奇技淫巧
最近在研究小红书，这个连续拿到腾讯、阿里战投的社交电商很了不得，且不说赞助创造101带来的千万级用户流入，仅看刷量党的业务构成就知道，在流量需求上小红书与抖音、快手是相当的(配图一)。
小红书与其他电商不同的是，它有非常好的购物场景，也就是它的内容产出。消费者阅读了你在微信、微博投放的软文以后，需要从内容场景转换到消费场所(微信/微博到淘宝/京东)，这个跳转的过程流量会大量流失。因为小红书内容和电商是一体的，这个流量的损失可以降到最低，所以它的带货能力和用户购买力很强。
基于这种强大的带货能力，小红书的网红们和培养网红的MCN格外赚钱。我感兴趣的点就在于怎么快速成为网红或者做出网红。
小红书的内容分发是基于有算法推荐系统的，除了产出内容优质外，另外一个重要因素就是怎么踩中小红书的推荐让自己的内容被更多的人看到。
推荐逻辑是可以通过数据推算出来的，抖音刷量工作室都在使用的0.04点赞/播放比的螺旋推荐比例就是我之前26万条抖音数据分析得出的结论，效果很好，很少被封。
先前拿到2万多个作者的数据，分析出了小红书流量倾斜的两个栏目，亦仁在下午的介绍中提到了，感兴趣可以去看一下。
今天接着之前的结论继续深入挖。由于小红书有明确的爬虫协议，具体数据的获取过程这里就不跟大家分享了，完全是合规的。
▶笔记标签
在网页端小红书的笔记文首有一个标签模块，根据目前的观察，这个标签是通过两种渠道打出来的，一个是根据笔记文本词频，一个是笔记末的#tips (配图二)。我的数据中，来自推荐栏目的站到接近一半。基于以上两点，我们可以推测出，高频出现在标签里的词，是被系统推荐的高频中的高频，可以说是小红书内容的精华或者系统可以倾斜的内容了。
这部分的词频见配图三，基于这个词频，我们就可以对内容有个方向性的定位了。
从词频图可以看出来，旅行、时尚、美食是三个出现频率最高的词，有多个MCN机构和内容团队跟我讨论过，他们也观察到小红书里旅游这个类别的文章出现频率高、流量大，讲道理和电商并没有太多的交叉，这个还有待探讨。
其他高频词，除了美妆相关的以外，运动、居家、母婴同样很火。
以上是目前的收获，接下来会基于数据做以下几个方面的探索：
1、基于笔记得点赞评论收藏数据，推测系统推荐的节点量，也就是三个指标达到多少以后开始被系统推荐；
2、基于笔记文末的tips(类似微博的话题)，尝试分析系统推荐和主动给文章打标签有没有关系；
3、看一部分网红的历史笔记数据，试着研究这些网红在内容定位、发文频次方面的成长历程。
