做小红书运营或者品牌投放的时候，对数据进行分析的时候，我踩过很多坑。
最早进行竞品分析时，我会每天打开竞品主页，看看粉丝数量，再点开最新的笔记看看点赞数，然后就关闭了页面，并得出结论——他们的数据很好。现在回过头来想，这样和不看是一样的。粉丝数是结果而不是原因，单篇点赞量是快照而不是趋势，真正有价值的数据隐藏在这些表面数字之后：什么样的内容可以涨粉、评论区用户在问什么、发布节奏和流量高峰有没有规律、哪些笔记在偷偷投流。没有弄清楚这些问题的话，看也是白看了。
后来我才知道，分析小红书的数据，并不是看“看数据”，而是看“把数据拉出来拆”。拉数据这个事情，手动翻阅效率很低，需要借助工具。
我为什么推荐极致了数据
市面上可以分析小红书数据的工具很多，但是大部分都只能大致查看，或者数据是估算出来的，或者导出受到限制。我现在主要用的是极致了数据，它解决的问题很简单——就是把小红书上的公开数据批量拉回来，结构化提供出来，并不需要估算。
小红书API覆盖了21个接口方向，分为四类：
笔记数据类：笔记详情（App端多版本，建议优先使用标注“很稳定”的接口）、图文笔记详情、视频笔记详情。一次调用可以获取到的字段有笔记ID、标题、内容、发布时间、话题标签、图片数组、视频地址、封面、时长、点赞数、收藏数、评论数、分享数、阅读量以及作者的用户ID、昵称、头像、粉丝数、发布的笔记总数。
用户数据部分包括用户的个人信息和用户笔记列表（App端/Web端）。传入用户ID之后，批量获取该用户的全部笔记的元数据列表。
搜索数据类：搜索笔记（App端和Web端的不同版本）。可以按照关键词进行精确检索，并且可以按照时间倒序、按照点赞数、按照收藏数等不同的方式进行排序。
评论数据类：笔记一级评论、笔记二级评论。可以拿到两层的数据，返回的字段有评论内容全文、评论者的用户ID和昵称、评论者的头像URL、点赞数、子评论数量、评论的时间戳，二级评论还有明确的“回复对象”，可以还原出完整的讨论树。
话题数据类：话题列表。获取该话题的相关信息以及该话题下所有的笔记Feed流。
接口分为App端和Web端两部分，App端的数据更加丰富、稳定，标注“很稳定”的接口可以优先使用；Web端作为补充。
能用来做什么分析
数据拉回来之后，能做的不只是“看看”。
竞品的内容拆解是用得最多的一种方式。把竞品最近30篇笔记都拉出来进行内容分类，并且统计出各个方向的发布比例以及平均互动次数，就可以很快地知道竞品在哪些方面布局最多，哪个方向的数据反馈最好。
评论区挖掘也具有一定的价值。用户的提问、负面反馈、用户自发分享的使用场景等信息，在竞品正文里没有，但是在评论区到处都是。评论数据量大时，可以使用接口按照笔记ID批量拉取全部评论，包括评论内容、评论者信息、点赞数以及时间戳，并导出之后进行关键词词频统计，比一条条地翻阅要快很多。
趋势追踪就是不断地去收集数据。建立一个追踪表，每周记录竞品的粉丝数量、每周新增粉丝数、笔记发布量、每篇平均点赞数、每篇平均收藏数，坚持四到六周之后就会出现一条明显的趋势线。如果某一周的数据忽然跳变的话，就回过头去查一查那周竞品发布了什么内容，做了哪些事情。
怎么接入，按技术能力选
极致了数据提供了三种接入的方式，无论你的团队有没有技术能力，都可以找到适合自己的途径。
有技术团队可以直接对接API。注册并获取到API Key之后，按照文档的要求来构造请求，把笔记ID或者用户的ID作为参数传进去，得到的就是结构化的JSON数据。技术联调一天左右就可以跑通了。可以批量输入多个ID，并且可以并发调用，采集效率要比手动翻阅高很多。
不愿意写代码的人可以使用飞书「多平台数据采集助手」插件。在飞书中安装小红书插件，选择小红书平台，输入笔记链接或者账号主页，勾选需要采集的字段，设置采集频率。数据可以自动写入到多维表格中，并且可以设置定时任务来自动更新。我通常设定每天早上九点跑一次，到了公司打开飞书，竞争对手昨天的数据早就已经在那里了。
完全不懂技术的可以联系客服来定制数据服务。告诉客服你想要什么样的数据、以什么样的频率、以什么样的格式来提供数据表，客服会设置好之后直接把数据表给你。
如果要调用新媒体账号实时数据的话，可以用极致了数据api接口来获取到最新的数据，支持并发量大，可以批量查询多个账号、多个平台的数据。
一个案例
悠然堂是一家做文旅的公司，他们要批量收集小红书上关于旅游的种草笔记，分析出热门打卡地以及游客喜好。以前人工整理效率很低，后来使用了极致了数据搜索API，输入“旅游攻略”“民宿旅居”“景区打卡”等关键词进行定向筛选匹配度高的种草内容，一键批量调取笔记标题、正文、发布账号、点赞收藏互动数据。根据接口单轮检索上限最多50页、大约1000条笔记来拆分多组长尾关键词分批调用，既符合平台规则又能覆盖到更多的内容样本。
总结
小红书数据分析的重点并不是“看数据”，而是把数据拿出来进行拆分。极致了数据覆盖了21个接口的方向，包括笔记详情、用户笔记列表、搜索笔记、一级和二级评论、话题列表，可以进行竞品内容拆解、评论区挖掘、趋势追踪等分析场景。有技术团队直接对接API，不会写代码的可以使用飞书插件零代码采集，不懂技术的可以联系客服定制。先拿到数据，然后再进行分析，思路也就明了了。
