小红书的推荐机制是怎样的? 小红书推荐机制解读!

　　小红书之所以受到这么多女性用户的喜欢，用户笔记分享购物心得这种模式相对于冰冷的语言文章来讲，用户体验度要高很多。请大家记好：用户体验度是我们做任何产品中的痛点，谁能解决好这个问题，谁就能把产品做强做大。那么小红书的推荐机制是怎样的?

　　小红书的推荐机制是怎样的?

　　其实原因有很多种，但主要还没有掌握小红书笔记的排名机制和原理，更没有顺应排名机制原理去实际测试操作。

　　作为用户可以通过发布笔记、购物分享 ，将一些有价值的攻略发送到小红书社区里面，然后其他用户通过系统主动搜索、系统推荐的方式浏览笔记，对笔记进行评论和分享。

　　对于比较好的产品很多人就会选择购买，红书社区也会根据他们的点赞量、浏览量、评论量，将有价值的攻略反馈推送给其他用户，进一步传播。

　　机器算法推荐：当小红书获得用户越来越完整的数据包后，会更倾向于根据用户的喜好推荐不同的内容，以此增加用户留存。

　　作为小红书重度用户，我发现首页每一条都是我搜索过的关键词或者我看过的笔记相关的主题。

　　阅读延伸推荐：基于内容单元的相关度进行推送，同样是推送用户感兴趣的内容，延伸阅读，提升用户的留存。

　　基于好友关系的推荐：小红书首页有个「关注」的Tab，会给用户推荐关注的达人、朋友更新的内容，利用社交关系留住用户。

　　基于距离的附近推荐：小红书首页有个「附近」的Tab，会给用户推荐距离 20 km 内的用户发的内容。

　　编辑推荐：小红书有自己的官方账号，会收录用户的优质笔记进行推荐。

　　消息通知：利用机器算法，根据不同用户的不同需求，推送相关的内容。还有就是推荐商城的优惠信息。

　　优质笔记都能够以任何形式进行组织整合。用户看到优质笔记，会收藏到自己的专辑;而编辑也会把优质笔记收录到对应话题之下，或者由官方账号收录，推荐给更多用户。

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