在内容运营愈加内卷的今天,谁能率先捕捉到用户搜索意图,谁就能赢得流量红利。而在小红书这个种草平台,关键词的选择往往决定了笔记的曝光量和转化率。

本文将手把手教你如何借助AI技术,自主开发一个小红书关键词挖掘工具,助你从「凭感觉写内容」进阶到「基于数据精准选题」,高效提升内容 ROI。

为什么要做关键词挖掘

在小红书平台,用户通过搜索发现内容,关键词就像内容与用户之间的“桥梁”。选对关键词,笔记就更容易被看见。

但问题来了:

  • 小红书不开放关键词工具;

  • 第三方工具收费不低;

  • 很多关键词的热度、相关度也需要动态更新。

因此,我们用AI和爬虫技术,可以自己动手搭建一个轻量级关键词挖掘系统,既节省

成本,也更灵活。

关键词挖掘的核心目标是:找到与某个核心词相关、用户真实在搜、竞争相对可控的关键词组合

我们可以通过以下几个步骤实现:

  1. 确定核心主题词(如“防晒霜”、“通勤穿搭”)

  2. 爬取小红书搜索联想词(模拟用户输入时系统推荐)

  3. 分析热门笔记标题与内容,提取高频词

  4. 用AI进行意图分类与关键词扩展

  5. 按热度、竞争度等维度进行关键词筛选和推荐

具体实现步骤(附代码思路)

Step 1:模拟小红书搜索,获取联想词

小红书的搜索框在输入关键词时,会出现联想词推荐,我们可以用 Python + requests 来模拟这一过程(注:需要一定的反爬策略识别)。

⚠️提示:为了稳定获取数据,可使用 Selenium 模拟浏览器行为,或接入代理池避免IP被封。

Step 2:爬取相关笔记标题和内容

获取一定数量的笔记后,利用 NLP(自然语言处理)方法进行关键词抽取。

Step 3:使用AI模型进行关键词扩展与分类

我们可以调用 ChatGPT 或其他语言模型 API,对已有关键词进行扩展、分类、意图识别:

Prompt 示例:

请根据以下用户搜索词防晒霜”,扩展20个相关的搜索关键词,要求贴合小红书用户的表达习惯。

例输出:

  • 防晒霜推荐

  • 防晒霜干皮适用

  • 防晒霜不搓泥

  • 防晒霜成分解析

  • 孕妇可用防晒霜

  • 平价防晒霜对比 …

也可以做关键词聚类和标签归类,例如:

  • 成分党类:无酒精、防腐剂、防晒指数

  • 适用人群类:孕妇、敏感肌、男士

  • 场景类:通勤、防水、出游

结果呈现

(可用Excel/Pandas/MongoDB可视化)

输出结果可保存为 CSV,或通过 pandas 打造简单的分析报告:

也可对关键词按热度、竞争度打分,构建如下表格:

有了精准关键词之后,我们可以进一步:

  • 自动生成笔记标题(Prompt:请用以下关键词生成5个小红书笔记标题)

  • 制定内容日历(围绕关键词规划每日选题)

  • 跟踪排名(定期爬取关键词搜索结果,追踪自己笔记排名)

AI 技术正在彻底改变内容运营的工作方式。掌握这些技能,你不再只是内容创作者,更是内容策略师。哪怕你不是程序员,也可以通过 AI 的辅助,低门槛建立起自己的数据分析能力。

关键词推荐、内容运营、AI助手、自动化运营、GPT内容工具——未来已来,让我们用技术拥抱流量!