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揭秘小红书「爆款笔记」背后的流量密码,5000字深度拆解

小红书的流量,究竟是怎么分配的?
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
 
揭秘小红书「爆款笔记」背后的流量密码,5000字深度拆解
 
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。
01 
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。
 
揭秘小红书「爆款笔记」背后的流量密码,5000字深度拆解
 
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。
 
揭秘小红书「爆款笔记」背后的流量密码,5000字深度拆解
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。
 
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①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”。
 
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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。
 
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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。

 
②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。
 
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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。
 
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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”。
 
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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。
 
③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。
 
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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
 
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①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。
 
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在笔记的标题、内容和话题中,都可以布局关键词。
 
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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。
 
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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。
 
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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。
 
②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。
 
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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。
 
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③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。
 
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02
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。
 
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@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”。
 
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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。
 
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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。
 
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@勺子表示,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。
 
@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
 
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@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。
 
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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,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。
 
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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。
 
 
03
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。
 
不仅是小红书,大多数平台型 APP 的流量分配机制,都和平台的商业化息息相关。

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本文来源:运营研究社

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