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小红书营销攻略 之 搜索与推荐

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小红书里面两个大的流量入口,搜索与推荐。
 
搜索与推荐代表着两种截然不同的获取信息的方式;
 小红书营销攻略 之 搜索与推荐
1. 推荐:内容找人,被动且相对模糊;
 
2. 搜索:人找内容,主动且目的明确;
 
1. 笔记推荐与分发(机器审核,去重检测,人工审核,笔记分发)
 
我们一篇笔记发出去之后,系统会进入一个机器审核,去审核一些敏感词,或者一些时政词的一些基本审核,然后是去重检测,也就是判断是否和平台有完全一致,或者高度雷同的内容,如果机器审核,遇到一些比较怪异或者不确定的笔记时候,会进入人工审核阶段,这个阶段耗时比较就比较长。审核过后,笔记就进入了推荐系统。
 
通过所有审核后,这一篇笔记进入推荐系统,进入分发阶段,不管是视频笔记还是图文笔记,系统会提取这一篇笔记的一些关键词,作为这一篇笔记的标签。系统根据这一篇笔记的句意分析,词意分析,关键字提取,还有关键词的出现的次数,去明确,去定位这一篇笔记的标签。
 
当某个用户注册的时候,系统会让用户选取一些,自己的喜好,比如化妆,美食,或者账号绑定了你的新浪微博的话,系统会去读取你的社交信息,或者通讯录好友的喜好,来推断这个用户的喜好,这个过程也叫做,推荐系统的冷启动。也就是说,在没有用户过多的动态喜好数据的情况下,系统去拿着用户的一些静态数据去给用户推荐内容。
 
这块有两种用户,一种也就是全新的用户,没有过多地信息,那么系统会根据他选取的喜好还有地理位置,还有性别,给这个用户推荐内容;
 
另外一种,也就是,已经可以获取该用户的一些阅读喜好或者是偏好的。那么系统会对这些用户打上标签分值。
 
比如,一个用户,他过去十分钟内浏览了,3篇化妆的,2篇美食,更早之前,浏览了3篇旅游的,那么这个用户的标签分值,就是,化妆4 分值,美食 3 分值,旅游3 分值。
 
因为这些标签值是随着时间的推移,不断在下降的。假如你刚浏览了,美食的,那么下一篇很大概率会给你推荐更多的美食, 因为美食标签的时间值最短。假如你一段时间不再看美食类笔记,那么后面美食推荐给你的就会越来越少。
 
所以,在这里,我们也就有一个笼统的概念,也就是说,
 
每一篇笔记都有其对应的 标签 和 标签分值。 某个标签分值越高,这篇笔记推荐到的用户就越精准。
 
每一个用户也有其对应的标签 和 标签分值。 某个标签分值越大,那么这种类型笔记被推荐给这个用户的概率也就越大。
 
所以,系统根据某个用户的标签及标签分值,去筛选具有该标签值的笔记给到用户。
 
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