惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

D
DataBreaches.Net
N
Netflix TechBlog - Medium
P
Proofpoint News Feed
D
Docker
J
Java Code Geeks
L
LangChain Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
I
InfoQ
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Engineering at Meta
Engineering at Meta
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
月光博客
月光博客
T
Tailwind CSS Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Google DeepMind News
Google DeepMind News
腾讯CDC
罗磊的独立博客
U
Unit 42
爱范儿
爱范儿
Vercel News
Vercel News
MyScale Blog
MyScale Blog

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
三个数据指标,精准判断笔记是否值得投流
Vic的营销思考 · 2025-10-15 · via 人人都是产品经理

高互动笔记追加投放后搜索、转化仍寥寥?文章戳破 “假爆文” 真相 , 其高互动常与产品价值、用户购买欲无关,还会造成隐性成本,更给出能省未来一半无效预算的解法:三大指标

“数据这么好的笔记,追加投放后,带来的搜索和转化却寥寥无几?”

如果你也有过类似的困惑,那么今天这篇文章,或许能为你省下未来一半的无效投放预算

问题的核心在于:你被“假爆文”骗了

一篇笔记的高互动数据(点赞、收藏、评论),好看但却未必能体现种草效果。这些互动可能源于一句话、一个情绪热点,甚至是一张绝美的风景图,这些都与你的产品价值、与用户的购买意图相去甚远

为数据的虚假繁荣买单,是品牌投放中最昂贵的隐性成本

那么,到底如何拨开迷雾,找到那篇真正值得投流的潜力笔记,请放下单一的浅层指标,聚焦下面这三个更为冷静、也更为诚实的数据指标

指标一:点击率

判断一篇笔记的流量潜质,第一个指标一定是点击率

小红书是双列推荐,刷到不等于看到,发现页推荐一万次,用户一次不点也没用。所以点击率至关重要,用户愿意点击,是对你笔记的初步投票。没有点击,后续的一切种草、转化都无从谈起

投流也是一样,如果一篇笔记点击率不高,投出来的结果要么是消耗不动,要么是巨高的点击成本

至于点击率的标题,不同品类差异巨大,但通常来说,在自然流量阶段,点击率能稳定超过5%的笔记,就算及格;如果能超过8%,就可以投流继续观测数据

我上方给到的只是基于个人经验的建议,更客观的方式是找代理或者直客直接拉取大盘平均数据

指标二:进店率/进店成本

没有什么比进店率更能回答,你的内容,究竟有多少“路人”被成功种草,被进店转化,这个指标能精准地识别出那些“叫好不叫座”的伪爆文

进店率/进店成本可以通过小红星提供的数据来计算。进店率 = 通过笔记带来的进店UV / 笔记阅读量;进店成本 = 投流花费 / 带来的进店UV

这也是为什么,我一直跟大家说所有报备笔记一定都要走小红星的重要原因。有了进店率/进店成本指标,就可以知道什么样的笔记带来了更多的进店用户,以及谁的进店成本更低,两个指标双高的指标就可以优先投流

除了判断笔记能否投流外,还能帮助判断内容效果,比如一篇达人分享专业知识的笔记,点击率和互动率可能都很高,但用户进店率极低。这说明内容吸引了“求知者”,而非“购买者”

反之,一篇直接展示产品使用效果、解决具体痛点的笔记,互动数据可能平平,但进店率却出奇地高。这就证明这篇笔记是更好的转化型和种草型的笔记,可以获得到更多的精准用户

指标三:蒲公英评论区搜索组件点击率

如果还是不知道评论区搜索组件是什么,那对小红书的认知可就差太多了

搜索组件点击率 = 点击笔记下方搜索组件的次数 / 笔记阅读量

点击评论区的搜索组件,这个动作排除了所有干扰。用户点击它,不为娱乐,不为知识,目的极其纯粹,就是为了更接近购买决策,一篇笔记的搜索组件点击率越高,说明其“种草”越成功,成功地将用户对内容的好感,转移到了对产品的探究欲上

搜索组件点击率的高低,体现了用户看完笔记后有没有想要进一步了解产品的意图

写在最后

现在,我们就可以将这三个指标融合成一套可复用的投流笔记筛选标准

  • 初选(看拉力):在自然流阶段,筛选出点击率>5%的笔记,进入“测试素材”分类。这保证了内容的基础吸引力
  • 意图判断(看兴趣):在“测试素材”中,优先关注蒲公英搜索组件点击率。选择点击率最高的1-2篇,进行第一轮小额投流测试
  • 最终定夺(看结果):在投流测试中,核心关注“小红星进店率”与“进店成本”。将大部分预算,分配给那个进店率最高、且进店成本达到您目标的“冠军笔记”。
  • 决策口诀:高点击,是基础;高搜索意图,是潜力;高进店率,则通投拉满

本文由人人都是产品经理作者【Vic的营销思考】,微信公众号:【Vic的营销思考】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。