關于小紅書置頂優化和爆文的思考
2022-10-11 15:58:13
1、關鍵詞置頂優化
過去,品牌會優化關鍵詞,SEO提高搜索量、曝光率等優化方法。婚紗攝影、民宿、珠寶行業對這方面的需求非常強烈。
如今,小紅書平臺正在不斷調整和優化,搜索結果已經成為“千人千面”,這意味著關鍵詞置頂,未來只對沒有被平臺標注相應品類的用戶有用。
筆記排名在每個終端設備的顯示都不盡相同,因此如果品牌想根據關鍵詞置頂優化、SEO優化,去制定推廣投放人員的KPI,比如要求統一做到前5名或前10名這種,是難以做到的。
因此,在我看來,關鍵詞優化將成為大品牌的專利,用于獲取“卡位”,獲取尚未被平臺標記的用戶群。大品牌之所以昂貴,是因為技術要求高。
對于中小品牌來說,建議多關注和資源正常化推廣。
2、關于爆文機制
一直以來,我們不是特別強調“爆文”這件事。小紅書爆文有一定的概率,做生意不應該把生意建在不確定的事情上。
每一個時間段,小紅書都有自己的流行內容。小紅書的流行內容是2019年8月MAC而完美日記,那段時間只要發布與這兩個品牌相關的內容,就會爆炸。
但是跟隨流行內容對品牌來說并不容易,我也不建議你這樣做。對于小紅書這樣一個以種草為主的社區來說,最好掌握一些基本的、不變的東西,就是內容。
我們的爆文投手研究了1萬多本小紅書爆文筆記,花了幾千萬預算在各個層面投放人才。到今天,爆文的成功率只有30%。最好的情況是最近做了火雞電器,64個筆記,33篇爆文,爆文率達到53%。
出爆文很難,所以我還是建議大家多注意規范化推廣,不要把希望完全寄托在爆文上。堅持在小紅書中不斷產生高質量的內容,就會有結果。
說到這里,再和大家聊一下爆文機制。很多人對小紅書爆文的判斷主要是互動量,認為只有互動量高,才能爆文。目前存在的論點是,小紅書平臺會判斷CES去打分
CES=點贊數(1分)+收藏數(1分)+評論數(4分)+關注數(8分)
根據上述公式的數據來判斷筆記的質量,并決定是否提供后續流量,CES高筆記可以成爆文。
另一些人認為,小紅書筆記的推薦機制與抖音流量池的原理相似,平臺是否會推薦取決于階梯推薦中的互動數據性能。
筆記發布后,系統將首先貼上一系列標簽,并嘗試推給對標簽感興趣的用戶。
向這些用戶推薦后,系統會根據他們看到筆記后的一系列行為,對筆記進行評分,決定是否繼續向其他用戶推薦。這個評分體系在小紅書內部稱為CES。
此外,持有這些觀點的人也認為,一些小紅書用戶發布了很多筆記,但閱讀量總是保持在70~80的水平,因為系統沒有確定,交互量可以推薦給更多的新用戶。
但經過我的研究后,發現事實并不是這樣的,我自己在運營的小紅書賬號,發布的筆記中,有些瀏覽量很高的筆記內容,互動量卻是個位數或者沒有互動量。這里我們看一組數據:
閱讀量23426的筆記,它的贊美.收藏.分別只有7個評論.3.1;閱讀量19623的筆記,表揚.收藏.分別只有9個評論數.0.0;閱讀量7931的筆記,喜歡.收藏.分別只有7個評論.4.0……
閱讀量高,互動量低。這種情況很常見。如果使用大量低交互數據的內容,則推薦流量。CES互動數據根本無法解釋這種現象。
另外,相信運營小紅書的人也會遇到這種情況,某一篇筆記在發布之后并沒有得到平臺的推薦,但過了一段時間后,筆記的閱讀量卻突然爆發了,這也和CES互動數據的原則不相符。
因此,我認為互動量只是結果。小紅樹平臺的算法一直在推送用戶喜歡的內容,并根據數據反饋不斷優化算法。因此,我們看到爆炸性文本的交互量很高。事實上,這是因為模型判斷用戶是否更準確。
由此得出結論,小紅書是否推薦筆記,并不是基于互動量和所謂的流量,而是由其爆炸先判斷,中間不能影響。
接下來,我想和大家分享的是小紅書爆款模型的核心機制。這里有三個核心關鍵詞:模型學習、預測評分、雙線推廣機制。
1)模型學習
模型學習是指小紅書的服務器和平臺算法,每天都在進行“學習”筆記的內容,“學習”用戶怎么說。
小紅書平臺一天的筆記數據,就占據了1T(1024GB)的內存,相當于900部電視連續劇占據的內存容量。并且,用戶每天在小紅書平臺產出的閱讀、點贊、評論、轉發等行為,高達5億次左右。
如此龐大的數據量,小紅書從閱讀時間、點擊、返回、收藏、拇指等9個維度來判斷用戶是否喜歡筆記。
2)預測打分+推薦
首先,在這種排名策略的底層,小紅書有多種策略來判斷筆記是否有效(敏感詞、內容質量)。小紅書會給筆記打分,滿分為1,通常情況下,達到0.9以上,是個好筆記。
需要強調的是,這里的評分來自小紅書的模型,與即時交互數據無關。
小紅書會在評估和審核筆記內容后,決定筆記的排名,是否不斷給筆記流量。
最后,刷新或點贊筆記等操作,會決定筆記在搜索關鍵詞中的位置,比如一篇介紹精華的筆記互動量比較高,當用戶在搜索關鍵詞“精華”時,這篇筆記排在前三名的機率就比較大。
如果筆記交互量低,那么用戶搜索關鍵詞后,筆記的排名位置就會落后。
3)雙線推薦機制
通常情況下,一個新的筆記,在發布后2-8小時內,可以看到瀏覽量在增加,這是一個實時推薦。
此外,小紅書的機器算法每天都會繼續分析材料樣本,不斷挖掘歷史筆記,并在筆記發布一兩個月后給出幾波平臺推薦的流量,稱為離線機制。
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