1、关键词置顶优化

　　过去，品牌会优化关键词，SEO提高搜索量、曝光率等优化方法。婚纱摄影、民宿、珠宝行业对这方面的需求非常强烈。

　　如今，小红书平台正在不断调整和优化，搜索结果已经成为千人千面，这意味着关键词置顶，未来只对没有被平台标注相应品类的用户有用。

　　笔记排名在每个终端设备的显示都不尽相同，因此如果品牌想根据关键词置顶优化、SEO优化，去制定推广投放人员的KPI，比如要求统一做到前5名或前10名这种，是难以做到的。

　　因此，在我看来，关键词优化将成为大品牌的专利，用于获取卡位，获取尚未被平台标记的用户群。大品牌之所以昂贵，是因为技术要求高。

　　对于中小品牌来说，建议多关注和资源正常化推广。

　　2、关于爆文机制

　　一直以来，我们不是特别强调爆文这件事。小红书爆文有一定的概率，做生意不应该把生意建在不确定的事情上。

　　每一个时间段，小红书都有自己的流行内容。小红书的流行内容是2019年8月MAC而完美日记，那段时间只要发布与这两个品牌相关的内容，就会爆炸。

　　但是跟随流行内容对品牌来说并不容易，我也不建议你这样做。对于小红书这样一个以种草为主的社区来说，最好掌握一些基本的、不变的东西，就是内容。

　　我们的爆文投手研究了1万多本小红书爆文笔记，花了几千万预算在各个层面投放人才。到今天，爆文的成功率只有30%。最好的情况是最近做了火鸡电器，64个笔记，33篇爆文，爆文率达到53%。

　　出爆文很难，所以我还是建议大家多注意规范化推广，不要把希望完全寄托在爆文上。坚持在小红书中不断产生高质量的内容，就会有结果。

　　说到这里，再和大家聊一下爆文机制。很多人对小红书爆文的判断主要是互动量，认为只有互动量高，才能爆文。目前存在的论点是，小红书平台会判断CES去打分

　　CES=点赞数(1分)+收藏数(1分)+评论数(4分)+关注数(8分)

　　根据上述公式的数据来判断笔记的质量，并决定是否提供后续流量，CES高笔记可以成爆文。

　　另一些人认为，小红书笔记的推荐机制与抖音流量池的原理相似，平台是否会推荐取决于阶梯推荐中的互动数据性能。

　　笔记发布后，系统将首先贴上一系列标签，并尝试推给对标签感兴趣的用户。

　　向这些用户推荐后，系统会根据他们看到笔记后的一系列行为，对笔记进行评分，决定是否继续向其他用户推荐。这个评分体系在小红书内部称为CES。

　　此外，持有这些观点的人也认为，一些小红书用户发布了很多笔记，但阅读量总是保持在70~80的水平，因为系统没有确定，交互量可以推荐给更多的新用户。

　　但经过我的研究后，发现事实并不是这样的，我自己在运营的小红书账号，发布的笔记中，有些浏览量很高的笔记内容，互动量却是个位数或者没有互动量。这里我们看一组数据：

　　阅读量23426的笔记，它的赞美.收藏.分别只有7个评论.3.1;阅读量19623的笔记，表扬.收藏.分别只有9个评论数.0.0;阅读量7931的笔记，喜欢.收藏.分别只有7个评论.4.0……

　　阅读量高，互动量低。这种情况很常见。如果使用大量低交互数据的内容，则推荐流量。CES互动数据根本无法解释这种现象。

　　另外，相信运营小红书的人也会遇到这种情况，某一篇笔记在发布之后并没有得到平台的推荐，但过了一段时间后，笔记的阅读量却突然爆发了，这也和CES互动数据的原则不相符。

　　因此，我认为互动量只是结果。小红树平台的算法一直在推送用户喜欢的内容，并根据数据反馈不断优化算法。因此，我们看到爆炸性文本的交互量很高。事实上，这是因为模型判断用户是否更准确。

　　由此得出结论，小红书是否推荐笔记，并不是基于互动量和所谓的流量，而是由其爆炸先判断，中间不能影响。
接下来，我想和大家分享的是小红书爆款模型的核心机制。这里有三个核心关键词:模型学习、预测评分、双线推广机制。

　　1)模型学习

　　模型学习是指小红书的服务器和平台算法，每天都在进行学习笔记的内容，学习用户怎么说。

　　小红书平台一天的笔记数据，就占据了1T(1024GB)的内存，相当于900部电视连续剧占据的内存容量。并且，用户每天在小红书平台产出的阅读、点赞、评论、转发等行为，高达5亿次左右。

　　如此庞大的数据量，小红书从阅读时间、点击、返回、收藏、拇指等9个维度来判断用户是否喜欢笔记。

　　2)预测打分+推荐

　　首先，在这种排名策略的底层，小红书有多种策略来判断笔记是否有效(敏感词、内容质量)。小红书会给笔记打分，满分为1，通常情况下，达到0.9以上，是个好笔记。

　　需要强调的是，这里的评分来自小红书的模型，与即时交互数据无关。

　　小红书会在评估和审核笔记内容后，决定笔记的排名，是否不断给笔记流量。

　　最后，刷新或点赞笔记等操作，会决定笔记在搜索关键词中的位置，比如一篇介绍精华的笔记互动量比较高，当用户在搜索关键词精华时，这篇笔记排在前三名的机率就比较大。

　　如果笔记交互量低，那么用户搜索关键词后，笔记的排名位置就会落后。

　　3)双线推荐机制

　　通常情况下，一个新的笔记，在发布后2-8小时内，可以看到浏览量在增加，这是一个实时推荐。

　　此外，小红书的机器算法每天都会继续分析材料样本，不断挖掘历史笔记，并在笔记发布一两个月后给出几波平台推荐的流量，称为离线机制。
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