小红书评论爬取加主页访问-小红书
2025-07-10 14:32:02
行业：电商、内容平台
载体：爬虫/脚本
技术：Robot Framework、Scrapy、Selenium、Selenium WebDriver
业务和功能介绍
一、业务亮点（项目核心价值）
精准垂直领域数据
聚焦“英语学习机”细分市场，直接抓取目标用户（家长/学生）的真实反馈，为产品研发、竞品分析提供高价值用户洞察。
全链路用户行为分析
采集帖子+评论+用户主页信息（小红书号/IP属地），可构建用户画像：
地域偏好（IP属地 → 区域消费习惯）
用户属性（主页信息 → 身份标签）
舆论热点（评论内容 → 痛点需求）
动态市场监测能力
通过持续采集热门帖子的评论数据，实现：
实时追踪产品口碑变化
快速识别负面舆情（如质量投诉）
发现新兴竞品（用户对比提及的品牌）
反爬策略与工程化能力
突破小红书动态加载、登录验证等反爬机制（文档提及“我站已伤了”说明技术门槛）
自动化采集+结构化存储（MongoDB）+ JSON交付，支持大规模数据生产。
二、立项原因（必要性分析）
市场决策依赖真实用户声量
小红书是年轻家长的教育消费决策平台，评论数据直接反映：
用户对产品的真实评价（非广告话术）
未被满足的需求（如“续航太短”“内容不足”）
竞品优劣对比（用户自发讨论竞品特性）
竞品分析缺乏深度数据
传统竞品分析依赖公开资料，而小红书评论包含：
用户实际使用场景（“带孩子出国时用”）
价格敏感度（“打折才买”“性价比不如XX”）
功能缺陷投诉（高频问题可针对性优化）
地域化营销策略支撑
IP属地数据可分析：
高潜力区域（评论密集地区 → 重点投放）
地域性需求差异（如南方用户关注防潮性能）
规避产品开发风险
通过持续监测用户反馈：
提前发现设计缺陷（如“屏幕太小伤眼”）
避免盲目跟进竞
根据需求使用浏览器自动化工具爬取评论内容和评论人名以及评论时间，对于个人小红书号和所在ip则使用request请求并发访问获取数据，整个脚本除了浏览器初始启动外全部采用人工翻页加监听器捕获请求获取数据，最大程度模拟真人操作避免反爬。最终获取1万多条有效数据
精准垂直领域数据
聚焦“英语学习机”细分市场，直接抓取目标用户（家长/学生）的真实反馈，为产品研发、竞品分析提供高价值用户洞察。
全链路用户行为分析
采集帖子+评论+用户主页信息（小红书号/IP属地），可构建用户画像：
地域偏好（IP属地 → 区域消费习惯）
用户属性（主页信息 → 身份标签）
舆论热点（评论内容 → 痛点需求）
动态市场监测能力
通过持续采集热门帖子的评论数据，实现：
实时追踪产品口碑变化
快速识别负面舆情（如质量投诉）
发现新兴竞品（用户对比提及的品牌）
反爬策略与工程化能力
突破小红书动态加载、登录验证等反爬机制（文档提及“我站已伤了”说明技术门槛）
自动化采集+结构化存储（MongoDB）+ JSON交付，支持大规模数据生产。
二、立项原因（必要性分析）
市场决策依赖真实用户声量
小红书是年轻家长的教育消费决策平台，评论数据直接反映：
用户对产品的真实评价（非广告话术）
未被满足的需求（如“续航太短”“内容不足”）
竞品优劣对比（用户自发讨论竞品特性）
竞品分析缺乏深度数据
传统竞品分析依赖公开资料，而小红书评论包含：
用户实际使用场景（“带孩子出国时用”）
价格敏感度（“打折才买”“性价比不如XX”）
功能缺陷投诉（高频问题可针对性优化）
地域化营销策略支撑
IP属地数据可分析：
高潜力区域（评论密集地区 → 重点投放）
地域性需求差异（如南方用户关注防潮性能）
规避产品开发风险
通过持续监测用户反馈：
提前发现设计缺陷（如“屏幕太小伤眼”）
避免盲目跟进竞
根据需求使用浏览器自动化工具爬取评论内容和评论人名以及评论时间，对于个人小红书号和所在ip则使用request请求并发访问获取数据，整个脚本除了浏览器初始启动外全部采用人工翻页加监听器捕获请求获取数据，最大程度模拟真人操作避免反爬。最终获取1万多条有效数据
项目实现
该爬虫脚本功能直接，项目由我一人在一天内完成。
一开始打算使用全自动化实现，但发现网页版小红书有诸多困难，例如直接跳转详情页容易被反爬，评论区懒加载需滚动而浏览器自动滚动功能不稳定。最终使用半自动化方式加代理ip访问详情页实现了爬取目标
一开始打算使用全自动化实现，但发现网页版小红书有诸多困难，例如直接跳转详情页容易被反爬，评论区懒加载需滚动而浏览器自动滚动功能不稳定。最终使用半自动化方式加代理ip访问详情页实现了爬取目标
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