看一下下面这张图，四次曝光的用户行为会产生四个笔记曝光。如果用户点击第二篇笔记，就产生第二篇笔记的点击信息，点赞会产生点赞的打点信息。如果用户回退，就会显示用户在第二篇笔记停留了20秒。实时归因会生成两份数据，第一份是点击模型的数据标签，下图中第一篇和第三篇笔记没有点击，第二篇和第四篇笔记有点击，这种数据对训练点击模型很重要。点赞模型也和上面几乎完全一样。
05 CES评分参与在算法中的什么阶段？
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。笔记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*（plike*Like权重 pCmt*Cmt权重……）
CES如果参与其中，只是非常小的一部分。我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，无论是表现各项数据关系的散点图还是曲线图，都没有一个有规律的图表，所以CES最多用在冷启动，聊胜于无。
06综合以上，最后我们还是用比较通俗的话去解释这篇内容想要论证或者体现的观点：
小红书算法是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。不应该从使用者界面或者从已经成熟的账号中去梳理总结方法论，因为梳理总结的只是一系列机制中特别琐碎的小点，更不应该形成所谓通用的方法论。
大家工作业务开展也是，很多运营文章一下子就把整个运营流程说全了，我更建议从算法开始了解，工作也是从你实际的理论和认知中开展，并不是照葫芦画瓢。给你飞机让你照葫芦画瓢，好的，你来造。
不要做公司想要推广的内容/你喜欢的内容，而是要做算法觉得用户想看的内容，毕竟算法需要解决的问题就是——把平台生产的内容，转发给用户，让用户看到用户想看的。
对于小红书，算法的出发点是如何把社区的用户数据和电商版块用户的行为数据链接起来。现在小红书的盈利模式主要集中在达人种草，其实是算法团队不够优秀，没有办法提供足够优秀的中台支撑。无论是电商或者广告，其实大家都怨声哀道。
前台主要面向客户以及终端销售者，实现营销推广和交易转换。中台主要面向运营人员，完成运营支撑。后台主要面向后台管理人员，实现流程审核、内部管理以及后勤支撑，比如采购、人力、财务、OA等系统。
算法岗在各大公司招聘线中也是发OFFER最高的一档，目前来看，想做视频内容电商的算法人才会倾向于去抖音和快手。想做传统电商的，会倾向于去阿里或者拼多多。至于图文和纯文形式的电商或者广告，其实各家做了很多年都做的不是特别好。小红书图文能做好，得益于70%的用户群体是女性，社区氛围搭建的生活氛围非常精致。
选择合适的内容很重要，如果内容小众又刚需，那么小红书通过策略选出的候选集相对容易选到我们的笔记。在整个笔记出现在大批量用户的过程中，我倾向于CES评分没有参与在内，预测模型实际上扮演着很大的作用。体现在实际运营中就是，一张图片一句话的笔记火的一塌糊涂、老账号发什么什么火，因为预测模型。
小红书算法对图片的优先级非常高，并且有至少85%的准确率。如果加上文本以后，准确率能达到90%。所以无论是正常的图文、下水不报备的笔记、违规引流的笔记，算法一直是可以清晰无误地查出来的，只不过是运营中台对账号处理的松紧程度有关。例如哪个月要封账号，哪个月要查资质，哪个月要抓引流，算法都有数据，人为去干预就好了。
关于文本的动态特征提取，大家可以重点看一下上面说的预估词以及相关笔记，是一个非常有趣但是又很实用的模型算法，我从普通用户的角度，觉得抖音和小红书这块做得很不错。
小红书算法对笔记内容的好坏，取决于用户画像和笔记画像。用户画像一般是静态信息，注册账号的时候就完成了一大半，性别年龄这些。笔记画像包括做着打分、笔记质量、标签、主题（主题是我上面提到的人工分类的几百个算法里的主题，并不是下面带的标签或者内容主旨）。
在我们浏览推荐页的时候，可以多看看一屏的内容（四篇笔记），特别是用别的账号刷到自己账号的时候，如果一屏还有其他和你一样类目的笔记，重点研究，算法认为你们各方面都差不多，都展示了给用户看。
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