小红书数据分析面经

1)你如何为一次品牌合作(蒲公英下单/先审后发)建立“曝光→互动→搜后→到店/下单”的转化漏斗?关键指标与计算口径如何避免“自然/商业流量”混淆?(可涉及“搜索直达/灵犀”等产品位)小红书广告
2)若出现某类目笔记的“完读率与停留时长下降但CTR上升”,你如何判断是曝光分配、内容供给还是作弊/违规触发所致?你会落哪些快速验证实验?
3)在小红书里,搜索已成为用户“带着任务”的关键入口。请设计“搜索→点进笔记→收藏/分享/询单”的评估框架,并说明如何用 queryintent(交易/导航/信息)指导内容与流量策略。
4)平台对“品牌合作/商业化”有明确规则(含社区规范与品牌号运营规范)。当品牌要求“弱化广告感知”时,数据侧如何做“标注识别、合规模型与抽检复核”?
5)面对“引流到站外/刷量/诱导”等违规模式,你如何从数据侧识别异常(会话密度、行为序列、设备/网络指纹)并做在线/离线联动?
6)在信息流/搜索的高并发实验环境,如何避免实验相互干扰(人/会话/入口聚类随机)、指标被“外溢/串扰”?
7)一次 8周种草活动后,品牌质疑“自然声量本就上升”。你如何用倾向得分匹配(PSM)或双重差分(DiD)做复盘,量化真实增量?
8)描述你会如何用 Python+SQL 建立周更的“品牌经营看板”数据管道(增量抽取、幂等、回灌修复),并在 Excel输出多视角仪表盘。
9)结合官方流程(定向邀约→多级审核→发布→数据回收),你会如何设计数据表(订单、审核、内容、曝光、互动、交易)与延迟补数机制?
10)你如何综合“内容质量(完读/二跳/收藏率)+商业合作效果(询单/转化)+合规风险”对创作者打分?第三方数据工具如何辅助?
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