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小红书的推荐算法大揭秘!唐人街探案插曲

   日期:2024-03-23     作者:挖塘人    浏览:34    评论:0    
核心提示:来源|挖塘人之前,挖塘人分享了抖音的推荐机制,视频号的推荐机制,b站的推荐机制,然后就有运营小红书的小伙伴要求分享小红书的推荐机制,那今天我们就来聊聊小红书的推荐算法。首先,我们依旧来看一下官方文档,

来源|挖塘人

之前,挖塘人分享了抖音的推荐机制,视频号的推荐机制,b站的推荐机制,然后就有运营小红书的小伙伴要求分享小红书的推荐机制,那今天我们就来聊聊小红书的推荐算法。

小红书的推荐算法大揭秘!

首先,我们依旧来看一下官方文档,根据2023年12月14日算法备案系统公示的小红书算法备案文档显示,小红书个性推荐算法的基本原理是基于用户信息的计算和分析,其中信息包括设备信息、地理位置、浏览记录、互动操作(兴趣、点击、搜索、点赞、收藏、评论、发布)等。

小红书的推荐算法大揭秘!

而算法的运行机制和其他ugc平台差不多,比如使用内容数据和用户交互行为数据等进行推荐。同时加入去重机制、打散机制、兴趣发现机制等干预策略。

其次,我们来聊聊基于小红书的推荐算法,我们如何操盘小红书账号来获取更多的流量曝光?

下面,挖塘人从算法获取的信息一一讲解。

1、设备信息

这个信息它的用途有很多,但对我们有用的有两点,一个是兴趣发现推荐,比如iPhone用户,系统就可以适当推荐一下iPhone相关的笔记给他。

另一个是反作弊,在《小红书可以刷数据吗?看看它的反作弊机制就知道》一文中,挖塘人有说明小红书会获取设备信息、网络信息以及行为等数据,用来打击作弊行为。

所以,我们运作小红书账号的时候尽量不要去触发它的反作弊机制,比如一台设备频繁注册很多账号,一旦触发就很难有流量,再怎么起号都没用,最好的方式就是一台设备运作一两个账号,网络保持稳定就行。

2、位置信息

位置信息也有两个对我们有用的点,一个是同城流量推荐,如果发布笔记的时候添加了地理位置,那么你的笔记就可以进入同城流量;另一个是搜索流量,小红书的搜索流量是很大的,比如你定位了某地点,用户搜索这个地点,就有可能看到你的笔记,这个方法很适合旅游和本地生活领域的账号。

3、浏览记录

算法说明里特别指出了两个关键点,即浏览和关注。

用户的浏览换到我们创作者这边就是笔记的点击量了,这考核的维度是笔记的点击率,算法会基于笔记的点击率对笔记进行打分,分值越高越好,所以我们在笔记的封面和标题上得下功夫了,这样才能获取更多的点击,这方面的技巧挖塘人之前已经分享过很多技巧,有兴趣的读者可以翻历史文章。

而“关注”它有两个场景,一个是搜索ID或者名称关注,另一个是看了笔记关注,前者更多的是增加粉丝,对单篇笔记影响甚微,但对账号权重是有提升的;

后者对转化笔记(注:用户看了笔记a然后关注,a即为转化笔记)有很大影响,在《小红书怎么运营?最新实操方法来了!》一文中,挖塘人指出“关注”这个互动行为对笔记推荐的权重还是比较高的,所以我们要重视笔记的转化,一方面我们可以引导用户关注,另一方面我们可以提高笔记的质量,从而提升笔记-关注的转化率。

4、点击操作行为

这个信息包括点赞、评论、收藏、分享等互动行为,具体的行为权重可以参考下图。

小红书的推荐算法大揭秘!

我们会发现,点赞和收藏的权重都很一般,分享和评论的权重是很高的,所以我们要引导用户评论和分享,这样可以推动笔记获取更多的流量推荐。

除此之外,还有一个维度,那就不喜欢该笔记,这个数据维度对笔记是有“负作用”的,但我们很难控制它,因为都是用户行为,唯一能做的就是老老实实做内容,从而减少这个数据。

小红书的推荐算法大揭秘!

原文链接:http://www.souke.org/news/show-316241.html,转载和复制请保留此链接。
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