小红书推荐机制算法

作为运营一直对小红书有关注，近期在正式运营小红书，打算成为一个小红书内容创作者。运营两周，涨粉3500+，获赞与收藏92000次，产出了几个阅读量10万以上的爆款笔记。所以今天结合运营的知识和爆款笔记的实践，来聊一下

小红书推荐算法

逻辑。

1、首页是双列信息流

因为双列信息流，用户主动选择打开某笔记，所以存在点击率（点击量/曝光量）数据。点击率又是系统判定笔记内容质量的重要因素，因此笔记的首图变得十分重要。那笔记用什么样的首图点击率高呢？一种是图片特别好看精致fancy（符合小红书主流用户审美取向），另一种就是图片中有清楚的文字告诉用户这是个什么内容（俗称大字报），最好是干货内容。

对于双列信息流这种产品来说，让用户快速get笔记内容是刚需，因此大字报和标题党不可避免。“大字报”即首图中有清晰的文字让用户立刻获取笔记信息概要，从而快速做出点击选择。标题党不用多说，“必看、速成、五天瘦十斤、一周变白、百元好物“等等皆是此类。

显然，大量的“大字报”和过分的标题党对社区生态并不健康，不够真实更不够美好，用户也会逐渐认为这是个产出内容门槛很高的平台，减少其分享普通日常生活的欲望。因此小红书也曾经对部分该类内容进行限流。

下图是以“学习”为关键词在小红书站内进行搜索，可以看出大字报首图内容很受欢迎。

2、用户通过搜索消费内容的行为比例高

和抖音快手相比，小红书的用户更喜欢搜索。大量用户使用小红书有具体的目标（比如查看各种教程、种草），而不是像抖音一样闲逛娱乐。这对于内容创作者的信号就是：选好关键词，发现用户爱搜的关键词。这样更容易在关键词搜索结果这个渠道获得持续的曝光。

正是因为用户喜欢通过搜索消费内容，导致小红书笔记内容的长尾很长。一个受欢迎的内容能够连续高频被赞一个月，低频被赞半年。比起抖音的陡然上升，小红书爆款笔记的点赞量是相对缓慢地不断爬升，但内容的生命周期非常长。

据数据平台通过一些kol的粉丝情况分析得出，小红书的粉丝的50%以上转化率（点击/关注/收藏）来源于小红书搜索。不说数据准确与否，在小红书内因搜索行为而来的流量确实很大。

这个特征源于用户对小红书的认知和行为习惯，因此几乎不受算法调整和运营干预的影响，搜索行为带来的流量会长期存在。

在小红书站内，笔记的主要曝光基于三个逻辑，关注逻辑、推荐逻辑和搜索曝光逻辑。关注逻辑就是关注你的人能在“关注”tab和“发现”tab看到你的内容。推荐逻辑就是系统根据笔记的特征将其推荐给可能感兴趣的人，笔记中被提取的关键词、地理位置等信息是笔记的重要特征。

在下面五个主要曝光渠道中，1和2属于关注逻辑，3和4属于推荐逻辑，5属于搜索曝光逻辑。对于爆款笔记来说，3是最大的曝光渠道。

1、首页-关注tab

关注你的人会在这里看到你的笔记。

2、首页-发现tab

这里有一部分“关注的人”发的内容，这部分的算法跟用户与博主的关系亲密程度有关。

3、首页-发现tab

被推荐给感兴趣的用户。系统会根据用户已有的内容浏览行为为用户推荐其他相似的内容。这个流量相对是最大的，大部分用户习惯于首页浏览。影响笔记推荐量的因素一般分为两类：账号和内容。账号是基础，不违规操作的账号才会被推荐，这个不多赘述。关于内容，系统有一个计算笔记内容质量的算法，笔记的点击率（点击量/曝光量）和互动情况（点赞收藏评论转发）是主要权重，系统会根据内容质量分来决定是否继续分发该内容。

4、首页-附近tab

被推荐给附近30km之内的用户。

5、搜索结果页

笔记的关键词设置得好，在用户搜索该关键词时就能看到该笔记。若关键词底下笔记过多，一般被曝光量较大的还是已经有相对高互动数据的笔记。

还有一些相对小概率的渠道：

1）编辑推荐：被官方运营账号推荐，一般是因为参与了平台正在主推的话题而被推荐。

2）话题下的热门笔记：在某个话题下笔记排名靠前，因用户点进该话题而获得流量。

1、基于内容相似性进行推荐

小红书的首页feed流主要也是基于内容的相似性进行推荐，即：如果你喜欢a内容，则会推荐与a内容有相似标签的b内容。在推荐系统中，你喜好的内容标签与你曾经的浏览记录强相关，系统会推荐你浏览过或点赞过（主要权重应该是点赞收藏）内容的相似内容。小红书现有的推荐算法对用户喜爱的内容标签进行实时反馈推荐，即你现在点赞了一个早餐的笔记，接下来会立刻出现相关内容。

视频和图文的形式也影响推荐，因为视频笔记的相关推荐都是视频笔记，不会推荐关键词相似的图文笔记。多给几个视频点赞，你会发现短时间内你的小红书首页全都是视频。

2、系统怎样判断两个内容相似

那么，系统如何判断两个内容相似呢？主要依据内容标签相似和图片相似。

1）内容标签相似

系统读取标题及文案关键词、参与话题等信息可以大致判定出内容标签。据观察，判定笔记相似度的算法中，相同话题、相似关键词的权重很高。（如果是视频笔记，在app端首页点进去下滑即可看到相似视频。如果是图文笔记，将笔记分享给微信文件传输助手，再点击进该分享，该笔记下面就会有相关内容推荐。有兴趣的可以自己去观察一下。）当该话题下有足够多跟该笔记文案相似的笔记，则基本会全部推荐该话题下的笔记。若同一个话题下相似笔记不足，则会推荐其他话题下关键词较为相近的笔记。

2）图片相似

相似图片应该也在影响因素中，具体抓取逻辑可能是在近期没有相似关键词的笔记内容时，会选择图片较为相似的内容进行推荐。图片相似仅针对图文笔记。

因此，内容创作者需要选好关键词，了解该关键词底下的相似笔记具备什么特征，争取在系统首次推荐时就获得较好的互动数据，从而更快进入下一个流量池。另外，不断地从这些相似笔记和博主中了解到目标用户画像，更快地调适账号的内容定位和内容生产策略。

以上则是为大家分享的小红书推荐机制算法，希望可以帮助大家。