小红书的推荐算法大揭秘！

来源|挖塘人

之前，挖塘人分享了抖音的推荐机制，视频号的推荐机制，b站的推荐机制，然后就有运营小红书的小伙伴要求分享小红书的推荐机制，那今天我们就来聊聊小红书的推荐算法。

首先，我们依旧来看一下官方文档，根据2023年12月14日算法备案系统公示的小红书算法备案文档显示，小红书个性推荐算法的基本原理是基于用户信息的计算和分析，其中信息包括设备信息、地理位置、浏览记录、互动操作（兴趣、点击、搜索、点赞、收藏、评论、发布）等。

而算法的运行机制和其他ugc平台差不多，比如使用内容数据和用户交互行为数据等进行推荐。同时加入去重机制、打散机制、兴趣发现机制等干预策略。

其次，我们来聊聊基于小红书的推荐算法，我们如何操盘小红书账号来获取更多的流量曝光？

下面，挖塘人从算法获取的信息一一讲解。

1、设备信息

这个信息它的用途有很多，但对我们有用的有两点，一个是兴趣发现推荐，比如iPhone用户，系统就可以适当推荐一下iPhone相关的笔记给他。

另一个是反作弊，在《小红书可以刷数据吗？看看它的反作弊机制就知道》一文中，挖塘人有说明小红书会获取设备信息、网络信息以及行为等数据，用来打击作弊行为。

所以，我们运作小红书账号的时候尽量不要去触发它的反作弊机制，比如一台设备频繁注册很多账号，一旦触发就很难有流量，再怎么起号都没用，最好的方式就是一台设备运作一两个账号，网络保持稳定就行。

2、位置信息

位置信息也有两个对我们有用的点，一个是同城流量推荐，如果发布笔记的时候添加了地理位置，那么你的笔记就可以进入同城流量；另一个是搜索流量，小红书的搜索流量是很大的，比如你定位了某地点，用户搜索这个地点，就有可能看到你的笔记，这个方法很适合旅游和本地生活领域的账号。

3、浏览记录

算法说明里特别指出了两个关键点，即浏览和关注。

用户的浏览换到我们创作者这边就是笔记的点击量了，这考核的维度是笔记的点击率，算法会基于笔记的点击率对笔记进行打分，分值越高越好，所以我们在笔记的封面和标题上得下功夫了，这样才能获取更多的点击，这方面的技巧挖塘人之前已经分享过很多技巧，有兴趣的读者可以翻历史文章。

而关注它有两个场景，一个是搜索ID或者名称关注，另一个是看了笔记关注，前者更多的是增加粉丝，对单篇笔记影响甚微，但对账号权重是有提升的；

后者对转化笔记（注：用户看了笔记a然后关注，a即为转化笔记）有很大影响，在《小红书怎么运营？最新实操方法来了！》一文中，挖塘人指出关注这个互动行为对笔记推荐的权重还是比较高的，所以我们要重视笔记的转化，一方面我们可以引导用户关注，另一方面我们可以提高笔记的质量，从而提升笔记-关注的转化率。

4、点击操作行为

这个信息包括点赞、评论、收藏、分享等互动行为，具体的行为权重可以参考下图。

我们会发现，点赞和收藏的权重都很一般，分享和评论的权重是很高的，所以我们要引导用户评论和分享，这样可以推动笔记获取更多的流量推荐。

除此之外，还有一个维度，那就不喜欢该笔记，这个数据维度对笔记是有负作用的，但我们很难控制它，因为都是用户行为，唯一能做的就是老老实实做内容，从而减少这个数据。

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