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    小紅書推薦算法邏輯!

    小紅書推薦算法邏輯!

     

    最近偶爾會有人來公司找我聊聊天,但話題嘛,都是圍繞小紅書轉的,有意思的是基本每次到最后,都會聊到小紅書的推薦算法是什么?

    根據我的觀察,來者不管對小紅書是否真正的理解,但大家普遍都有一個共識“小紅書的流量是有算法的”,不要笑,這樣的共識很重要,因為有算法,就會有權重,這也是一切逆推的基礎。

    有哪些流量入口?

    在開始聊算法之前,我也想和大家一起統一一個概念,很多人都說小紅書的流量都來源于推薦,但實際上,小紅書上的流量入口有很多,并非完全都來源于推薦。

    這里我做了個整理,可以發現小紅書的流量入口大致可以分為六個。

    1、搜索結果頁:打開小紅書App,搜索詞后進入搜索結果頁

    小紅書推薦算法的秘密

    2、發現頁:打開小紅書App選擇頂部發現頁

    小紅書推薦算法的秘密

    3、關注頁:打開小紅書App選擇頂部關注頁

    小紅書推薦算法的秘密

    4、個人頁:打開小紅書App點擊筆記博主頭像進入個人頁(含其他形式進入主頁)

    小紅書推薦算法的秘密

    5、附近頁:打開小紅書App選擇頂部附近頁

    小紅書推薦算法的秘密

    6、站外:站外帶來的流量(含PC與H5)

    小紅書推薦算法的秘密

    我們常說的推薦以及算法,其實就是指的“發現頁”流量。

    聊到這了,順便說一句,其他的流量入口就不存在權重和算法嗎?其實也存在,比如搜索結果頁,誰排前面誰排后面,這都是有學問的,只要不是隨機的,不是人工的,就一定有算法;但每個流量入口給用戶的價值并不相同,每個流量入口的算法也自然各不相同,不能一概而論。

    當然,你也可以去問小紅書客服,小紅書會不會限流?筆記有沒有權重?小紅書客服會告訴你,什么都沒有。不過對于我們而言,只能內心一笑,一切盡在不言中。

    小紅書的推薦算法

    明確一下,我們這里聊的推薦算法,只是針對小紅書發現頁的算法。

    在小紅書一篇筆記發布到推薦的流程是什么樣的?

    小紅書推薦算法的秘密

    1、筆記發布

    2、語義分析/分類/打標簽

    3、平臺審核

    4、分配流量池(權重:賬號狀態,賬號在類目內表現情況,類目競爭情況)

    5、增加流量池(權重:互動情況,用戶行為,筆記發布時間)

    6、推薦結束

    稍微做個分析,我們會發現,一篇筆記的流量推薦主要由“2、4、5”組成,其中2是為了將筆記內容做識別,匹配給有需求的用戶,4/5的意義就是給大眾用戶推薦好的內容。

    所以我們做一下總結,小紅書推薦流量的本質就是兩件事,一個是如何精準匹配用戶,一個是如何判斷“好”的筆記。

    我們先說如何精準匹配用戶,這就涉及到了語義分析,也涉及到了給筆記分類目和打標簽,目前為止,小紅書的識別已經不止文字了,假設文字基本不寫,也能通過圖片或視頻來識別內容是什么。

    你或許會疑問,聊算法怎么扯到精準匹配了?因為精準匹配就是推薦算法的前提。

    首先平臺為了讓用戶感覺推薦滿意,保險起見,會盡量推送你近期有瀏覽行為的相關筆記,我相信你應該有過在小紅書搜索某個產品后,推薦頁會立刻推薦相關產品的其他筆記的經歷,就是這個原因。

    這個問題代表什么呢?代表一篇筆記必定是有分類的,必定是有受眾人群的,假設你不是受眾人群,平臺會推薦給你嗎?完全不會。因此發布一篇筆記之后,本質上不是在與所有筆記競爭,而是與同樣分類下的相似筆記在競爭,這個時候你問其他博主今天流量好不好,其實沒什么意義,大家的類目都不同,競爭關系也不同。

    這就是你在小紅書,極少看到一篇筆記有上百萬的點贊的原因,是小紅書用戶量不多嗎?不是,是因為這些筆記沒有機會被推送給“全部用戶”。

    精準匹配到這里就結束了,下一步就進入到了推薦算法環節,也就是平臺如何判斷一篇筆記“好”。

    不用多想也知道,平臺本身無法判斷筆記好壞,于是就會借助用戶的力量,讓用戶自行投票(點贊收藏評論)來決定筆記好不好。

    講到這,又會多出一個疑問,一篇新筆記剛發布,肯定是沒有人投票的,只有小紅書把筆記推薦出去,才會有人根據內容來投票,新筆記發布的時候推薦多少人合適呢?推薦的少了,從統計學的角度來說,不太具備科學性;推薦的多了,萬一這篇筆記就是不好,那豈不是給用戶推薦了垃圾內容了?

    怎么辦呢?于是平臺出了一個新辦法,根據權重綜合決定這篇筆記該拿多少初始流量。

    這些權重,比如:

    1、賬號狀態

    當前賬號有沒有違規?是不是限流?是不是垃圾營銷號?有沒有保持活躍?一切正常且表現良好的,自然給的多一點,不正常,那就按最小原則來分配;這就是有些批量運營的賬號或者斷更賬號發布筆記流量少的原因。

    這里不得不提一句,有些賬號一注冊就會被認為賬號異常,比如用虛擬運營商的手機號注冊,就會被識別為疑似異常賬號,別問為什么,問就是其他灰產都是這么干的。

    2、賬號在類目內表現情況

    近期賬號在該類目下是不是連續發布筆記(主運營類目)?是不是經常出爆文(筆記寫的好)?好,那就多給點。這就是有些博主出過爆文,再次發布一篇同類筆記,爆文概率非常高的原因,一部分是掌握了當前用戶的喜好,一部分也是初始流量給的就多。

    3、類目競爭情況

    當然,其他兩項都是決定多給和少給的問題,但決定具體給多少,實際上是類目競爭情況決定的;

    比如夏天發一篇羽絨服的筆記,受眾必然是近期瀏覽過羽絨服的用戶,但夏天啊,哪有多少人看羽絨服?假設全國一天就1萬人,每天還新增幾十篇筆記,為了保證每個正常的筆記都有流量可推,所以就會減少初始流量的絕對值,比如只給100個曝光,剩下的流量還得留給好的筆記呢。但要是夏天發裙子,那就會有所不同,裙子在夏天本來流量就大,初始流量可分配的也就多了一點。

    以前零克Club群里總會有人問,初始流量池是多少?是100還是200?看過以上這段話,你就應該知道了,沒有絕對值,也不是直接用100還是200去定義的,而是根據不同的類目當前的流量情況,在結合賬號狀態以及歷史筆記表現情況(權重)來綜合得出的,而且完全由系統自動執行,我相信就連小紅書的運營,也辦法告訴你初始流量池是多少。

    有了初始推薦流量后,不少用戶就能看見這篇筆記了,有的點進來覺得不錯,點了個贊,有的點進來覺得不行,直接退出了,這些用戶的動作,都會成為小紅書判斷筆記質量的因素。

    小紅書的內容算法CES全稱community engagement score;

    模型是:CES=點贊數*1分+收藏數*1分+評論數*4分+轉發數*4分+關注數*8分

    我相信你們都看過上面網傳的小紅書推薦CES算法,但實際上,這已經是2017年以前的小紅書算法,當時的小紅書還無法獲取用戶太多的動作(沒有埋點),僅能憑借基本的用戶互動來判斷筆記質量。

    放到現在,如果單獨只看用戶的互動,這個CES的互動評分(互動以重要程度排序)還是合理的,但現在2022年了,不只看互動了,小紅書也看筆記的完播率,跳出率等等。

    何況如果小紅書的算法就是簡單的加法和乘法,那么小紅書的程序員都可以下崗了,更別提判斷因素僅僅有“互動”。

    因此,一篇筆記有了初始流量池后,小紅書會根據以下幾方面來判斷筆記的質量:

    1、點擊率

    2、互動率(含轉發等)

    3、完播率/完讀率

    4、互動值

    其中互動值(點贊收藏評論),完播率是我們能看見的,而點擊率,互動率都是我們暫時無法看見的,每一個行為也都是用戶的一種表態,因此用戶做出動作的,一定會權重占比更高,比如點贊,收藏以及評論,其中評論最復雜,所以評論的權重一定比點贊收藏更高,同理點贊收藏肯定也比完播率這些不用做出動作的要更復雜,核心就是互動難度越高,權重占比越高,平臺就是根據這些綜合得出一篇筆記到底算不算優秀,值不值得去推薦。

    有些零克Club會員會問,到底有多少點贊才能進入下個流量池?到底有多少點擊率才能進入下個流量池?看完上文這段話,你就知道我也回答不了這個問題,小紅書的人也回答不了這個問題,因為小紅書的算法根本就不是按互動絕對值作為衡量優秀標準的,衡量標準是動態的,要按照當下類目其他筆記表現來算。

    如果大家都很差,那么你稍微好點,就可以了,如果大家都很好,那么就很難了。

    就像高考時大學的錄取分數線也是動態的一樣(某些),是由實際錄取的最低成績的學生決定的,我也稱之為動態平衡機制。

    假設,我們能過了初始流量這一關,那么就可以進入下一個流量池了,但這里進入下個流量池并不是非黑即白的關系,不是只有表現最好的10%才能進入,剩下90%都進不去,而是10%進入更好的流量池,40%進入小一點的流量池,余下的小部分才不會分配流量。(具體%是不清楚的,只是舉例子)

    與初始流量池的考核邏輯一致,如果下一個流量池表現很好,就能進入再下一個流量池,直到這個類目下沒有匹配流量可以進行推送為止。

    我猜看到這里,你會有個疑惑,如果我的筆記表現還行?類目流量也很大,是不是就能一直無限推下去?

    實際上是不會的,因為我們一直都少提了一個因素,就是時間因素,新發布的筆記權重最高,老筆記的權重相應遞減,這點很好理解,平臺肯定不希望推薦一些舊東西。所以在逐漸進入新流量池時,時間因素也會發揮重要作用,比如發布了1-2天的筆記,表現很好,你會明顯感受到筆記流量還是很多的,但是即便你的筆記表現很好,互動率很高,10多天的筆記也基本沒什么流量了,這個就是時間的原因。平臺不會把流量放在一篇舊筆記上!這也是作為博主必須持續不斷的更新筆記的原因,老本是吃不起的。

    目前來看,小紅書的自然流量最長也就在30天左右,這還是極好表現的筆記或者是小眾類目(內容不多)的筆記,一般的筆記也就在3-14天結束自然推薦。

    至此,整個小紅書的流量推薦就結束了。

    知道算法又如何?

    看完上面文章,了解小紅書算法之后,我猜你會覺得,好像知道了和沒知道,沒啥區別?

    其實這挺正常,因為看完文章后會發現無法利用小紅書算法作弊。

    很多人想了解算法,就是想通過逆向思維進行作弊,比如知道點贊高就能有流量,那么直接刷點數據唄?知道算法有什么Bug,就利用算法的Bug薅點流量唄?

    但是根據現在的結果來看,會發現小紅書算法非常復雜,很難通過簡單的動作就進行干預,這對不少人來說,無疑感覺很失望,最終還得通過識別用戶的興趣,做好內容才行,還是不能投機取巧。

    但這也合情合理,算法的意義就是盡可能的公平,讓做的好的,有能力的博主脫穎而出,這也是算法存在的意義。

    在我看來,了解算法背后的邏輯和意義,并非為了去作弊,而是通過算法知道自己的筆記被如何運行在了小紅書上,如何被推薦,為什么流量好,為什么流量不好,通過算法的原理去反思問題在哪里,去優化問題,這才是學習算法的真正意義。

    而且有些算法上的問題也是完全可以被實際應用調整的,比如筆記的類目和標簽(可以用零克追蹤zz.lingke.com查詢)被小紅書官方打錯了,舉個例子,洋娃娃的衣服本應是玩具類目,結果被分到了時尚,理論上不會有什么好的效果,這個時候我們就應當調整筆記的內容,更多的出現玩具和洋娃娃這樣的詞,筆記就會被分到正常的類目下,流量也會順其自然的好起來。

    再比如我們發布了一篇筆記,互動不錯,發現筆記每天都有流量,但是每天都不多,這時候就要反思是不是類目過于小眾,當前類目的流量是不是總體就不夠大導致的,最佳方法當然就是調整賬號的方向。

    相應的可根據算法進行反思調整的可能點還有很多,但這依賴于根據真實場景的分析,而非別人的提醒。

    但以上都是基于免費的自然流量而言,假設自己的內容就是認定不錯,就是每次無法突破小流量池怎么辦?小紅書也提供了動態平衡下的人工可干預機制,付費購買薯條,也就是付費購買流量,但誠實的說,這不便宜。

    作者: 麋鹿先生sky

    來源: 麋鹿先生sky

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