Xiaohongshuのコンテンツマーケティングロジック

記事を書いたり、短い動画を投稿したりする際に、読者を引き付けるための指標としてコンテンツを使いますが、コンテンツが過剰に溢れている環境では、コンテンツマーケティングの道は非常に狭くなっています。コンテンツマーケティングを行う私たちは、コンテンツマーケティングの体験談をたくさん読んできたはずですが、ロジックをたくさん読んでも、いまだにコンテンツ運用がうまくできません。今日はまず、Xiaohongshu のコンテンツ マーケティング ロジックを学習します。見てみましょう。

私は、Xiaohongshu のコンテンツ マーケティングに関する経験まとめ記事を何百も読んできましたが、Xiaohongshu のコンテンツ マーケティングのロジックを説明できる人は誰もいないようです。

理由を考えてみると、おそらく次の 2 つの理由が考えられます。

• 一方、コンテンツ マーケティングの専門家は UGC プラットフォームでの作業経験がないため、UGC 製品のコンテンツ配信メカニズムに関する知識が不足しています。
• 一方、UGC プラットフォームで働く人がコンテンツ マーケティングを行うことはほとんどありません。

なぜなら、一方は製品部門の業務であり、もう一方はマーケティング部門の業務だからです。

私はたまたまこの両方の分野で経験があり、他の人にバラを贈るのと同じように、その香りが自分の手に残るので、この記事を惜しみなく書きました。

私の作業ロジックは変わりません。いくつかの基本的なロジックを習得していれば、少量のデータ検証を通じて、さまざまな目標やさまざまな環境に基づいたコンテンツ マーケティング戦略をすばやく見つけることができます。

1. Xiaohongshu のトラフィックはどこから来ますか?

Xiaohongshu アプリを開くと、最初に表示されるセクションが、コンテンツを消費するための最も重要なパスです。

このパスは通常、プラットフォーム全体のトラフィックの約 80% を占め、一部のプラットフォームでは 90% を超えることもあります。 Xiaohongshu へのトラフィックの主なソースは、「発見-推奨ページ」です。ユーザーの他の主な行動は、検索、フォロー、同じ都市にいることですが、これらの経路は残りのトラフィックの 20% 未満を占めています。

以下は、参考までに、Xiaohongshu の予測トラフィック分布チャートです。

これは、多くの有名ブロガーが抱く疑問を説明しています。つまり、フォロワーが 100 万人いるのに、投稿の一部に 40 や 50 の「いいね」しか付かないのはなぜか、ということです。

制限されていますか?

実際には、トラフィックが制限されているわけではありませんが、作品のデータが良くなく、大規模に推奨されていません。あなたの作品を読む人は、主にフォローの入り口をクリックするあなたのファンです。

現在、WeChat公衆商人アカウントの平均ファン閲覧率は1％ですが、小紅書のファン閲覧率は1％を下回り、0.1％～0.3％になると予想されており、これは100万人のファンを持つ小紅書ブロガーに相当します。

推奨されていない記事の場合、ファンからの閲覧数は1,000～3,000程度です。推定 1% のインタラクション率に基づくと、10 ～ 30 件のいいね、コレクション、コメントが得られます。

2. 小紅書コンテンツが推奨される3つの理由

コンテンツがヒットするかどうか、またどの程度ヒットするかは、3 つのコアロジックによって決まります。

開封率、インタラクション率、検索結果開封率。

1. 開封率

推奨アルゴリズムの一般的なロジックは、約 1,000 人などの少数のユーザーにコンテンツを推奨し、これらのユーザーがコンテンツを開いた割合に基づいて、より多くのユーザーに推奨するかどうかを決定することです。この割合が開封率です。

開封率ランキングの高いコンテンツは、より多くのユーザーに推奨されます。

小紅書では推薦数（露出数）のデータを提供していないため、開封率を知る術がありません。しかし、開封率の高い作品を分析する方法は他にもあります。

2. インタラクション率

コンテンツが 10,000 人のユーザーなどの大規模なグループに推奨される場合、平均開封率が 10%、インタラクション率が 1% であると仮定すると、10 人のユーザーがインタラクションしていることになります。この時点で、システムは、そのコンテンツを大規模なグループに推奨し続ける価値があるかどうかを判断できます。

開封率とインタラクション率のデータに基づいて、より大きな推奨を行うかどうかを決定します。

3. 検索結果の開封率

コンテンツによっては、公開当初は開封率が高くないため、当然ながら多くの推薦を得ることができません。

ただし、ユーザーの検索結果に表示されると、ユーザーによってクリックされる可能性が高くなり、ターゲット グループに推奨され続け、検索結果でより良い表示位置を獲得することになります。

これにより、一部のコンテンツは読者数は多いものの、インタラクション率が非常に低い理由が説明されます。

コンテンツによっては、初期段階では読者がいないものの、しばらく経つと突然人気が出るものもあります。

小紅書関係者は平均データを示しており、現在の開封率は11％、インタラクション率は3％となっている。

4. クリックスルー率の問題をどのように研究しますか?

• 携帯電話をインターネットから切断し、Xiaohongshu を開くと、Xiaohongshu の検出ページにコンテンツが空であることが示されます。
• Xiaohongshu 検出ページを保持し、ネットワークに再接続して、Xiaohongshu 検出ページにデータをロードします。
• もう一度携帯電話をインターネットから切断し、下にスワイプします。

Xiaohongshu は一度に 10 個のコンテンツをプッシュしていることがわかりました。

• いいね数が 0 のコンテンツが 1 つ、いいね数が 10 未満のコンテンツが 1 つ、いいね数が 10 ～ 100 のコンテンツが 3 つ、いいね数が 100 を超えるコンテンツが 5 つあります。
• 更新を繰り返すと、ネットワークが切断され、いいね数が 0 のコンテンツが 2 つ、いいね数が 10 未満のコンテンツが 1 つ、いいね数が 10 ～ 100 のコンテンツが 2 つ、いいね数が 100 を超えるコンテンツが 5 つありました。

この操作を繰り返すことで、コンテンツの配信パターンを明らかにすることができます。

• 10 個のコンテンツについて、これらの 10 個のコンテンツのクリックスルー率を調べます。これらの 10 個のコンテンツのそれぞれの平均クリックスルー率は 10% である必要があります。
• 5 つのうち 5 つはホットなコンテンツなので、CTR は約 10% になる可能性があり、成長中の 2 つのコンテンツの CTR は 10% を大幅に上回るはずです。
• 残りの 3 つの低評価コンテンツのうち 2 つは、クリック率が 1% ～ 5% になる可能性があります。

クリックスルー率レベルで爆発的に増加するには、コンテンツのクリックスルー率が少なくとも 13%、さらには 20% に達する必要があります。

他の 10 個のコンテンツと競合したときにコンテンツのクリック率が 11% 未満の場合、そのコンテンツは絶対に推奨されません。

コンテンツのクリックスルー率レベルを事前にテストする方法はいくつかあります。

たとえば、パブリックアカウントの時代では、一部の大規模な Vs では、500 人のファン グループに複数のタイトルを投稿して投票することで、どのタイトルが優れているかをテストします。

5. 相互作用率の問題をどのように研究するか?

異なるタイプの相互作用には異なる重みがあると考える人もいます。

たとえば、CES = いいね数（1 ポイント）+ お気に入り数（1 ポイント）+ コメント数（4 ポイント）+ フォロワー数（8 ポイント）です。

この理論は正しくないかもしれません。この理論に従えば、大手ブロガーのコンテンツには明らかな利点があるでしょう。

しかし、数十万人のフォロワーと数百万のポイントを持つ多くの大手ブロガーのコンテンツデータの多くは非常に平凡です。

Xiaohongshu のディスカバリーページでは、フォローしているブロガーのコンテンツが推奨されるため、私は次のように考える傾向があります。

粘着性の高いファンはクリックスルー率とインタラクション率の向上に役立ち、結果としてコンテンツの閲覧数の増加にもつながります。

したがって、数年前に流行した、フォローし合う相手をランダムに見つけたり、いいねして交流する相手をランダムに見つけたりといったアイデアは、おそらく無効になるでしょう。

これらの小さなトリックは、Xiaohongshu のコンテンツ推奨の効率を妨げるため、プラットフォームはこの点に関してアルゴリズムを簡単に最適化できます。

Xiaohongshu のディスカバリーページでは、フォローしているブロガーのコンテンツが推奨されるだけでなく、同じ都市 (または近隣) のコンテンツも推奨されます。

したがって、開封率とインタラクション率を向上させるために、これら 2 つのアイデアを検討する余地があります。

次の図は、インターネット上のブロガーのインタラクション率データをまとめたものです。

6. 検索結果の開封率を調べるには？

私たちは、検索ユーザーの視点からこの問題を考えます。ユーザーは、あるニーズを持つキーワードを検索し、検索結果の中から自分のニーズに最も合ったコンテンツを探し、読み始めます。そして、あるコンテンツを読んでいると、インタラクションしたいという欲求が生まれます。

キーワード検索結果には、タイトル+本文の最初の22文字、ヘッダー画像、ニックネーム、いいね数が表示されます。

ディスカバリー ページ プッシュとの違いは、ディスカバリー ページのコンテンツにはタイトルのみが表示され、テキストは表示されないことです。

検索結果には、人気のあるコンテンツが最近のコンテンツや以前は人気のなかったコンテンツと混在していることが示されます。

検索結果のキーワードは最初の 22 語以内である必要があり、キーワードが先頭にあることが最適です。

検索する対象はより限定的であり、これらの対象に正確なコンテンツを提供して、コンテンツを開いてやり取りするよう促す必要があります。

3. Xiaohongshu はどのようにしてさまざまなコンテンツをさまざまなユーザーにプッシュしますか?

一般的に、UGC プラットフォームは、ユーザーの行動データ、ユーザーの基本機能データ、ユーザー関係データなどに基づいてコンテンツを推奨します。

行動データには、主に検索行動、閲覧行動、いいね、収集、コメント、フォローなどのインタラクティブな行動、タグ、トピックの好みなどが含まれます。

ユーザーの基本的な特性は、性別、年齢、地理的位置、携帯電話のモデル、学校、会社、その他の身元情報です。

関係データには、相手が読んだコンテンツ、いいねしたコンテンツ、お気に入りに登録したコンテンツ、コメントしたコンテンツなど、あなたがフォローしているコンテンツが含まれます。

新規ユーザーの場合、Xiaohongshu はユーザーについてほとんど何も知らない場合、興味のあるチャンネルの選択やブロガーの推薦をガイドします。また、興味のあるチャンネル、興味のあるブロガー、性別、地理的位置、年齢、学校、会社などの情報に基づいて、一致する可能性のあるコンテンツを推薦します。

• ユーザーが投稿を閲覧したり操作したりすると、Xiaohongshu はユーザーの閲覧設定、操作設定、興味のあるタグやトピックをまとめ、コンテンツを推奨することができます。
• ユーザーが検索を使用すると、Xiaohongshu はユーザーの検索キーワードやユーザーが閲覧した検索結果に関連するコンテンツを推奨することができます。
• ユーザーがブロガーをフォローすると、Xiaohongshu はユーザーの好みとブロガーの優れたコンテンツに基づいてコンテンツを推奨できます。
• ユーザーがブロガーのコンテンツを収集して「いいね！」すると、Xiaohongshu は将来的にこのブロガーの他の優れたコンテンツを推奨することがあります。

フォロワーがほぼ 0 人、フォロワーが 0 人の比較的新しいアカウントを使用して、キーワードの検索をテストしました。一部のキーワードでは、検索から数時間後に、ディスカバリー ページで推奨される関連コンテンツの割合が 25% に達することがあります。

ファンが約 100 人、フォロワーが 100 人、投稿が数十件あり、検索行動が多い古いアカウントを使用して検索キーワードをテストしました。検索から数時間後、ディスカバリー ページの推奨コンテンツは依然として約 10% を占めていました。

Xiaohongshu のユーザーの検索行動に対する反応は明らかです。

読者は他の角度からさらに調査することで、他のルールを要約できるようになります。

4. Xiaohongshu のコンテンツ マーケティング戦略をどのように実装しますか?

上記の 3 つの次元のロジックを理解することで、Xiaohongshu のコンテンツ マーケティング戦略を策定するための基本的な基盤が得られます。

模擬事例を通して読者に考えてほしいと思います。

たとえば、年間売上目標が 1 億元で、製品の単価が約 100 元の新しい消費者向け製品について、Xiaohongshu でコンテンツ マーケティングを行うとします。

調査の結果、対象人口の50％が購入時に意見を参考にしており、小紅書が意見参照元として第1位であることが分かりました。

この製品の粗利益率はわずか 60% であり、投資を持続可能にするには ROI が損益分岐点の 1.67 を上回る必要があります。

一般的なアプローチに従う場合は、100,000 人以上のフォロワーを持つトップブロガーを見つけて、製品を宣伝してもらいます。

あるブロガーに 50 万人のファンがいて、ファンからのトラフィックが 5,000 件あると仮定すると、コンテンツの推奨によってもたらされる平均トラフィックは 2 万件、インタラクション数は約 800 件、コンテンツのコンバージョン率は 3% と推定され、売上高は 75,000 元になります。

ブロガーは協力価格を30,000と見積もった。この理想的なデータによると、ROI は 2.5 です。しかし、この商品の平均返品率が 15% であることを考えると、コンバージョン率は 3% 未満であり、平均トラフィックは比較的低いと言えます。

この投資戦略では、利益がほとんど得られないか、損失が出る可能性もあります。

今、私は別のコンテンツ マーケティング戦略を採用することにしました。

Xiaohongshu の人気コンテンツの 20% は、フォロワー数が 100 人未満のアマチュアによって作成されており、この製品の購入の 50% は、アクティブなキーワード検索によるものです。

私は 3 人からなるコンテンツ配信チームを立ち上げ、製品の 3 つの主要キーワードを網羅したアマチュア コンテンツ 3,000 個を配信し、各キーワードの上位検索結果の 20% が製品のものになるようにしました。

アマチュアコンテンツのヒット率は5％に達し、1回のヒットの平均閲覧数は10,000です。ロングテールの検索トラフィックはさらに20％増加することができ、つまりヒットコンテンツごとにさらに2,000の検索トラフィックが発生することになります。

能動的な検索トラフィックの購入コンバージョン率は3％、受動的な閲覧の購入コンバージョン率は1％です。

アマチュアコンテンツ1本あたりの平均制作コストは200元、配信チームの半年間の維持コストは20万元です。

計算すると、売上高は150万（受動的な閲覧）+90万（能動的な検索）、ROI = 3となります。 ROI は最初の方法よりも高く、この戦略の推定により購入コンバージョン率が低下し、アマチュア コンテンツの平均作成コストが増加します。

この改善戦略では、トラフィック配信の方向は次の基準に基づいています。

まず、 Xiaohongshu のトラフィック ソースを見つけて、トラフィックを最適化します。

私は主に小紅書の検索トラフィック+紹介トラフィックに焦点を当て、ファントラフィックを無視することで、コンテンツ配信の平均見積もりを大幅に削減しました。コンテンツチームを構築し、爆発的な速度を高めることで、トップレベルと中堅ブロガーに匹敵するトラフィックを獲得できます。

これにより、同じ量のトラフィックを獲得しながら、ROI を大幅に向上させるという目標が達成されます。

コンテンツ最適化の基本は

次に、Xiaohongshu コンテンツを推奨するための 3 つのコア ロジックを使用してコンテンツを最適化します。コンテンツのレイアウトに関しては、に基づいています。

3 番目に、Xiaohongshu のコンテンツ プッシュ ルールを使用して、ユーザーが見るコンテンツの配信を調整します。

5. 小紅書インフルエンサーのデータをどのように評価しますか?

Xiaohongshu などのコンテンツ プラットフォームでコンテンツを宣伝する際の難しさの 1 つは、コンバージョン データを評価するのが難しいことです。

配信されたトラフィックはどのくらいの売上をもたらしましたか?

コンバージョン率データを直接取得できないことが、多くのブランドがコンテンツを宣伝しない主な理由です。

ただし、リンクを提供してトラフィックをブランド チャネル ストアに誘導することによって、コンバージョン効果の一部しか監視できない場合、この結果は同僚によって簡単に異議を唱えられる可能性があります。

コンテンツのシーディングに関しては、業界知識が過去 10 年以上にわたって留まっているマーケティング ディレクターや CMO からの質問や、業界を理解していない同僚からの軽蔑に直面することがよくあります。

同じプラットフォーム上の同じモデルの場合、コンバージョン率の差は大きくなく、小規模なサンプルのコンバージョン率テストを通じて戦略の平均コンバージョン率を取得できます。

主流コンテンツプラットフォームの閲覧コンバージョン率は一定している傾向にあります。実際にコンテンツを読んだ人の数を計測し、このプラットフォームの平均コンバージョン率を取るか、全プラットフォームの平均コンバージョン率（約1%）を取るか、配信の効果を大まかに見積もることができます。

WeChatパブリックアカウントの実際の閲覧量は最も正確です。一定期間内に同じユーザーが何度記事を読んでも、その記事は1回しかカウントされません。

Weiboの閲覧数は露出に近いもので、ユーザーの情報フローにコンテンツが表示されていれば、ユーザーが読んだかどうかに関係なく閲覧数が計算されます。

そのため、Weibo で目にするデータは、数千万、あるいは数十億の閲覧数になることがよくあります。

Bilibiliの再生量は、一定期間内に同じユーザーを見て計算されます。動画の一定割合が読み込まれた場合にのみ、1回の閲覧としてカウントされます。基本的に、1回の再生量が実際のユーザー閲覧であると理解できます。

小紅書の数字の読みは、通常、より正確です。

読み取り数値の改ざんが心配な場合は、インタラクション数から推定することができます。

一般的なプラットフォームでのインタラクション数の割合は、読み取り数の約 1% ～ 3% です。明らかにこの範囲を超える場合、データは不正確である可能性があります。

もちろん、コンテンツが本当に素晴らしいものであれば、読者の数は明らかにこの範囲を超えるでしょう。

上記のロジックを適用して、フォロワーを増やすという目標をどのように達成できるでしょうか?人気コンテンツを制作するには？地域の状況に応じてコンテンツシーディング戦略を策定するにはどうすればよいでしょうか?この記事の長さが限られているため、これについては今後さらに議論する機会を設ける予定です。

VI. 結論

① Xiaohongshu のトラフィックの主なソースは、推奨トラフィックと検索結果の 2 つです。

最もコアとなるトラフィック ソースに重点を置くことで、コンテンツ マーケティング戦略をより効果的にすることができます。

② Xiaohongshu のコンテンツ推奨ロジックは、主に、高い開封率、高いインタラクション率、高い検索開封率の 3 つの側面から構成されています。

これらのポイントを1つでも満たせば、アマチュアアカウントでも読者数1万～10万人の人気コンテンツを制作することができます。

これらのポイントのうち 2 つを満たしていれば、10 万ドルから数百万ドルの価値がある爆発的なコンテンツを制作できます。

③ Xiaohongshuは、ユーザーの基本特性に基づく分類、ユーザーの検索およびインタラクション行動に基づく分類、ユーザーの関係性に基づく分類という3つの主な基準に基づいて、ユーザーにコンテンツを推奨します。

コンテンツ レイアウトのあらゆるポイントを把握することで、独自のコンテンツ マーケティング戦略を形成し、ターゲット ユーザーを効果的に獲得し、比較的有利な世論を形成して、ユーザーの注文を促進することができます。

④ 小紅樹の草刈りデータをどのように評価するか？

この記事を上司に見てもらいましょう。売上データに執着してはいけません。コンテンツプロモーションの核心は閲覧数を追求することです。閲覧数からコンバージョン率を見積もり、予算を立てましょう。私の控えめなデータ見積もりに従えば損はしません。

著者: 江 劉

出典：Jiang Liu。