小紅書推奨メカニズムアルゴリズム

運営者として、私はずっと小紅書に注目してきました。最近、正式に小紅書の運営を開始し、小紅書のコンテンツクリエイターになることを考えています。運用開始から2週間でフォロワー数は3,500人以上増加し、92,000件の「いいね！」やコレクションを獲得し、閲覧回数が10万回を超える人気ノートを多数生み出した。そこで今日は、人気ノートの運用知識と実践を組み合わせて、 Xiaohongshuの推奨アルゴリズムのロジックについてお話ししましょう。

1. 小紅書コンテンツコミュニティの2つの大きな特徴

1.ホームページは2列の情報フローである

2 列の情報フローにより、ユーザーは積極的にメモを開くことを選択するため、クリックスルー率 (クリック数/露出数) のデータが得られます。クリックスルー率は、システムがノートの内容の品質を判断する重要な要素であるため、ノートの最初の画像が非常に重要になります。では、ノートブックの最初の画像としてどのような画像がクリック率が高くなるのでしょうか? 1つは、写真が特に美しく、精巧で派手であること（小紅書の主流ユーザーの美的志向に合致する）、もう1つは、写真の中に明確な文字があり、ユーザーにコンテンツの内容を伝えること（一般に大文字ポスターと呼ばれる）であり、内容が充実しているのがベストです。

2 列の情報フローのような製品の場合、ユーザーがメモの内容にすばやくアクセスできるようにすることが厳格な要件であるため、大きな文字のポスターやクリックベイトの見出しは避けられません。 「大きな文字のポスター」とは、最初の画像に明確なテキストがあり、ユーザーがメモ情報の概要をすぐに把握し、クリックして選択できることを意味します。 「必見、即効性、5日間で10ポンド減量、1週間で白くなる、100ドルのお得品」などといったクリックベイトの見出しについては、多くを語る必要はありません。

明らかに、大量の「大文字のポスター」と過度のクリックベイトの見出しは、コミュニティの生態系にとって健全ではありません。それらは十分に現実的ではなく、十分に美しくありません。ユーザーは徐々に、これがコンテンツを作成するための敷居が高いプラットフォームであると考え、普通の日常生活を共有したいという欲求を減らします。そのため、Xiaohongshu はこの種のコンテンツの一部の流通も制限しています。

下の写真は、小紅書で「学習」というキーワードを使って検索した結果です。大きな文字のポスターの最初の写真の内容が非常に人気があることがわかります。

2. 高い割合のユーザーが検索を通じてコン​​テンツを消費している

Tik TokやKuaishouと比較すると、Xiaohongshuのユーザーは検索を好みます。多くのユーザーは、Douyin のように単に閲覧したり楽しんだりするのではなく、特定の目的 (さまざまなチュートリアルを確認したり、製品を宣伝したりするなど) を持って Xiaohongshu を使用しています。コンテンツ作成者にとってのシグナルは、適切なキーワードを選択し、ユーザーが検索したいキーワードを見つけることです。これにより、キーワード検索結果チャネルで継続的に露出を獲得しやすくなります。

ユーザーが検索を通じてコン​​テンツを消費することを好むからこそ、Xiaohongshu ノートのコンテンツのロングテールが非常に長くなります。人気のあるコンテンツは、1 か月間は高頻度で「いいね！」され、半年は低頻度で「いいね！」されることがあります。 TikTokの急上昇に比べると、小紅書の人気ノートの「いいね！」数は比較的ゆっくりと上昇しているが、コンテンツのライフサイクルは非常に長い。

データプラットフォームが一部のKOLのファンを分析したところ、Xiaohongshuのファンのコンバージョン率（クリック/フォロー/コレクション）の50％以上がXiaohongshuの検索から来ていることがわかりました。データが正確かどうかは別として、Xiaohongshu での検索行動から発生するトラフィックは確かに非常に大きいです。

この機能は、小紅書のユーザーの認知と行動習慣に由来するものであるため、アルゴリズムの調整や運用介入の影響をほとんど受けません。検索行動によってもたらされるトラフィックは長期間にわたって存在します。

2. 小紅書のコンテンツの主な露出チャネル

小紅書ウェブサイトでは、ノートの主な露出は、注目ロジック、推奨ロジック、検索露出ロジックの 3 つのロジックに基づいています。フォローのロジックは、あなたをフォローしている人々が「フォロー」タブと「発見」タブであなたのコンテンツを見ることができるというものです。推奨ロジックは、システムが人々の特性に基づいて興味を持ちそうな人々にノートを推奨するというものです。ノートから抽出されたキーワード、地理的位置、その他の情報は、ノートの重要な特徴です。

以下の 5 つの主な露出チャネルのうち、1 と 2 は注目ロジックに属し、3 と 4 は推奨ロジックに属し、5 は検索露出ロジックに属します。人気のノートの場合、3 が最大の露出チャネルです。

1. ホームページ - フォロータブ

あなたをフォローしている人はここであなたのメモを見ることができます。

2. ホームページ - ディスカバリータブ

こちらは「フォローしている人」が投稿したコンテンツのセクションです。このセクションのアルゴリズムは、ユーザーとブロガーの関係の親密さに関係しています。

3. ホームページ - ディスカバリータブ

興味のあるユーザーにおすすめします。システムは、ユーザーの既存のコンテンツ閲覧行動に基づいて、他の類似コンテンツをユーザーに推奨します。このトラフィックは比較的大きく、ほとんどのユーザーはホームページを閲覧することに慣れています。ノート推奨の量に影響を与える要因は、一般的にアカウントとコンテンツの 2 つのカテゴリに分けられます。アカウントは基本です。規約に違反しないアカウントのみ推奨します。これについては詳しく説明しません。コンテンツに関しては、ノートのコンテンツの品質を計算するアルゴリズムがシステムにあります。ノートのクリックスルー率（クリック数/露出）とインタラクション（いいね、お気に入り、コメント、再投稿）が主な重み付けとなります。システムはコンテンツ品質スコアに基づいて、コンテンツを配信し続けるかどうかを決定します。

4. ホームページ - 近くのタブ

30km圏内のユーザーにおすすめです。

5. 検索結果ページ

ノートのキーワードが適切に設定されていれば、ユーザーがキーワードを検索した際にノートが表示されます。キーワードの下にメモが多すぎる場合、一般的に、インタラクション データが比較的高いメモの露出度が高くなります。

比較的小さな確率チャネルもいくつかあります。

1) 編集者の推奨: 通常はプラットフォームが推進しているトピックに参加しているため、公式運営アカウントによって推奨されます。

2) トピックの下にある人気のノート: 特定のトピックの下にあるノートは上位にランク付けされ、ユーザーがそのトピックをクリックしたときにトラフィックが増加します。

3. 小紅書ホームページコンテンツ推奨ロジック

1. コンテンツの類似性に基づく推奨

Xiaohongshu のホームページのフィード フローも、主にコンテンツの類似性に基づいて推奨を行います。つまり、コンテンツ A が気に入った場合は、コンテンツ A と類似のタグを持つコンテンツ B が推奨されます。推奨システムでは、あなたが「いいね！」したコンテンツ タグは、以前の閲覧履歴と強く相関しています。システムは、あなたが閲覧したコンテンツや「いいね！」したコンテンツに類似したコンテンツを推奨します (主な重みは「いいね！」とコレクションです)。 Xiaohongshu の既存の推奨アルゴリズムは、ユーザーのお気に入りのコンテンツ タグに関するリアルタイムのフィードバックと推奨を提供します。つまり、朝食に関するメモが気に入った場合、関連するコンテンツがすぐに表示されます。

ビデオとテキストの形式も推奨に影響します。ビデオノートの関連する推奨はすべてビデオノートであり、同様のキーワードを持つテキストノートや画像ノートは推奨されないためです。さらにいくつかのビデオに「いいね！」すると、Xiaohongshu のホームページがすぐにビデオでいっぱいになります。

2. システムはどのようにして 2 つのコンテンツが類似しているかどうかを判断するのでしょうか?

では、システムはどのようにして 2 つのコンテンツが類似しているかどうかを判断するのでしょうか?主にコンテンツタグの類似性と画像の類似性に基づきます。

1) 類似コンテンツタグ

システムはタイトル、テキストキーワード、参加トピックなどの情報を読み取り、コンテンツタグを大まかに決定します。ノートの類似性を判断するアルゴリズムでは、同じトピックと類似のキーワードに高い重みが与えられることが観察されています。 （動画メモの場合は、アプリのホームページをクリックして下にスクロールすると、類似の動画が表示されます。画像メモの場合は、メモをWeChatファイル転送アシスタントに共有し、クリックして共有に入ると、メモの下に関連するコンテンツの推奨事項が表示されます。ご興味があれば、自分で観察することができます。）

このトピックのノートと同様のテキストを持つノートが十分にある場合、基本的にこのトピックのノートすべてが推奨されます。同じトピックに類似のノートが十分にない場合は、他のトピックに類似のキーワードを持つノートが推奨されます。

2) 類似画像

類似画像も影響要因の 1 つになります。具体的なクロール ロジックとしては、最近の期間に類似キーワードを持つノート コンテンツがない場合、比較的類似した画像を持つコンテンツが推奨対象として選択される、といったことが考えられます。画像の類似性はグラフィックノートにのみ適用されます。

したがって、コンテンツ作成者は、キーワードを適切に選択し、そのキーワードの下にある類似ノートの特性を理解し、システムが初めて推奨したときにより良いインタラクションデータを取得するよう努め、次のトラフィックプールに早く入ることができるようにする必要があります。さらに、これらの類似のノートやブロガーからターゲットユーザーのプロファイルを継続的に学習し、アカウントのコンテンツの位置付けやコンテンツ制作戦略をより迅速に調整することができます。

上記は、皆さんと共有した Xiaohongshu の推奨メカニズム アルゴリズムです。お役に立てれば幸いです。

著者: 上海茂紅

出典：上海毛紅

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