算法揭秘：小紅書為什么容易出現素帖爆火
作者：Vic，來源：Vic的營銷思考
前幾天偶然在一個公眾號看到了小紅書技術團隊有關于小紅書算法架構的分享，里面聊到了小紅書的每一篇爆款筆記是如何被推薦系統所發掘并不斷推薦的，收獲繁多，整理一下分享給大家！
筆記是如何被分發和推薦的？
1）筆記被推薦的綜合考慮因素很多，沒有標準的公式一概而論。具體說，納入考慮的因子包括點擊、時長、完播、下滑、質量、點贊、收藏、關注、轉發、評論等。
2）一般會綜合考慮消費、互動和體驗類指標，結合用戶的消費行為偏好，實現個性化的權重組合。
3）例如，日常分享類的筆記更看重點贊，工具類筆記更看重收藏，求助類筆記更看重評論
推薦系統如何做到挖掘長尾，高效分發？
1）小紅書開創性地構建了一整套內容質量框架，利用封面圖片畫質美學模型和多模態筆記質量分模型，定義有用和美好的內容。
2）小紅書技術團隊借助大規模多模態預訓練模型，通過將筆記封面圖和筆記標題組對的方式獲取訓練樣本，通過算法實現對復雜多模態內容的綜合語義表征。
3）同時，團隊利用內容的后驗分發數據（例如點擊率、點贊率、快劃率等），對預訓練向量進行微調，從而實現對內容分發質量的級別預測
新筆記如何冷啟動，種子人群如何識別？
1）小紅書發現，扶持新發布、低曝光的筆記可以增強作者的發布意愿。
2）哪怕一條筆記的初始數據一般，只要它有價值，系統捕捉到中長尾信號，依然會被推薦給需要的用戶，與發布時效無關。
3）在冷啟動階段，系統更加關注高質量評論的數量、挖掘高潛筆記，因為高質量的評論數量反映了目標人群對新內容的互動情況，也即新內容是否被準確分發到了符合其特性的人群中。
總結：
1）小紅書算法對普通用戶筆記更友好，容易產生「素帖爆火」的現象
2）筆記聲明周期可以很長，跟時間沒關系，如果筆記周期時間短只能證明沒有布局關鍵詞，或者涉及關鍵詞沒有搜索量
3）相比點贊，高熱互動對筆記是否被更多次分發的影響更大
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作者公眾號：Vic的營銷思考（ID：Viccps0227）
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