小紅書(shū)，作為當(dāng)下流行的“種草”平臺(tái)，其推薦算法對(duì)于內(nèi)容創(chuàng)作者和品牌營(yíng)銷至關(guān)重要。本文深入解析了小紅書(shū)的搜索流量、推薦流量以及直播流量的算法分發(fā)邏輯，為用戶和品牌提供了一份詳盡的布局指南。了解這些算法的秘密，可以幫助你在小紅書(shū)上更有效地進(jìn)行內(nèi)容營(yíng)銷和品牌推廣。

每一次打開(kāi)是種草的開(kāi)始，每一次離開(kāi)是成交的開(kāi)始

小紅書(shū)的“購(gòu)物指南”屬性和去中心化推薦機(jī)制，決定大多數(shù)小紅書(shū)用戶的使用路徑是：搜索關(guān)鍵詞→瀏覽推薦頁(yè)→成交

這三個(gè)動(dòng)作也分別對(duì)應(yīng)了發(fā)現(xiàn)頁(yè)、搜索頁(yè)和直播頁(yè)三個(gè)用戶使用場(chǎng)景，場(chǎng)景不同，算法分發(fā)的過(guò)程也不相同，想要做好提前布局就需要了解不同場(chǎng)景的算法分發(fā)邏輯。今天就來(lái)給大家揭開(kāi)算法神秘的面紗，分別講講小紅書(shū)搜索流量、推薦流量以及直播流量的算法分發(fā)邏輯

搜索流量算法

基于小紅書(shū)的平臺(tái)定位，超過(guò)65%的流量來(lái)源于搜索，所以在搜索流量算法上更精細(xì)一些，所以這里側(cè)重講一下搜索流量算法的邏輯

發(fā)布筆記-審核-收錄-標(biāo)簽分類-第一輪推薦測(cè)試-更大曝光，這是一篇筆記從發(fā)布到曝光會(huì)經(jīng)歷的算法過(guò)程

基于這套算法邏輯，只要你的筆記通過(guò)了審核獲得了曝光，不管小眼睛多與少，都算是獲得了算法推薦的

先有用戶搜索，之后系統(tǒng)會(huì)根據(jù)搜索詞進(jìn)行算法匹配，把所有結(jié)果都展示出來(lái)。而如果這個(gè)關(guān)鍵詞是相關(guān)品類中范圍比較大的詞匯，那么就能看到在界面上半部分有一些專門(mén)的標(biāo)簽詞匯提供分類篩選的功能。這種方式對(duì)于用戶無(wú)目的搜索的體驗(yàn)會(huì)更好。同時(shí)將最熱門(mén)的筆記排在前面，這種搜索結(jié)果的展示形式以及篩選條件，目的都是為了縮小選擇范圍，幫助用戶快速選擇

搜索結(jié)果與需求的匹配主要是核心關(guān)鍵詞與query的匹配度，搜索結(jié)果中展示的具體內(nèi)容是通過(guò)分析用戶需求，找到最能命中用戶需求的信息

一篇筆記標(biāo)題中的關(guān)鍵詞可謂是重中之重，官方也明確提示：“填寫(xiě)標(biāo)題會(huì)有更多贊哦”

由此可見(jiàn)，標(biāo)題是小紅書(shū)官方用來(lái)識(shí)別內(nèi)容屬性的重要選項(xiàng)，想要讓筆記獲得更多的展現(xiàn)，最基礎(chǔ)的工作就是要做好標(biāo)題的優(yōu)化

我們要善用搜索的關(guān)鍵詞、熱詞推薦等來(lái)幫助我們找到筆記核心詞，以便能讓系統(tǒng)識(shí)別并推薦給對(duì)應(yīng)用戶

從推薦內(nèi)容找核心詞

推薦內(nèi)容包括幾個(gè)方面，搜索框置灰關(guān)鍵詞，頁(yè)面顯示的歷史搜索，熱搜詞

1）默認(rèn)提示詞

點(diǎn)開(kāi)搜索還未輸入搜索詞之前，平臺(tái)會(huì)根據(jù)用戶標(biāo)簽推薦默認(rèn)提示詞，默認(rèn)提示詞中存在一定量的搜索流量

2）搜索發(fā)現(xiàn)（熱門(mén)搜索）

熱門(mén)搜索把最近一段時(shí)間被搜索次數(shù)最多的詞展示出來(lái)，去引導(dǎo)用戶看一些最近熱門(mén)的內(nèi)容和用戶搜索量大的話題推薦，跟用戶的搜素量和近期的熱門(mén)話題相關(guān)

3）補(bǔ)充聯(lián)想關(guān)鍵詞

補(bǔ)充聯(lián)想關(guān)鍵詞，即用戶輸入部分內(nèi)容，然后系統(tǒng)根據(jù)這些內(nèi)容聯(lián)想出完整內(nèi)容，自動(dòng)補(bǔ)全關(guān)鍵詞，通過(guò)即時(shí)匹配關(guān)鍵詞并展示出來(lái)，增加用戶的選擇。我搜了顯瘦，平臺(tái)就給我推薦了關(guān)于顯瘦的幾個(gè)關(guān)鍵詞推薦

考慮熱詞排序是綜合展示的結(jié)果。除了筆記數(shù)外，“熱詞” 的熱度排序可能還牽涉到兩個(gè)方面的因素：用戶主動(dòng)搜索的頻率，以及筆記本身被系統(tǒng)推薦的熱度

搜索之后，系統(tǒng)根據(jù)搜索詞進(jìn)行算法匹配，把所有結(jié)果都展示出來(lái)。而如果這個(gè)關(guān)鍵詞是相關(guān)品類中范圍比較大的詞匯，那么就能看到在界面上半部分有一些專門(mén)的標(biāo)簽詞匯提供分類篩選的功能。這種方式對(duì)于用戶無(wú)目的搜索的體驗(yàn)會(huì)更好。同時(shí)將最熱門(mén)的筆記排在前面，這種搜索結(jié)果的展示形式以及篩選條件，目的都是為了縮小選擇范圍，幫助用戶快速選擇

關(guān)于關(guān)鍵詞的選擇有以下幾點(diǎn)值得注意：

1）小紅書(shū)的熱搜推薦是平臺(tái)短期流量?jī)?nèi)容的標(biāo)識(shí)；搜索提示關(guān)鍵詞、篩選熱門(mén)是長(zhǎng)期流量所在，來(lái)源于小紅書(shū)真實(shí)的用戶數(shù)據(jù)分析和總結(jié)

2）一定要優(yōu)先選擇競(jìng)爭(zhēng)度小流量大且比較精準(zhǔn)的關(guān)鍵詞，避免選擇寬泛的關(guān)鍵詞

3）學(xué)會(huì)反推關(guān)鍵詞。確定筆記主題及關(guān)鍵詞后，要去反推希望用戶用什么關(guān)鍵詞能搜到自己的筆記，考慮如果自己去搜這類筆記會(huì)用哪些常見(jiàn)關(guān)鍵詞去搜。

4）在筆記標(biāo)題、正文、話題、評(píng)論等位置合理的布局關(guān)鍵詞，有助于筆記被收錄及精準(zhǔn)推薦。避免堆砌關(guān)鍵詞，堆砌關(guān)鍵詞會(huì)被系統(tǒng)判定為廣告，長(zhǎng)期這樣操作，賬號(hào)會(huì)被系統(tǒng)降權(quán)

如果能把小紅書(shū)所有跟品牌相關(guān)的搜索流量全部吃掉，才是品效合一的最優(yōu)解

推薦流量算法

有了搜索還不夠，想要筆記能獲得更多推薦，還要讓筆記內(nèi)容與內(nèi)容算法相匹配

小紅書(shū)的筆記在發(fā)布后，首先會(huì)被系統(tǒng)打上一系列標(biāo)簽，嘗試性推薦給對(duì)這些標(biāo)簽感興趣的粉絲，比如平時(shí)愛(ài)看護(hù)膚類的文章，平臺(tái)就會(huì)推薦更多護(hù)膚類的文章給你

筆記推送給粉絲后，根據(jù)粉絲的一系列交互行為，給筆記打上內(nèi)部分?jǐn)?shù)，以決定是否要繼續(xù)推給其他粉絲。這也就是老生常談的 CES算法（community engagement score）

CES = 點(diǎn)贊1分 + 收藏1分 + 轉(zhuǎn)發(fā)4分 + 評(píng)論4分 + 關(guān)注8分

這個(gè)算法其實(shí)從2017年就已經(jīng)在小紅書(shū)內(nèi)使用了，時(shí)至今日，算法的判斷指標(biāo)相較以前更加豐富和多元化，綜合在小紅書(shū)內(nèi)的投放實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，如今平臺(tái)更側(cè)重以下幾項(xiàng)：

點(diǎn)擊率、互動(dòng)率、完播率、互動(dòng)值

但無(wú)論數(shù)據(jù)指標(biāo)怎么變化，內(nèi)容算法的核心還是考察筆記帶來(lái)的粉絲交互行為

粉絲的交互行為間接反映了筆記的內(nèi)容質(zhì)量，即便是粉絲數(shù)不多的達(dá)人，在得分優(yōu)質(zhì)的前提下，筆記也會(huì)被系統(tǒng)推薦給更多粉絲，形成“階梯式”算法推薦

得分高的筆記，還會(huì)進(jìn)一步得到來(lái)自小紅書(shū)站內(nèi)搜索，以及百度搜索等流量的加持，這類流量的持續(xù)性很強(qiáng)，筆記具有很強(qiáng)的長(zhǎng)尾效應(yīng)，可實(shí)現(xiàn)發(fā)了幾年都還能保持點(diǎn)贊以及評(píng)論的增長(zhǎng)

當(dāng)然，除了內(nèi)容本身以外，賬號(hào)權(quán)重也很重要

當(dāng)你的賬號(hào)有一定的粉絲量時(shí)，筆記就會(huì)被推薦給你的粉絲，如果你的粉絲點(diǎn)了贊，就會(huì)進(jìn)一步被粉絲的好友看到，形成裂變式增長(zhǎng)

小紅書(shū)本身就是偏電商的平臺(tái)，許多用戶來(lái)小紅書(shū)，是抱著類似“逛街購(gòu)物”的心情來(lái)的，與抖音等泛娛樂(lè)平臺(tái)有本質(zhì)的不同，流量雖然難有“一夜爆發(fā)” 式的增長(zhǎng)，但是長(zhǎng)尾效應(yīng)顯著，曝光周期長(zhǎng)，粉絲被種草的概率極大

只要內(nèi)容優(yōu)質(zhì)，關(guān)鍵詞匹配的精準(zhǔn)，就能不斷的產(chǎn)生用戶種草，吸引社交裂變

直播流量算法

匹配上用戶的搜索需求，通過(guò)內(nèi)容吸引用戶關(guān)注，最后就到了促成用戶轉(zhuǎn)化這一步

小紅書(shū)電商的算法與抖音類似，從權(quán)重和流量?jī)煞矫孢M(jìn)行分配

權(quán)重決定推流的“量”什么是權(quán)重？簡(jiǎn)單理解一下，權(quán)重就是系統(tǒng)對(duì)每一個(gè)賬號(hào)做出的評(píng)價(jià)，而這個(gè)評(píng)價(jià)是通過(guò)綜合數(shù)據(jù)來(lái)衡量得出，平臺(tái)對(duì)你的評(píng)級(jí)越高，代表權(quán)重越高，獲得的流量就越多

在小紅書(shū)電商里「權(quán)重」主要分為：基礎(chǔ)權(quán)重和實(shí)時(shí)排名權(quán)重1、基礎(chǔ)權(quán)重基礎(chǔ)權(quán)重就如上文所說(shuō)，每一個(gè)賬號(hào)都不同，系統(tǒng)會(huì)在一定周期內(nèi)根據(jù)賬號(hào)的綜合表現(xiàn)從而決定權(quán)重等級(jí)，且并非固定，不進(jìn)則退，優(yōu)勝劣汰

但你以為基礎(chǔ)權(quán)重高就可以高枕無(wú)憂的一直賣(mài)貨了嗎

別忘了，還有另外一個(gè)權(quán)重衡量機(jī)制2、實(shí)時(shí)排名權(quán)重每一個(gè)賬號(hào)都會(huì)有基礎(chǔ)權(quán)重，開(kāi)播后的推流的量級(jí)是由權(quán)重層級(jí)決定，但直播間就像一個(gè)蓄水池，如果沒(méi)有新的流量進(jìn)來(lái)，很快直播間就沒(méi)有人了，那后續(xù)流量的分發(fā)機(jī)制是什么樣的呢小紅書(shū)采用了實(shí)時(shí)賽馬機(jī)制，就是當(dāng)你開(kāi)播獲得一波推流之后，后續(xù)還想要流量，就需要跟你同層級(jí)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手一起進(jìn)行PK了系統(tǒng)每時(shí)每刻都在進(jìn)行排名，5min、30min、60min，抖音直播流量的不斷進(jìn)行賽馬機(jī)制，篩選出優(yōu)質(zhì)的直播間，分配更多的流量給到優(yōu)質(zhì)的直播間首先初始推流：初始流量層級(jí)就是上面我們說(shuō)的基礎(chǔ)權(quán)重，權(quán)重越高初始推流越高，同時(shí)口碑分也會(huì)影響我們的推流進(jìn)入數(shù)據(jù)評(píng)估：系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估你直播間每5min、30min、60min的表現(xiàn)情況，主要從互動(dòng)數(shù)據(jù)和電商數(shù)據(jù)（具體關(guān)鍵指標(biāo)下文單獨(dú)講）來(lái)進(jìn)行考核帶貨榜表現(xiàn)：然后系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行排序，同層級(jí)PK，如果你高于上一名則進(jìn)入到下一級(jí)流量池，將會(huì)得到新的一波推流，然后又繼續(xù)重復(fù)數(shù)據(jù)評(píng)估，而低于下一名則減少推流，或停止推流，甚至回到初始流量層級(jí)根據(jù)這樣的機(jī)制，不斷進(jìn)行實(shí)時(shí)排名，優(yōu)勝劣汰。所以，策劃并執(zhí)行好直播的每一個(gè)細(xì)節(jié)才有可能PK掉你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，拿到更多的免費(fèi)流量但流量不是目的，轉(zhuǎn)化才是，追求轉(zhuǎn)化的前提是流量精準(zhǔn)度那么，系統(tǒng)是如何給我們匹配精準(zhǔn)人群的？

標(biāo)簽決定推流的“質(zhì)”

這里的標(biāo)簽其實(shí)可以跟上文的內(nèi)容算法一起理解

在電商渠道內(nèi)，平臺(tái)也會(huì)根據(jù)不同類別，將用戶按人群標(biāo)簽分類，與直播間的內(nèi)容標(biāo)簽進(jìn)行匹配，先嘗試性推薦給興趣用戶，再根據(jù)興趣用戶的有效觀看、停留、評(píng)論、點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)粉等數(shù)據(jù)指標(biāo)，進(jìn)一步細(xì)化直播間標(biāo)簽，進(jìn)行更精準(zhǔn)的投流

此外，與上文的權(quán)重對(duì)應(yīng)，標(biāo)簽分為基礎(chǔ)權(quán)重下的標(biāo)簽和實(shí)時(shí)標(biāo)簽1、基礎(chǔ)權(quán)重標(biāo)簽上文我們講了基礎(chǔ)權(quán)重決定了系統(tǒng)推流的量，那基礎(chǔ)權(quán)重和標(biāo)簽又是什么關(guān)系呢？基礎(chǔ)權(quán)重是由興趣標(biāo)簽和電商標(biāo)簽形成，給直播間打上興趣標(biāo)簽，只需要通過(guò)直播間的人貨場(chǎng)的設(shè)計(jì)，以及腳本策劃，吸引目標(biāo)用戶看播、停留、互動(dòng)、轉(zhuǎn)粉即可打上標(biāo)簽電商標(biāo)簽則需要?dú)v史電商訂單的累計(jì)，從而給賬號(hào)打上精準(zhǔn)電商標(biāo)簽，在一開(kāi)始做好一段時(shí)間周期內(nèi)高密度的成交，就能為賬號(hào)打上基礎(chǔ)電商人群標(biāo)簽2、實(shí)時(shí)標(biāo)簽這個(gè)很好理解，實(shí)時(shí)流量形成實(shí)時(shí)標(biāo)簽，我們?cè)诿恳粓?chǎng)直播中，要用精準(zhǔn)的產(chǎn)品策劃和付費(fèi)流量，不斷深化賬號(hào)標(biāo)簽，平臺(tái)會(huì)實(shí)時(shí)探索互動(dòng)&成交人群，推流模型會(huì)越來(lái)越精準(zhǔn)以上就是關(guān)于小紅書(shū)推薦算法底層邏輯的內(nèi)容