当前位置: 首页 > news >正文

小红书企业号限流原因有哪些,限流因素

  作为企业、品牌在小红书都有官方账号,很多人将注册小红书企业号看作是获取品牌宣推“特权”的必行之举。事实真的如此吗,那为什么小红书企业号限流频发,小红书企业号限流原因有哪些,限流因素。

  一、小红书企业号限流真的存在吗

  首先很遗憾的告诉大家,企业号真的会被限流。虽然,你注册了企业号,花费了一年600的认证成本。但并不代表,从此刻开始你就会被平台所优待。

  小红书的特色是分享,如果你分享的内容不够优质,或者出现了违规等行为,即使是企业号也会被限流。

  二、企业号限流原因

  如果你发现自己的小红书企业号限流了,那么多半是因为以下两个原因。

  1、产出的内容不够优质

  很多品牌和企业,在注册企业号后,就会迫不及待的开始发硬广,恨不能对自己的产品进行360度的展示。但这样无疑是平台用户最不喜欢的,同样也是平台限制的。

  硬广类内容可用性、趣味性都极低,对于用户来说,是没有用的。用户自然也就不会进行点赞、评论、转发,当这些数据都变得奇差无比时,平台也就不会愿意把流量给你了。

 

  2、出现了发布内容违规的情况

  平台针对企业号和个人号制定了非常多的发布规范。所有内容在分布时,都要做到合规。下面这些就是不能出现的行为:

  ①发单个产品的推荐笔记或者多个产品推荐的时候,很明显偏向某一款;

  ②操作虚假的互动,比如给某一篇文章刷阅读量、点赞量等;

  ③存在恶意贬低其他的产品;

  ④笔记内容中留下了方式,比如二维码、店铺名外网链接等等;

  ⑤出现了抄袭行为,未经许可直接转载他人内容;

  ⑥出现骂人、诽谤、性别歧视、威胁恐吓等情况;

  ⑦诱导分享,比如转发有奖,转发送礼物等等;

  ⑧侵权,盗版,虚假无价值的内容;

  ⑨发布色情、低俗、暴力、恐怖、赌博类的内容。

  三、限流后还能恢复吗

  小红书企业号后,是可以恢复的。一般情况比较轻微的,一周就可以恢复限流;情况比较严重的则需要半个月左右。

  这半个月内要努力产出优质的内容,积极与粉丝进行互动。这样可以帮助加快恢复的效率。

  想要在小红书平台运营好一个企业号,是一件并不容易的事,他需要详细的规划。只有保证了内容的质量,同时确保了对平台规则的完全熟知,才能避免企业号限流问题。

  以上就是关于“小红书企业号限流原因有哪些”的分享,希望对大家有所帮助。

相关文章:

小红书企业号限流原因有哪些,限流因素

作为企业、品牌在小红书都有官方账号,很多人将注册小红书企业号看作是获取品牌宣推“特权”的必行之举。事实真的如此吗,那为什么小红书企业号限流频发,小红书企业号限流原因有哪些,限流因素。 一、小红书企业号限流真的存在吗 首…...

1.6C++双目运算符重载

C双目运算符重载 C中的双目运算符重载指的是重载二元运算符,即有两个操作数的运算符,如加减乘除运算符“”、“-”、“*”和“/”等。 通过重载双目运算符,可以实现自定义类型的运算符操作。 比如可以通过重载加减运算符实现自定义类型的向…...

CDD诊断数据库的简单介绍

1. 什么是数据库? 数据库是以结构化方式组织的一个数据集合。 比如DBC数据库: Network nodes Display Rx Messages EngineState(0x123) 通过结构化的方式把网络节点Display里Rx报文EngineState(0x123)层层展开。这种方 式的好处是:层次清晰,结构分明,易于查找。 2. 什么…...

【笔试强训选择题】Day25.习题(错题)解析

作者简介:大家好,我是未央; 博客首页:未央.303 系列专栏:笔试强训选择题 每日一句:人的一生,可以有所作为的时机只有一次,那就是现在!!!&#xff…...

Python心经(6)

目录 callable super type()获取对应类型 isinstance判断对象是否是某个类或者子类的实例 issubclass,判断对象是不是类的子孙类 python3的异常处理 反射: 心经第三节和第五节都写了些面向对象的,这一节补充一…...

MMPose安装记录

参考:GitHub - open-mmlab/mmpose: OpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark. 一、依赖环境 MMPose 适用于 Linux、Windows 和 macOS。它需要 Python 3.7、CUDA 9.2 和 PyTorch 1.6。我的环境: Windows 11 Python 3.9 CUDA 11.6 PyTorch 1.13 …...

梯度下降优化

二阶梯度优化 1.无约束优化算法1.1最小二乘法1.2梯度下降法1.3牛顿法/拟牛顿法 2.一阶梯度优化2.1梯度的数学原理2.2梯度下降算法 3.二阶梯度优化梯度优化3.1 牛顿法3.2 拟牛顿法 1.无约束优化算法 在机器学习中的无约束优化算法中,除了梯度下降以外,还…...

一起看 I/O | 将 Kotlin 引入 Web

作者 / 产品经理 Vivek Sekhar 我们将在本文为您介绍 JetBrains 和 Google 的早期实验性工作。您可以观看今年 Google I/O 大会中的 WebAssembly 相关演讲,了解更多详情: https://youtu.be/RcHER-3gFXI?t604 应用开发者想要尽可能地在更多平台上最大限度地吸引用户…...

极致呈现系列之:Echarts地图的浩瀚视野(一)

目录 Echarts中的地图组件地图组件初体验下载地图数据准备Echarts的基本结构导入地图数据并注册展示地图数据结合visualMap展示地图数据 Echarts中的地图组件 Echarts中的地图组件是一种用于展示地理数据的可视化组件。它可以显示全国、各省市和各城市的地图,并支持…...

第四章 模型篇:模型训练与示例

文章目录 SummaryAutogradFunctions ()GradientBackward() OptimizationOptimization loopOptimizerLearning Rate SchedulesTime-dependent schedulesPerformance-dependent schedulesTraining with MomentumAdaptive learning rates optim.lr_scheluder Summary 在pytorch_t…...

利用人工智能模型学习Python爬虫

爬虫是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 网络爬虫(又称为网页蜘蛛,网络机器人)是其中一种类型。 爬虫可以自动化浏览网络中的信息,当然浏览信息的时候需要按照我们制定的规则进行,这些规则我们称之为网络…...

.Net泛型详解

引言 在我们使用.Net进行编程的过程中经常遇到这样的场景:对于几乎相同的处理,由于入参的不同,我们需要写N多个重载,而执行过程几乎是相同的。更或者,对于几乎完成相同功能的类,由于其内部元素类型的不同&…...

C++ 教程(10)——存储类

存储类定义 C 程序中变量/函数的范围(可见性)和生命周期。这些说明符放置在它们所修饰的类型之前。下面列出 C 程序中可用的存储类: autoregisterstaticexternmutablethread_local (C11) 从 C 17 开始,auto 关键字不再是 C 存储…...

vue3+vite+element-plus创建项目,修改主题色

element-plus按需引入,修改项目的主题色 根据官方文档安装依赖 ​npm install -D unplugin-vue-components unplugin-auto-import vite.config.js配置 // vite.config.ts import { defineConfig } from vite import AutoImport from unplugin-auto-import/vite …...

mysql select是如何一步步执行的呢?

mysql select执行流程如图所示 server侧 在8.0之前server存在查询语句对应数据的缓存,不过在实际使用中比较鸡肋,对于更新比较频繁、稍微改点查询语句都会导致缓存无法用到 解析 解析sql语句为mysql能够直接执行的形式。通过词法分析识别表名、字段名等…...

找到距离最近的点,性能最好的方法

要找到距离最近的点并且性能最好,一种常用的方法是使用空间数据结构来加速搜索过程。以下是两个常见的数据结构和它们的应用: KD树(KD-Tree):KD树是一种二叉树数据结构,用于对k维空间中的点进行分割和组织…...

vue基础--重点

!1、vue的特性 !2、v-model 双向数据绑定指令 (data数据源变化,页面变化; 页面变化,data数据源也变化) 1、v-model 会感知到 框中数据变化 2、v-model 只有在表单元素中使用,才能…...

HarmonyOS元服务端云一体化开发快速入门(上)

一、前提条件 您已使用已实名认证的华为开发者帐号登录DevEco Studio。 请确保您的华为开发者帐号余额充足,账户欠费将导致云存储服务开通失败。 二、选择云开发模板 1.选择以下任一种方式,打开工程创建向导界面。 如果当前未打开任何工程&#xff0c…...

leetcode 279.完全平方数

题目描述 给你一个整数 n ,返回 和为 n 的完全平方数的最少数量 。 完全平方数 是一个整数,其值等于另一个整数的平方;换句话说,其值等于一个整数自乘的积。例如,1、4、9 和 16 都是完全平方数,而 3 和 11 …...

Spring boot ApplicationContext

https://www.geeksforgeeks.org/spring-applicationcontext/ AnnotationConfigApplicationContext container 对象直接标注annotation: Configuration, Component ApplicationContext context new AnnotationConfigApplicationContext(AppConfig.class, AppConf…...

超短脉冲激光自聚焦效应

前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应,这是一种非线性光学现象,主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场,对材料产生非线性响应,可能…...

通过Wrangler CLI在worker中创建数据库和表

官方使用文档:Getting started Cloudflare D1 docs 创建数据库 在命令行中执行完成之后,会在本地和远程创建数据库: npx wranglerlatest d1 create prod-d1-tutorial 在cf中就可以看到数据库: 现在,您的Cloudfla…...

YSYX学习记录(八)

C语言&#xff0c;练习0&#xff1a; 先创建一个文件夹&#xff0c;我用的是物理机&#xff1a; 安装build-essential 练习1&#xff1a; 我注释掉了 #include <stdio.h> 出现下面错误 在你的文本编辑器中打开ex1文件&#xff0c;随机修改或删除一部分&#xff0c;之后…...

企业如何增强终端安全?

在数字化转型加速的今天&#xff0c;企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机&#xff0c;到工厂里的物联网设备、智能传感器&#xff0c;这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而&#xff0c;随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...

Go 并发编程基础:通道(Channel)的使用

在 Go 中&#xff0c;Channel 是 Goroutine 之间通信的核心机制。它提供了一个线程安全的通信方式&#xff0c;用于在多个 Goroutine 之间传递数据&#xff0c;从而实现高效的并发编程。 本章将介绍 Channel 的基本概念、用法、缓冲、关闭机制以及 select 的使用。 一、Channel…...

Selenium常用函数介绍

目录 一&#xff0c;元素定位 1.1 cssSeector 1.2 xpath 二&#xff0c;操作测试对象 三&#xff0c;窗口 3.1 案例 3.2 窗口切换 3.3 窗口大小 3.4 屏幕截图 3.5 关闭窗口 四&#xff0c;弹窗 五&#xff0c;等待 六&#xff0c;导航 七&#xff0c;文件上传 …...

2025年渗透测试面试题总结-腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师(题目+回答)

安全领域各种资源&#xff0c;学习文档&#xff0c;以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具&#xff0c;欢迎关注。 目录 腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师 一、网络与协议 1. TCP三次握手 2. SYN扫描原理 3. HTTPS证书机制 二…...

【JVM】Java虚拟机(二)——垃圾回收

目录 一、如何判断对象可以回收 &#xff08;一&#xff09;引用计数法 &#xff08;二&#xff09;可达性分析算法 二、垃圾回收算法 &#xff08;一&#xff09;标记清除 &#xff08;二&#xff09;标记整理 &#xff08;三&#xff09;复制 &#xff08;四&#xff…...

比较数据迁移后MySQL数据库和OceanBase数据仓库中的表

设计一个MySQL数据库和OceanBase数据仓库的表数据比较的详细程序流程,两张表是相同的结构,都有整型主键id字段,需要每次从数据库分批取得2000条数据,用于比较,比较操作的同时可以再取2000条数据,等上一次比较完成之后,开始比较,直到比较完所有的数据。比较操作需要比较…...

CVPR2025重磅突破:AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据,破解视觉检测瓶颈!

本文介绍了一种名为AnomalyAny的创新框架&#xff0c;该方法利用Stable Diffusion的强大生成能力&#xff0c;仅需单个正常样本和文本描述&#xff0c;即可生成逼真且多样化的异常样本&#xff0c;有效解决了视觉异常检测中异常样本稀缺的难题&#xff0c;为工业质检、医疗影像…...