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  • 关键词数据分析
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    2019-05-27 16:09:47

    ####离线数据处理,hive分析(保留汉子、字母、数字、开头数字去除、过滤垃圾数据)
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    select content,count(1) wordsnumber from (
    select regexp_replace(split(eventname,'_')[1],' |,|:|/|-|\r|\n|[[^0-9a-zA-Z\\\u4e00-\\\u9fa5]]','') content from commodlog where eventname like '搜索关键词%' ) as a where content not REGEXP '^[0-9]' and content !='' and content !='null' group by content sort by wordsnumber ASC;
    
    

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    近期比较多的运营伙伴们问我:经常用百度指数、阿里指数、关键词工具等做关键词分析,但都不理想,且不知道如何分析。传统的数据报告都有,但不知道从哪些维度去形成关键词数据报告,老板天天问我推广这么久为什么没效果,应该怎么做?

    总结出5点:搜索词、咨询词、流量词、需求图、竞争对手

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    1、分析用户搜索词:把1年或半年内用户搜索词数据统计出来,筛选出与你业务相关联的搜索词。(如何没有这做过统计,可以使用www.5118.com里的【关键词挖掘】)

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    2、分析用户咨询词:咨询词是最为重要的核心词,企业咨询词一般在50个以内;比如:标识标牌+相关(厂家、制作等);46寸液晶拼接屏+相关(液晶拼接屏46寸、46寸液晶拼接大屏等)

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    3、分析移动流量词:从移动端获取有流量的词,主要的目的就是写文章。文章内容分为:纯原创;UGC(让用户贡献内容);伪原创。

    4、分析用户需求图:以“智能配电箱”为例

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    分析高频词;了解用户当下需求,重新给产品定位。如:“智能配电箱”高频词是“家用”有47个,而“智能”这个词又是用户所关心的,分析中得出;家用型的智能配电箱需求比较大。

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    分析核心词;做到精准投放,获得有效线索。如:通过“家用”这个词做分析,与家用关联比较高的是:智能配电箱,智能控制,智能家居,照明配电箱等,了解用户在核心词又关心哪些。

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    分析长尾词;把用户关心的每个参数都展示在平台上。如:通过矩阵关系了解,客户还关心:智能型、低压、jp、价位、尺寸、系统等。

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    分析疑问词:客户问的所有问题都是你需要去解决的。如:智能配电箱数据中含有疑问词什么、怎么、多少等,这些词都需要写好文案进行投放。

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    5、分析竞争对手:通过5118竞价词挖掘和价值网站挖掘,可以找出与你相似度高的网站做分析。分析:产品、模式、seo情况、对手关键词、推广渠道等。

    最后:任何的数据分析都要以结果为导向,关键词分析只是互联网营销数据分析的一个部分,分析的核心一定是站在用户角度去思考,从每一个词,每一个页面,每一次访客进入平台,每一 次停留时间等,多关注用户搜索习惯,多了解用户对平台的体验度,这样才能真正获得客户。

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    1.什么是种草关键词?

    能打动用户,让用户形成记忆,引发购买的核心关键词即为品牌的种草关键词。
    小红书上常见的种草关键词分为以下6种,以下以小红书热门彩妆护肤行业举例。
    1.品类词:产品所处的具体品类,如粉底液、口红、眼影、眉笔、腮红、睫毛膏、卧蚕笔等;
    2.功效词:指产品的具体功效,如美白、祛痘、抗衰、镇静、修复、滋养等;
    3.场景词:常指品牌把产品结合消费者具体的使用场景,如夏季妆容、通勤妆容、年会妆容、面试妆容、毕业妆容、证件照妆容等;
    4.人群词:指品牌将目标消费者进行具象化细分,如肤质划分:敏感肌、痘肌、黄皮、白皮、中性肤质、干性肤质、油性肤质、混合性肤质、敏感性肤质等;如身份划分:学生党、都市白领、小镇青年、孕妈、二次元、国风少年等;
    5.品牌词:顾名思义,指有辨识度的品牌名称,如雅诗兰黛、兰蔻、芭比布朗、YSL、玫珂菲、毛戈平、植村秀、完美日记等;
    6.时效词:包含具体时间节点的词,如618、双十一、儿童节、端午节、中秋节等。
    小红书品牌可以从以上6种不同类型的种草关键词中,进行品牌专属关键词预设,再通过达人投放去检查关键词设定是否合理,并通过投放的反馈实时优化,打造出品牌的高知名度高传播度的关键词。

    2.小红书品牌如何布局种草关键词?

    1.挖掘近期热门笔记的热点关键词,借势上热门
    捕捉近期热度较高的热搜词,找到品牌的结合点,进行种草关键词布局。
    如近1个月护肤类【热门笔记】前5的关键词分别有美白、去黑头、祛痘印等,那么相关护肤品牌就可以对应自身产品,找到合适的连接点,布局种草笔记热点关键词,借势上热门。
    在这里插入图片描述图丨千瓜数据
    如笔记《干货,如何逆袭成冷白皮》,达人从标题、视频封面、视频文案都紧扣美白,指向性非常强,完成“美白”这一种草关键词的布局。
    在这里插入图片描述
    图丨小红书
    2.长尾流量词+热点品类词同步预埋,效果翻倍
    小红书从运营初至今,社区大量优质内容的沉淀+用户的兴趣关注偏向,产生了一批拥有高热度的长尾词,长尾词的流量和热度不受时间影响。我们可以通过数据平台,找到长尾流量词。同时,结合近期的热点时效词,二者相结合,完成种草关键词的布局。
    首先,品牌可以通过搜索找到长尾流量词,以底妆为例,他的长尾流量词有:底妆、底妆怎么服帖干净、底妆教程、底妆持久不脱妆、底妆产品推荐等。
    在这里插入图片描述
    图丨小红书
    同步,我们找到实时上升的【热点品类词】,发现进1周热点词有:学生党、油皮、敏感肌、干皮、痘肌、养肤、混油皮,那么我们就可以将长尾流量词和热点品类词进行结合,效果翻倍。
    在这里插入图片描述
    图丨千瓜数据
    如博主:就吃一口芝士的mistine气垫高赞种草笔记,就在标题和文中埋下大量的长尾流量词:底妆,和热点品类词:学生党。
    在这里插入图片描述
    图丨小红书
    3.找到蓝海词,小细节撬动大流量
    除了上述两种形式以外,还有一个很讨巧的方法,我们可以通过找到蓝海词,即目前小红书品牌比较少布局的关键词,完成流量突围。
    这里介绍两个思路,帮助品牌如何快速找到蓝海词。
    1.通过【热搜词搜索】,如搜“防晒”显示,找出近7天笔记较少的关键词,如口罩防晒,宝宝防晒,防水防晒霜,相关品牌就可以进行种草关键词布局,抢占蓝海词,完成搜索排名流量突围。
    在这里插入图片描述
    图丨千瓜数据
    2.通过【品牌投放】,找到竞品种草内容关键词中投放较弱的那一块,进行发力,完成弯道超车。以珀莱雅为例,他的内容种草关键词,关于618好物、抗糖、抗氧化、拯救痘痘肌、科学护肤成分党等布局较弱。相关品牌结合自身产品,可以聚焦于这些内容种草关键词,突破打通,占领用户心智。
    在这里插入图片描述
    图丨千瓜数据

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    1 任务定义

            给定商品评论数据集,对商品评论进行关键词抽取、情感分析,并对情感分值按月份聚类后用可视化图表呈现。本任务涉及的数据源为2020年美赛C题的三个tsv文件(csv文件以逗号分隔,而tsv文件以\t分隔,在利用pandas读取时需要增加sep参数,并设置为'\t'),本文主要使用该数据集中的最后两个字段:review_body和review_date。

    import pandas as pd
    hair_dryer=pd.read_csv("./Dataset/hair_dryer.tsv",sep='\t')
    microwave=pd.read_csv("./Dataset/microwave.tsv",sep='\t')
    pacifier=pd.read_csv("./Dataset/pacifier.tsv",sep='\t')
    # 查看hair_dryer的数据
    hair_dryer.head(10)

    2 实现过程

    from snownlp import SnowNLP
    import time
    import yake
    import random
    import pandas as pd

    2.1 日期数据处理

            将字符形式的日期数据转为时间戳保存下来,有利于后续对时间的其它处理(自己的小习惯,当前的小任务用不上时间戳~);将日期转换为年-月格式,有助于后续在可视化时减少横轴的数据项(如果以天为单位会太多啦)。

    # 将日期转换为时间戳
    def toTimeStamp(review_date):
        ## 数据中的日期格式为: %m/%d/%Y, 例如: 8/31/2015
        timeArray=time.strptime(review_date,'%m/%d/%Y')
        timeStamp=int(time.mktime(timeArray))
        return timeStamp
    
    # 将日期转换为年-月形式
    def year_month(review_date):
        month,day,year=review_date.split("/")
        ## 月份用2位数字表示, 不足两位用0填充
        return year+'-{:0>2}'.format(month)

    2.2 关键词与情感

    1. 计算情感得分:使用SnowNLP库的情感得分计算
    2. 提取关键词:数据为英文文本,这里用yake库的KeywordExtractor对象进行提取
    3. 保存中间数据:把三种商品的情感得分和关键词都存储到相应的csv文件中
    # 三种类型的商品
    names={'hair_dryer','microwave','pacifier'}
    
    # 计算情感得分+抽取关键词
    def sentiment_count_keyword(name):
        ## 读取特定商品对应的数据文件(该文件以\t隔开)
        df=pd.read_csv("./Dataset/{}.tsv".format(name),sep='\t')
        
        ## 将日期转换为时间戳和年-月形式
        df['review_stamp']=df['review_date'].apply(toTimeStamp)
        df['year_month']=df['review_date'].apply(year_month)
        
        ## 创建新DataFrame, 字段包括'review_date','review_body','review_stamp','year_month'
        date_comments = df[['review_date','review_body','review_stamp','year_month']]
        
        ## 使用SnowNLP计算情感得分
        sentiment_list = []
        for comment in date_comments['review_body']:
            try:
                sentiment_list.append(SnowNLP(comment).sentiments)
            except:
                sentiment_list.append(random.random())
        date_comments['sentiment']=sentiment_list
        
        ## 使用年-月聚类, 按月份计算情感平均值
        sort_comments=date_comments.groupby('year_month')['sentiment'].agg('mean').reset_index().sort_values(by='year_month')
        sort_comments['review_count']=date_comments.groupby('year_month')['review_body'].count().tolist()
        sort_comments.to_csv('./DataSet/[{}]sentiment_count.csv'.format(name),index=False)
        
        ## 使用yake进行关键词抽取
        language = "en"
        max_ngram_size = 2 #最大关键词语长度
        deduplication_threshold = 0.9 #设置在关键词中是否可以重复单词
        numOfKeywords = 20 
        custom_kw_extractor = yake.KeywordExtractor(lan=language, n=max_ngram_size, dedupLim=deduplication_threshold, top=numOfKeywords, features=None)
        keywords=[]
        for i in range(date_comments.shape[0]):
            keyword=custom_kw_extractor.extract_keywords(date_comments.loc[i,'review_body'])
            keywords.append([i[0] for i in keyword])
        date_comments['keywords']=keywords
        date_comments.to_csv("./DataSet/[{}]keywords.csv".format(name),index=False)

            查看情感和关键词结果,以microwave商品为例:


    2.3 情感趋势可视化

            以microwave的情感得分为例,利用pyecharts绘制折线图如下。

    from pyecharts.charts import Line
    from pyecharts import options as opts
    
    sort_comments=pd.read_csv("./Dataset/[microwave]sentiment_count.csv")
    
    line = (
        Line()
        .add_xaxis(list(sort_comments['year_month'].unique()))
        .add_yaxis("情感", sort_comments['sentiment'].to_list(), is_smooth=True)
        .set_series_opts(
            areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="评论情感趋势"),
            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts()
            # xaxis_opts=opts.AxisOpts(
            #     axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),
            #     is_scale=False,
            #     boundary_gap=False,
            # ),
        )
        .render("./Visual/评论情感趋势.html")
    )

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