本文将为你介绍一个创新的解决方案：利用n8n工作流实现小红书内容和评论的情感分析。通过简单的关键词输入，这个工作流可以快速获取小红书上的笔记内容和用户评论，并通过情感分析模型输出详细的分析结果。

与n8n磨合了几天，搞定了一个我觉得还挺有用的工作流，弄完之后发现它还有挺多妙用。

能解决的问题

1.关键词（商品/产品/品牌词等）市场舆情分析

2.关键词（商品/产品/选题词等）产品问题定位和用户需求挖掘

3.关键词（商品/产品/品牌词等）营销和宣传优势探索

用工作流的步骤和结果

1.输入关键词–>2.等待一小会儿–>3.看输出结果，来看看我实现的结果

• 输入的关键词“insta360 go”
• 博主发文描述情感：

• 笔记用户评论情感：

实现工作流的的流程

1. 电脑本地下载和部署一下xiaohongshu-MCP。这是个挺强大的mcp，能自动在小红书上查、看、发布内容，到文章末尾我会把这个mcp的下载链接附上。

2. 工作流搭建，包含几个步骤：

• 选择网页交互触发，只需输入关键词，让体感更好；
• 选择小红书mcp搜索关键词工具，获取feeds内容；
• code解析爬虫后的内容（code也是让GTP5生成的），重点是保留id和token字段方便后续步骤可以获取到笔记的细节内容；
• 放个循环用小红书mcp把拼接好的笔记url读一遍，获取笔记的描述内容和评论内容；
• 整格式，把多笔记的数组合并成一个字符串；
• 整合数据源，给chat模型让它进行情感分析，并以固定输出格式来输出

3.关键prompt

生成代码prompt（这里用的是腾讯CodeBuddy里的GPT5，还挺好用的）

请写一个在n8n上执行的新的代码，把n8n上一个节点输出的全部内容当做输入，将其字段做一些调整，要求如下:

1.保留这几个字段和内容
contentUrl,noteId,title,description,createdAt,authorId:
,authorNickname,avatar,ipLocation,likes,commentsCount,collections:
note.interactInfo,shares,sharedCount,

2.imageUrls、comments，这两个字段分别提取出 imageUrls 和 content对应的内容，去掉数组格式，合并成字符串放进放在新的 imageUrls和comments 里，

3.整体还是以json格式返回，在n8n中使用

• 情感分析prompt，这里是分为博主发文描述和用户评论两个提示词，用下边这博主发文提示词稍微改一下就是用户评论的

你是一个资深的舆情分析专家，根据以下内容做舆情分析，分析内容来源仅限于数据源输入：

主题词是：{{ $(‘关键词触发’).item.json.keyword }};
用户评价内容是：{{ $json.description }}

要求：博主发布内容情感分析使用description来源分析
严格按照以下示例分析框架输出内容，分析结果呈现示例如下
1. 博主描述内容，
2. 描述正向态度关键词，
3. 描述负向态度关键词

===示例展示===
1. 博主描述内容: “例如 正向40%，负向20%，中心40%”，
2. 描述正向态度关键词：”例如[隐蔽便携1次]，[想买2次]，[太好玩了3次]……”
3. 描述负向态度关键词：”例如[放着吃灰1次]，[内存不够2次]，[贵求二手2次]……”
===示例结束===

题外话

舆情分析工作流之前，还尝试了用这个厉害的mcp搜索词找到高赞图片，再让语言模型生成一段文字，自动发布小红书笔记，这个工作流极其简单，而且确实方便，小红书反馈的点赞收藏率和正常文章相差无几，有种默然的忧桑。。。还是多看看大自然，多跑跑步吧~

参考资料：

《n8n工作流一键解析，自动化小红书内容评论洞察》

小红书mcp：https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp