揭秘「小红书」的流量密码

在互联网运营圈,「小红书」被誉为“带货圣地”。有人用它打造了千万级流量矩阵,有人依靠它实现了品牌的快速冷启动。这个平台,为什么能让用户欲罢不能,又是如何让商家趋之若鹜?

哈佛商学院教授克莱顿·克里斯坦森曾说:“成功的商业模式往往基于对用户需求的深刻理解。” 深入「小红书」,你会发现它的流量密码背后藏着强大的内容逻辑和运营策略。

一、小红书的三大流量驱动力

1. 去中心化内容推荐

小红书的核心在于「去中心化」的推荐机制,基于兴趣和行为的智能分发。

关键词:用户兴趣第一

小红书通过“千人千面”的算法,将优质内容精准分发给对其感兴趣的用户,避免了过度依赖头部创作者。

案例:小红书日派举计划展示。这个计划采用每天推荐日志体验的新作者,通过短期内文章点赞与分享高。这类内容经续进入热带。

2. 社区共建氛围

用户不是旁观者,而是「内容创造者」。

用户参与感 小红书通过“素人”和“专业达人”的内容共创,降低用户参与门槛,使社区内容真实、多元。

案例:许多小红书博主通过分享真实的旅行、护肤体验,逐渐积累粉丝,反过来成为平台内容的主力军。

3. 种草经济的强大驱动力

小红书以「种草」为核心理念,通过用户自发内容驱动消费转化。

真实与信任 种草内容往往以个人体验为核心,增加了用户对信息的信任度。

案例:“大白兔奶糖味香水”上线后,迅速通过用户分享成为爆款,每条相关笔记都带动大量的搜索和购买。

二、解锁小红书的运营秘诀

1. 精准定位用户群体

小红书的用户以年轻女性为主,这为其内容和流量分发提供了清晰的方向。

行动建议:

  • 深入了解你的目标用户,比如她们的兴趣点(护肤、健身、美食)和消费习惯。
  • 创作契合用户需求的内容,例如美妆教程、日常穿搭推荐。

2. 内容的“三高”标准

在小红书,优质内容需要满足“高颜值、高价值、高互动”。

  • 高颜值:视觉效果极其重要,封面图和排版需抓人眼球。
  • 高价值:内容需解决用户实际问题,比如“如何快速消除黑眼圈”。
  • 高互动:引导用户评论、点赞和分享。

案例:某美妆品牌通过发布“10元的苦无耶保水电动试断”,通过铭柏深调也识其默择。使用了标题。

3. 抓住关键流量节点

平台算法偏好新鲜内容,新用户和新内容更容易获得流量扶持。

行动建议:

  • 每天定时发布内容,抢占用户高活跃时段。
  • 针对重要节假日(如双十一),提前策划爆款内容。

案例:小红书某护肤品牌在618期间通过“全网最低价”活动,结合种草内容,每天新增5000+笔记互动。

4. 数据驱动运营决策

小红书的运营离不开对数据的敏感。

行动建议:

  • 通过小红书后台分析工具,实时跟踪内容的曝光、互动、转化率。
  • 根据数据调整内容策略,比如优化标题关键词或调整发布时间。

案例:某服饰品牌通过数据发现其“旅行穿搭”主题内容转化率高达15%,随即将该主题作为主要营销方向。

三、常见运营误区

1. 过于依赖单一类型内容

小红书的内容生态丰富,仅靠单一类型内容难以长期吸引用户。

2. 忽视用户评论区

评论区是用户交流的关键场所,未能有效运营会错失互动机会。

案例:某品牌通过评论区频繁与用户互动,增加了用户黏性,同时收集了宝贵的产品反馈。

结尾:写在最后的流量启示

小红书的流量密码,不是简单的“种草”,而是贯穿内容生产、分发到用户消费的完整链路。正如凯文·凯利在《必然》中所言:“任何技术、平台的成功都来源于对人性的深刻洞察。”

作为互联网运营人,学会解读小红书的流量密码,并将其核心逻辑应用到自己的业务中,你的流量飞轮也将快速转动!

如何精准提升用户留存率?

在互联网行业,有一句广为流传的金句:“获取一个新用户的成本是留住一个老用户的5倍。” 这不仅凸显了用户留存的重要性,也说明了提升留存的巨大价值。

美国风投教父安德里森·霍洛维茨曾指出:“创业公司的成功不在于用户增长的速度,而在于他们能否留住用户。” 然而,精准提升用户留存率并非易事。它不仅需要深刻洞察用户需求,还需要设计精巧的运营策略。

一、用户留存的核心逻辑

1. 留存的三大阶段

用户留存可以拆解为三个关键阶段:初次留存、短期留存和长期留存。

  • 初次留存:用户是否能在第一次使用中找到价值。
  • 短期留存:用户是否会在较短时间内再次使用产品。
  • 长期留存:用户是否将产品融入日常生活或工作中。

案例:Facebook的初期数据显示,如果用户在注册后7天内加了10个好友,他们的长期留存率将显著提升。这就是典型的“用户行为拐点”。

2. 北极星指标:定义留存的关键标准

精准提升用户留存,首先要找到你的北极星指标(North Star Metric),即最能反映产品价值的核心数据。

案例:Spotify的北极星指标是用户每月听歌的小时数,因为它直接反映了用户对平台的依赖程度。

二、精准提升留存率的四大策略

1. 设计让用户“回头”的体验

留存的第一步是让用户产生复用意愿,这需要精心设计初次体验。

  • 快速传递价值:用户在首次接触产品时,必须迅速感知核心价值。
  • 消除使用障碍:优化产品流程,减少用户流失点。

案例:滴滴出行的新用户引导中,直接显示“附近司机数量”和“预计等待时间”,强化了用户的期待心理。

2. 培养用户习惯

长期留存依赖于用户习惯的养成,这需要将产品融入用户的日常场景。

行动建议:

  • 通过奖励机制鼓励持续使用,例如签到奖励。
  • 构建提醒和触发机制,比如通过推送通知唤醒沉睡用户。

案例:Keep通过每天的训练打卡任务,引导用户养成长期健身的习惯。数据显示,完成打卡任务的用户留存率高出未完成用户35%。

3. 个性化运营策略

精准提升用户留存,需要深度挖掘不同用户的行为和偏好。

  • 用户分层:将用户按活跃度分为新用户、活跃用户和流失用户,针对性地制定不同策略。
  • 精准推荐:利用算法为用户推荐符合兴趣的内容或功能。

案例:抖音根据用户行为数据实时推荐内容,让用户始终感到内容“正合我意”,从而大幅提升留存率。

4. 建立强大的社交驱动力

社交关系可以显著增强用户对产品的依赖。

行动建议:

  • 为用户创造互动场景,如好友排行榜、评论区互动。
  • 鼓励用户邀请朋友使用产品,通过奖励机制形成裂变。

案例:拼多多通过“砍价免费拿”等社交互动玩法,成功提升了用户留存和复购率。

三、常见的用户留存误区

1. 过度依赖单一策略

例如,一味通过补贴留住用户,容易导致用户对补贴的依赖,而非产品本身。

2. 忽视用户反馈

很多产品团队只关注数据,而忽略了用户的真实需求。实际操作中,数据和用户调研应双管齐下。

案例:Airbnb初期曾因对用户需求洞察不足,导致活跃用户增长停滞。通过访谈和调研,他们优化了房东和房客的匹配流程,才实现了持续留存的增长。

四、让留存成为产品的核心竞争力

留存不是冷冰冰的数字,而是用户对产品价值的最好认可。正如彼得·德鲁克所言:“企业的真正目标是创造并留住客户。”

对于运营人来说,精准提升用户留存率不仅是一项关键能力,更是推动产品成功的核心动力。从今天开始,深挖用户需求,优化每一次触点,让你的产品成为用户离不开的选择!

人本智能:新一轮AI下的人机关系

今天和大家分享一份重量级AI研报:《人本智能:人机共生时代的科技发展观》。

这份报告不仅总结了人工智能的4个发展阶段,还提出了新一轮AI的特质,从而引出了人本智能的概念,以及相关的应用实践。

报告中提出人本智能的内涵包括:人本设计人与AI的目标关系、以及人本向善的价值导向。

报告下载地址,放在文末,欢迎自取。

这份报告是由:财新智库、中国 ESG30 人论坛、上海交通大学人工智能研究院、联想共同发布。报告的核心要点可以总结为以下几个方面:1、人工智能的发展历程:

  • 人工智能经历了四轮发展浪潮,从起步发展期到黄金时代,再到两次寒冬,最后进入爆发发展阶段(2016年至今)。
  • 近年来,生成式AI(如ChatGPT)引发了广泛关注,推动了AI技术的快速应用和发展。

2、人本智能的概念:

  • 人本智能(Human-Centric AI)强调以人为中心,关注人类的需求和福祉,确保AI技术的应用能够增强人类能力,而非取代人类。
  • 人本智能的内涵包括人本设计、人与AI的目标关系、以及人本向善的价值导向。

3、新型人机关系:

  • 报告提出了四种典型的人机关系场景:人类生活中的AI、情感世界中的AI、生产中的AI、以及社会治理中的AI。
  • 强调人机协作是基准线,人机共生是趋势线,而“人在机器之上”是底线,确保人类始终处于主导地位。

4、AI的应用实践:报告展示了AI在多个行业的应用案例,包括传媒、教育、制造、交通、医疗和环境保护等,强调AI如何提升效率、改善生活质量和推动社会进步。5、全球AI治理的努力:

  • 各国在AI治理方面采取不同路径,欧盟侧重于立法和监管,美国则倾向于促进创新与发展。
  • 报告呼吁建立以人为中心的AI治理模式,确保AI技术的发展符合人类社会的长远利益。

6、未来展望:

  • 人工智能将继续深刻影响人类社会,报告呼吁在技术进步与人文关怀之间找到平衡,确保AI技术服务于人类的全面发展。
  • 强调需要建立机制、法律和价值观来控制和治理AI的未来发展方向。

总结一下,报告强调了在AI快速发展的背景下,必须始终关注人类的价值和需求,推动人本智能的发展,以实现人机共生的理想未来。如需下载完整报告请前往“AI产品经理社”公众号


欢迎关注“AI产品经理社”公众号,一起探索更多高价值的应用。

2年过去了,「AI大模型」怎么样了?

自OpenAI在2022年11月发布ChatGPT以来,全球AI领域掀起了一场关于大模型的热潮。两年过去了,大模型的发展究竟如何?

本文将从:行业概览、市场规模、行业痛点、发展驱动要素、商业模式、行业细分市场情况、行业特征分析、增长特征、盈利特征、行业竞争环境分析,10个维度进行综合分析

1、行业概览

大模型行业是一个快速崛起的新兴领域,经历了萌芽期、探索期,自2022年起进入迅猛发展阶段。

产业链上游包括硬件(芯片、服务器等)和软件(云计算、数据库等),中游为大模型研发,下游覆盖广泛的应用领域,如游戏、医疗、金融等。

2、市场规模

中国大模型市场规模迅速增长,2023年已达17.65亿元,预计2030年将达896.58亿元。全国大模型相关企业近8万家,广东省、北京市、江苏省位列前三。

3、行业痛点

大模型行业面临多重挑战,包括非结构性数据的处理难题、能耗与性能的平衡、数据安全与隐私保护等。此外,GPU芯片依赖进口,AI算法开源生态滞后,人才短缺也是制约因素。

  • 能耗与性能平衡:大模型训练在云端实现,中心化算力精度要求高且成本高。
  • 数据安全与隐私:恶意信息泛滥、保护隐私和数据安全问题亟待解决。

4、发展驱动要素

政策支持、技术进步、市场需求是大模型发展的主要驱动力。政策端,国家从“十二五”到“十四五”规划持续支持人工智能发展。

技术端,算力、算法、数据是关键要素。需求端,AI市场高景气,大模型下游行业需求旺盛。

5、商业模式

大模型行业的商业模式多样,包括直接提供模型服务(API/SDK)、自用模式或垂直应用开发、混合模式、开源模式和生态型商业模式。

收费模式主要有API、订阅、广告、定制化四种。

6、行业细分市场情况

大模型行业的细分市场主要包括:云侧大模型、端侧大模型,2大市场。

云侧大模型市场规模较大,2023年为16.88亿元,预计到2030年将达812.39亿元。

端侧大模型市场规模相对较小,2023年为0.77亿元,2030年预计为84.19亿元。

7、行业特征分析

大模型行业竞争激烈,参与企业众多,呈现出百芯百模的竞争态势。技术创新、应用场景拓展以及数据和人才资源的争夺是行业竞争的热点。

8、增长特征

大模型行业处于快速增长阶段,市场规模不断扩大,生产能力持续提升,新投资总额具有极大提升空间。

9、盈利特征

大模型行业整体盈利情况复杂,部分企业如光年之外、百川智能等在初期获得了显著的融资成就,但整体盈利模式尚不清晰,短期内难以看到明显的盈利迹象。

10、行业竞争环境分析

大模型行业上游供应商议价能力因不同主体而有所差异,下游购买者议价能力相对较强。

行业内现有企业竞争激烈,多巨头竞争的格局明显。替代品威胁和潜在进入者威胁也是行业面临的重要挑战。


以上便是AI大模型目前的发展现状,欢迎关注“AI产品经理社”公众号,一起探索人工智能的边界。