行為數據主要包括互動行為、標簽和主題偏好，如搜索行為、瀏覽行為、贊藏評論等。
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小紅書如何向不同的用戶推送不同的內容？
2022-09-26 16:12:14
一般UGC平臺會根據用戶的行為數據、用戶的基本特征數據、用戶的關系數據等進行推薦。
行為數據主要包括互動行為、標簽和主題偏好，如搜索行為、瀏覽行為、贊藏評論等。
用戶的基本特征是性別、年齡、地理位置、手機型號、學校公司等身份信息。
關系數據是你粉的閱讀內容，贊收藏評論等等。
對于一個新用戶來說，當小紅書對你知之甚少時，小紅書會引導用戶選擇感興趣的渠道，推薦博主，并根據感興趣的渠道、感興趣的博主、性別、地理位置、年齡、學校公司等信息推薦可能匹配的內容。
當用戶瀏覽一些帖子并與一些帖子互動時，小紅樹可以總結用戶的瀏覽偏好、互動偏好、感興趣的標簽或主題，推薦內容；
當用戶使用搜索時，小紅書可以推薦與用戶搜索關鍵詞和用戶查看搜索結果相關的內容；
當用戶關注博主時，小紅書可以根據用戶的關注偏好，關注博主的優秀內容，推薦內容；
當用戶收藏點贊博主的內容時，小紅書可能會推薦博主的其他優秀內容。
用幾乎0粉0關注的新賬號測試搜索關鍵詞，有些關鍵詞在搜索后數小時，發現頁面推薦的相關內容比例甚至可以達到25%。
用100個左右的粉絲和100個老賬號測試搜索關鍵詞，關注發送了幾十個內容，搜索行為很多。搜索后幾個小時，發現頁面推薦的內容還占10%左右。
小紅書對用戶搜索行為的反應非常明顯。
讀者進一步研究其他角度，將能夠總結其他規律。
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