抖音和小红书，本质上都是内容电商。

通过创作优质内容来获取流量，用内容来换取产品的曝光。

内容创作有多种形式，品牌自己创作，又或者付费找达人创作，甚至是用户自发创作，不管是哪一种，觉得流量效果的都只有内容质量。

那难道笔记火不火，质量高不高只能是玄学？只能后知后觉？

其实不是，我们可以依据站内已经存在的爆文进行拆解，然后结合我们自己的产品进行测试，用数据来验证结果，然后在根据数据优化笔记，这个过程叫做【内容双循环】。

小红书相比抖音，内容更好拆解，不涉及到那么多因素，如果给一篇图文笔记进行拆解，只分为【选题+痛点+沟通点】即可。

选题我们可以通过竞品和类目当中高赞的自然笔记进行挖掘和模仿；痛点可以通过以往购买用户的真实反馈，筛选高热评价，锁定用户痛点和沟通点。

3个元素都有对应的不同的素材以后，通过不同达人测试潜在用户更关注的内容模型，反哺小红书内容创作，优化笔记内容，然后持续放大效果最佳的模型就能取得不错的效果。

这样拆解和测试下来，内容效果会更有确定性，我把这个过程叫做「内容双循环」。

如果把内容双循环的过程按照关键步骤进行拆分，大致可以拆分为三步，分别是拆解、测试、迭代，我们就按照这三个步骤给大家讲解。

没有选题，就没有被分发的理由

很多商家对选题不够重视。

如果把创作一篇笔记的过程比喻成盖房子，那选题就是地基，这个房子能有多大的空间，能建到多高，都要看地基打的够不够好。

所谓选题就是确定主题，这篇笔记主要讲的是什么事情，你的核心表达观点是什么。比如我这篇文章的选题就是「讲清楚内容双循环是什么，为什么重要，怎么落地」。

有很多的笔记是没有选题的，尤其是底部和素人量级，笔记的逻辑大多都是“我最近用了一个产品，特别好用，我推荐给大家，原因一、原因二、原因三… … ”

有选题的笔记应该是“烂脸好几年，彻底不长痘以后才明白，痘痘肌坚持擦维A以及平时多忌口，我用这个维A是闺蜜推荐给我的，我的使用感受一、感受二、感受三… … ”

后者因为有了选题的加入，会更吸引有同样经历的受众，聪明的算法会帮笔记找到更多因为长痘而苦恼的人，真实的经历和干货部分也会增加互动，互动效果好的笔记自然会获得更多次的分发

所以，请重视选题，没有选题，就没有被分发的理由。

我们该如何找到好选题？

其实蒲公英早就给我们提供了选题挖掘工具，我们可以通过蒲公英→创意中心→优质内容→热门笔记/优质案例→笔记类目来挖掘类目中已经存在的优质选题。

选定类目以后，把这些笔记按照【选题标签与评分筛选/图文启发/来源标签/配图/基础数据/场景人物】等元素进行拆解。

如果说，你觉得蒲公英提供的笔记数量太少，还可以通过小红书第三方数据平台拉取相关笔记，按照互动量排序导出，可以非常高效的了解到类目中已有哪些用户关注度比较高的选题。

积累到一定数量的选题之后，把那些偏差太大或者不适合复制的选题筛掉，剩下的选题我们就可以进行拆解模仿了，最后可以留个10-20个热度和讨论度比较高的选题，作为我们内容双循环的第一波选题。

每个用户都有痛点，痛点决定内容喜好

啥是痛点啊？

消费者痛点是特定消费者在某个场景条件下，因为某件产品/服务尚未被满足产生的迫切需求。

老生常谈的话题了，这里不多讨论，重点在于，我们该如何找到消费者痛点？

1）站外电商评论区/问大家

只有消费者才能代表消费者。

品牌视角和消费者视角完全不一样，当我们作为品牌方本方的时候，看到的都是产品的优点，但对于消费者来说，并不会对每一个类似产品都了如指掌，只会选择自己认知内觉得最好的那一个。

所以，请积极关注消费者的声音，电商的评论区和问大家是非常重要的消费者痛点洞察渠道。

电商评论区都是已购用户为什么选择/为什么不再选择这个产品的理由。

问大家是购前用户最关心的问题。

如果实在无法分辨哪个是消费者最关心的，可以把所有好差评和问题都导出来，按照关键词数量进行排序，找到最吸引消费者的那个产品特质，对应消费者痛点。

2）站内自来水笔记

如果产品不是新品，也有一定的基础销量，请一定要自查小红书站内的“自来水”笔记。

如果是因为愉快的使用感受所以自发分享的笔记，一定要仔细记录消费者爽点原因。

如果是因为较差的使用感受所以发布吐槽产品的笔记，也要分析一下导致消费者体感差的原因，能迭代产品更好，最差也能在传播过程中规避这一点。

3）站内关键词数据

如果你是消费者，你会怎么在小红书搜索？

先假设，在验证。

把所有可能搜索的词都罗列起来，然后通过聚光的关键词搜索指数分别验证，搜索度比较高的一定也是消费者的主要痛点。

选题痛点双验证、带动内容双循环

我们确定好选题和痛点以后，就可以通过赛马测试来找到传播最高效的内容模型。

经验是基础，测试出真理，不管对这个内容有多自信，也还是要经过赛马测试的。

测试的过程我们可以分为3个阶段，分别对应的是，阅读高、互动高、回搜高。

互动和回搜都是验证种草效果的重要数据，两个数据可能对应的素材也完全不相同，只有经过多轮测试，才能验证哪一种内容模型是互动效果好，哪一种内容模型是回搜效果好。

总之，赛马测试可以帮助我们缩小优质选题的范围，同时参与测试的笔记评论区的互动也可以帮我们进一步确定痛点。

选题和痛点的迭代，会反哺内容模型，帮助我们持续优化笔记内容，持续放大笔记传播效果和种草效果。

让笔记数据验证内容优质程度，让种草回归理性。