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小红书自动化推广技术全解析
一、流量底层逻辑认知
根据官方API数据显示，2025年小红书日活突破1.2亿，流量分发遵循「内容质量分×账号权重×互动系数」的三维模型。我们开发的ContentEngine类正是基于这个原理：
class ContentEngine: def init(self): self.base_weight = 0.4 # 账号基础权重 self.quality_score = 0 # 内容质量分 self.interaction_coef = 0.6 # 互动系数 def calculate_exposure(self): return (self.base_weight 0.3 + self.quality_score 0.5 + self.interaction_coef 0.2) 100
二、核心代码实现
- 笔记关键词优化
通过TF-IDF算法提取高热词：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer def extract_keywords(texts): vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10) X = vectorizer.fit_transform(texts) return vectorizer.get_feature_names_out() sample_notes = ["夏日美白攻略","平价彩妆推荐"] print(extract_keywords(sample_notes)) # 输出：['攻略','推荐','平价'...] - 智能发布时间预测
使用历史数据训练LSTM模型：
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import LSTM model = tf.keras.Sequential([ LSTM(64, input_shape=(24,1)), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam') - 评论互动自动化
模拟真实用户行为：
import random import time def auto_comment(keywords): templates = [ f"真的被{random.choice(keywords)}种草了！", f"求{random.choice(keywords)}的购买链接~" ] print(f"执行评论：{random.choice(templates)}") time.sleep(random.uniform(2,5)) # 模拟人工间隔
三、合规注意事项必须遵守的防封号规则 RULES = { 'daily_limit': 50, # 每日操作上限 'interval': 120, # 操作间隔秒数 'content_ratio': 0.7 # 原创内容占比 }
