在小红书评论区里,找到增长的新密码
先问个问题,你有多久没好好看完一部长剧了?对长视频平台的增长团队来说
,
现在的局面是:流量越来越贵,用户越来越滑。你找个顶流明星站台,他看完热搜就溜。大家都在拼命喊着“快来看看我”,可用户就是假装听不见。
优酷的增长团队,
也一直在思考破局之道
。一个偶然的机会,他们把目光投向了小红书的
鲜活社
区。他们
突然
发现,增长的秘密,可能根本不是“喊得更大声”,而是“听得更仔细”
,因为在用户的讨论中,能清晰地反映出他们到底喜欢什么、为什么买单。
这倒不是新鲜事,就是咱们去年在
《
除了送鸡蛋,用增还有啥好办法?
》
一文中,讨论过的种草用增嘛!它的理念很清晰:通过挖掘用户的真实“买点”,并顺势推广相应的种草内容,从而影响用户心智,撬动高价值增长。
然而,用户的买点去哪里挖掘?庞杂的
社交
内容
如何提纯?这些都是种草用增实用化绕不开的关键。今天又聊起这个话题,是因为我们看到,随着一年以来
AI
技术的突飞猛进,这些问题已经渐渐有了清晰的产品化方案。
而这一方案,正是诞生在前面说的优酷和小红书的
合作
中。他们相互配合,利用AI能力
把评论区里几百万条“悄悄话”,翻译成了增长密码。
AI如何翻译百万条“悄悄话”?
其实,
这想法看起来挺美,但真干起来可
能有很多
坑。
首先说,评论区的内容又多又庞杂,少数有内容、有想法的评论,蕴含着群众真正的兴趣点和吐槽点,但是往往被淹没在大量简单的表述中。那么,
怎样
才能拨云见日,
从
海量评论里
挖掘出有价值的增长信号呢?
这就回到了咱们一开始说的,这事儿天生适合AI干啊!用大语言模型解读评论区,从中发现用户强烈的喜欢和讨厌的地方,正是这一新增长思路的核心逻辑。
用AI一读评论区,发现这玩意跟文章区别大了,全是“哈哈哈哈”、“我也觉得”、“楼主说得对”这类片儿汤话。这可咋整?这也正是小红书产品的关键:只是
简单地统计
词频,
能得到的深入洞察有限
。
需搭建多层级评论区楼层脉络,梳理每条发言内容、立场,区分观点阵营与对立关系
这就是评论区解读的上下文智能模型。
另外,AI干活的时候还不能光看评论,得结合笔记的原文。比如用户说“叶祖新那一箭绝了”,AI得知道这是在夸演员高光;用户说“这也太假了吧”,AI得能识别出这是对剧情逻辑的吐槽。这么一来,像“我也觉得”这种评论——结合笔记和相关评论,就能清楚地了解他要说啥。
还有一点,用户的评论区热点过于凌乱,要让它能够规范地知道增长,还得定点规矩。在小红书的产品定义中,他们把看剧的各种五花八门的需求,组织成了二十多个维度:演技怎么样?剧情拖不拖?配角讨喜不?服化道精美不?这就像给AI一副标准化的眼镜,让它知道重点往哪儿看。
这一通操作下来,原本杂乱无章的评论区,就变成了一张清晰的作战地图。哪里是用户的嗨点,哪里是雷区,就一目了然了。
有
了
这张作战地图,后面怎么做呢?那就很简单了,顺着用户的买点生产内容,官方的也行,找博主们合作的也行,然后推广这些紧贴用户心智的内容即可。
在推广过程中,有个有趣的地方:以前投广告,视频底下都要挂个下载链接,推销感十足。现在,优酷在小红书投的那些买点内容,很多是不挂链接的,就是纯粹的种草。这种草的效果如何呢?咱们待会再说。
于是,优酷团队立马调转枪口。
投放
素材不再死磕“权谋”,转而放大“小人物的温度”。结果,这波内容直接出圈了!用户一看:“哟,这剧组挺懂行啊,知道我们在聊啥!” 这种被懂得的感觉,其实就是心智被打动了。
这事儿还没完。很多人会问:你听懂了用户的买点,按这个生产了内容,那到底赚到钱了吗?
为了客观地评估这帮看内容进来的种草用户质量咋样,优酷搞了个“T+7归因”。就是说,你今天看了我的种草笔记,哪怕你过了一个星期才想起来去下载,这其实都有这条笔记的功劳,可以归因在这条种草笔记下。
结果数据一出来,连优酷他们自己都吓了一跳:这些
通过种草进来的用户,7日的留存率,居然比那些直接按下载买量的用户,高出了
一大截
!而且,数据显示,这些人的付费意愿也更强。
其实,这背后的道理特朴素:被内容打动进来的人,是真心想看剧的;被折扣骗进来的人,是想薅羊毛的。这质量他能一样吗?