插件，想必大家都玩过，一个简单的插件，可以让很多工作事半功倍，小红书是让很多舆情监测软件厂商很头痛的一个问题，时刻都在做反爬虫技术，之前传统的账号，IP池等方式来爬取小红书的数据都已经没有那么好用了。经过舆情监测软件厂商的不断研发与突破，最近小编发现了一个超级好用的小红书数据的监测插件，但是这个插件采集也不能达到100%，只能达到特定关键词60%左右的数据采集，那么今天小编就来给大家介绍一下这个浏览器插件。 1、下载好插件，安装在360浏览器上面 2、在该浏览器上面登录小红书账号 3、注册登录插件账号 4、在插件里面设置你需要监测的关键词，最多可以设置5000个，每2分钟查询一个关键词，安发布时间最新的展示，每页展示20条相关信息
作为月活超2.6亿、总用户突破4.8亿的生活方式社区，小红书已成为品牌舆情监测的核心阵地。但平台数据的多模态特性（文本+图片+视频）、严格的API调用限制（默认200次/分钟）及反爬机制，让传统舆情监测厂商长期面临困境：人工采集效率低下，非合规爬虫易触发IP封禁，而原生API权限申请周期长达数周，且数据维度有限。某头部舆情软件厂商技术负责人坦言：“此前单品牌关键词单日有效数据采集量不足3000条，难以支撑实时舆情研判需求。” 技术破局：n8n构建“采集-解析-分析”全自动化闭环 近日，基于n8n工作流的解决方案正快速填补行业空白，通过模块化工具链与合规技术路径，实现小红书数据的高效获取。其核心突破体现在三大环节： 1. 合规采集层：破解API调用壁垒 n8n社区推出的专用节点“n8n-nodes-xiaohongshu”实现关键技术突破——自动处理小红书API所需的加密签名，安全管理Cookie凭证与Token认证，支持粘贴笔记链接即可自动解析ID与安全令牌。配合xiaohongshu-MCP工具包，可定向抓取关键词搜索结果、笔记详情、评论区互动等多维度数据，包括发布时间、作者画像、点赞收藏量、IP定位等18类核心字段，采集效率较传统Python爬虫提升40%以上，单关键词单日可获取有效笔记超1.2万条。 2. 数据清洗层：AI赋能结构化转化 针对小红书笔记中的表情符号、话题标签等非结构化内容，n8n可通过GPT5生成的代码节点自动解析处理：提取图片URL与评论内容并合并为字符串，保留noteId、interactInfo等关键字段，最终以JSON格式输出，直接对接舆情分析系统。对于图片中的文字信息，还可联动OCR工具实现全量捕捉，数据准确率达92%以上。 3. 分析输出层：实时生成舆情洞察 自动化工作流可将采集数据直接导入情感分析模型，按预设框架输出精准结果：不仅包含博主描述与用户评论的正负向情感占比，还能统计“隐蔽便携”“内存不够”等态度关键词的出现频次。某母婴品牌通过该方案，成功将负面舆情响应时间从4小时压缩至15分钟，及时处置“包装易破损”投诉，负面转化率从18%降至3%。 行业影响：加速舆情监测向“实时深度洞察”升级 n8n的技术赋能正重构行业格局。相较于传统方案，其优势显著：无需专业编程能力，工厂IE等非技术人员亦可在30分钟内搭建工作流；支持按需扩展功能，可联动飞书表格实现数据自动同步，或对接AI生图工具完成内容二创；更通过模拟合规浏览器行为、设置动态延迟等机制，规避平台风控限制。 业内专家指出，随着小红书开放平台API持续升级（如新增视频完播率、评论情感分析字段），n8n这类低代码工作流工具将成为舆情监测厂商的核心基础设施。“它解决了数据获取的‘最后一公里’问题，让厂商能聚焦于分析模型迭代，为品牌提供从风险预警到趋势预测的全链条服务。” 目前，甲鱼舆情软件厂商采用n8n方案，覆盖美妆、母婴、户外等多个垂直领域。相关工具包在GitHub平台的星标量已突破5000，社区正持续迭代功能以适配小红书最新政策要求。
为什么说年底是舆情监测行业跟其它行业中标抢标的旺季呢？根据小编多年在舆情监测行业的一些心得来给大家分享一下： 1、12月底各大招标网址中标招标通知跟公告要比其它月份平均多2到3倍，这个数据支撑，在各大招标网站都可以查询的，这个可不是小编在瞎糊弄吹牛逼哈。 2、年底了，各大单位之前申请的预算，因为之前工作太忙，有些部门甚至懒政。之前要走的招投标流程把这笔费用弄出去，都没有时间弄，但是年底了，他们不把这笔申请的经费花完，就要到第二年重新申请，甚至第二年不给他们这笔预算，减少这笔预算等。所以他们需要想方设法把这笔费用花完，就算没有要花的地方，需要想办法转移到第三方公司。钱少还好，钱多必须要走招投标等各种流程。 为什么说年底是舆情监测行业抢标旺季呢？ 1、前面说了，招标的需求多了，中标抢标的概率自然就高了 2、年底大家弄招投标流程都比较急，不会想得那么细，很多细节控标内容都没有把控好，就会出现大部分公司都可以满足或者参与的标段。
作为微信生态的核心内容载体，微信视频号凭借超 8 亿日活用户基数与 “朋友圈转发 + 社群传播” 的裂变特性，已成为舆论发酵与品牌传播的关键场域。然而，平台内容的繁杂性、传播的突发性也带来了虚假信息扩散、负面舆情爆发等风险，宁夏政协委员刘晓娟在调研中就指出，视频号存在的虚假信息、侵权盗版等问题亟待加强监管。针对这一现状，微信视频号网络舆情监测解决方案通过技术创新破解 “多模态内容解析难、社交裂变追踪难、实时预警响应难” 的行业痛点，构建 “全域采集 – 智能研判 – 闭环处置” 的全流程体系，为品牌声誉保护、政府监管治理提供精准支撑。 平台特性催生刚性需求 解决方案锚定三大核心痛点 微信视频号的舆情传播具有鲜明的平台特色：一是传播路径隐蔽且裂变迅速，依托微信好友、社群、朋友圈的强社交关联，一条负面视频可在数小时内实现百万级触达，传统监测工具难以追踪传播源头与扩散脉络；二是内容形态以多模态为主，视频、音频、图文结合的形式占比超 90%，单纯的文本监测易遗漏关键信息，如视频画面中的产品缺陷、语音中的负面评价等；三是舆情影响联动性强，与公众号、小程序、微信支付等生态工具的绑定，使得舆情可快速转化为消费决策影响，某餐饮品牌曾因一条 “食材不新鲜” 的视频号内容，24 小时内导致线下门店客流量下降 40%。 同时，监管政策的完善也对舆情监测提出更高要求。《网络安全法》《个人信息保护法》等法规明确了信息传播的合规边界，宁夏政协委员刘晓娟更建议从完善法律法规、加强平台自律、提高用户素养等多维度加强视频号监管。在此背景下，品牌与机构面临 “监测覆盖不全、分析维度不深、处置响应滞后” 的三大痛点，传统人工检索模式不仅效率低下，更易遗漏关键舆情，导致危机处置陷入被动。微信视频号专属舆情监测解决方案的推出，正是针对性破解这些难题的核心工具。 技术创新构建核心能力 多模态识别与社交追踪双突破 针对微信视频号的场景特性，舆情监测解决方案在技术层面实现多重突破，形成差异化核心竞争力： 多模态内容解析技术成为基础支撑。解决方案融合图像识别、语音转文字、语义分析等 AI 技术，实现对视频号内容的全维度解析。通过FFmpeg视频处理工具提取关键帧，借助YOLO目标检测算法识别画面中的产品标识、场景细节等信息；利用语音识别技术将视频音频转写为文本，再通过自然语言处理模型分析情感倾向与核心诉求，连方言、网络俚语等复杂表达也能精准解读，情感识别准确率达 95% 以上。例如，针对一条吐槽电子产品 “续航差” 的视频，系统可同时提取画面中的产品型号、语音中的负面评价、评论区的用户反馈，形成完整舆情数据链。 社交裂变追踪能力破解传播溯源难题。解决方案基于微信生态的传播逻辑，构建 “发布账号 – 转发节点 – 扩散社群” 的全链路追踪模型，可精准识别舆情的首发账号、核心传播者（KOL / 素人）、关键社群，量化分析各节点的传播贡献度与影响力。通过动态追踪朋友圈转发轨迹、社群分享记录，系统能提前预判舆情扩散趋势，为拦截传播提供数据支撑。某快消品牌遭遇恶意抹黑舆情时，通过该功能锁定 3 个核心扩散社群与 5 名关键转发者，快速联动平台完成内容下架与澄清，避免舆情大规模发酵。 实时预警与分级响应提升处置效率。解决方案采用 “7×24 小时不间断监测 + 智能阈值预警” 机制，覆盖视频号推荐页、搜索结果、话题页、账号主页、评论区等全场景，一旦监测到关键词匹配的敏感内容，立即通过服务号、短信、邮件等多渠道推送预警，响应时间压缩至分钟级。同时，系统将舆情划分为轻微（蓝色）、一般（黄色）、严重（红色）三个等级，自动匹配处置流程：轻微舆情触发客服介入，一般舆情启动官方回应准备，严重舆情则联动法务、公关等多部门启动应急响应，确保处置的精准性与高效性。…
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作为聚集超 2.6 亿月活用户的生活方式社区，小红书已成为舆情监测领域的核心数据来源 —— 用户自发分享的产品评价、消费体验、热点讨论等内容，蕴含着真实的市场情绪与消费趋势。Python 语言凭借其高效、灵活、开源的技术优势，成为舆情监测软件采集小红书数据的主流工具，通过标准化爬虫框架实现合规数据获取，为品牌声誉管理、市场需求挖掘、危机风险预警提供精准支撑，推动舆情监测从 “广域覆盖” 向 “深度洞察” 升级。 技术逻辑：Python 爬虫构建小红书数据采集闭环 小红书数据具有 “内容碎片化、形式多模态（文本 + 图片 + 视频）、互动性强” 的特征，传统采集方式难以高效提取有效信息。Python 语言通过多库协同与模块化开发，构建起 “定向抓取 – 数据清洗 – 结构化输出” 的完整采集链路，成为舆情监测软件的核心技术底座。 在数据抓取环节，Python 依托Scrapy“requests” 等爬虫框架，可实现对小红书关键词搜索结果、话题页内容、达人账号动态、评论区互动等多维度数据的定向采集。通过模拟浏览器行为、设置合理请求频率、动态调整 IP 代理等技术手段，规避平台反爬机制，确保数据采集的稳定性与持续性。例如，针对 “某美妆品牌产品评价” 的舆情监测需求，爬虫可精准定位包含该品牌关键词的笔记内容，同步抓取发布时间、作者画像、点赞 / 收藏 / 评论数据、地理定位等关联信息，实现 “内容 + 互动 + 用户” 的全域数据覆盖。 数据清洗与解析是技术核心环节。小红书笔记常包含表情符号、网络俚语、话题标签（Hashtag）等非结构化内容，Python 通过BeautifulSoup“lxml” 等解析库提取文本、图片链接、视频帧等核心数据，再借助jieba分词、pandas数据处理工具，剔除无效信息、统一数据格式，完成 “原始数据 – 结构化数据” 的转化。针对多模态内容，Python 可联动PIL图像处理库、pytesseractOCR 工具，提取图片中的文字信息（如产品包装说明、手写体验笔记），实现文本数据的全面捕捉，为后续舆情分析提供完整数据基础。 结构化输出环节，Python 爬虫可将处理后的数据以 CSV、JSON…
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很多人都抱有采集小红书所有数据的幻想，但是往往都被现实打脸，因为根本不可能，主要是小红书需要验证码的频率太高了，今天小编分享一下用最少的资源，采集最多，质量最优的小红书数据的算法逻辑方法。 例如我们要采集关键词：恒大集团 小红书上面的所有数据，传统的方法有2种： 1、定向监测小红书所有的账号，用IP池协作爬虫算法去爬每个用户最新发帖情况，小红书每天1000万条数据，可以采集到300–500万条数据。 2、通过关键词的方法去搜索模式采集小红书数据，然后点击到每篇文章里面的里面去查下每篇文章的详细内容，评论数，视频图片里面的文字等，这种方法采集到的数据也是非常少，漏掉的数据也是非常多，而且对账号的要求极高，动不动就要输入账号的验证码。 最新的算法逻辑是： 通过关键词的方法去搜索小红书上面的最新数据，但是只获取文字的标题，描述，发布作者，发布时间，URL等信息，千万不要点击到文章里面去看。这种方法基本上不会涉及到输入验证码重新登录的识别。采集到的有效数据可以达到50%以上，而且用到的资源是第一种第二种方法的千分之一。 弊端就是：文章内容爬取不全，只能抓到标题，部分摘要，很多不展示的文章爬不到。
Supinfor申请试用需要材料：邮箱号 + 监测需求 试用数据条数：可以试用10万条实时监测数据。不限数据条数的历史数据条数。 全网搜索次数：不限次数 Supinfor监测网站个数：30万全球知名网站 申请试用方式：联系网站在线客服即可开通使用 主要功能： 1、品牌自身监测，产品口碑监测实时洞察，智护品牌声誉基于细致入微的用户反馈分析和专业市场洞察，不断精进和完善产品口碑 2、竞对研究 –商业情报突破信息屏障，提供卓越的商业情报服务，助您取得关键市场竞争优势。竞对研究 –营销洞察精准洞察营销全貌，涵盖多维数据，搭配智能AI报告，优化商业决策。 3、事件分析知识图谱产品内置全球2000+重点新闻媒体背景知识及信息图谱支持 4、产品亮点全球监测覆盖全球10万+媒体信源、主流社交平台和智库等多源数 多维度的AI标签和报告提供丰富的系统AI标签及分析报告，支持AI标签自定义 实时AI助手实时的媒体情报平台AI洞察助理专家服务 专家服务客户定制化深度监测分析报 Supinfor客户案例： 承接一带一路国际项目合作的大型企业集团，包括工程承包类、装备出口类、矿产开采类、物流运输类等大型央企，多为世界500强成员。Supinfor为客户提供在全球视野下的品牌传播监测分析和深度洞察报告。 先进制造 · 国际工厂先进制造业出海企业，包括光伏智慧能源整体解决方案提供商、显示屏功能玻璃面板制造商、汽车安全玻璃供应商等。Supinfor为客户提供实时的全球商情速递、行业动态分析和品牌舆情监测分析。 新时代 · 出海企业全球领先的数字资产交易平台、中国知名潮玩品牌、时尚服装电商等新一代出海企业。Supinfor为客户提供海外用户口碑洞察分析、竞品商业情报及营销活动监测分析等服务
近期，小编接到了很多客户反馈，小红书这个月采集到的数据量跟上个月想比，差了十万八千里，上个月平均每天小红书监测到的数据量有1万多条每天，但是这个月他们公司监测的关键词，小红书数据量每天只有几千条一天，足足少了好几倍，他们都不好跟老板交差。这个是很多客户的抱怨，不仅仅是一个客户的抱怨。他们都有这样的心声，他们也很无奈，我们也很无奈，因为这个情况是大部分舆情监测客户都会遇到，而且各大舆情监测软件厂商都会遇到的情况。目前没有更好的解决方案，也没有更好的替代产品，大家都在承受小红书的反爬虫算法。如果这个问题需要彻底解决，必须要拿到小红书公司授权的API接口数据，据小编了解到的，目前小红书没有授权给任何一家公司API接口数据。 小红书最近一次升级的爬虫算法到底是怎么一回事呢？因为小红书知道，舆情监测软件厂商的爬虫大部分都是通过电脑虚拟机登录小红书网页版本账号的模式去爬他们的数据，因为这种模式是最高效，性价比最高的模式，而且小红书主要的用户群体都在用小红书APP，针对这种情况，小红书就彻底断了电脑虚拟机模式爬他们数据的想法，只要电脑登录小红书，搜索打开页面的次数达到一定的阈值，就要提示输入短信验证码，小红书手机APP扫码，正常一个人用电脑小红书都无法接受这样的提示，更何况是爬虫，他们要控制几百个小红书账号。根本没有办法实现这个功能。这就是为什么很长一段时间大家都没有攻破这次小红书的发爬虫。 目前小红书反爬虫技术，在国内还是遥遥领先其他网站，据小编了解，国内80%以上爬小红书数据的舆情监测软件厂商都放弃了这个网站。他们在采用外采API接口数据的方式来弥补自身小红书数据的不足。也就是所谓的行业抱团买小红书数据，一个舆情监测软件厂商发力去采集小红书的数据。
想必大家都知道，稀缺的东西才有市场，才有价值，那么今天小编再来给大家分享一下小红书评论数据，这个数据的价值非常高，对于企业对品牌的决策分析至关重要，为什么舆情监测软件厂商无法攻破小红书的评论数据呢？如果哪个舆情监测软件厂商可以攻破小红书评论数据或者小红书公司可以提供品牌评论数据分析服务，那么这个公司一定会成为未来舆情监测行业的一匹黑马，年营业额至少有几个亿。 目前小红书主帖的数据都非常难采集，目前做得最好的要属福建一个小红书种草的MCN机构，但是这个机构的小红书数据卖得极贵，他们采集到的小红书数据也并不是100%全，处于一个比较尴尬的境地，成本高，自己利用价值低，又不想卖给其它舆情监测软件厂商，想要天价卖给甲方，甲方又不买单。小红书评论数据采集困难主要的原因在于小红书独特的反爬机制，需要海量的小红书账号去爬相关数据，而且还需要模仿真人去爬数据，一单发现有机器人嫌疑，就会触发人工扫码验证的功能。这就导致整个小红爬取链路出现了问题。而且小红书评论数据在不断的增加，而且还涉及到楼中楼的数据，正常爬一个主帖的数据需要1分钱的成本，但是如果要爬这个主帖下面所有的评论，如果是第一层楼的评论，至少需要1毛钱的成本，如果涉及到楼中楼的评论，至少需要1元钱的成本。最主要的是钱花了，还未必买得到相关的资源去做这个工作。这就是为什么舆情加内存软件厂商不敢去攻破小红书评论数据的原因。 目前虽然市场上有部分舆情监测软件厂商声称他们有小红书评论数据，但是这个是极少的，基本上可以忽略的。跟小红书评论全量数据比起来，差太多了。按照现有的算力跟模式，想要采集小红书10%以上的评论数据都不可能。
近日，随着冰雪旅游经济持续升温与社会治理需求不断提升，哈尔滨市舆情监测工作成为公众关注的焦点。如何科学、精准、高效地开展舆情监测？哈尔滨通过机制创新与技术赋能，探索出一套具有地方特色的舆情治理模式。 一、全域覆盖：建立“市-区-街道”三级监测网络 哈尔滨构建了纵向贯通、横向联动的舆情监测体系。市级层面设立舆情分析中心，统筹全局；区级单位成立专项工作组，负责属地舆情收集与初步研判；街道及社区则作为前端“哨点”，实时捕捉民生关切与突发事件线索。这一网络确保舆情信息从发现到上报不超过1小时，为快速响应奠定基础。 二、技术赋能：AI+大数据构建“舆情天眼” 依托智慧城市数据平台，哈尔滨引入自然语言处理（NLP）和情感分析技术，对社交媒体、新闻网站、论坛等公开渠道进行24小时不间断扫描。系统可自动识别敏感词、聚类热点话题，并生成可视化舆情图谱。例如，在今冬冰雪大世界开园期间，系统提前预警“排队纠纷”等潜在风险，助力管理部门提前疏导、优化服务。 三、分级响应：从“被动应对”到“主动引导” 针对不同级别舆情，哈尔滨制定“蓝-黄-橙-红”四色预警机制。蓝色舆情由责任单位限时回应；黄色及以上级别启动多部门联席协调，通过新闻发布会、权威媒体解读等方式主动发声。2023年，哈尔滨共处理涉旅游、民生、环保等领域舆情事件1.2万余起，其中93%在48小时内实现有效化解。 四、民意闭环：舆情治理与政策优化双向联动 舆情分析不仅是应急手段，更成为政策调整的参考依据。哈尔滨建立“舆情-决策”反馈机制，定期编制《舆情内参》报送市委市政府。例如，针对网民集中反映的“老旧小区供暖不足”问题，2024年市财政专项拨款3.7亿元用于管网改造，真正将“民声”转化为“民生”。 专家观点： 黑龙江省社科院研究员认为：“哈尔滨的舆情治理模式体现了现代化城市管理的三个转向——从单向管控到双向互动，从事后处置到事前预防，从经验判断到数据驱动。这一实践为北方城市提供了重要参考。” 未来，哈尔滨计划进一步融合政务热线、基层网格等数据源，打造“城市舆情大脑”，推动社会治理从“精准感知”向“智能预判”升级。