小红书种草数据及流量机制

对于品牌来说,笔记能被平台推荐,意味着上热门的几率更大,能被分发的流量也越多,那么如何能被系统打高分,推荐给大众呢?本文通过小红书数据分析网站进行说明。

1、五大推荐机制

机器算法推荐:当小红皮书获得用户越来越完整的数据包时,它更倾向于根据用户的喜好推荐不同的内容,以增加用户的保留率。

阅读延伸推荐:根据内容单元的相关性进行推送,同样是推送用户感兴趣的内容,延伸阅读,提高用户保留率。

关系网络的推荐:小红书主页上有一个关注Tab,将向用户推荐关注的专家。朋友更新内容,利用社会关系留住用户。

地理位置的推荐:小红书主页上有一个附近的Tab,向用户推荐距离20公里的用户发送的内容。

通知栏推荐:使用机器算法,根据不同用户的不同需求推送相关内容。

2、笔记内容推荐逻辑

核心:笔记被收录、标签分类匹配、互动率(CES)

1、内容的原创性

笔记的原创性内容永远是被推荐的第一要义,小红书严厉打压抄袭、照搬等笔记,一旦判定就会被限流,笔记发布后在合规的前提下被平台收录,打上内容标签,推送给兴趣用户。所有笔记在一视同仁下进入第一个流量词,基本的曝光量在200左右。

查询收录的两个方法:小红书搜索框搜索、千瓜收录查询

2、笔记关键词

笔记中被提取的关键词、地理位置等信息是标签的重点关键词,将其推荐给可能感兴趣的人,例如用户平常爱看健身类的笔记,平台则会推荐更多的健身笔记给用户。此外,封面和标题关键词决定笔记的打开率。

3、提高互动率(CES)

系统内部会给笔记自动打分,决定是否要继续推荐到下一轮流量池。

提高互动率主要从这几个方面入手:热门话题、内容新奇、争议性、独特故事。

3、品牌如何找到权重高的博主账号

主要指标:原创性、垂直度、内容质量。可以利用千瓜数据进行笔记内容场景的部署,以及优质达人的筛选。

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