小紅書種草怎么運(yùn)營(yíng)-怎么在小紅書種草-小紅書問(wèn)答

稱為被動(dòng)消費(fèi)行為小紅書則催生了另一種新消費(fèi)者行為經(jīng)濟(jì)——“種經(jīng)濟(jì)通過(guò)種草行為影響著越來(lái)越多年輕人的購(gòu)買決策通過(guò)對(duì)消費(fèi)者種草（Attention）再到拔草（Action），的調(diào)性都算當(dāng)下炙手可熱的社交平臺(tái)的風(fēng)向標(biāo)”內(nèi)部?jī)?yōu)化后才能吸引外部擴(kuò)散通常我們理解的消費(fèi)行為基本離不開(kāi)三要素，不難理解小紅書通過(guò)人和內(nèi)容的串聯(lián)，小紅書大量聚集著各種達(dá)人、紅人、明星、各領(lǐng)域的KOL還有占比最多的素人內(nèi)容是社區(qū)基礎(chǔ)？

小紅書是種草經(jīng)濟(jì)的集中地與最典型代表，它通過(guò)內(nèi)容推薦、內(nèi)容種草，影響了年輕人的消費(fèi)習(xí)慣與路徑那么具體來(lái)說(shuō)，小紅書的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)是怎么樣，為何能讓年輕人如此支持，同時(shí)我們可以運(yùn)用種草方式做商品營(yíng)銷呢？

新冠疫情讓原本的宅經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)迅猛，不出門消費(fèi)改變了消費(fèi)行為，稱為被動(dòng)消費(fèi)行為

小紅書則催生了另一種新消費(fèi)者行為經(jīng)濟(jì)——“種經(jīng)濟(jì)”，種經(jīng)濟(jì)通過(guò)種草行為影響著越來(lái)越多年輕人的購(gòu)買決策通過(guò)對(duì)消費(fèi)者種草（Attention）再到拔草（Action），改變了消費(fèi)者購(gòu)買行為，通過(guò)行為認(rèn)知開(kāi)始，帶著疑惑，小紅書的“種經(jīng)濟(jì)”是怎么一種新消費(fèi)行為現(xiàn)象呢？

小紅書種草熱土的內(nèi)部運(yùn)營(yíng)

作為90后的主要聚集地之一，大部分生活在一二線城市，有著將近90%女性用戶，和抖音“記錄美好生活”的調(diào)性都算當(dāng)下炙手可熱的社交平臺(tái)的風(fēng)向標(biāo)，小紅書“標(biāo)記我的生活”的SOLGAN，是年輕生活方式的分享平臺(tái)透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì)，小紅書的種草現(xiàn)象從內(nèi)而外，并不是偶然現(xiàn)象，內(nèi)部?jī)?yōu)化后才能吸引外部擴(kuò)散

通常我們理解的消費(fèi)行為基本離不開(kāi)三要素“人、貨、場(chǎng)”，作為一個(gè)社區(qū)平臺(tái)，是人和內(nèi)容聚集地，不難理解小紅書通過(guò)人和內(nèi)容的串聯(lián)，具備了“人、貨、場(chǎng)”的消費(fèi)場(chǎng)景的基礎(chǔ)，通過(guò)種草進(jìn)而引導(dǎo)消費(fèi)者拔草，大量的內(nèi)容（筆記）輸出聚集了大量的人，才促使更多的內(nèi)容得以被創(chuàng)作和傳播

作為種草熱土，小紅書怎么運(yùn)轉(zhuǎn)的？

1.人和內(nèi)容

社區(qū)自然少不了人，小紅書大量聚集著各種達(dá)人、紅人、明星、各領(lǐng)域的KOL還有占比最多的素人

內(nèi)容是社區(qū)基礎(chǔ)，關(guān)鍵詞是內(nèi)容的基礎(chǔ)，每個(gè)平臺(tái)都會(huì)有保密的算法，小紅書的內(nèi)容算法基礎(chǔ)是關(guān)鍵詞，為什么這么說(shuō)，后面會(huì)提到內(nèi)容就是筆記，內(nèi)容的重要性不多說(shuō)，原創(chuàng)真實(shí)客觀能夠準(zhǔn)確傳達(dá)作者的想法的才是用戶最希望看到的，也是平臺(tái)最想推薦的

2.推薦機(jī)制（權(quán)重算法）

說(shuō)到推薦機(jī)制，應(yīng)該來(lái)說(shuō)是小紅書的核心，就像頭條系的產(chǎn)品，核心就是通過(guò)復(fù)雜而有效的機(jī)制火爆起來(lái)的，如抖音等

那么小紅書怎么推薦內(nèi)容的呢？

首先要提到算法，算法是通過(guò)機(jī)器自動(dòng)提取并篩選數(shù)據(jù)再匹配用戶行為喜好來(lái)完成高效推薦展示的算法是根據(jù)多個(gè)維度來(lái)計(jì)算判斷并最終作出行動(dòng)，判斷的維度分為：

1）用戶

用戶行為：轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、收藏、點(diǎn)贊，算法機(jī)制里面用戶行為的權(quán)重：轉(zhuǎn)發(fā)>評(píng)論>收藏>點(diǎn)贊

用戶賬號(hào)屬性：原創(chuàng)度、垂直度、等級(jí)、是否mcn機(jī)構(gòu)或平臺(tái)合作者、活躍度

2）內(nèi)容（關(guān)鍵詞）：內(nèi)容是基于關(guān)鍵詞的熱度還有與用戶喜好搜索的匹配度

內(nèi)容推薦算法是根據(jù)關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率和匹配度來(lái)執(zhí)行的，還有閱讀延伸推薦；

人物推薦是通過(guò)興趣標(biāo)簽還有關(guān)注人的關(guān)系網(wǎng)加上喜好內(nèi)容的作者等因素進(jìn)行推薦；

基于位置推薦是推薦半徑在20km范圍內(nèi)的

3.流量分布

知道推薦機(jī)制，就不難理解平臺(tái)流量分布了

二八法則，20%的頭部占據(jù)了80%的流量，是因?yàn)轭^部用戶主要是紅人，明星，達(dá)人，號(hào)召力影響力都比素人強(qiáng)，而且內(nèi)容的產(chǎn)出也更頻繁，質(zhì)量也更高，活躍的內(nèi)容，基于上文用戶行為的頻率，越高越容易獲得平臺(tái)流量?jī)A斜，再有外部鏈接打開(kāi)次數(shù)越高越容易得到流量?jī)A斜，因?yàn)樯缃黄脚_(tái)的核心出發(fā)點(diǎn)是要分享，那么被分享的越多越容易得到流量?jī)A斜

此外平臺(tái)合作者和MCN機(jī)構(gòu)簽約的也更能得到小紅書平臺(tái)流量的傾斜，此外用戶等級(jí)，在線時(shí)長(zhǎng)也影響著流量分布，這些規(guī)則是平臺(tái)通過(guò)長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)制定的相對(duì)公平的流量分布機(jī)制

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