小紅書(shū)筆記曝光的核心邏輯，通過(guò)算法機(jī)制向用戶(hù)推送用戶(hù)感興趣的筆記，在此基礎(chǔ)上優(yōu)先推送更受用戶(hù)歡迎的筆記。筆記分發(fā)的流程如下：

筆記發(fā)布——平臺(tái)審核——筆記被平臺(tái)的AI系統(tǒng)打上標(biāo)簽和分類(lèi)——分發(fā)至發(fā)現(xiàn)、同城、關(guān)注等入口。

這中間筆記的曝光量受兩種因素影響：算法驅(qū)動(dòng)的自然曝光、官方付費(fèi)曝光（信息流廣告）。

這里主要講自然曝光背后的算法機(jī)制。我們前面講筆記發(fā)布后，首先會(huì)被系統(tǒng)打上系列標(biāo)簽，并嘗試性推給機(jī)器算法認(rèn)為的對(duì)該標(biāo)簽感興趣的用戶(hù)，也就是初始流量推送。然后系統(tǒng)根據(jù)用戶(hù)對(duì)筆記的系列行為反饋進(jìn)行打分，根據(jù)綜合評(píng)分來(lái)決定是否將筆記繼續(xù)推薦給更多用戶(hù)，這個(gè)評(píng)分體系在小紅書(shū)內(nèi)部被稱(chēng)為CES。

CES是一種判斷筆記質(zhì)量的評(píng)分機(jī)制，CES=點(diǎn)贊數(shù)（1 分）+ 收藏?cái)?shù)（1 分）+ 評(píng)論數(shù)（4 分）+ 關(guān)注數(shù)（8 分）。當(dāng)分?jǐn)?shù)高于特定值，筆記就會(huì)被系統(tǒng)推送給更多用戶(hù)；當(dāng)分?jǐn)?shù)低于一個(gè)特定值，筆記就會(huì)停留在基礎(chǔ)流量池，也就是用戶(hù)常見(jiàn)的曝光量破不了100的情況。

這個(gè)流量分發(fā)的過(guò)程類(lèi)似抖音流量池的機(jī)制，是一層一層階梯式的流量推送。筆記能否被送入更大的流量池，取決于每一個(gè)階梯的筆記互動(dòng)數(shù)據(jù)反饋。

當(dāng)然CES評(píng)分機(jī)制不是影響筆記曝光的唯一因素。根據(jù)我們運(yùn)營(yíng)大量賬號(hào)總結(jié)出的經(jīng)驗(yàn)，有些筆記在互動(dòng)數(shù)據(jù)很低的情況下，閱讀量還能夠持續(xù)暴漲。甚至有的筆記在沉寂一段時(shí)間后，突然恢復(fù)流量增長(zhǎng)，這就說(shuō)明決定筆記曝光量的不止CES評(píng)分這一種機(jī)制，否則再互動(dòng)數(shù)據(jù)不好的情況下，筆記流量還能持續(xù)暴漲是說(shuō)不過(guò)去的。

根據(jù)我們的了解，這里涉及到另外一種模型算法機(jī)制。小紅書(shū)的內(nèi)容推薦原則是用戶(hù)感興趣的內(nèi)容，在興趣內(nèi)容的基礎(chǔ)上優(yōu)先展示更受用戶(hù)歡迎的內(nèi)容。用戶(hù)興趣是不斷變化的，同時(shí)內(nèi)容也在不斷推陳出新，所以這里面就涉及到一套能根據(jù)用戶(hù)大數(shù)據(jù)持續(xù)進(jìn)化的算法模型，該算法模型包括學(xué)習(xí)模型、打分機(jī)制、雙線推薦機(jī)制。

1.學(xué)習(xí)模型

是指小紅書(shū)算法每天都在分析用戶(hù)行為，從閱讀時(shí)長(zhǎng)、用戶(hù)點(diǎn)擊、返回、收藏、點(diǎn)贊等9個(gè)維度來(lái)分析判斷用戶(hù)是否喜歡某篇筆記。

2.預(yù)判打分

指筆記發(fā)布后，小紅書(shū)根據(jù)學(xué)習(xí)模型對(duì)筆記質(zhì)量進(jìn)行打分，根據(jù)分?jǐn)?shù)決定筆記初始排名和是否繼續(xù)給筆記推送流量，后續(xù)的筆記互動(dòng)數(shù)據(jù)決定了筆記在搜索排名的位置是否靠前。

3.雙線推薦機(jī)制

是指筆記發(fā)布后2-8小時(shí)的實(shí)時(shí)推薦，和筆記發(fā)布一兩個(gè)月后，經(jīng)過(guò)算法挖掘分析歷史筆記，然后重新獲得流量推送或限制流量推送，這就解釋了為什么很多歷史筆記在沉寂一段時(shí)間后重新獲得流量，或一直有流量的歷史筆記突然沒(méi)有流量的現(xiàn)象。因?yàn)樗惴ㄔ诔掷m(xù)不斷學(xué)習(xí)用戶(hù)喜歡什么內(nèi)容、需要什么內(nèi)容、不需要什么內(nèi)容，然后重新進(jìn)行流量分配。

被系統(tǒng)分發(fā)的筆記通過(guò)哪些入口向用戶(hù)展現(xiàn)？

1.發(fā)現(xiàn)入口

發(fā)現(xiàn)頁(yè)展示的筆記包括興趣推薦筆記、薯?xiàng)l推廣筆記、信息流廣告筆記。

興趣推薦筆記是系統(tǒng)算法根據(jù)用戶(hù)搜索行為、點(diǎn)擊行為來(lái)判定用戶(hù)的內(nèi)容喜好而推送的；薯?xiàng)l推廣筆記是用戶(hù)付費(fèi)購(gòu)買(mǎi)的筆記曝光，不像信息流廣告筆記一樣有明顯標(biāo)識(shí)。

2.關(guān)注入口

關(guān)注入口展示的是用戶(hù)關(guān)注的博主所發(fā)布的筆記，以朋友圈信息流的形式展現(xiàn)。

3.搜索入口

搜索入口展現(xiàn)的筆記是系統(tǒng)根據(jù)用戶(hù)搜索關(guān)鍵詞匹配的結(jié)果。排名位置主要跟筆記互動(dòng)數(shù)據(jù)有關(guān)，其他因素包括關(guān)鍵詞匹配度、賬號(hào)垂直度等有關(guān)。

排名靠前的筆記，除了官方付費(fèi)廣告之類(lèi)，其他屬于自然展示結(jié)果。當(dāng)然也有通過(guò)人為操作來(lái)提升筆記排名的可能性，但這屬于非官方行為，所以有違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，另外也受關(guān)鍵詞熱度的局限，關(guān)鍵詞熱度越高，人為干預(yù)難度越大。

4.官方編輯推薦

官方編輯將收錄的優(yōu)質(zhì)筆記通過(guò)私信的形式推薦給用戶(hù)。

5.同城入口

同城入口展示的筆記是基于附近20km位置范圍內(nèi)，附近用戶(hù)發(fā)布的筆記。

想讓筆記獲得更多曝光的核心就是圍繞小紅書(shū)的筆記曝光原則——圍繞用戶(hù)痛點(diǎn)，創(chuàng)作用戶(hù)感興趣的內(nèi)容。在此基礎(chǔ)上通過(guò)布局關(guān)鍵詞、優(yōu)化筆記內(nèi)容等方式來(lái)迎合平臺(tái)曝光機(jī)制，提升爆文的輸出幾率。

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