小红书信息流上的内容推荐策略主要是基于用户的行为数据和兴趣偏好来进行制定和调整的。平台通过用户的浏览历史、点赞、收藏、评论等行为数据，对用户的兴趣进行了深度挖掘和分析。根据用户的兴趣标签和偏好，系统会推荐与用户兴趣相关的内容，如美妆、时尚、生活方式、旅行等，以提高用户的阅读体验和用户粘性。
小红书还会根据用户的实时行为反馈进行实时调整，比如用户对某一类内容持续点击、点赞，系统会加大对这类内容的推荐力度，以及探索更多相关内容给用户。这种个性化推荐策略可以提升用户的参与度和互动性，同时也增加了用户对平台的满意度和黏性。
为了进一步提高内容推荐的准确性和个性化程度，小红书还会不断优化推荐算法，引入深度学习等技术手段，对用户画像、标签体系等进行优化，从而更好地理解用户需求，提供更加精准的内容推荐。
推荐策略的制定和调整是一个不断优化的过程，在用户反馈和数据分析的基础上，平台会不断地进行测试、试错，从而不断提升推荐系统的准确性和用户满意度。