Xiaohongshu Data Analysis

小红书数据分析指令包

数据来源

手动记录

每次发布后记录：

• 发布时间
• 标题
• 内容类型
• 24h/48h/72h数据

数据模板

| 日期 | 标题 | 类型 | 24h点赞 | 24h收藏 | 24h评论 | 72h点赞 | 备注 |
|------|------|------|---------|---------|---------|---------|------|

核心指标解读

基础指标

计算公式

收藏率 = 收藏数 / 曝光数
互动率 = (点赞+收藏+评论) / 曝光数
完播率 = 完播数 / 播放数（视频）

分析流程

步骤1：数据收集

提取最近10条笔记数据：

请提供最近10条笔记的数据：
1. 标题
2. 发布时间
3. 内容类型
4. 曝光量
5. 点赞/收藏/评论数

步骤2：横向对比

步骤3：纵向分析

观察单条笔记的数据曲线：

• 前2小时：判断冷启动表现
• 24小时：判断是否进入推荐池
• 72小时：判断长尾表现

步骤4：归因分析

数据好的原因：

• 标题钩子强
• 内容有实用价值
• 发布时间对
• 封面吸引人

数据差的原因：

• 标题平淡
• 内容同质化
• 发布时间不佳
• 封面信息不清晰

输出报告模板

## 数据分析报告

### 整体表现
- 平均互动率：___
- 最高表现笔记：___
- 最低表现笔记：___

### 发现规律
1. 标题：___（规律）
2. 内容：___（规律）
3. 时间：___（规律）

### 优化建议
1. [具体可执行建议]
2. [具体可执行建议]
3. [具体可执行建议]

### 下阶段目标
- 目标互动率：___
- 重点优化方向：___

爆款案例分析

案例：路标笔记

基准数据：

• CTR：22.6%
• 完播率：36%

成功因素拆解：

1. 标题：数字+结果承诺
2. 内容：可操作的步骤
3. 结构：清单式呈现
4. 互动：结尾有提问

可复用模式：

• 选题方向：个人成长+方法论
• 内容结构：3-5个要点
• 文案风格：简洁+具体

持续优化循环

发布 → 收集数据 → 分析 → 优化 → 发布
 ↑                              ↓
 ←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←

注意事项

1. 样本量 — 至少10条笔记才有统计意义
2. 时间窗口 — 同一篇笔记，看72小时数据
3. 平台波动 — 注意平台算法调整影响
4. 季节性 — 某些内容有季节波动

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