舆情监测软件如何实现对小红书的评论数据进行监测

目前互联网上的数据五花八门，虚虚假假数据太多了，但是有个平台经常被监管部门约谈，因为他们的数据质量太过真实了，社会影响不是很好，所以很多监管部门都不太喜欢这个平台，这就是小红书，那么小红书的数据有多真实呢？用一组数据来说话：目前国内互联网上面50%以上的数据都是营销推广，灌水发布的。但是小红书主帖的数据只有10%-30%是营销推广灌水的数据，远低于行业水平，然而他的评论数据只有3%以内是灌水营销推广的数据。可想而知小红书的评论数据有多么真实，数据质量有多么的高，很多调研机构，企业品牌部门都非常希望得到这个评论数据来看自己关注的品牌在互联网上面的真实情况，那么今天小编就来给大家分析一下舆情监测软件是如何实现对小红书的评论数据进行监测的。

方法一：采集主帖的时候把评论的数据一起采集了

舆情监测软件在采集小红书主帖的时候，顺便对主帖下面的评论数据一起采集了，这个是目前国内大部分舆情监测软件的做法，这个采集成本不高，采集效率快，唯一的缺点就是采集评论不全，后期不会再去补充采集，漏掉的评论数据也较多。

方法二：对小红书的主帖数据进行24小时回踩

例如这条小红书的链接是昨天采集到的，今天对这条小红书的信息进行二次采集，主要是根据这条小红书固定的URL，然后对这条信息URL里面的评论数据进行采集。这种采集方法非常好，大部分主帖的评论数据都采集到了，但是成本比较高，国内小红书每天大概有1000万条数据，补充采集一条小红书的评论数据单账号资源+人工+服务器资源大概需要1分钱左右，这样单补充采集1天小红书评论的成本就要超过10万元。一年就要400万左右的成本了。这个要有一定实力的公司才可以干的。

方法三：对固定一批小红书的链接进行评论回踩

这个是很多调研分析项目经常用到的方法，对一批固定小红书的链接，对这批链接里面的数据进行评论回踩，例如100万条小红书链接，评论回踩也才1万的成本。但是这价值是非常高的。