小红书的推荐机制和推荐规则
小红书的推荐机制与抖音、头条这些平台的逻辑基本相同，用户和内容都会被打上相应的标签
每篇笔记都会被系统打上标签，然后机器审核，检测内容中是否有违规词和违规内容，如果没有，然后系统会把笔记进行匹配分发
可以查看这篇<小红书的检测规则-小红书内容禁用词检测工具>来了解小红书检测的4个方面
当笔记被检测到疑似违规时，这时机器审核将提交到人工审核，当人工审核发现无问题后则进行匹配分发，如果出现违规问题，则笔记将被关进小黑屋
在推荐时，系统会提取笔记中的相关关键词、图片标签、话题等，分到每个类目，然后再推荐给相应的人群，分发到某个类目中。
起初用户在注册小红书的过程中，它会要求我们选上一个或多个自己感兴趣的内容，这时，用户在后台被小红书打上标签，根据标签和兴趣再发送给我们可能感兴趣的内容
推荐后不代表用户可以搜索到该笔记， 笔记需要被小红书收录，才能搜索到，小红书是没有百分百收录笔记的。提供百分百收录服务的大部分应该是骗子
小红书的笔记浏览量为什么会越来越高
当我们发布一篇笔记时，系统会把这篇笔记放到一个基础流量池中，基础流量池中，就代表你的笔记会被推送到200-300个人，当这200-300个人通过点赞、收藏等较好的反馈行为后，你笔记对应的参数会被提高，当该参数标准达到更高流量池的标准后，那么该流量池会为你的笔记带来更高的流量，推送到更多的人群中
一篇笔记是逐步推荐直到成为热门笔记的，而不是一发布就会成为热门的，热门笔记的流量是慢慢积累的
小红书的内容标签
当你发布了一篇笔记后，会被系统拆分为多个标签，然后再推送给最近有同样内容喜好的用户，一篇笔记不管是图片还是文案，都会被系统按照标签去区别和理解，用户最近的阅读习惯也是会被系统按照标签进行分类和匹配。
本质上就是系统为用户和内容打上标签，通过内容标签和用户标签的匹配，然后系统根据用户的一些交互行为从而为笔记打上内部分数，再决定这篇笔记是否继续推送给更多的用户，这个评分体系在小红书中被称为CES算法，通过CES对笔记进行打分，分值越高，深度互动越容易，笔记进入到大流量池中成为热门的笔记。