从5月7日的"红猫计划"到5月29日的"红京计划"，短短22天内，小红书先后与淘宝天猫、京东达成战略合作。

市场普遍将此解读为流量打通、平台互联，但作为AI服务从业者，我们看到了一个“定制化种草”时代的到来。

并非只有流量

大部分分析将这次的平台互连，视作是品牌主营收店面的流量端的扩大 —— 数据打通让投放更精准，转化更高效。

以“红猫计划”为例，小红书此次开放的"种草直达"功能，能让用户在小红书种草笔记上一键跳转到天猫店铺，缩短转化路径。

不过对于品牌来说，参与门槛还是不低的。“红猫计划”要求商家日耗至少5000元、至少需要准备5万元的全周期预算，并且必须开通小红书企业号才能参与。此举被视为小红书商业化的新路径。

笔记储备方面，平台建议商家至少准备30篇笔记，其中至少10篇视频笔记，笔记类型支持达人合作的蒲公英笔记、企业专业号笔记、员工号笔记、广告素材笔记等，新旧笔记都可以参与。

商家可以通过三种形式参与到淘宝种草的合作

然而，从AI技术角度看，真正的价值在于小红书笔记颗粒度数据的首次开放。

据定焦One报道，此次合作将小红书的点击、阅读、评论、点赞、收藏、分享和关注等笔记数据，以及天猫的进店、搜索进店、加购成交等交易数据全面打通。

此外，还有以下一同落地的举措：

• 点击归因升级到阅读归因，统计时间窗口从15天拉长到30天
• 种草直达同时支持 CID（商家自投）和UD（阿里模式）两种方式
• 支持信息流/视频流/搜索等全场域展示，同时回传关键行为数据

众多举措表明，将有越来越多用户的购前行为数据会被品牌方捕获，用于分析和提高销售转化。

目前一期仅开放大快消，运动户外，大健康这三个行业

据腾讯新闻报道，截至2024年，小红书月活用户达2.8亿，60%交易由站内笔记直接引导完成。2024年四季度，小红书日均搜索量达到了6亿次，较2023年年中的3亿次实现翻倍增长。

“红猫计划”这样的平台互通计划，让海量的用户主动需求表达数据，首次与完整的交易转化数据实现了技术层面的打通。这为全新的“定制化种草”模式，提供了技术层面的支持。

传统种草 vs 定制化种草

过去十年，品牌在小红书做种草主要依靠经验：博主凭感觉创作内容，品牌凭经验选择投放。

这种模式的核心问题在于难以构建起从内容要素到转化效果的数学映射关系。

传统推荐算法遵循“猜测偏好”的逻辑，即依据用户历史行为预测其可能感兴趣的内容，这进一步加剧了平台内算法仅能响应已有需求、无法主动激发潜在需求的局限性 。

当然，部分平台已着手探索新推荐算法的可能性。例如，抖音在公开的推荐算法机制中，提出了“好友爱看”“兴趣人群爱看”等突破信息茧房的内容来源定义。

抖音的协同过滤机制能找到兴趣相似的用户，互推对方感兴趣的内容

抖音会全面收集分析用户观看历史、点赞、评论、转发等行为数据，构建精准用户画像。在推荐内容时，不再单纯基于用户既有兴趣偏好，而是采用多种策略。一方面，通过分析用户社交关系链，将用户好友点赞、评论、分享较多的视频纳入推荐范围，借助社交纽带拓宽内容传播路径；另一方面，针对具有相似兴趣标签的“兴趣人群”，挖掘该群体内受广泛喜爱却尚未被目标用户浏览过的视频，突破用户个人兴趣的狭隘边界。以此打破用户原本固化的信息接收圈，解决用户所见内容过于单调、缺乏新内容的困境 。

聚焦小红书平台，当流量有可能导向电商平台的店铺时，信息茧房困境便演变为“用户产生需求”的困境 —— 如何从“我要买XXX，所以我要找XXX”的被动种草投放，转变为“这个也好想买，那个也想买”的新增需求引导。

定制化种草的技术可行性

笔记颗粒度数据的开放，为AI算法创造了全新的训练基础：

• 用户行为数据：搜索关键词、浏览时长、互动类型、转化路径
• 内容要素数据：标题关键词密度、配图色彩构成、文案情感倾向、发布时机
• 转化结果数据：点击率、进店率、加购率、最终成交

这些数据的分析应用，让 “定制化种草” 成为可能。

品牌在创作内容时，不再依赖传统推荐算法的标签式内容创作逻辑，而是更多借助用户的搜索、探索链条来布局内容，让用户在第一次、第二次、第三次触达内容时，都能看到不同形式、不同素材的展现，营造出需求欲望被勾出的 “氛围场”，而非单次内容被看到的 “单点” 触达。

我们认为，定制化种草会有三层的技术处理环节，分别是“输入层”、“处理层”和“输出层”。

【输入层】

• 用户画像：消费能力标签、兴趣偏好矩阵、生活阶段定位
• 产品 & 场景：功能属性、价格带、市场趋势、季节热点

【处理层】

• 内容要素分析算法：解析什么样的标题、配图、文案结构更容易激发购买欲望
• 内容生成：匹配 “用户画像 × 产品卖点 × 场景” 生成定制化内容要素
• 时机预测算法：识别用户生活轨迹中的消费时机，在需求萌芽期进行精准触达
• 人群匹配引擎：基于多维标签预测特定用户群体对特定产品的种草敏感度

【输出层】

• 精准投放策略
• 可量化的需求激发预期
• 效果优化

总的来说，定制化种草推翻了过去的内容触达底层逻辑。

• 传统种草的路径：用户有需求 → 算法推荐内容；
• 定制化种草的路径：算法分析用户特征 → 定制内容激发需求 → 用户产生购买欲望。

AI营销新机遇

1. 超级头部品牌

对于行业头部品牌而言，AI技术的真正价值在于构建全域营销的智能决策系统。

以Lululemon为例，品牌方选择将小红书流量导向微信小程序而非自建店铺，这种策略选择背后体现了对不同平台转化效率的精准判断。

数据对比显示，小红书90天内的直播成交仅75万元，而抖音同期达到1亿，这种巨大的效率差异正是AI系统需要解决的核心问题。

未来的AI营销系统将能够基于全域数据分析，自动调整不同平台的投放预算配比，实现真正的跨平台ROI优化。更重要的是，通过自然语言处理技术分析用户评论和互动内容，AI可以量化品牌在用户心智中的认知变化，让品牌资产建设从感性判断转向数据驱动。

同时，基于市场数据分析竞争对手的营销动向，AI系统能够提前布局应对策略，让品牌在竞争中始终保持主动。

2. 腰部品牌

对于成长型品牌来说，AI技术提供了在有限预算下实现精准突破的可能性。

网红Papi酱为韶音耳机带货

对比Lululemon和韶音耳机的“商业投放与种草达人数量”数据可以看到，近90天的两者预估投放金额不到100万之差，但在阅读转化上，韶音耳机比Lululemon高出500万，这种效率差异背后正体现了精准匹配的价值，显然韶音耳机的内容，挖到了更多的兴趣人群。

AI算法能够深度分析竞争对手的种草策略效果，识别其薄弱环节，为腰部品牌找到突破口。通过搜索数据和互动数据的深度挖掘，AI可以发现用户未被满足的需求空白，这些往往是腰部品牌实现差异化定位的机会点。在内容策略层面，AI系统能够预测不同内容策略的转化效果，帮助品牌用有限的预算获得最大的营销效果，这对于资源相对紧张的腰部品牌尤为重要。

3. 垂直品牌

对于专注垂直领域的品牌，AI技术带来的是个性化营销的革命性机会。

以意大利品牌ZUCCARI为例，其在小红书上通过明星主播胡兵和伊能静，在90天内实现近1700万成交。但这类成功主要依赖主播个人影响力，缺乏可复制性和规模化的可能。

胡兵和伊能静为ZUCCARI带货

AI技术可以从根本上改变这种状况。

通过从海量用户中精准识别目标客群，AI能够帮助垂直品牌找到那些真正对产品有强烈需求的用户群体。更进一步，AI可以为不同的细分人群定制差异化的种草内容，让每个用户都能看到最能打动他们的产品展示方式。在转化环节，AI系统能够分析用户的完整决策链条，优化每个触点的转化效率，让垂直品牌在细分市场中建立起难以撼动的优势地位。

数据驱动的营销变革

从"红猫"到"红京"，种草直达模式的兴起为AI驱动的营销变革提供了技术基础设施。笔记颗粒度数据的开放，让我们看到了构建"定制化种草"模型的可能性。

对于品牌而言，这代表着从传统营销向智能营销转型的历史机遇。那些能够率先理解并应用AI技术的品牌，将在即将到来的技术变革中获得先发优势。

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