在小红书这个年轻用户聚集的“消费决策”平台，运营者需要掌握的思维模型至关重要。随着小红书从野蛮生长到系统化、规范化的发展，对小红书运营者的要求也在逐步提高。本文恪尔品牌管理将重点解析其中备受关注的CES评分流量分发模型。

首先，我们需要理解小红书流量分发机制。当你发布笔记后，首先会经过审核，然后根据标签进行分类，并向相同标签的用户进行匹配推荐。笔记会被投放到初级流量池进行曝光，是否能进入下一个流量池很大程度上取决于你的笔记评分。

小红书内部采用的CES评分标准如下：CES评分=点赞数×1分+收藏数×1分+评论数×4分+转发数×4分+关注数×8分。这个评分体系是基于用户互动效果的。但关于CES评分在推荐流程中的位置，存在不同的看法。有人认为这只是整个流程的一部分，而有人认为它在整个推荐流程中起到了重要作用。

小红书的线上推荐流程主要分为三步。第一步是从用户每天上传的笔记池中选出候选集，通过各种策略从千万条笔记中选出几千个候选集进行初排。第二步是在模型排序阶段给每个笔记打分，根据用户的点赞和收藏行为设计了一套权重的评估体系，通过预估用户的点击率，评估点击后的点赞、收藏和评论等的概率进行打分。第三步是在将笔记展示给用户之前，选择分数高的笔记，通过各种策略进行多样性调整。

对于整个线上推荐的流程，只有在模型排序阶段给每个笔记打分。在笔记展示给用户之前，小红书会选择分数高的笔记通过各种策略进行多样性调整。Score=pCTR*（plikeLike权重+pCmtCmt权重...），通过爬虫把爆文笔记爬了下来并做成CES形式的Excel表格分析，CES如果参与其中，只是非常小的一部分。

此外，小红书的推荐预测模型已经演化到了GBDT+Sparse D&W的模型。主要有9个预测任务，包括click、hide、like、fav、comment、share、follow等。点击是小红书最大的模型，一天大概产生5亿的样本进行模型训练。

在GBDT模型中，笔记分发涉及许多用户行为统计，产生了描述用户或笔记的一些静态信息和动态特征。而小红书算法对笔记内容的好坏的评价基于用户画像和笔记画像。用户画像一般是静态信息，如性别、年龄等。而笔记画像包括作者打分、笔记质量、标签和主题等。这意味着，除了注重笔记画像外，运营者还需关注用户画像。另外，在制作笔记时，不应只考虑自己的喜好，而应更多地考虑算法认为用户可能感兴趣的内容。因为算法的核心目标是向用户推送他们真正想看的内容。

综上所述，对于小红书运营者来说，理解并运用CES评分流量分发模型以及其他相关思维模型是至关重要的。随着小红书的持续发展和竞争加剧，掌握这些思维模型将有助于小红书运营者更好地触达精准用户并拓展市场。如果你需要专业的小红书代运营服务，恪尔品牌管理将是您的不二选择！