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我们在小红书内发出的每一篇笔记大概都经历了这样的过程。
❻以此类推，每次分数达到对应流量池的门槛，就会把笔记推给更多的人，直到新用户给你打的分不达标为止，才会停止推荐。
通过这个过程可以发现前200个精准用户的互动反馈非常重要，如果笔记拿不到初始人群的互动反馈，笔记就无法在系统内流动到下一个流量池，即使笔记内容很好，但流量在这里就断掉了。
小红书流量分发逻辑
如何触发用户点赞、收藏、评论、转发、关注、私信等互动行为呢？
点赞、收藏、评论、转发、关注、私信等是行为的结果，我们不妨先拆解一下这些互动行为背后的触发要素。
用户点赞这篇笔记，说明笔记内容获得用户认可、引起情绪共鸣。
用户收藏这篇笔记，说明笔记内容有实用价值，现在或未来可以用上。
用户评论这篇笔记，说明笔记内容触发了用户的需求，或用户有具体问题需要解决，所以才会评论。
用户因为笔记转粉，说明用户不仅认可你的笔记，还认可你本人，期待你未来产出更多的优质内容。
用户因为笔记发私信，说明你可以帮助他解决某个实际问题。
回到算法视角，小红书其实无法判断一篇笔记内容质量的好与坏，只能根据这些提炼出来的互动指数去判断笔记带给用户的价值，互动指数高的说明笔记内容价值高，所以更值得被推荐，小红书算法也是遵循“帮助值得帮助的，放大值得放大的”的原则。
虽然都是互动行为，但是点赞、收藏、评论、转发、关注、私信对用户来说成本并不一样，点赞、收藏最容易，所以点赞、收藏类的笔记很多，但是对应的价值也最弱。一篇笔记越能触发用户更高的互动成本，笔记的价值自然就越高。基于互动成本体现内容价值的原则，还需要引导用户深度互动。
什么是笔记深度互动
比如通过笔记带来的关注，通过笔记带来的长时间停留，通过笔记带来的转发，通过笔记带来的多次讨论等，都是深度互动，因为这些行为更能体现笔记的价值。试想一个陌生用户看完笔记后决定关注你，那么一定是他觉得你的笔记很有用。站在平台的角度来看，这些笔记帮助平台留住了用户，增加了用户使用小红书App的时间，当然就更值得推荐。
