运行时依赖
安装命令
点击复制技能文档
小红书关键词联想词批量采集工具 一键批量获取小红书搜索框下拉推荐联想词,支持多轮次深度联想挖掘长尾词,自动去重+热度排序,TXT/Excel双格式导出,专为内容创作者、新媒体运营、SEO优化师打造。
核心功能 批量关键词导入 支持命令行单个关键词输入 支持批量文件导入(每行一个关键词) 支持注释行(#开头自动跳过) 内置10+热门行业示例关键词 多轮次深度联想 支持1-3层深度联想(联想词再联想) 指数级拓展长尾关键词库 挖掘用户真实搜索意图 可自定义采集深度控制 智能去重与排序 自动识别重复词条并去重 按搜索热度分数智能排序 记录词条引用次数(出现频率) 保留原始来源关键词信息 多格式导出 TXT格式:结构化报告,包含关键词分组、热度排名、热门汇总 Excel格式:多Sheet专业报告,包含详细数据表、去重汇总表、统计信息表 自定义输出目录 自动时间戳命名避免覆盖
适用场景 内容选题策划 快速获取热门话题方向 发现用户真实搜索需求 拓展内容创作角度 生成多维度选题矩阵 SEO关键词研究 批量拓展长尾关键词 分析关键词热度分布 发现低竞争高流量词 构建完整关键词库 种草文案优化 获取平台热门词汇 匹配用户搜索习惯 优化标题关键词布局 提升笔记曝光率 竞品与行业分析 批量采集行业核心词 分析用户关注点分布 发现蓝海细分领域 跟踪热门话题趋势
使用说明 基础用法(单个关键词) python3 batch_keyword.py --keyword "夏季穿搭" 批量采集(文件导入) python3 batch_keyword.py --file keywords.txt 深度联想挖掘 python3 batch_keyword.py --keyword "护肤" --depth 2 导出Excel格式 python3 batch_keyword.py --keyword "美食" --format excel 完整参数示例 python3 batch_keyword.py \ --file keywords_sample.txt \ --depth 2 \ --format excel \ --output ./result \ --delay 0.5
参数说明 参数 说明 默认值 --keyword 单个关键词采集 - --file 批量关键词文件路径(每行一个) - --depth 联想深度,支持1-3层,数值越大长尾词越多 1 --format 输出格式:txt / excel txt --output 输出文件目录 ./output --delay 请求间隔(秒),防止请求过快 0.5 --no-dedup 关闭自动去重功能 -
输出示例 开始批量采集,共 10 个关键词,深度: 1 ============================================================ 深度 1: 夏季穿搭 深度 1: 护肤 深度 1: 美妆 深度 1: 美食 深度 1: 旅游 深度 1: 健身 深度 1: 家居 深度 1: 数码 深度 1: 宠物 深度 1: 母婴 ============================================================ 采集完成: 原始 100 个,去重后 100 个 结果预览(TOP 10): ----------------------------------------
- 夏季穿搭 2025 (热度: 100, 深度: 1)
- 护肤 2025 (热度: 100, 深度: 1)
- 美妆 2025 (热度: 100, 深度: 1)
- 美食 2025 (热度: 100, 深度: 1)
- 旅游 2025 (热度: 100, 深度: 1)
- 健身 2025 (热度: 100, 深度: 1)
- 家居 2025 (热度: 100, 深度: 1)
- 数码 2025 (热度: 100, 深度: 1)
- 宠物 2025 (热度: 100, 深度: 1)
- 母婴 2025 (热度: 100, 深度: 1)
Excel报告结构 导出的Excel文件包含3个专业Sheet: 详细数据表 - 所有采集到的原始数据,包含主关键词、联想词、热度分数、排名、采集深度、来源关键词、引用次数、采集时间 汇总(去重) - 去重后的唯一词条列表,按热度排序,适合直接使用 统计信息 - 采集统计概览,包含采集时间、关键词数量、采集深度、原始词条数、去重后词条数、去重率等关键指标
安装依赖 # 基础依赖(TXT导出) pip3 install requests # 完整功能(支持Excel导出) pip3 install requests pandas openpyxl
真实API对接说明 当前版本使用模拟数据进行功能演示。如需对接小红书真实API,需要: 使用浏览器开发者工具抓包,访问小红书搜索页面 查找搜索推荐相关接口(通常包含suggest/recommend等关键字) 更新代码中的_generate_mock_suggestions方法为真实API调用 根据需要配置请求头、Cookie或认证Token 注意:请遵守平台使用条款,合理控制请求频率,仅供学习研究使用。