还在一条一条手动扒评论、贴表格？作者用影刀RPA＋飞书多维表＋扣子空间，把电商和小红书、B站的海量评论从“爬取—清洗—洞察”全程自动化：只需甩个链接，10 分钟就能拿到带情绪标签、痛点提炼、选题建议的完整报告。省下来的时间，全拿去优化产品、回应用户，真正把“免费的用户调研”变成决策武器。
Hi，我是银海。
你身边的AI产品经理，陪你解决每一个真实问题。
最近在做评论分析，试了一个很顺手的组合：
影刀RPA + 飞书多维表 + 扣子空间。
它的好处是，不管是电商商品评论，还是小红书、B站这种内容平台的评论，都能从采集到分析全程自动化。
以前需要人工翻评论、复制粘贴、整理，现在直接一条龙跑下来，省了不少时间。
电商这边的评论，其实就是一份免费的用户调研。买过的人会直接说好在哪、差在哪，这些信息比你想象的更有价值。
比如你想看空气炸锅或者蓝牙耳机的用户反馈，过去要人工打开商品页，进评论区切到“全部评论”，按时间排序，然后一点点翻。
用影刀RPA的魔法指令功能就不用这么费劲了。
它能帮你模拟浏览器操作：“下滑、翻页、提取你设定好的字段”，比如：用户名、评论内容、时间、点赞数、有没有图片、有没有追评，全都能抓下来。
你只需要口语化输入一个流程，让它打开商品链接，然后加一个“循环”去翻页，页面加载的时候，加一个“提取数据”节点，把要抓的字段勾上。
它会自动创建好执行脚本，并像人一样滑动页面、点下一页，把所有评论爬完。
这个过程你只要设一次，后面换别的商品直接改链接就行。
抓下来的数据放进飞书多维表，接下来就是整理。
字段可以按你的需求来，比如评论内容、评论情绪（正面、负面、中立）、核心观点（关键词）、用户痛点（物流慢、做工粗糙等）。
飞书多维表支持批量添加字段，也可以后期再补，比如情绪标签可以先空着，等分析阶段用工具自动填充。这样原始评论就有了结构化信息，后面分析起来会快很多。
分析这一块交给扣子空间。
把飞书多维表的数据接进去，它会自动帮你跑一遍分析，识别高频词、总结主要观点，还能直接把结果写进飞书文档。
这里有个小技巧，如果你想让报告更贴近业务，可以在扣子空间里加一个“运营建议”输出，让它针对分析结果给出下一步的选题方向或产品优化建议。
这样出来的报告更有落地感，不只是数据堆砌。
内容平台的评论分析逻辑也一样。
比如你在小红书或B站，找一篇高播放、高点赞的内容，进入评论区，点击“更多评论”，滑动加载到全量。
影刀一样能帮你把评论文本、点赞数、评论时间、是不是作者回复这些信息采下来。
采集配置几乎是一样的，不同的是字段选择可以精简一些，比如点赞数和作者回复这两个在内容分析中更重要。
这些数据进了飞书多维表后，可以按点赞数、情绪标签、需求洞察等维度整理。
想偷个懒的话，可以用飞书多维表的筛选功能先把高点赞的评论单独拉出来分析，通常这些就是用户的“共鸣高地”。
等数据沉淀好了，再用扣子空间跑一遍，你就能看到用户最有共鸣的点在哪，什么样的选题容易带来讨论，什么风格更有转化潜力。
我自己用下来最大的感受是，这套方法把“采数据、整理数据、分析数据”三个环节完全打通了。影刀负责把数据搬过来，飞书多维表帮你摆整齐，扣子空间帮你产出结论。
它不是让你少做分析，而是帮你省下那些低效的机械操作，让你把精力放在判断和决策上。
不管你是做电商运营、内容创作，还是做产品迭代，这种方式都能缩短你和用户之间的距离。评论分析做得越快、越准，你就能越及时回应用户的反馈，做出调整。
工具只是帮你节省时间，真正有价值的，是你用这些时间去优化产品、打磨内容、回应用户。
听得见，也看得懂。
剩下的，就是怎么做得更好。
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