【七星迪曼】小红书运营流量机制
12.27 / 2023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。
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。流量占比最低，且不影响流量层级的数据结果，所以有用但不多。
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。
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，总结成一句话就是：内容标签匹配。
啥叫内容标签啊？
一篇笔记发布以后，会被系统拆分成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，会被系统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系统按照标签进行分类和匹配。
本质上，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，笔记也会被系统推荐给更多粉丝，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，中间最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。
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。
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。
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。
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。
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。
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，可以说这一层级也是最难过的层级。
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
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。
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