为什么 Perplexity、ChatGPT 联网搜索搜不到抖音和小红书的内容？

问 Perplexity 或 ChatGPT 联网搜索：今年夏天大家怎么评价某款防晒？回答里引用的是新闻、知乎和品牌官网。小红书上几千篇测评、抖音上的上脸实测，几乎一条都没有，可真正的讨论恰恰在那里。原因不复杂：两个平台的内容都留在 App 里，网页版先要登录，帖子靠脚本渲染，爬虫看到的东西很少，搜索引擎的索引自然很薄。AI 搜索大多从这些索引里取材，缺口就原样带进了答案。

给智能体接上平台自己的搜索

新闻、文章继续交给网页搜索，社媒这一块加两个工具：

• 抖音视频搜索：输入关键词，每页约 20 条视频，带点赞、评论、转发和作者，可按综合、最新或最多点赞排序。
• 小红书笔记搜索：每页约 20 篇笔记，带正文、图片、点赞和收藏，可按综合、最新、最热排序，还能只看视频或图文。

接上 MCP 服务后，智能体可以自己完成这一步。写代码的话，两边各搜一次，结果打上平台标签，方便模型区分来源：

import os
import requests

API = "https://api.okdata.online"
H = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['OKDATA_API_KEY']}"}
FIELDS = "url,title,text,published_at,metrics.likes,metrics.comments,author.name"

def search(path, query, sort):
    body = requests.get(API + path, headers=H, timeout=60,
                        params={"query": query, "sort": sort, "fields": FIELDS}).json()
    if body["code"] != "ok":
        return []
    return body["data"]["items"]

query = "防晒霜 测评"
results = (
    [{"platform": "douyin", **p} for p in search("/v1/douyin/videos/search", query, "most_liked")]
    + [{"platform": "xiaohongshu", **p} for p in search("/v1/xiaohongshu/notes/search", query, "popular")]
)
print(len(results), "条社媒内容，可以和网页搜索结果放在一起")

一个调研问题要花多少

任务	调用次数	费用
一个关键词，两个平台各搜一页	2	{{cost:douyin.videos.search1+xiaohongshu.notes.search1}}
3 个关键词，每个各翻 2 页，两个平台	12	{{cost:douyin.videos.search6+xiaohongshu.notes.search6}}
每周扫一遍 10 个关键词，两个平台	20	{{cost:douyin.videos.search10+xiaohongshu.notes.search10}}

注意事项

• 用中文搜。绝大多数内容是中文写的，英文关键词只能搜到很小一部分。
• 抖音返回的文字是视频文案，不是视频里说的话。文案往往很短，判断热度看点赞和评论，想深挖就再拉评论。
• 小红书不公开浏览量，这个字段永远为空，收藏和点赞更有参考价值。
• 排序是平台自己的算法，会随时间变化。存结果时记下日期。
• 只能取公开内容。

什么时候换个做法

两个 App 里现在都有自带的 AI 搜索。手动问一个问题的话，直接在手机上的小红书或抖音里搜，不花钱，效果也不错。只想看图表、不想碰原始数据的团队，用国内的社媒数据分析平台更合适。智能体加平台搜索的价值在于：问题要反复问、要跨几个平台、或者要直接进报告。更多接口见内容调研方案。