抖音和小红书作品推荐的机制算法和规则介绍

基于真实的原则上，笔记发布后，会被打上一系列标签，将其推荐给可能感兴趣的人笔记中提到的关键词等信息，则成为平台标签的蛋要来源

小红薯

学习模型

预判打分

双线推荐

小红书算法每天都在分析用户行为阅读时长 一用户点击

如

返回一收家一6点赞

笔记发布后，模型对笔记质量进行打分，根据分数决定笔记初始排名和是否继续推送流量

后续的笔记互动数据，决定了笔记在搜索排名的位置是否靠前

笔记发布后2-8小时的实时推荐，和笔记发布一两个月后

经过算法挖掘分析历史笔记，然后重新获得流量推送或限制流量推送

1)热搜推荐是平台短期流量内容的标识:搜索提示关键词、筛选热广是长期流量所在，来源于小红书真实的用户数据分析和总结

注意事项

2)要优先竞争度小流量大且比较精准的关键词，避免宽泛的关键词-3)确定笔记主题、关键词后，反推用户用什么关键词能搜到自己

4)在笔记标题、正文、话题、评论等位置布局关键词，有助于笔记被收录及精准推荐

审核作品、文案中是否存在违规行为，如果疑似存在，就会被机器审核一机器拦裁

人工审核

3个方向-0 视频标- 面图 频关键针对机器审核筛选出疑似违规作品，以及容易出现违规领域的作品审核人员进行审核

完播率一完播率 观看时间/作品时间

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抖音

考核数据

点赞率一 点赞率=点赞量/播放量

转发率转发率转发量/播放量

留言率一留营率=留营量/播放量

转粉率-转粉率关注量/播放量

初级流量池的流量大约在1000-5000左右，如果数据过关，将进入中级流量池中级流量池就有一万以上的播放量，高级流量池就有十万+以上饮播放量了

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