算法揭秘:小红书为什么容易出现素帖爆火
9月前
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【摘要】:如题
笔记是如何被分发和推荐的?
1)笔记被推荐的综合考虑因素很多,没有标准的公式一概而论。具体说,纳入考虑的因子包括点击、时长、完播、下滑、质量、点赞、收藏、关注、转发、评论等。
2)一般会综合考虑消费、互动和体验类指标,结合用户的消费行为偏好,实现个性化的权重组合。
3)例如,日常分享类的笔记更看重点赞,工具类笔记更看重收藏,求助类笔记更看重评论
推荐系统如何做到挖掘长尾,高效分发?
1)小红书开创性地构建了一整套内容质量框架,利用封面图片画质美学模型和多模态笔记质量分模型,定义有用和美好的内容。
2)小红书技术团队借助大规模多模态预训练模型,通过将笔记封面图和笔记标题组对的方式获取训练样本,通过算法实现对复杂多模态内容的综合语义表征。
3)同时,团队利用内容的后验分发数据(例如点击率、点赞率、快划率等),对预训练向量进行微调,从而实现对内容分发质量的级别预测
新笔记如何冷启动,种子人群如何识别?
1)小红书发现,扶持新发布、低曝光的笔记可以增强作者的发布意愿。
2)哪怕一条笔记的初始数据一般,只要它有价值,系统捕捉到中长尾信号,依然会被推荐给需要的用户,与发布时效无关。
3)在冷启动阶段,系统更加关注高质量评论的数量、挖掘高潜笔记,因为高质量的评论数量反映了目标人群对新内容的互动情况,也即新内容是否被准确分发到了符合其特性的人群中。
总结:
1)小红书算法对普通用户笔记更友好,容易产生「素帖爆火」的现象
2)笔记声明周期可以很长,跟时间没关系,如果笔记周期时间短只能证明没有布局关键词,或者涉及关键词没有搜索量
3)相比点赞,高热互动对笔记是否被更多次分发的影响更大
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