要在笔记内容上思考如何引导互动。
2017 年@赵晓萌 曾分享，在社区上，小红书内容算法衡量的是社区的深度交互，举了点击、点赞、收藏等基础互动数据作为例子。
但运营社认为，小红书的算法发展到现在，这个「深度交互」也应该更深一层去理解。也就是说，深度交互不仅包括了基本的点赞、收藏、评论，也包括了进一步的交互动作。
比如「通过笔记带来的关注」就属于深度交互。
@勺子 认为，在笔记推荐的评分机制里，关注是一个很重要的点，而这个关注数指的不是博主拥有的粉丝数，而是由笔记带来的涨粉数。
同时，运营社猜测，小红书笔记的评论区中，评论多次回复形成的「楼中楼」也属于深度交互的一种。
据观察，小红书中首页推荐的笔记，以及搜索界面排序靠前的笔记，评论区中用户的“深度”讨论普遍较多，某些热评可以引发上百条回复。
也就是说，除了在笔记价值和账号垂直度上下功夫外，在笔记中吸引用户关注、维护评论区的活跃度，提升笔记的「深度互动数据」，也有可能获得更多流量。
结语
小红书主要有发现页和搜索页两大流量入口，其中发现页走的是推荐逻辑，搜索页走的是排序逻辑。
每个页面的呈现内容，都会因为读者账号历史行为的不一样，而有所不同。
但相同之处在于，运营者需要挖掘对标用户的痛点，生产有实用价值或情绪价值的笔记，并注重深度互动的数据。
在这个层面上来说，实际去做才是真正困难的部分，而理解小红书的流量分配机制，只是个开始。
P.S.因无法得知详尽的算法逻辑，文章仅供大家参考。欢迎大家在阅读时思考并和我们讨论。
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