小红书运营逻辑，小红书流量机制，一篇就懂！（流量结构、流量分发模型、算法、流量层级）

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文 | 企飞薯 本文一共6326字

不管是达人运营账号，还是品牌商业投放，了解清楚小红书流量分发机制，都是非常必要的，而且流量分布和分发机制也都比较好理解，今天我们 *** 的梳理一下小红书流量分发机制以及背后的算法。一 小红书流量结构

二 小红书流量分发模型及背后算法

三 小红书流量层级

小红书流量结构小红书流量分布并不复杂，主要集中在三个板块：关注页、发现页、搜索页。1关注页流量占比10%小红书最左侧就是关注的页面，只要用户关注了你的笔记就会通过这个页面直接浏览到你的笔记。流量占比更低，且不影响流量层级的数据结果，所以有用但不多。2搜索页流量占比10%-20%

流量增长最快的的板块，有非常高占比的用户打开小红书直接进行搜索，把小红书当成搜索引擎用。

虽然搜索页的流量数据并不能影响笔记的流量层级测试，但搜索页的流量非常长尾，只要关键词配置得当，可以在非常长的周期获得最精准的搜索流量。03发现页流量占比70%-80%发现页是笔记的主要流量来源，也是流量层级测试的主阵地，一篇笔记能获得多大量级的曝光，就看笔记在发现页的用户反馈测试了。

小红书流量分发机制

其实小红书流量分发机制很好理解，成一句话就是：内容标签匹配。啥叫内容标签啊？一篇笔记发布以后，会被 *** 拆分成N个标签，然后去推送给最近有同样内容喜好的用户。内容侧，一篇笔记不管是图片还是文案，会被 *** 按照标签去区别和理解用户侧，用户最近的阅读喜欢也是会被 *** 按照标签进行分类和匹配。实质上，是一种内容标签对用户标签的匹配。笔记推送给用户后，根据用户的一系列交互行为，给笔记打上内部分数，以决定是否要继续推给其他更多用户。这个评分体系在小红书内部称为CES(community engagement score)。

其实小红书流量分发机制很好理解，成一句话就是：内容标签匹配。啥叫内容标签啊？一篇笔记发布以后，会被 *** 拆分成N个标签，然后去推送给最近有同样内容喜好的用户。内容侧，一篇笔记不管是图片还是文案，会被 *** 按照标签去区别和理解用户侧，用户最近的阅读喜欢也是会被 *** 按照标签进行分类和匹配。实质上，是一种内容标签对用户标签的匹配。笔记推送给用户后，根据用户的一系列交互行为，给笔记打上内部分数，以决定是否要继续推给其他更多用户。这个评分体系在小红书内部称为CES(community engagement score)。

CES = 点赞1分 + 收藏1分 + 转发4分 + 评论4分 + 关注8分这个算法其实从2017年就已经在小红书内使用了，时至今日，算法的判断指标相较以前更加丰富和多元化，综合在小红书内的投放实践经验，我们发现，如今平台更侧重以下几项：点击率、互动率、完播率、互动值但无论数据指标怎么变化，内容算法的核心还是考察笔记带来的粉丝交互行为粉丝的交互行为间接反映了笔记的内容质量，即便是粉丝数不多的达人，在得分优质的前提下，笔记也会被 *** 推荐给更多粉丝，形成“阶梯式”算法推荐。得分高的笔记，还会进一步得到来自小红书站内搜索，以及百度搜索等流量的加持，这类流量的持续性很强，笔记具有很强的长尾效应，可实现发了几年都还能保持点赞以及评论的增长。小红书的流量分发机制跟抖音平台是最像的，中间更大的差异是对于账号粉丝的反馈。相比小红书，抖音同样关注账号已有粉丝对于新作品的数据反馈，如果已有粉丝对于新作品的数据反馈并不理想，可能会影响该作品的推荐流量。小红书则是更关注所有测试用户的数据反馈，而不单单是账号已有粉丝，所以小红书才是真正意义上的去中心化平台，这也是小红书平台KOC是传播主力的主要原因。只要你输出有价值的内容发布优质的笔记，在没有粉丝的情况下也可以得到平台的流量推荐。从而这个过程中得到更多的粉丝关注。

以上是关于小红书流量分发的一个简单概括。我们也附上，从技术角度去分析小红书流量分配背后涉及到的具体算法的过程，感兴趣的小伙伴也可以简单了解一下现在大家普遍认可的都是下面这个流量分发模型， *** 根据用户互动效果进行评分的体系是CES。实际上太笼统了，ces评分也不知道是出现在整个推荐流程中的之一步、第二步、第三步，还是反复计算。接下来我会通过具体的一些案例，从技术的角度去解释。

如果有看过我上篇讲搜索流量的小伙伴应该有印象，一篇笔记的搜索流量相对稳定占位，而推荐流量是笔记成为爆款的核心。小红书线上推荐的流程主要分为三步。之一步，从小红书用户每天上传的笔记池中选出候选集，通过各种策略从千万条的笔记中选出几千个候选集进行初排。第二步，在模型排序阶段给每个笔记打分，根据小红书用户的点赞和收藏行为给平台带来的价值设计了一套权重的评估体系，通过预估用户的点击率，评估点击之后的点赞、收藏和评论等的概率进行打分。第三步，在将笔记展示给用户之前，选择分数高的笔记，通过各种策略进行多样性调整。

那么小红书是如何从每天的笔记池中选出候选集进行初排的呢？小红书的内容图文并茂，用户产生的内容图片多，质量很高。用CNN（卷积神经 *** ）提取图像特征，用Doc2Vec（文本到向量模型）提取文本特征，通过一和简单的分类器就能把用户分到主题中，而主题是人工标定的上百上千个主题。这是初排。CNN和Doc2Vec具体是怎么提取笔记进行分类的？关于图片的识别，小红书是一个非常视觉的社区，图像很多，小红书用图像提取特征就已经能达到良好的效果，准确率大概是85%时覆盖率能达到73%左右。加上文本以后效果更好，准确率达到90%，覆盖率达到84%。图片这是之一个在内容创作中需要注意的地方，对图像的夸张识别到什么程度？我们有一次发幼儿、中小学的教育案例，拍到了角落翻开来的书上关于母婴胎教类的两行字，肉眼都看不清，违规发警告说涉及到婴儿遗传等敏感内容，账号不被推荐3天。后来反复查找原因，才发现这个问题。这里再举一个更常见的例子，涉及到了G *** D模型里的机器深度研习。小红书上流行分享治痘，有很多脸上有很多痘痘怎么治好的笔记，怎么把这些观感其实不适的内容推荐给要看的人是一个问题。当小红书尝试用CNN model做这个事的时候，发现无论照片是全脸漏出、半脸、1/4脸甚至只有少量的脸部器官，都可以很好的识别甚至识别图里的文本，对 *** 有一定的帮助。不要在图片上进行任何夹带私货，图片识别+图片文本识别，基本上准确率有90%。再讲一下文本的向量表示，文本的向量表示有非常多种，其中一个比较有名的向量表示叫做Word2Vec，是 Google 提出来的。它的原理非常简单，其实是一个非常浅的浅层神经 *** ，根据前后的词来预测中间这个词的概率，优化预测的时候模型就得到了词的向量表示。同样的这个词的向量表示在空间里也是有意义的，相似的词也处在相近的空间里。这个模型比较有意思的是，把向量拿出来随时可以做向量运算。女人到男人之间的那个指向的向量，和皇后到国王之间是一样的，所以我们知道其中三个，就能算出另外一个。假如我们的笔记重点是“自驾”和“露营”，Word2Vec会据前后的词来预测中间这个词的概率，可能是装备、路线、 *** 、过夜、海边、周边、攻略，推送到对应的用户页面。用户画像和笔记画像是什么？在算法中扮演什么角色？

小红书推荐预测模型已经演化到了GBDT+Sparse D&W的模型。主要有9个预测任务，包括click、hide、like、fav、comment、share、follow等。点击、保持、喜欢、评论、分享、关注。点击是小红书更大的模型，一天大概产生5亿的样本进行模型训练。GBDT模型中的笔记分发，有非常多的用户行为统计，产生了一些静态的信息和动态特征，用来描述用户或者笔记。通过用户画像和人口统计信息来描述用户，比如性别年龄这些静态信息。笔记分作者和内容两个维度，比如作者打分、笔记质量、标签、主题。动态特征虽然不多，但是非常重要。动态特征包括用户在浏览和搜索中有没有点击、有没有深度行为等类似的用户反馈。这些交互的数据有一个实时的pipeline从线下直接放到线上的模型里，在线上会利用这些数据对点击率等交互质量的指标进行预测，然后根据用户和笔记的隐形分类进行推荐。关于动态特征的提取，小红书用的是Doc2Vec模型，也叫做相关笔记。相关笔记的要求是什么？推荐的笔记和用户在看的笔记，更好讲的是一个东西。比如说同一款口红、同一个酒店、同一个旅游城市、同一款衣服，可能不是一个酒店，但是是类似的酒店。可能不是同一个旅游城市，但可能是类似的旅游城市，是不是很难理解？那我们再具体一点，我如果看的是亚特兰蒂斯这种级别的酒店，那么小红书就不会给我推荐格林豪泰，而是类似同等级别的酒店。如果我经常搜的是雪山/草原/沙漠，那么就不会给我推荐上海/北京/广州这种人文和城市景色突出的地方。有一点需要注意的是，TFIDF model 虽然基本要求词是一样的，但它可以把一类笔记找出来，就是讲用户心理、描述用户心情的笔记，因为用户描述心情用的词汇很接近，所以这个 *** 也会把扩展的内容找出来。“绝绝子”是非常明显的一个语气词或者形容词，在小红书有461万+篇笔记。最核心的实时归因场景业务，是如何 *** 用户的行为标签的？用户画像比较简单，不会存在过多的状态，而实时归因是整个实时流处理中最关键的场景。实时归因将笔记推荐给用户后会产生曝光，产生打点信息，用户的每一次曝光、点击、查看和回退都会被记录下来。

看一下下面这张图，四次曝光的用户行为会产生四个笔记曝光。如果用户点击第二篇笔记，就产生第二篇笔记的点击信息，点赞会产生点赞的打点信息。如果用户回退，就会显示用户在第二篇笔记停留了20秒。实时归因会生成两份数据，之一份是点击模型的数据标签，下图中之一篇和第三篇笔记没有点击，第二篇和第四篇笔记有点击，这种数据对训练点击模型很重要。点赞模型也和上面几乎完全一样。

CES评分参与在算法中的什么阶段？整个线上推荐的流程，只有在模型排序阶段给每个笔记打分。笔记在笔记展示给用户之前，小红书会选择分数高的笔记通过各种策略进行多样性调整。Score=pCTR（plikeLike权重+pCmtCmt权重…），CES如果参与其中，只是非常小的一部分。我通过爬虫把爆文笔记爬了下来并做成CES形式的Excel表格分析，无论是表现各项数据关系的散点图还是曲线图，都没有一个有规律的图表，所以CES最多用在冷启动，聊胜于无。

小红书流量大致的层级

所谓流量层级其实就是根据内容分成多个维度，给不同内容质量和账号权重的内容进行流量的划分。在小红书，是分为8大层级，请对应自查，看看你的内容在哪一层级。1级流量层级→笔记浏览量约0—200只要笔记不涉及违规，不管内容质量如何，基本都能获得200左右的阅读，如果多篇笔记阅读维持在200，请关注是否收到关于违规的站内信，如果没有，说明要提升内容质量。2级流量层级→笔记浏览量约200—500属于正常流量，大多数的账号都能达到2级流量层级，比较容易，说明账号无违规情况，但如果长期稳定在这个阅读区间，要自查活跃度/垂直度/原创度以及内容质量。3级流量层级→笔记浏览量约500—2000

说明账号状态正常，笔记内容质量还可以，但是互动率/点击率相比大盘平均数据略低，只能进入到第3流量层级，到达这一层级已经超越80%的小红书账号，内容质量上请继续努力。

4级流量层级→笔记浏览量约2000—2w

说明内容已经获得了不错数据，具有小爆款的潜质，数据在持续爬升，如果用户反馈行为仍在增加，平台会继续给流量。

5级流量层级→笔记浏览量约2w—10w5级流量池是自然流量的最后一关，依然是用户互动数据决定是否进入下一流量层级，达到这个层级的笔记已经算是比较出众的内容，又或是有一定粉丝基数以及权重比较好的账号。6级流量层级→笔记浏览量约10w—100w已经进入热门笔记门槛，达到这个阶段的笔记已经具备一定的稀缺性，用户互动数据比较好，也是从这一层级开始测试更多用户后端数据，比如主页打开率/关注率/回搜率，很多依靠标题党/头图党获得的高点击率的笔记，会在这一层级被停止推荐，能够说这一层级也是最难过的层级。7级流量层级→浏览量100W—500W

笔记进入这一层级就说明已经成为爆文，不管是用户互动数据还是用户后端数据，都有不错的表现。

也是从这一层级开始就有人工层面的干预了，比如：价值观是否符合社区？加权推荐后是否存在舆情风险？是否存在版权风险？用户观感是否优质？如果都能排除掉的话就会获得加权推荐，笔记曝光数据也会获得百万级增长。这一层级通常是粉丝基数比较大，又或者内容质量非常好的笔记，素人账号的笔记基本不可能到这一层级8级流量层级→笔记浏览量约500W+难得一见的大流量爆文，用户互动数据和用户后端数据表现都非常出色，远高于大盘平均数据，且获得了平台的加权推荐，算是平台的香饽饽，这个阶段的内容一般是热点新闻/时事之类的居多，头部博主想要达到这个数据的流量，也非常困难。希望，本期的内容对大家有所帮助。有任何问题，欢迎随时联系我们。

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