1:流量分發(fā)邏輯

我研究了多個(gè)關(guān)于小紅書(shū)營(yíng)銷(xiāo)的分析報告和資料，挑選出了一些實(shí)用的營(yíng)銷(xiāo)策略。這些方法不一定能立刻讓你成為專(zhuān)家，但可以幫助你迅速上手，避免無(wú)從下手的困境。恰當運用這些技巧，將能夠使得你的領(lǐng)導與同事對你刮目相看。

關(guān)于流量分發(fā)的邏輯，我們可以關(guān)注CES評分流量分發(fā)模型。在小紅書(shū)上，當商家發(fā)布筆記時(shí)，會(huì )進(jìn)行審核，以確保沒(méi)有違規內容。隨后，系統會(huì )對筆記進(jìn)行標簽分類(lèi)，并將其推薦給匹配的用戶(hù)。筆記會(huì )被投放到初步的流量池，能否進(jìn)入更高層次的流量池與筆記的評分息息相關(guān)。小紅書(shū)使用CES評分系統來(lái)衡量筆記表現，其計算公式如下：CES評分=dianzan數×1 + 收藏數×1 + 評論數×4 + 轉發(fā)數×4 + 關(guān)注數×8。目前，這**量分發(fā)模型已經(jīng)被廣泛接受，并且系統評分主要依賴(lài)用戶(hù)互動(dòng)結果。

在小紅書(shū)的推薦流程中，主要包括三個(gè)步驟。第一步，從每天上傳的大量筆記中篩選出候選集，通過(guò)不同策略將幾千個(gè)筆記初步選出。第二步，在模型排序階段，根據用戶(hù)的dianzan和收藏行為對每個(gè)筆記進(jìn)行打分，設計了一套權重評估體系，以預測用戶(hù)的點(diǎn)擊率及隨后的互動(dòng)概率。第三步，在向用戶(hù)展示筆記之前，選擇那些得分較高的內容，并通過(guò)多樣性調整策略進(jìn)行優(yōu)化。

內容營(yíng)銷(xiāo)策略方面，我們應關(guān)注KFS內容營(yíng)銷(xiāo)組合模型。

2:內容營(yíng)銷(xiāo)打法

KFS內容營(yíng)銷(xiāo)組合模型源自小紅書(shū)的靈感營(yíng)銷(xiāo)理念，主要由優(yōu)質(zhì)創(chuàng )作者內容驅動(dòng)的傳播、精準的信息流廣告以及強化搜索的廣告策略構成。這一組合策略緊密遵循用戶(hù)的瀏覽習慣和決策過(guò)程，確保高質(zhì)量?jì)热莞行У亟佑|到目標用戶(hù)，影響他們的購買(mǎi)決策并促成轉化，從而實(shí)現內容與營(yíng)銷(xiāo)的雙重協(xié)同。

K（創(chuàng )作者）：依托數據分析，精選產(chǎn)品，再設計合適的營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，并鎖定目標受眾，確保產(chǎn)品能通過(guò)創(chuàng )作者的生動(dòng)表達深入用戶(hù)內心。F（信息流廣告）：通過(guò)**定位受眾，擴大傳播范圍，提高經(jīng)營(yíng)效率，幫助品牌實(shí)現成本控制與效益提升。S（搜索廣告）：抓住用戶(hù)的搜索需求，以用戶(hù)行為為導向，優(yōu)化內容與投放策略，從而激發(fā)用戶(hù)的購買(mǎi)欲望。當品牌內容以用戶(hù)感興趣的方式適時(shí)展現時(shí)，就能更好地滿(mǎn)足用戶(hù)需求，影響他們的消費決策。

3:內容測試方法-爆款漏斗模型

小紅書(shū)在2021年引入了名為“531”的爆文測試漏斗模型。該模型強調素材的多樣性，建議至少包含五種不同類(lèi)型的素材。通過(guò)分析筆記的點(diǎn)擊率和互動(dòng)率，以及達人的歷史表現，篩選出高質(zhì)量的筆記進(jìn)行信息流測試。隨后，模型聚焦于測試中表現**的前30%筆記，依據點(diǎn)擊和互動(dòng)數據進(jìn)行資源分配，逐步加大對優(yōu)質(zhì)筆記的投放力度，旨在打造更多的爆款筆記，并深入分析這些筆記的特點(diǎn)和賣(mài)點(diǎn)，批量發(fā)布類(lèi)似內容以增加投放效果。最后，針對加推筆記中表現最為出色的10%爆文筆記，持續加大投入，以提高互動(dòng)率為新目標，確保這些筆記能夠持續成為熱點(diǎn)。商家可以借鑒“531”模型，通過(guò)不斷篩選和優(yōu)化筆記，實(shí)現高效投放和持續的優(yōu)質(zhì)內容輸出。

4:系統營(yíng)銷(xiāo)方法

IDEA方法論是小紅書(shū)于2021年推出的一種營(yíng)銷(xiāo)工具，旨在通過(guò)四個(gè)關(guān)鍵步驟，即洞察、定義、搶占和擁護，助力品牌在小紅書(shū)平臺上實(shí)現成長(cháng)與發(fā)展。這一方法論為商家提供了一套系統化的框架，可以有效指導他們在平臺上的營(yíng)銷(xiāo)策略。

一、洞察產(chǎn)品機會(huì ) 通過(guò)多角度分析，識別品牌或產(chǎn)品的市場(chǎng)機遇，細致描繪目標用戶(hù)的特征和需求痛點(diǎn)。從行業(yè)縱深考察競品現狀，評估自身產(chǎn)品的競爭優(yōu)勢，以此提煉出獨特的賣(mài)點(diǎn)，結合用戶(hù)需求創(chuàng )作營(yíng)銷(xiāo)內容，并借助關(guān)鍵意見(jiàn)**或特定事件進(jìn)行推廣。

二、產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)策略的定義 在對比競品的基礎上，明確自身產(chǎn)品的核心優(yōu)勢，分析競爭對手的營(yíng)銷(xiāo)手段，圍繞目標用戶(hù)的聚集地進(jìn)行產(chǎn)品定位，確立核心賣(mài)點(diǎn)。利用達人效應與新品試用，進(jìn)行最小可行產(chǎn)品（MVP）測試，從而有效地形成核心營(yíng)銷(xiāo)策略。

三、深耕品類(lèi)市場(chǎng) 經(jīng)過(guò)多次市場(chǎng)測試后，對目標人群進(jìn)行精細化細分，并制定小紅書(shū)的推廣計劃，深入理解用戶(hù)痛點(diǎn)，結合創(chuàng )意和活動(dòng)節點(diǎn)來(lái)設計內容運營(yíng)策略。在這一階段，通過(guò)小紅書(shū)的信息流廣告和搜索工具占據品類(lèi)市場(chǎng)份額。

四、品牌資產(chǎn)的沉淀 持續積累目標用戶(hù)的行為數據，分析成功的內容運營(yíng)案例。通過(guò)消費數據洞察用戶(hù)意向，提煉產(chǎn)品的優(yōu)勢賣(mài)點(diǎn)，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略，實(shí)施口碑管理?？衫眯〖t書(shū)的品牌推廣工具，如熱議話(huà)題、開(kāi)屏廣告等方式，聚合品牌相關(guān)內容，從而增強品牌影響力。小紅書(shū)的IDEA模型是AIDA模型的演進(jìn)，更加注重數據驅動(dòng)和精細化管理，強化品牌與消費者之間的情感聯(lián)系。IDEA取向更多向“感性消費”傾斜，使得消費者在購物時(shí)追求的是心理上的滿(mǎn)足感，而不僅僅是商品的功能效用。與AIDA相比，IDEA營(yíng)銷(xiāo)方法更能引導廣告焦點(diǎn)從單一賣(mài)點(diǎn)轉向豐富的感官體驗與互動(dòng)。

小紅書(shū)的IDEA模型在A(yíng)IDA模型的基礎上進(jìn)行了深化和擴展，特別注重數據驅動(dòng)的運營(yíng)策略和精細化的用戶(hù)管理。與AIDA模型相比，IDEA模型更加強調品牌與用戶(hù)之間的情感聯(lián)系和社交互動(dòng)，將消費者的購買(mǎi)行為從單純的商品功能導向轉向追求情感滿(mǎn)足和幸福感。這種轉變意味著(zhù)營(yíng)銷(xiāo)策略不再僅僅圍繞產(chǎn)品的賣(mài)點(diǎn)，而是更多地關(guān)注消費者的感官體驗和互動(dòng)感受，從而創(chuàng )造出更深層次的品牌共鳴和用戶(hù)忠誠度。

5:高效投放邏輯

PKCKS模型是小紅書(shū)推出的廣告投放策略，涵蓋了五個(gè)重要方面：產(chǎn)品策略、關(guān)鍵詞策略、內容策略、達人選擇以及投放節奏。

在產(chǎn)品策略方面，投放前要深入了解哪些產(chǎn)品類(lèi)型及其特性更容易引發(fā)關(guān)注。通常，剛需商品、外觀(guān)吸引、價(jià)格合理以及高評分的電商店鋪所售產(chǎn)品更有可能獲得熱度。

關(guān)鍵詞策略則強調優(yōu)化布局，隨著(zhù)越來(lái)越多用戶(hù)將小紅書(shū)視為搜索平臺，合理選擇關(guān)鍵詞顯得尤為關(guān)鍵。這可以顯著(zhù)提升內容被檢索的機會(huì )。建議從品牌、產(chǎn)品功能、競爭對手及當前流行趨勢等多個(gè)角度進(jìn)行關(guān)鍵詞拓展，并結合大數據和人工分析，最終篩選出**關(guān)鍵詞，確保其有效性。

內容策略中心在于創(chuàng )作有吸引力的內容，數據顯示，評測、清單和實(shí)用指南類(lèi)文字更容易引起用戶(hù)關(guān)注。在創(chuàng )作過(guò)程中，應注重尋找結合點(diǎn)，提升首圖質(zhì)量，**能結合視頻與文字，確保文案簡(jiǎn)潔易懂，標題緊扣用戶(hù)需求，并通過(guò)適當的沖突點(diǎn)來(lái)激發(fā)用戶(hù)興趣，從而將優(yōu)質(zhì)內容有效推薦給合適的用戶(hù)群體。

達人選擇作為一個(gè)重要策略，可以幫助提升投放效果。

小紅書(shū)平臺上的達人類(lèi)別豐富多樣，無(wú)論是在頭部、中腰部還是KOC領(lǐng)域，都有眾多口碑良好、專(zhuān)業(yè)能力強的達人。在挑選達人時(shí)，品牌應依據小紅書(shū)的達人選擇模型進(jìn)行精準篩選：只有找到與品牌調性相符的達人，才能創(chuàng )造出具有高爆款潛力、高互動(dòng)率和高復投價(jià)值的內容，從而實(shí)現更高效的種草效果。投放計劃方面，應以投放節奏為核心進(jìn)行頂層設計。

新興品牌在小紅書(shū)上的投放策略可以參照Makeup模型。新興品牌為了實(shí)現市場(chǎng)突破，關(guān)鍵在于快速發(fā)力，通過(guò)廣泛的宣傳迅速營(yíng)造口碑與產(chǎn)品認知。小紅書(shū)的精致定位為品牌創(chuàng )造了社交熱點(diǎn)，從而能夠有效擴展到其他社交平臺上。

而對于成熟品牌而言，小紅書(shū)的投放策略則應基于Sun模型。它們以穩定的日常投放為核心，依靠中腰部的KOL和KOC進(jìn)行單品推廣，以保持品牌曝光率。在特定時(shí)機進(jìn)行節點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)時(shí)，成熟品牌可以加大投入，整合頭部、中腰部及尾部KOL，形成全方位的宣傳攻勢，以促進(jìn)快速轉化。

6:達人投放邏輯

小紅書(shū)通過(guò)對內容創(chuàng )作者的基礎數據、商業(yè)價(jià)值和種草效果進(jìn)行全面分析，幫助品牌應對達人筆記互動(dòng)量的不均衡以及投放效果的不確定性?；A數據方面包括粉絲的平均dianzan與收藏比例、dianzan的中位數、粉絲活躍度及shuijun比例、更新頻率和數據真實(shí)性；在商業(yè)質(zhì)量方面，重點(diǎn)關(guān)注調性符合度、粉絲特點(diǎn)、推廣品牌的效果和每次點(diǎn)擊成本（CPE）；而在種草質(zhì)量上，則評估爆款文章的比例、封面與正文的吸引力、KOL的輿論表現以及長(cháng)尾流量的獲取情況。

7：小紅書(shū)破圈邏輯——人群反漏斗模型

人群反漏斗模型是2023年小紅書(shū)商業(yè)部提出的一種全新策略，旨在幫助品牌更有效地實(shí)現市場(chǎng)拓展。該模型的核心在于品牌需識別出“優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品”，針對產(chǎn)品特性，**鎖定核心用戶(hù)群體進(jìn)行推廣，接著(zhù)逐步擴展到興趣相關(guān)的人群，最終覆蓋更廣泛的受眾。

這一模型不僅提供了一個(gè)自下而上的推廣路徑，即由“核心人群”向“興趣人群”再到“泛人群”的過(guò)渡，還采用了小步快跑的投放策略，從而提高了預算使用效率。小紅書(shū)平臺上積累的海量數據，包括原生筆記、dianzan、評論和收藏記錄，能夠幫助品牌發(fā)現新的營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景、目標人群以及產(chǎn)品機會(huì )。在選擇了具體產(chǎn)品后，品牌可以先在“核心人群”中進(jìn)行測試，如果結果理想，再迅速加大投入。這個(gè)模型無(wú)疑是小紅書(shū)獨特的營(yíng)銷(xiāo)思路，適合當前市場(chǎng)環(huán)境。

如果測試效果未能達到預期，品牌可以迅速調整策略，避免不必要的損失。

小紅書(shū)的AIPS模型描繪了用戶(hù)的轉化路徑，包括認知人群、種草人群、深度種草人群、購買(mǎi)人群和分享人群。品牌的種草與銷(xiāo)售活動(dòng)均可基于這一模型展開(kāi)。具體來(lái)說(shuō)，A人群指的是通過(guò)廣告接觸到品牌的人，I人群則是對品牌表現出興趣的人，而P人群即為已經(jīng)購買(mǎi)過(guò)品牌商品的人，S人群包括那些發(fā)布筆記、評論和分享內容的忠誠用戶(hù)。

AIPS模型不僅有助于品牌對目標用戶(hù)的定量分析與鏈路運營(yíng)，還能夠最大程度地延長(cháng)用戶(hù)生命周期并挖掘其潛在價(jià)值。實(shí)際上，該模型與douyin的5A人群模型具有相似之處，僅名稱(chēng)不同。這兩者都源于菲利普·科特勒《營(yíng)銷(xiāo)革命4.0》的理論框架，分別對應了解、吸引、詢(xún)問(wèn)、行動(dòng)和擁護。

隨著(zhù)興趣電商和直播電商的興起，無(wú)論是5A還是AIPS模型，都需要根據市場(chǎng)變化靈活調整，因為用戶(hù)轉化路徑變得更加多樣化，可能在不同階段直接從A到P或從I到P，商業(yè)策略需要更加細致化和分鏈路管理。

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