小红书数据分析 📊
触发条件
- 分析小红书笔记数据表现
- 了解爆款规律和特征
- 对标竞品内容策略
- 优化发布时间/标题/标签
- 了解小红书算法推荐
- 复盘已发布笔记
核心流程（6 Steps）
Step 1: 数据采集与账号诊断
- 粉丝/笔记数/获赞收藏/爆款率/平均互动率/涨粉效率
Step 2: 爆款特征解构
- 标题模式/封面风格/内容结构/互动分析(赞藏比>0.3为优)/时间分析
Step 3: CES算法解读
- CES = 点赞×1 + 收藏×1 + 评论×4 + 转发×4 + 关注×8
- 流量池递推：200→1000→5000→10000+
Step 4: 竞品对标
- 选对标账号（同领域/粉丝略高/有爆款）
- 对比更新频率/爆款率/内容类型/互动数据
Step 5: 机会识别
- 低竞争话题/内容空白/可复制爆款模式/季节性选题/标签策略
Step 6: 运营优化建议
- 内容方向/发布节奏/标题优化/互动策略/30天提升计划
核心指标基准
| 指标 | 优秀 | 良好 | 需改进 |
|---|---|---|---|
| 互动率 | >8% | 5-8% | <2% |
| 赞藏比 | >0.5 | 0.3-0.5 | <0.15 |
| 爆款率 | >20% | 10-20% | <5% |
最佳发布时间
- 工作日：12:00-13:30 / 17:30-19:00 / 20:00-22:00(黄金)
- 周末：10:00-12:00
边界约束
- 仅分析公开数据
- 算法持续变化，月度更新
- 不同品类基准不同
- 内容质量始终是根本
Output Language
中文输出