小红书关键词类型有哪些,如何布局搜索流量?

  通过搜索关键词寻找到关注的内容,是大部分小红书用户的浏览习惯。因此作为品牌方,找准搜索的关键词,并合理嵌入内容中,就显得尤为重要。今天为大家分享下小红书关键词类型有哪些,如何布局搜索流量?

  一、关键词的分类

  首先关键词是指,用户输入一个词,以此为内容在平台内进行搜索,搜索引擎以此搜索出来的网页搜索。

  通常来说,关键词应该具有三个特征:与品牌的相关性、搜索量、商业价值。以小红书平台为例,目前主要分为三类关键词,即行业词、产品词和长尾词。

  所谓行业词,是指能够代表品牌所处行业的关键词。行业词是非常基本的词汇,覆盖人群广,热度高,能够圈定大量人群。但由于行业有限,因此各个行业内竞争压力都比较大,想要仅仅依靠行业词脱颖而出,非常困难。

  产品词,是指具体表达产品的词,是具象化的词汇,比如,洗衣液、连衣裙等。 产品词相较于行业词而言,与用户之间的匹配度更高,也是用户优先搜索的词汇。产品词的搜索热度很高,但同样面临竞争较大的问题。

  长尾词,是描述性的词汇,通常同于对产品用途、使用场景等进行描述。长尾词顾名思义,由多个词汇组成,与用户的匹配度是最高的。

  通过多个词汇的罗列,可以直接圈定小部分人群,但是热度相对较低,多个长尾词叠用时,单个词汇的引流效果较小。

  二、如何布局关键词

  关键词的布局要关注两个方面,分布及密度。

  关键词的分布应该尽可能地自然、均匀。在笔记的封面、标题、正文、视频、地址、话题及账号名称中,都可以出现。但不要刻意的,反复的堆砌,相同类型的词不要同时使用。

  而词的密度是指关键词在笔记正文中出现的频率。一般来说,词的密度应该控制在5%-15%之间。过高的出现密度,会被判定为广告,导致拒绝收录。

  关键词,就像是连接着品牌方和用户之间的桥梁。优秀的关键词使用能力,可以迅速的捕捉用户关注,吸引大量流量,打造一片爆文。所以我们在寻找关键词时,要优先考虑平台的搜索排名,尽可能的选择热度高的词汇。

  以上就是关于“小红书关键词类型有哪些”的分享,希望对大家有所帮助。

### 小红书关键词搜索爬虫实现 在构建针对小红书关键词搜索的爬虫时,可以采用 `Scrapy` 和 `Selenium` 的组合来处理静态和动态内容。以下是具体的技术细节: #### 使用 Scrapy 处理静态内容 对于小红书的部分页面,可能仍然存在一些可以通过 HTTP 请求直接获取的内容。这些内容通常不需要 JavaScript 渲染即可访问。在这种情况下,可以直接利用 `Scrapy` 来抓取数据并解析 HTML 页面中的信息。 ```python import scrapy class XiaohongshuSpider(scrapy.Spider): name = 'xiaohongshu' allowed_domains = ['www.xiaohongshu.com'] start_urls = ['https://www.xiaohongshu.com/search?keyword=目标关键词'] def parse(self, response): items = [] posts = response.css('div.post-item') # 假设这是帖子的选择器 for post in posts: item = { 'title': post.css('h3::text').get(), 'content': post.css('p::text').get(), 'author': post.css('span.author-name::text').get() } items.append(item) return items ``` 此代码片段展示了如何定义一个基础的 Spider 类,并设置初始 URL 列表用于启动爬虫[^1]。 #### 结合 Selenium 解决动态加载问题 由于许多现代 Web 应用依赖于 JavaScript 动态渲染内容(例如无限滚动、懒加载图片等),仅靠 Scrapy 可能无法完全满足需求。此时可引入 Selenium 来模拟真实用户的浏览器行为,从而捕获完整的 DOM 数据。 下面是一个集成 Selenium 的例子: ```python from scrapy import signals from selenium import webdriver from scrapy.http import HtmlResponse import time class SeleniumMiddleware(object): @classmethod def from_crawler(cls, crawler): middleware = cls() crawler.signals.connect(middleware.spider_opened, signal=signals.spider_opened) crawler.signals.connect(middleware.spider_closed, signal=signals.spider_closed) return middleware def process_request(self, request, spider): self.driver.get(request.url) time.sleep(3) # 等待页面加载完毕 body = str.encode(self.driver.page_source) # 返回一个新的 Response 对象给 Spider 进一步解析 return HtmlResponse( self.driver.current_url, body=body, encoding='utf-8', request=request ) def spider_opened(self, spider): options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('--headless') self.driver = webdriver.Chrome(options=options) def spider_closed(self, spider): self.driver.quit() ``` 在此中间件中,每当接收到请求时都会调用 `process_request()` 方法,它负责打开指定链接并通过 Selenium 获取完整源码后再传递回 Scrapy 流程中继续执行后续逻辑[^4]。 #### 配置项目结构 为了使上述功能生效,在项目的 settings.py 文件里需激活自定义 Middleware 并调整下载延迟参数以减少频率过高触发反爬机制的风险。 ```python DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'your_project_name.middlewares.SeleniumMiddleware': 543, } DOWNLOAD_DELAY = 2 ``` 以上配置确保每次发起新请求前都有适当间隔时间等待服务器响应完成再进行下一步动作[^3]。 ---
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