盘点小红书流量推荐规则

小红书流量推荐规则主要遵循2个点：内容标签匹配，社交关系链推荐

举个例子，账号经常检索减肥类文章进行浏览，平台就会推荐更多关于减肥类的笔记给你，笔记推送给粉丝后，根据粉丝的点赞、收藏、评论、转发、关注，给笔记打上内部分数，以决定是否要继续推给其他粉丝。

该评分体系在小红书内部称为CES(community engagement score)。

得分高的笔记，会得到小红书站内及百度搜索的流量的扶持。这类流量持续性非常强，笔记发布时间久远也能保持很好的点赞、评论、收藏等。

然而只有当笔记被系统收录之后才会被系统推荐，得到更多的阅读量，那具体系统推荐是运用怎样的算法呢?小编将于下文为大家具体梳理一下。

机器算法推荐

根据用户的喜欢(搜索关键词)推荐相关的内容给用户。

阅读延伸推荐

推荐给用户感兴趣的内容(用户浏览的相关内容)，让用户延伸阅读，提升用户的点赞、收藏、转发等。

基于好友关系的推荐

用户主动关注的账号内容，在这里以类似朋友圈信息流的形式展现给用户推荐。

基于距离的附近推荐

会给用户推荐距离20km内的笔记内容。

编辑推荐

小红书上有一个自己的官方账号，会把用户写的优质笔记收录然后再加以推荐。

只要满足一个前提条件：账号输出有价值的内容发布优质的笔记，在没有粉丝的情况下也可以得到平台的流量推荐，并在此过程中得到更多的粉丝关注。

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