小红书卖药，靠给这些人种草｜专访

文｜胡香赟

编辑｜海若镜

“前段时间天气热时，皮炎特别痒，偶然解锁了某款‘皮炎救星’……”这样一条简单的百字左右图文分享，在小红书上收获超3000次点赞和收藏，许多“病友”在评论区留言讲起自己的病情，用过什么药，甚至是如何使用医保支付等专业问题。

放在传统、严肃的药品营销市场里，三甲医院专家才是健康类产品的最好背书。仅仅依靠社交媒体上“同病相怜”式的用户分享带动对产品的认知，似乎是一件很难的事情。

但据中康科技调研报告，随着近些年国民健康需求不断上市，尤其在购买力更强的青年群里中，由线上社交媒体种草好物带动的精细化、多元化健康需求，如购买护肝片、叶黄素等“养生”大单品，已经在一定程度上成为年轻人追求的新时尚消费趋势。

这一过程中，往日隐藏在“好物”和“消费者”背后的桥梁角色也逐渐走向前台。一个有意思的现象是，今年医药圈的传统OTC（非处方药）、流通企业展销会“西普会”上，小红书、支付宝、爱奇艺、腾讯等社交电商、互联网公司纷纷露面，带着用AI技术“颠覆”传统药品营销的期待，大厂和药企会碰撞出什么样的火花？

就这些话题，我们在西普会上和小红书商业快消行业群总经理米欧聊了聊。米欧提到，健康内容如今是小红书上增速最快的品类之一，其中OTC和保健品的搜索量增长在2023年均达到70%以上。当越来越多的用户展露出在小红书上“下单”的意向，小红书希望成为“一座桥梁，为各方寻找到更好的营销模式”。

以下为与米欧的对话。

健康类内容搜索高增长，重点聚焦常见病、医美场景

：目前，健康类内容在小红书上的数量、流量表现情况如何？

米欧：过去几年，小红书大健康行业搜索趋势持续上涨。目前，平台健康类目月活用户在1.5亿+，入驻大健康品牌超过3000家。越来越多的用户在平台上主动寻求健康问题的解决方案，包括用药备药经验，也在这里被种草新的健康理念和好物、促成消费。我们希望触达更多大健康品牌，无论是保健品还是药企。

：小红书上用户对健康类内容的关注主要集中在哪些方面？

米欧：2023年，OTC、保健品、医疗器械赛道3个赛道的搜索增速分别达到75%、70%、35%。

更细致讲，眼部用药搜索增速最快，皮肤类用药是今年搜索量最高的类目；此外，一些私密话题，如肛肠类用药的关注度也非常高，而且这种更贴近真实生活的体验，其实能更好消除误解，为他人提供参考意见。

今年，站内会重点推感冒发烧、消炎止痛、皮肤管理、养发防脱、用眼健康等场景。

：针对这些不同细分场景，公司的商业化策略可能各有怎样的策略和考虑？

米欧：小红书本质上是做连接，用合适的营销模式同时满足用户和客户的需求。因此，我们的核心策略是抓住消费者两大决策路径，首先是搜索环节，根据用户的健康需求进行品牌渗透；在浏览环节，结合用户偏好和品牌共创内容，完成垂直品类教育。

比如针对保健品客户，我们有KFS（产品种草组合投放方式），商销和IP等多种营销手段，支持品牌进行品类教育、新品孵化、口碑沉淀、品牌焕新等多种需求。

针对OTC产品，除了KFS，今年主推的还有“十个健康习惯”和“健康知识小课堂”等平台IP。OTC行业合作IP时，我们也实现了和美团等垂直电商的合作。

其实药企和小红书做IP合作，好处首先在于能够迅速触达目标用户；另外，我们的IP会邀请领域专家进行科学种草，许多垂类博主也会在平台上交流分享经验，相当于同时获得专家背书和用户间的深度信任关系。

：健康类内容增长带给小红书的直接商业化收益如何？

米欧：我们的内容细分了30个大品类和216个子品类，比如健康、美食、男性向内容等，健康类内容增速可以排进总盘子的前20%。平台的商业化表现和内容正相关，目前和我们达成品牌合作的大健康企业有数百家。

AI推荐机制：平均分发流量，不培养“超级种草官”

：在推荐这些健康产品、内容时，小红书会怎么寻找合适的种草人群？

米欧：我们在确定种草目标时，使用的是AI人群反漏斗模型。很多平台的漏斗模型原理在于，从一群泛人群中捞出品牌的核心人群、实现转化，这个人群池是越做越小的。但小红书的人群反漏斗模型是通过核心人群逐步渗透至其他相关人群中渗透，通过人群去影响人群，效率会越做越高。

我们运行完一遍反漏斗的逻辑，回头再看，能发现很多更有“人感”的内容，比如减脂人群喜欢自己做饭，不叫外卖；情侣人群有自己温馨的小家和小日子。

比如我们曾经做过一款茶饮产品的营销方案，通过反漏斗模型的逻辑，我们从人群和功效两个维度拆解，得到的核心人群为职场群体，并分析其诉求和内容偏好，推导出新的卖点；

随后，我们运用人群向量相似度等指标找到了次核心人群，如健身人群和营养补充人群；再结合人群渗透率和搜索指数变化趋势，找到了更泛的高效低渗透人群，比如“双11”活动人群。

执行时，针对这三类人群采取分层扩散，准备了多篇种子笔记内容，针对高潜笔记集中投流和功效词搜索拦截，对爆文笔记进行优化。从最终效果上看，那款单品在当年双11期间，全网单品销量同比增长280%。

：其实就是核心用户不断向相关人群泛化，目前，不止小红书一家在推这种方法，你们的优势是什么？

米欧：方法理念、大数据本身确实区别不大，问题在于你到底有什么样的数据把模型做得更精准，也就是对核心人群的定位不同。比如，如果洞察起点是下单的消费者，这个时间点其实相对较晚了；而我们洞察的起点是潜在用户，这是最贴近真实需求的。而且，我们的流量是平均分发机制，相当于给到每个人可见的机会。

：所以小红书上不会出现薇娅、李佳琦那样的超级种草官？

米欧：要看如何定义“超级”这件事，在小红书上，拥有几十万、几百万粉丝的已经是非常有话语权的KOL了。

平均分发过程中，信息流的浏览过程是自然选择的，比如在6-8个内容里选择一个，但这个内容一定是你真正喜欢的，这些人是真实的。所以流量可能没有那么大，但连接性其实变得更强了。

克制推流，“不鼓励也不杜绝”AIGC

：我们作为用户，会感受到被推荐的一些未打广告标签的内容是商家宣传。尤其是健康类内容，编故事起号、卖货的方式偶尔常见，比如放一张很夸张的皮肤病照片。过程中一部分用户自发分享内容可能会被淹没掉。小红书作为平台方，是否设置了某些机制平衡这种问题？

米欧：我们的流量推广其实相对克制，官方层面的商家合作和UGC推流比例为1:9，这些合作都是打标进行广审的内容。

你指的现象可能发生在非商业化的UGC里，一种是消费者自发分享，另一种你觉得看起来是商家行为。分两个角度，首先，其实现在有很多消费者的分享是非常的专业的，有时肉眼区分确实比较难分辨是消费者真实分享，还是商家故意为之。我们是鼓励消费者的真实反馈的。

第二种，或许会有一些漏网之鱼。我们的算法会抓取商家做的违规营销，也会对一些不真诚的分享进行限流。针对健康类内容，平台还会给出警示标等提示动作，建议用户通过正规医院渠道咨询。

：小红书会鼓励AI创作吗？

米欧：我们对的AI应用集中在算法模型上，比如在对消费者的理解，我们大概有100多种动作解读，比如评论词语解读等。但用在内容侧上的比较少。不排除会有一些下游厂商或合作伙伴使用AIGC，我们的态度是不鼓励也不杜绝，取决于大家各自对内容有效性的评估。但从我们调研的数据来看，大家对真实信息明显具有偏向性。

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