手把手教你用AI开发小红书关键词挖掘工具

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。

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