Deepseek结构化内容示例（以小红书笔记为例）

小红书笔记结构化示例在小红书平台中，笔记结构化特指通过特定数据标记手段，将碎片化的种草内容转化为AI可识别、可调用的知识单元，其核心逻辑与传统网页Schema标记一脉相承，但实现方式更适配平台特性：

一、普通笔记 VS 结构化笔记

二、小红书结构化核心技术1.垂类知识标签体系

·功效标签： #敏感肌可用 #油痘肌亲测 → 触发AI护肤知识图谱推荐

·成分标签： #玻尿酸5% #烟酰胺耐受测试 → 绑定实验室数据DOI链接

·场景标签： #熬夜急救 #医美术后 → 关联特定用户画像需求

商品信息嵌入小红书商品卡： 通过平台「好物推荐」功能插入商品卡，自动同步如下

▪ 价格波动（通过PriceSpecification标记）

▪ 库存状态（availability字段）

▪ 适用肤质（skinType参数）

跨平台跳转：在笔记中插入「同款天猫链接」时添加isRelatedTo关系标记，使AI理解渠道关联性

3.实验证据链

肤质改善对比图（引用ClinicalTrial编号） 第三方检测报告缩略图（点击跳转完整PDF）

时间戳锚点：

02:15 [实验] 24小时保湿度测试 → 跳转实验室视频片段

03:10 [成分] 神经酰胺渗透效果 → 关联知网论文摘要

三、结构化带来的AI红利案例：某国货护肤品牌

普通笔记：

▪ AI推荐场景：仅限「护肤」类目泛推荐

结构化笔记：

▪ 曝光量：来自AI个性化推荐AI推荐场景

「敏感肌修复」知识卡片

「成分党必看」垂直频道

线下专柜POI周边用户推送

四、实施工具与雷区1.必备工具包

·小红书创作者中心：通过「专业号」权限开通商品卡/POI标记功能

·第三方插件：使用「千瓜数据」抓取垂类标签热度，植入高权重关键词

·内容协作平台：Notion模板管理结构化元素（成分表/实验数据/参考文献）

2.致命雷区

·虚假成分标注：某品牌因虚构「玻色因浓度」被AI系统永久降权

·过度营销标签：滥用#必买清单等泛标签触发反作弊机制

·数据孤岛：未将小红书成分数据同步至官网Schema，导致知识链断裂

五、结构化升级路径

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graph LR

A[基础种草]-->|添加功效成分标签| B(垂类知识节点)

B -->|关联实验数据| C[AI可信内容池]

C -->|绑定商品卡/POI| D{AI导购系统}

D -->|用户行为反馈| E[动态优化标签权重]

通过这种结构化改造，小红书笔记将从「感性分享」进化为「AI可调用的知识资产」，在下一代搜索竞争中掌握数据主权

转载说明：

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