小红书流量8大层级

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
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分类专栏： AI小红书变现专栏 文章标签： 人工智能
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小红书是一个充满无限可能的舞台，每一篇笔记都有机会在流量的阶梯上一步步攀升，让我们一探究竟，了解小红书的流量层级是如何帮助内容成长的。


1级流量层级：初识小红书

  • 浏览量：0—200

  • 这是每篇笔记的起点，只要内容合规，小红书都会给予基础的曝光机会，如果笔记浏览量停滞不前，可能是时候审视内容质量和合规性了。


2级流量层级：稳固基础

  • 浏览量：200—500

  • 达到这个层级，意味着您的账号已经进入正常流量轨道，要想持续稳定，需要关注账号的活跃度、内容的垂直度和原创性。


3级流量层级：脱颖而出

  • 浏览量：500—2000

  • 跨入这个层级，您的账号已经超越了大多数，显示出良好的状态和内容质量，现在，是时候提升互动率和点击率，让笔记更上一层楼。


4级流量层级：小爆款潜力股

  • 浏览量：2000—20000

  • 笔记开始展现出小爆款的潜质，如果用户反馈持续增加，小红书将继续为您的内容注入流量。


5级流量层级：热门内容的门槛

  • 浏览量：2w—10w

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小红书运营教程03（爆款属性基础规则）
weixin_46669997的博客
10-08 3950
爆款属性基础规则。
揭秘小红书3大流量来源
洋洋科创星球
09-10 1249
通过对这三个板块的深入理解和有效利用，博主可以更好地规划内容策略，优化笔记的表现，从而在小红书上获得更多的流量和更高的用户参与度。因此，内容的质量和互动性在这里尤为重要，它们是决定笔记能否在发现页脱颖而出的关键因素。笔记在发现页的用户反馈和表现，将直接影响其能否获得更高层次的曝光。通过精准的关键词配置，笔记可以在长期内获得持续且精准的搜索流量。搜索页的流量虽然不直接影响笔记的流量层级，但其长尾效应显著。发现页是笔记获得曝光的主要来源，也是流量层级测试的核心区域。小红书的搜索页是流量增长最快的板块之一。
2017年，我成功入职小红书的经历
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05-29 2万+
很早就想写这篇总结，但是因为⾃⼰太懒，拖拖拉拉到现在，因为去年10⽉份加⼊现在的公司（⼩红书），加上之前的⼀些经历，有很多感慨，所以想简单回顾下，算得上是对毕业以来这段时间的总结吧。 我是2016毕业的，2017年算是毕业的第⼀年，来上海的第⼆年（⼤四的时候就来上海实习）。这⼀年，离职，⼊职，再离职，再⼊职，前后换了两个公司，真的算上是⼀波三折。 与德的工作经历 再来具体谈谈这⼀年的经历...
抖音、视频号、知乎、小红书4大平台流量算法机制
让你爱上电路设计
06-08 1万+
抖音、视频号、知乎、小红书4大平台流量算法机制
小红书推荐算法曝光
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03-17 9321
笔记通过审核后，平台便会给予初始流量。虽然小红书博主数量不断增加，也已经出现了不少的头部、腰部博主，和新人博主对比来说，头部、腰部博主的笔记质量、账号权重往往更高，流量表现更好，但小红书并未将大部分流量流向这些账号和笔记，而是仍然留了大半的流量给千粉以下的创作者，保持“新人友好”优势。
小红书破局品牌增长：4大阶段+8个种草建议
qianguaqiangua的博客
02-02 1137
品牌如何从激烈的竞争中突围，成为快速增长的“黑马”？本文就和大家一起聊聊围绕产品面对不同阶段的人群“种草”策略，希望能够帮助品牌更好地与用户沟通并提升营销效率，实现品效合一。
《小红书矩阵运营实操分享报告》
2401_85565118的博客
06-12 2202
复制策略并不是简单的模仿，而是在理解爆款内容成功要素的基础上，结合自身品牌的特点和用户群体的偏好，进行创新和调整。这种方法有助于品牌在竞争激烈的小红书平台上快速成长，建立起强大的内容生态，吸引并保持用户的注意力，最终实现品牌传播和商业目标。通过不断测试和优化内容模版，运营者可以更好地抓住用户的兴趣点，提高内容的互动率和传播力。近日，小红书官方发布了《小红书矩阵运营实操分享报告》，报告的核心洞察是小红书矩阵运营需构建个人号、官方号和素人号等多账号类型，通过内容模版快速迭代和流量测试，实现品牌曝光和用户引流。
小红书竞品分析_小红书竞品分析 ▏社区功能优化的20条预测
weixin_42469578的博客
01-05 4185
小红书竞品分析一、概述1.1 写文目的：通过本次竞品分析报告，锻炼撰写竞品分析报告的能力，完善竞品分析技巧以及文字表达能力。并希望这些能力可以帮助找到产品类工作。1.2 文章摘要：图表 1.1小红书竞品画布通过小红书对外公开信息，第三方数据查询，结合竞品综合分析。（从小红书产品社区功能开发出发）预测产品迭代更新方向和内容。1.3 体验环境：图表 1.2竞品分析体验环境二、市场分析2.1 小红书目前...
【2025跑通的AI变现玩法之六】【小红书家居AI创作全攻略：从账号矩阵到私域变现的完整方法论】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
04-18 1269
家居AI创作是一个技术驱动与内容创新相结合的领域，需要创作者兼具设计审美和运营能力。通过构建科学的账号矩阵、掌握Stable Diffusion模型训练技巧、运用数据化内容策略、设计合规的私域变现路径，我们能够在小红书平台上打造具有影响力的家居IP，实现从流量到商业价值的高效转化。未来，随着AI技术的不断进步，家居创作的边界将进一步拓展，为创作者带来更多机遇与挑战。坚持深耕垂直领域，持续输出高质量内容，是在这个赛道上保持竞争力的核心法则。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 232
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 440
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
最新发布
2501_92808811的博客
11-25 288
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 445
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 431
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1925
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 503
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 304
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 88
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
Charlie_Mo的博客
11-21 1081
宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
小红书推荐算法
08-14
小红书推荐算法是一种结合了多种推荐策略的复杂系统，旨在为用户提供个性化的内容推荐。其核心原理及实现机制主要包括以下几个方面： ### 1. 用户行为数据采集 小红书推荐算法的第一步是采集用户的行为数据，包括用户的浏览记录、点赞、收藏、评论、分享等交互行为。这些数据通过实时数据管道（如Kafka）传输到后端系统，用于后续的特征计算和推荐模型训练。数据采集的实时性对于推荐系统的响应速度和用户体验至关重要。 ### 2. 实时特征计算 在接收到用户行为数据后，系统会进行实时特征计算。这一过程涉及对用户行为的分析，提取出与推荐相关的特征，例如用户的兴趣偏好、内容的热度、时间衰减因子等。特征计算的结果将作为推荐模型的输入，用于生成个性化的推荐结果。 ### 3. 混合推荐引擎 小红书推荐算法采用混合推荐引擎，结合了协同过滤、内容推荐和热门补充等多种推荐策略。协同过滤通过分析用户之间的相似性和物品之间的相似性，推荐与用户兴趣相似的其他用户喜欢的内容。内容推荐则基于内容的特征（如文本、图片、标签等）进行匹配，推荐与用户历史兴趣相似的内容。热门补充则用于推荐当前平台上最受欢迎的内容，确保新用户也能获得高质量的推荐。 ### 4. 流量池分级机制 小红书引入了流量池分级机制，通过不同的流量池对内容进行分级推荐。初始流量池主要面向新发布的内容，基础流量池面向表现较好的内容，千人流量池则面向高质量内容。这种分级机制有助于平衡新内容和高质量内容的曝光机会，同时避免低质量内容占用过多资源。内容的推荐权重会根据其在不同流量池中的表现动态调整，最终决定是否进入更高层级的流量池。 ### 5. 结果缓存与API网关 推荐结果生成后，会存储在结果缓存层（如Redis集群），以便快速响应用户的请求。API网关负责接收用户的请求，并从缓存中获取推荐结果返回给用户。这种架构设计可以有效降低后端系统的负载，提高推荐系统的响应速度和稳定性。 ### 6. 扩展优化方向 为了进一步提升推荐效果，小红书推荐算法在扩展优化方向上包括以下几个方面： - **深度学习模型**：引入深度学习模型（如神经网络）来捕捉用户兴趣的复杂模式，提升推荐的准确性。 - **多目标优化**：在推荐过程中同时考虑多个目标（如点击率、转化率、用户停留时长等），优化整体用户体验。 - **冷启动问题**：针对新用户和新内容的冷启动问题，采用基于内容的推荐和社交推荐等策略，提升新用户的首次推荐质量。 ### 7. 算法实现示例 以下是一个简化的流量池分级算法实现示例，展示了内容在不同流量池中的晋级逻辑： ```java public class TrafficPool { public void promoteToNextLevel(Item item) { int cesThreshold = switch(item.getCurrentLevel()) { case 1 -> 50; // 初始流量池 case 2 -> 200; // 基础流量池 case 3 -> 500; // 千人流量池 default -> Integer.MAX_VALUE; }; if(item.getCesScore() >= cesThreshold) { item.setCurrentLevel(item.getCurrentLevel() + 1); } } } ``` 该算法通过评估内容的CES（内容质量评分）来决定其是否能够晋级到更高的流量池，从而获得更多的曝光机会。 ### 8. 推荐算法的挑战与应对 小红书推荐算法在实际应用中面临诸多挑战，例如用户兴趣的动态变化、内容的时效性、推荐的多样性等。为了应对这些挑战，系统需要不断优化算法，提升推荐的实时性和准确性。此外，还需要通过A/B测试等手段验证算法改进的效果，确保推荐系统的持续优化。 ###
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