但音乐，
游戏
等品类，选的人也挺多 ， 但曝光却很少，这说明在音乐这个品类上用户看不到足够他喜欢的内容 。
针对分发匹配度，我选了我们平台上一些内容比较多的品类，用热力图的方式展示出来，接下来我会从曝光分布和喜好分布两个维度来对分析 。
1.所谓的曝光发布，就比如说穿搭这个品类，平台分发曝光的内容 ， 在 13 – 15 岁、 19 – 23 岁、 34 岁以上用户的曝光是差不多的 。
2.喜好分布，就是用户对平台分发曝光出去内容的喜好程度 。衡量用户喜欢程度的标准就是，用户有没有点赞、有没有评论、有没有收藏 。
这个数字就很明显，同样是穿搭品类，在分发曝光上是没有太大区别的，但用户喜好程度分别很大 。如果热力图中每一块的颜色对比很明显 ， 那就说明分发机制有问题 。
这个数据给我们一些启发：
1. 头部笔记的曝光几乎是一样的 ， 但是喜好度却差别非常大；
2.在分发的时候，即使同一品类，在不同的年龄维度上，也需要有不同的分发策略；
这其实也论证了我们在流量分配的时候就需要做精细化运营 。
五、实验结论
好，我们来总结一下，看一下前面提出的三个问题 。
第一个是不同的低龄用户表现是否有差异？
真正留存低的是15岁以下的初中生和小学生，且这些用户大多数是通过 SEM 和信息流购买来的用户，市场部门在投放侧需要更精准的定位年龄信息 。
他们来小红书想要看到什么内容？能看到他们喜欢看的内容吗？
很大部分的年轻人想来小红书看动漫，头像，明星或学习相关的内容 。
从搜索表现来看，我们的明星内容并不能很好满足他们的需求，需要调研团队针对这个问题做用户调研，搞清楚他们想看的关于明星的内容是什么？
市场部门投放（特别SEM）还是可以多尝试减肥、祛痘、护肤、粉底液这种题材 。
因为这些题材的内容在小红书搜索点击率还比较高 。广告投放要和产品属性要一脉相承 。
他们的 Feed 流推的是他们想看的内容吗？
在多个年轻人更偏好的类目上，内容曝光过少，他们并没有很好的被满足，未来运营团队需要重点补充这些类目的内容 。
当然 ， 内容不足的品类也可以暂时拿走，避免新用户注册选择后期望过高 ， 进而流失 。
在分发侧， global popular （全面大众）的内容对不同的年龄段需要有所区分，算法团队需要调整当前的分发策略 。
这是一个很简单的案例，这样从各种维度做数据分析的案例我们每周都会发生几次 。
其实我们还可以从用户的角度去分析，比如说用户用的是iOS还是安卓？如果是安卓，那是 OPPO 、 VIVO 、华为、小米？如果是这些，可以看是高端机还是低端机？
我们可以切换不同角度来做数据分析 。而这些数据分析，就可以用来指导企业的下一步的行为，具体到是调整还是落地 。
六、小红书的增长实验理念
下面我简单介绍下在小红书，我们常用的数据分析维度 。
我们在小红书里面会用到两个工具，第一个叫数据平台 。数据驱动增长，这句话已经说过很多次了，那怎么样才能真正的驱动增长？那就是从数据中看到问题找到方向 。
小红书对所有的产品经理都一视同仁 ， 入职就送一本教你怎么写SQL的书，跑数据的平台也给你，大家自己动手丰衣足食 。
第二个是实验平台 。这是小红书内部的实验平台 。做实验是一种意识 。
我给大家讲个很久之前的事，关于手机 APP 引导用户上传头像的那个头像框的事情 。
当时做这个功能的工程师把自己的微信头像贴上去，后面大家在分析上传头像的用户比例不高时，开玩笑说是不是那个工程师的头像太难看了，然后大家为了证明是不是这样，就做了个实验 。
我们把所有参与这个功能开发的所有工程师、 PM 、数据分析师的头像分别上传上去测试了一遍，看看谁的头像做用户引导会提升上传头像的比例 。
这个故事也是个小事情 。
但其实在小红书内部是有这样一种文化的，所有的问题在没拿到数据之前没有人知道对错，那就做个实验呗 。
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