小紅書流量機制分析：怎么獲得流量？

開始發小紅書筆記的時候大家肯定會經歷一段 100 小眼睛的時期，會讓人不斷懷疑到底我們這個賬號是否被限流了？

說到這，不得不問一句「小紅書的推薦算法是什么？」

于是我閱讀整理了上百篇分析結合自己的實戰經驗整理了以下分析，建議收藏再讀。

我用幾個維度講述小紅書的流量是怎么獲得的：

1?? 有哪些流量入口？

2?? 小紅書的推薦算法解析

3?? 知道算法，又如何？

1?? 有哪些流量入口？

做了個整理，可以發現小紅書的流量入口大致可以分為 9 個：

1、發現頁：打開小紅書App選擇頂部發現頁

--小紅書推薦算法就是圍著功能這個入口轉。

2、搜索結果頁：打開小紅書App，搜索詞后進入搜索結果頁

--搜筆記、人、商品，三個主要的維度，搜索排序會根據關鍵詞的關聯度以及賬號偏好顯示結果。

3、搜索小紅書熱點：打開小紅書App點擊搜索

--當日熱點榜單會在 19 點更新，每分鐘更新榜單排序（熱度統計公式為：榜單熱度=搜索熱度+傳播熱度+互動熱度+點擊率），不同用戶興趣推送的榜單可能會不同

4、關注頁：打開小紅書App選擇頂部關注頁

--已關注的人最新發的筆記都會出現在這里。

5、個人頁：打開小紅書App點擊筆記博主頭像進入個人頁（含其他形式進入主頁）

6、附近頁：打開小紅書App選擇頂部附近頁（顯示當前城市名稱）

--顯示當前城市附近帶地理位置的筆記

7、購物頁：打開小紅書App選擇底部購物頁

--顯示賬號偏好的相關產品、直播間。

8、活動頁：打開小紅書App點擊左上角菜單欄會看到當前季度主打的活動入口。

--例如最近就是「大家的春節」，點擊查看春節期間大家發的熱門筆記內容。

9、站外：站外帶來的流量（含PC與H5）

--部分搜索引擎會收錄到小紅書頁面，當然還有人為分享引流的流量。

實際上，小紅書上的流量入口有很多，并非完全都來源于推薦。

給我們的啟發是，做好小紅書的流量，除了筆記，還有太多可以下功夫的地方，搜索 SEO、蹭熱點榜單、附近引流、商品SEO、參加季度主推活動等等。

其他的流量入口就不存在權重和算法嗎？其實也存在，比如搜索結果頁，誰排前面誰排后面，這都是有學問的，只要不是隨機的，不是人工的，就一定有算法，而且每個流量入口給用戶的價值并不相同，每個入口都有各自的運營方法，這個后面會專門開一篇細說。

2?? 小紅書的推薦算法解析

言歸正題，需要說明下的是接下來我們這里探討的主要指首頁發現的推薦算法。

事先說明，由于不是小紅書團隊的成員，當然寫得不一定對，只是將小紅書團隊的分享、各個達人大佬的心得以及自己的實戰經驗整理總結出來的，僅供參考。

在小紅書一篇筆記發布到推薦的流程是什么樣的？

1、筆記發布

2、語義分析/分類/打標簽

3、平臺審核

4、分配流量池（權重：賬號狀態，賬號在類目內表現情況，類目競爭情況）

5、增加流量池（權重：互動情況，用戶行為，筆記發布時間）

6、推薦結束

發現了嗎，3只是做基本的審核只要內容不違規基本沒他的事情，那么一篇筆記的流量推薦主要由“2、4、5”組成，其中2是為了將筆記內容做識別，匹配給有需求的用戶，4和5的意義就是給大家推薦好的筆記內容。

總結一下：小紅書推薦算法的本質就做兩件事，一個是如何精準匹配用戶，一個是如何判斷“好”的筆記。

我們先從「2、語義分析/分類/打標簽」分析。

這一步驟就是在筆記發布那一刻給筆記打上足夠多的標簽讓系統快速識別是屬于那些類型的。

這里隨便拿個筆記舉例，當然由于人類的圖像和聯想能力實在太強大，幾乎在看到圖片的一瞬間我們就已經區分出來，那么我們再扮演一下“盲人猜畫”，當你描述給“盲人”的時候你會怎么說？

你會說這個畫面有什么，標題是什么，內容有哪些字；當然為了在倒計時內猜到，還會過濾次要信息，只講主要信息，這時候我們就會發現“盲人”能迅速 get 到你想表達的內容。

同樣地，系統就是那個“盲人”。

而且由于畫面有「新手」、「技巧」這兩詞，于是被打上了【攻略】的標簽；

而標題又有「神器」、「推薦」兩個詞，于是被打上了【好物分享】的標簽；

畫面、標題、內容里包含多個重復的關鍵詞「掛畫」，于是自然被歸類在「家居-掛畫」的分類下。

下一次如果再有人搜索「如何將掛畫掛起來」系統就會想起這篇”攻略“；

如果有人最近瀏覽過「家居」內容時，就會有可能推薦這篇”家居好物分享“內容，讓你種草一下。

以上就是一次簡化版的系統語義分析/分類/打標簽流程，當然系統肯定比我描述的做多得多判斷，這里只是讓大家對系統的處理流程有個初步概念。

再聊聊「4、分配流量池（權重：賬號狀態，賬號在類目內表現情況，類目競爭情況）」。

還是上面那個掛畫筆記，從系統角度看，你是一個 10 萬粉的達人，還是一個 23 粉的新手，這個筆記的優先推薦程度肯定是不同的，畢竟平臺肯定希望”好“的內容被更多人看到。咋辦呢，于是在統計學上給了個指引，根據權重綜合決定這篇筆記該拿多少初始流量。

發現了嗎？上面的描述中不自覺通過人去區分內容是否”好“內容了，現實生活中當然也是一樣。系統也會更加傾向達人賬號。再想想10 萬粉達人和 100 萬粉達人呢？于是便產生一個個分層的推薦流量池：不推薦、一般、推薦、標桿...

對，這里甚至出現了標桿，平臺當前需要什么內容，真的會通過運營干預打造出標桿內容以及賬號。

聰明的你肯定知道我說的就是董潔和章小蕙，當然還有那 100 強品牌和買手。

扯遠了，當然不僅僅粉絲量，還有哪些維度可以用來分配初始流量池呢？

1、賬號狀態

當前賬號有沒有違規？是不是限流？是不是垃圾營銷號？有沒有保持活躍？一切正常且表現良好的，自然給的多一點，不正常，那就不給量；這就是有些批量運營的賬號或者斷更賬號的筆記流量少的原因。

2、賬號在類目內表現情況

近期賬號在該類目下是不是連續在主運營類目下發布筆記？是不是經常出爆文？好，那就多給些。這就是為什么有些博主出過爆文，再次發布一篇同類筆記，爆文概率非常高的原因。一部分是掌握了當前用戶的喜好，一部分也是初始流量給的就多。

3、類目競爭情況

當然，前面兩項都是決定多給和少給的問題，但決定具體給多少，實際上是類目競爭情況決定的；

比如冬天發一篇游泳圈的筆記，受眾必然是近期瀏覽過游泳圈的用戶，但大冬天啊，哪有多少人看游泳圈？假設全國一天就1 萬人（還算估多了）在搜、在看，每天還有幾個不信邪的人新增幾十篇游泳圈筆記，為了保證每個正常的筆記都有流量可推，系統自然就會減少初始流量的絕對值，比如只給100個曝光，剩下的流量還得留給好的筆記呢。但要是冬天發熱水袋，那就會有所不同，熱水袋在冬天本來流量就大，可分配的初始流量也就多了一點。

所以發現了嗎？有些內容流量少甚至不是因為寫得不夠好或者賬號被限流，而是時機不夠巧，可分配的初始流量太少。

最后聊聊「5、增加流量池（權重：互動情況，用戶行為，筆記發布時間）」。

不用多想也知道，平臺判斷筆記好壞其實是很籠統的，還記得前面掛畫的例子嗎，筆記本身是否被大眾接納，是需要數據驗證的。于是就會借助用戶的力量，讓用戶自行投票（點贊、收藏、評論、分享）來決定筆記好不好。

相信大家如果有認真去整理如何做好小紅書，肯定會經常見到以下公式：

小紅書的內容算法CES全稱community engagement score；

模型是：CES=點贊數*1分+收藏數*1分+評論數*4分+轉發數*4分+關注數*8分

但已經多個地方查到，這個算法公式其實是 2017 年甚至之前的，現在都迭代這么多年了，已經不適用，也無法很好地抵抗惡意刷量的行為。

還好 2023 年的 小紅書 will 商業大會，官方產品團隊給了新的流量公式：TrueInterest種草值。

種草值TrueInterest=深度閱讀（圖文閱讀超15秒，視頻觀看超30秒，直播）+深度互動（去掉了贊，因為贊太寬泛了，包含在內的有收藏、正向&求購評論、截圖、分享、關注、保存圖片、搜索產品詞、轉化組件點擊等共計11個詞）。

因此，一篇筆記有了初始流量池后，小紅書會根據以下幾方面來判斷筆記的質量：1、深度閱讀；2、深度互動。

其中深度互動（點贊、收藏、評論），完播率是我們能看見的，而點擊率，互動率都是我們無法看見的，每一個行為也都是用戶的一種表態，因此用戶做出動作的，一定會權重占比更高，比如點贊，收藏以及評論，其中評論最復雜，所以評論的權重一定比點贊收藏更高，同理點贊收藏肯定也比完播率這些不用做出動作的要更復雜，核心就是互動難度越高，權重占比越高，平臺就是根據這些綜合得出一篇筆記到底算不算優秀，值不值得去推薦。

那么，內容優秀就是一定流量多嗎？記得大冬天的游泳圈的例子嗎？

小紅書的算法根本就不是按互動絕對值作為衡量優秀標準的，衡量標準是動態的，要按照當下類目其他筆記表現來算。

就好比高考，考本科的難易程度在于參與考生人數與學校的最大可錄取人數之比，是一種微妙的動態平衡機制。

你考得好，別人也考得好，差不多成績的情況下，斗卷是沒有意義的，得找到動態失衡的地方去卷，這就是所謂的巧用「信息差」來破局了。

當然還有一個重要的因素沒有提到【時間維度】。

筆記表現還行，類目流量也不錯，能一直被推薦嗎？很抱歉，不會。

小紅書的流量是具有時效性的，甚至連內容的“好”也是具有時效性的。

新發布的筆記權重最高，老筆記的權重相應遞減，這點很好理解，平臺肯定不希望推薦一些舊東西。

我有一篇爆文就剛好遇上內容時效性情況，之前每周都收到官方助推 3萬+流量，但某一天系統升級完突然就變“違規需調整”的內容了，流量也下來了。或許系統真的有點“渣”，不是你不好，而是你不新鮮了，不合現在平臺的口味了。

目前來看，小紅書的自然流量最長也就在30天左右，這還是極好表現的筆記或者是小眾類目（新內容不多）的筆記，一般的筆記也就在3-14天結束自然推薦。

好吧，到這大家應該對小紅書的推薦算法有初步的印象，希望能幫到大家產生更多好爆文。

3?? 知道算法，又如何？

最后，知道算法又如何？好像知道了和沒知道，沒啥區別？

其實還真的，就算我們知道了算法也鉆不了漏洞。

但我認為了解算法背后的邏輯和意義，并非為了去鉆漏洞，而是通過算法和機制知道自己的筆記被如何運行在了小紅書上，如何被推薦，為什么流量好，為什么流量不好，通過算法的原理去反思問題在哪里，去優化問題，這才是學習算法的真正意義。

到這里想起之前我問過一個公眾號運營，你打算怎么漲粉，她說“就每天抄別人的發就好了”，但是還真的是誰抄抄都能漲粉，但很快她遇到了瓶頸，再后面也沒聽過她的消息。但在我看來，人不能總靠運氣出海，是伐？總得學會看看指南針和天氣預報。

八角 梁暖的開店筆記