小红书数据采集API支持二级评论吗?

小红书数据采集API支持二级评论吗?

支持。二级评论一般比一级评论更有价值。

最早的关于小红书竞品分析的时候,我只是看了第一级的评论。用户说“好用”“不错”“踩雷了”,我就会把它记下来,感觉差不多就可以了。之后一个做品牌投放的朋友跟我说,你看二级评论。一级评论是用户对于笔记的最初反应,而二级评论才是用户之间真正的交流。有人在回复中追问“哪里买”“适合什么肤质”“和XX比怎么样”,这样的追问才是可以用来指导选品、内容的东西。

从那之后,我每次拉取评论数据的时候都会把二级评论单独拿出来看。

小红书评论是两层结构

小红书的评论区和抖音一样,分为两级。一级评论是指用户直接在笔记下方发表的意见,二级评论则是用户对一级评论的回复。二级评论藏于“展开更多回复”之中,手动翻阅很困难,翻到一半的时候页面刷新,前面的内容就会丢失。

并且二级评论中经常会看到用户之间观点的碰撞、对产品细节的追问以及使用场景的分享,在一级评论里是看不到的。

极致了数据支持一级和二级评论

极致了数据小红书API覆盖了21个接口方向,其中评论数据就是其中的一个重要能力。一级评论、二级评论各自有独立的接口。

怎样获得呢?首先调用一级评论接口,传入笔记ID,得到该笔记下的所有一级评论列表,并且每个评论都带有评论ID。然后用这个ID调用二级评论接口就可以获取到该条评论下面的所有回复了。

新媒体平台api数据接口

返回的字段有:评论的内容全文、评论者的用户ID和昵称、评论者的头像、点赞数、评论的时间戳、回复的关系。二级评论会注明它是回复哪条评论的,并且拿到的不是零散的文字,而是一棵树形的讨论树。

支持批量采集,可以一次上传多个笔记ID,把对应的评论数据都拉回来。不用一条条地去翻笔记,也不用一条条地复制评论。

怎么接入,三种方式按需选

有技术团队可以直接对接API,注册后获得密钥,把笔记ID传进去,得到结构化的JSON,技术联调一两天就可以跑通了。

不想写代码的运营人员可以使用飞书「多平台数据采集助手」插件,输入笔记链接,勾选需要采集的评论字段,设置采集频率,数据会自动写入多维表格,并且可以设置定时任务自动更新。

免代码飞书插件快速数据查询,插件名:多平台数据采集助手

飞书插件地址:多平台数据采集助手 使用手册:​​​​‍⁠‌‌‬​​‍‬⁠‍​‬​​​⁠​‌​​​​​⁠​​​​‌‍‌‍‬​​⁠V2.0.0多平台数据采集助手插件使用指南 - 飞书云文档

小红书数据采集API支持二级评论吗?

完全不懂技术的人可以联系客服来定制数据服务,告诉客服要采集哪些笔记、什么字段、什么频率,并且直接提供数据表。

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。

二级评论拿到之后怎么用

最基础的就是关键词提取。对二级评论的内容进行分词,并且统计出出现频率较高的词语。高频词就是用户最关心的话题。差评中出现频率最高的词就是产品或者服务需要改进的地方。

根据情感分类来判断文章的大致倾向。对评论进行正负性打标,并且分析每篇笔记的情感比例。如果连续几篇负面的文章所占的比例越来越大,那么就说明内容的方向或者产品本身出现了问题。

高赞评论单独来看。高赞二级评论就是大多数用户认可的意思。如果高赞评论和笔记的观点是一致的,那么就说明内容说到用户的心坎上了;而如果高赞评论都是反驳的话,那么就说明这个观点被用户否定了。

选题挖掘也是依靠二级评论来完成的。用户不断提出的问题就是下一次选题的方向。用户自己去比较竞品的地方就是你差异化的机遇。

常见问题解答

Q1:小红书数据采集API能拿到二级评论吗?

可以。极致了数据小红书API已经覆盖了21个方向的数据,可以进行一级评论和二级评论的采集。二级评论是通过一级评论的ID调用独立接口来获取的,返回的内容包括评论内容、评论者信息、点赞数量以及回复关系等字段。

Q2:没有技术团队,能采集二级评论吗?

可以。使用飞书「多平台数据采集助手」插件,无需编写代码就可以配置好,输入笔记链接就可以把评论数据采集到多维表格中,并且可以设置定时任务自动更新。也可以联系客服进行数据服务的定制,直接提供数据表。

Q3:二级评论采集支持批量操作吗?

支持。接口可以批量传入多个笔记ID,评论数据批量拉回来。飞书插件也可以一次输入多条笔记链接,数据自动进入多维表格。

总结

小红书的数据采集API可以获取到二级评论。极致了数据覆盖了21个接口方向,一级评论、二级评论各自有独立的接口,返回评论的内容、评论者的个人信息、点赞的数量、回复的关系等结构化的字段,可以进行批量采集,并且可以同时进行多个请求。接入的方式有三种:技术团队可以使用API对接,运营人员可以用飞书插件零代码采集,不会技术的可以联系客服定制。二级评论中包含着用户的实际需求以及讨论,把数据用起来之后,选题的方向和竞品分析都有了依据。

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