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

1. 仅分析公开数据
2. 算法持续变化，月度更新
3. 不同品类基准不同
4. 内容质量始终是根本

Output Language

中文输出