小红书的分发机制主要基于个性化推荐和内容标签匹配，通过用户的互动行为和内容质量来决定笔记的曝光和推荐。具体包括以下几个方面：

1. 个性化推荐机制：小红书采用“千人千面”的推荐方式，根据用户的喜好和互动行为进行曝光。笔记发布后，系统会对其原创质量进行智能识别，若内容质量达标，笔记便会进入公域流量池（即搜索结果）。平台会根据用户的兴趣和行为数据，精准推送相关内容。

   
   

2. 内容标签匹配：笔记发布后，系统会对其打上一系列标签，尝试推荐给对这些标签感兴趣的用户。内容与用户标签的匹配程度越高，推荐的可能性越大。算法会根据用户的互动行为，如点击、评论、收藏等，对笔记进行评分，这一评分体系被称为CES（社区参与分数）。

   
   

3. 阶梯式推荐算法：小红书的流量推荐机制为阶梯式算法推荐，笔记发布后会得到一个初始曝光量，进入初始流量池后，系统会根据用户的一系列行为（点赞、收藏、完读、关注、评论）等给笔记打分，评分高的内容，系统就会推送到下一个流量池，直至你的笔记在某个流量池不具备竞争力。

   
   

4. 搜索流量算法：超过65%的流量来源于搜索，搜索流量算法基于小红书的平台定位，更精细一些。用户搜索关键词后，系统会根据搜索词进行算法匹配，把所有结果都展示出来。热门搜索和标签分类功能帮助用户快速选择搜索结果。

   
   

5. 流量池机制：小红书将流量分为多个池子，每个池子对应不同的曝光量级。笔记根据评分体系在不同的流量池之间流动，优质内容会逐步进入更大的流量池，获得更多曝光。