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之前聽小紅書的人宣講，有個觀點挺犀利，每一次打開是種草的開始，每一次離開是成交的開始

小紅書的“購物指南”屬性和去中心化推薦機制，決定大多數(shù)小紅書用戶的使用路徑是：搜索關(guān)鍵詞→瀏覽推薦頁→成交

這里就提到了用戶在小紅書站內(nèi)最重要的三個動作環(huán)節(jié)：搜索——推薦瀏覽——成交

今天就來分別講講小紅書搜索流量、推薦流量以及直播流量的底層邏輯

搜索流量算法

基于小紅書的平臺定位，超過65%的流量來源于搜索，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-第一輪推薦測試-更大曝光，這是一篇筆記蔥發(fā)布到曝光會經(jīng)歷的算法過程

基于這套算法邏輯，只要你的筆記通過了審核獲得了曝光，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)會根據(jù)搜索詞進(jìn)行算法匹配，把所有結(jié)果都展示出來。而如果這個關(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的標(biāo)簽詞匯提供分類篩選的功能。這種方式對于用戶無目的搜索的體驗會更好。同時將最熱門的筆記排在前面，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：“填寫標(biāo)題會有更多贊哦”

由此可見，標(biāo)題是小紅書官方用來識別內(nèi)容屬性的重要選項，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、熱詞推薦等來幫助我們找到筆記核心詞，以便能讓系統(tǒng)識別并推薦給對應(yīng)用戶

從推薦內(nèi)容找核心詞

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

1）默認(rèn)提示詞

點開搜索還未輸入搜索詞之前，平臺會根據(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)（熱門搜索）

熱門搜索把最近一段時間被搜索次數(shù)最多的詞展示出來，去引導(dǎo)用戶看一些最近熱門的內(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話題相關(guān)

3）補充聯(lián)想關(guān)鍵詞

補充聯(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，自動補全關(guān)鍵詞，通過即時匹配關(guān)鍵詞并展示出來，增加用戶的選擇。我搜了顯瘦，平臺就給我推薦了關(guān)于顯瘦的幾個關(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方面的因素：用戶主動搜索的頻率，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。而如果這個關(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的標(biāo)簽詞匯提供分類篩選的功能。這種方式對于用戶無目的搜索的體驗會更好。同時將最熱門的筆記排在前面，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值得注意：

1）小紅書的熱搜推薦是平臺短期流量內(nèi)容的標(biāo)識；搜索提示關(guān)鍵詞、篩選熱門是長期流量所在，來源于小紅書真實的用戶數(shù)據(jù)分析和總結(jié)

2）一定要優(yōu)先選擇競爭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用哪些常見關(guān)鍵詞去搜。

4）在筆記標(biāo)題、正文、話題、評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)鍵詞會被系統(tǒng)判定為廣告，長期這樣操作，賬號會被系統(tǒng)降權(quán)

如果能把小紅書所有跟品牌相關(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

小紅書的筆記在發(fā)布后，首先會被系統(tǒng)打上一系列標(biāo)簽，嘗試性推薦給對這些標(biāo)簽感興趣的粉絲，比如平時愛看護膚類的文章，平臺就會推薦更多護膚類的文章給你

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 = 點贊1分 + 收藏1分 + 轉(zhuǎn)發(fā)4分 + 評論4分 + 關(guān)注8分

這個算法其實從2017年就已經(jīng)在小紅書內(nèi)使用了，時至今日，算法的判斷指標(biāo)相較以前更加豐富和多元化，綜合在小紅書內(nèi)的投放實踐經(jīng)驗，我們發(fā)現(xiàn)，如今平臺更側(cè)重以下幾項：

點擊率、互動率、完播率、互動值

但無論數(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，還會進(jìn)一步得到來自小紅書站內(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，筆記具有很強的長尾效應(yīng)，可實現(xiàn)發(fā)了幾年都還能保持點贊以及評論的增長

當(dāng)然，除了內(nèi)容本身以外，賬號權(quán)重也很重要

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

小紅書本身就是偏電商的平臺，許多用戶來小紅書，是抱著類似“逛街購物”的心情來的，與抖音等泛娛樂平臺有本質(zhì)的不同，流量雖然難有“一夜爆發(fā)” 式的增長，但是長尾效應(yīng)顯著，曝光周期長，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

小紅書電商的算法與抖音類似，從權(quán)重和流量兩方面進(jìn)行分配

權(quán)重決定推流的“量”

在小紅書電商里「權(quán)重」主要分為：基礎(chǔ)權(quán)重和實時排名權(quán)重

但你以為基礎(chǔ)權(quán)重高就可以高枕無憂的一直賣貨了嗎

別忘了，還有另外一個權(quán)重衡量機制

標(biāo)簽決定推流的“質(zhì)”

這里的標(biāo)簽其實可以跟上文的內(nèi)容算法一起理解

在電商渠道內(nèi)，平臺也會根據(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、評論、點贊、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)重對應(yīng)，標(biāo)簽分為基礎(chǔ)權(quán)重下的標(biāo)簽和實時標(biāo)簽