sougood
今天聊一下小红书的“截流”场景，这个场景我之前有说过小红书截流工具。但还是有很多客户不懂。刚好最近有一些敏感赛道的客户找过来了解，再加上我们给其他客户也做了一些针对这个场景的自动化工具。
就顺道一起介绍下好了。
1、业务场景介绍
背景是这样，小红书越来越完善，竞争也越来越卷。一些敏感行业，比如贷款、社保公积金、医疗健康等，发布的笔记经常被限流，甚至审核不通过。
有个做社保公积金的客户跟我说，他们团队每天发 10 条笔记，能正常展示的只有 2-3 条，其他的要么审核不通过，要么展示量只有几十。这样算下来，笔记的流量成本非常高。这种情况下，他们就需要一种”流量补充”的方式，也就是我们今天要说的”截流”。
既然发的笔记流量不行，那就主动出击。
截流，简单来说，就是在别人的笔记评论区或者私信里，通过评论、回复的方式，把流量引导到自己这里来。
比如，一个博主发了一篇关于”公积金提取攻略”的笔记，浏览量有 5 万。你可以在这篇笔记的评论区，留下你的专业见解或者解决方案，吸引有需求的用户主动来找你。
这种方式的好处是：
- 流量精准：能看到这篇笔记并阅读评论的用户，本身就对这个话题感兴趣，是精准的潜在客户；
- 成本低：不需要自己生产内容，借助别人的流量池来获客；
- 见效快：只要评论内容写得好，能解决用户问题，转化率往往很高。
手动截流有几个明显的问题：
- 效率低：每天手动去搜索笔记、查看评论、回复评论，非常耗时；
- 难以规模化：一个人一天能手动评论的笔记数量有限，很难批量操作；
- 容易被封号：手动操作时，如果频次控制不好，或者评论内容太硬广，很容易被平台判定为营销账号，导致限流或封号。
当然，并不是说用 RPA 工具自动化，就一定不会封号。截流的场景，一定会遇到这种情况的。RPA 目前是最稳妥的方式，其他的所谓“黑科技”软件，风控概率会更大。这部分注意细节，我会在文章最后详细说明。
2、工具功能介绍
回到工具上，我们针对截流的场景，开发了一系列自动化工具，总结下来，可以分为 3 种解决方案：
第 1 种方案，最稳妥的方式，是不去做笔记的评论、回复，也不做私信。只做指定笔记/搜索关键词笔记/对标博主笔记评论的采集。采集到评论内容、用户 ID。人工判断是否是潜在用户，如果是，就手动去私信。
第 2 种方案，多个小红书账号，结合比特浏览器，寻找笔记。还是 3 个方式：指定笔记/搜索关键词笔记/对标博主笔记评论。其中，对搜索关键词/对标博主的前 N 条笔记，对笔记内容进行关键词筛选，满足关键词的笔记，在下面评论 1 条内容。只评论 1 次，如果评论过其他账号就不再继续评论。
这个方式是目前最多客户使用的方案。
使用场景举例：
- 对指定笔记链接进行评论：你是做医疗美容的，通过搜索”美容””医疗美容”等关键词，找到了 50 篇高流量的笔记。你可以把这 50 篇笔记的链接整理到 Excel 表格里，然后运行程序，自动在这 50 篇笔记下面发布评论。
- 搜索关键词进行自动评论：你想找最近 7 天内，点赞数超过 100 的”公积金提取”相关笔记。你可以设置关键词为”公积金提取”，筛选条件为”最近 7 天、点赞数>100″，程序就会自动找到这些笔记，并发布评论。
- 指定博主笔记进行自动评论：你发现有个博主专门做”社保科普”，粉丝有 10 万，每篇笔记点赞都在 500 以上。你可以设置这个博主的主页链接，程序会自动在他的前 N 篇笔记下面评论，持续获取他的流量。
第 2 种方案
第 3 种方案，多个小红书账号，结合比特浏览器，寻找笔记。还是 3 个方式：指定笔记/搜索关键词笔记/对标博主笔记评论。其中，对搜索关键词/对标博主的前 N 条笔记，对笔记的评论内容进行关键词筛选，前 N 条评论，在满足关键词的评论下回复 1 条内容。只回复 1 次，如果评论过其他账号就不再继续评论。
区别于第 2 种方案，这个方案更精细化一些，就是去做回复。就风控上来说，评论或者回复，是一样的。用评论还是回复，可以根据自己的行业来判断。
使用场景举例：
- 指定笔记进行回复。有篇关于”房贷利率”的笔记，评论区里很多用户在问”房贷怎么办理””利率多少”。你可以设置关键词为”房贷””利率”，程序会自动找到这些评论，然后回复你的专业建议。
- 搜索关键词自动回复。你想找所有提到”医保报销”的评论。你可以设置搜索关键词为”医保”，评论筛选关键词为”报销””怎么报”，程序就会自动找到这些评论并回复。
- 指定博主笔记进行自动评论：你发现有个博主专门做”社保科普”，粉丝有 10 万，每篇笔记点赞都在 500 以上。你可以设置这个博主的主页链接，程序会自动在他的前 N 篇笔记下面，去看每篇笔记的前 N 条评论。评论筛选关键词为”报销””怎么报”，程序就会自动找到这些评论并回复。
第 3 种方案
3、实现效果演示
针对上面说的 3 种方案做一些演示。
第 1 种，评论采集和人工私信流程
第 1 种是采集笔记评论，我在之前的采集小红书笔记评论文章里有过介绍。目前支持采集数据到多维表格，采集的字段：笔记链接、小红书昵称、用户 ID、用户主页、评论内容、发布时间、IP 归属地、点赞数、回复数。
通过评论内容分析，如果需要对用户进行建联，已经采集到了用户主页和用户 ID，可以人工建联。
如果你需要私信的量比较大，也可以考虑看看自动化私信，我们也有客户在用。可以看看介绍：小红书移动端-多手机自动私信工具
附上多维表格模板：
https://ai.feishu.cn/base/Ajd4b5e46alB8FscLzucqZQ1nxb?table=tbl3VYQAvESYDLQr&view=vew2PcTLp4
采集的评论字段-示例
第 2 种，对指定笔记/搜索关键词/对标博主主页的笔记，进行评论
考虑到每个账号的评论/回复次数有限，所以一般是结合多个账号来做，多个账号是结合比特浏览器来处理。
视频里演示的是对指定笔记进行评论。这个场景下，需要先填入指定笔记，然后多个账号依次进行评论。搜索关键词和对标博主的场景。也是类似，就不放视频了。
下面是比特浏览器的配置字段，把需要进行评论的账号，以及评论内容，需要提前填写到模板里。
配置字段
第 3 种，对指定笔记/搜索关键词/对标博主主页的笔记的评论，进行回复
这个场景，同样需要用到比特浏览器。视频里演示的通过搜索关键词去找笔记，在笔记的评论去，筛选是否包含“好看”的关键词，如果包含，就回复 1 条内容。不包含的话，就忽略查找下一个。
下面是比特浏览器的配置字段，把需要进行回复的账号，以及回复内容、关键词，需要提前填写到模板里。
配置字段
4、注意事项
在小红书评论区互动的一些注意事项：
- 使用小号，不要用主账号。准备多个账号，分散风险；
- 控制评论频次，不要过于频繁。单个账号，一天评论 30 条左右，相对安全；
- 评论内容要自然，避免硬广；
- 账号权重也会有影响，完善账号资料（头像、简介、认证等），号稍微养一养；
- 多个账号使用比特浏览器，建议配置下使用静态 IP。一个 IP 对应该 2-3 个小红书账号。也就是说，多个账号下，你需要的费用是 工具费用 + 比特浏览器窗口费用（很便宜，可以忽略不计）+ IP 费用（50-70 元/月）
线上部分工具清单：