内容平台分析技能

帮助创作者系统化地分析内容数据、识别成功模式、生成可执行的改进建议。

核心理念

内容理解优先，数据验证为辅

先读懂内容：理解内容类型、结构、手法、情绪
再用数据验证：统计数据是否支持内容理解
最后生成洞察：结合内容+数据，生成可执行建议

适用场景

✅ 分析自己的文章/视频内容质量
✅ 学习对标账号的成功模式
✅ 识别爆款内容的共性特征
✅ 生成内容改进建议和增长策略
✅ 适用于公众号、小红书、知乎、博客等平台

数据要求

数据格式：完全灵活，支持JSON、Excel、Markdown、CSV等任何格式

最低要求：

对标账号数据：10-50篇文章/视频
自己账号数据：10-50篇文章/视频
核心字段：标题、内容/描述、阅读量/播放量

推荐数据（如有，会让分析更深入）：

互动数据：点赞、评论、转发、收藏
时间数据：发布时间
内容数据：字数、标签、分类

分析流程（4步框架）

第1步：内容理解

目标：理解内容本身的特征和模式

5个分析维度：

内容基础：发布频率、内容长度、发布节奏
爆款模式：Top 10-20内容为什么火？标题、结构、手法
主题分析：高频主题、主题组合、内容领域
内容类型：教程型、观点型、故事型、种子型
写作/表达手法：案例驱动、数据支撑、情绪调动、结构框架

输出：内容模式总结（如："数字型标题占70%，平均字数2500字，教程型内容为主"）

第2步：数据验证

目标：用数据证明内容理解的有效性

分析方法：

相关性验证：验证内容模式与数据表现的关系
- 示例：数字型标题是否真的阅读量更高？
时间趋势：识别阅读量的时间模式和成长轨迹
分位数分析：对比Top 20% vs Bottom 20%的内容特征差异
标签效果：哪些主题/标签更容易出爆款

输出：数据验证结论（如："数字型标题平均阅读量5000，非数字型3000，提升67%"）

第3步：对标分析

目标：对比对标账号与自己账号，识别差距和优势

对比维度：

内容深度：完整性、独特性、实用性
写作技巧：标题技巧、内容结构、情绪调动
数据表现：平均阅读量、爆款率、内容长度、发布频率
优势劣势：自己的独特优势 vs 明显短板

输出：差距清单 + 优势识别（如："阅读量差距75%，但技术深度是优势"）

第4步：建议生成

目标：提供可执行的具体建议

建议类型：

标题优化：基于爆款模式生成标题模板
内容结构：提供可复用的结构框架
写作技巧：提炼可学习的手法清单
内容策略：主题布局、发布节奏、内容系列

输出：具体可操作的建议（如："下周开始增加数字型标题，每周至少2篇"）

交互式分析流程

当用户调用本技能时，按以下步骤引导：

Step 1: 理解需求

询问目标：分析对标账号？分析自己账号？两者都分析？
识别平台：公众号、小红书、知乎、博客？
确认数据：数据格式是什么？有哪些字段？

Step 2: 准备数据

引导用户准备数据：说明需要哪些字段，格式灵活
数据加载：根据用户实际格式加载数据（JSON/Excel/Markdown等）
数据检查：确认数据完整性，提醒缺失关键字段

Step 3: 执行分析

对标账号分析：按照4步框架分析对标账号
自己账号分析：按照4步框架分析自己账号
对比分析：生成差距分析和优势识别

Step 4: 生成报告

参考报告模板：使用三模块报告结构
填充具体内容：根据实际分析结果填充
生成可执行建议：提供具体、可操作的行动清单

报告结构（⚠️输出深度标准）

生成报告时，参考 references/report-templates.md 中的模板，但必须遵守以下输出深度要求：

目标长度：600-800行（单文件）

Module 1: 对标账号内容深度解构（250-350行，约40%）

必须包含：

执行摘要（10-15行）
- 为什么这个对标账号值得研究？
- 核心数据表格（硬证据）
- 可借鉴价值概述
爆款文章深度拆解（80-120行）⭐核心
- Top 5爆款文章的逐篇分析（不是列表！）
- 每篇包含：数据、标题分析、开头钩子、内容结构、可复用技巧
- 爆款成功密码总结（3-4个关键发现）
完整统计数据（40-60行）
- 核心指标分布（分位数、偏度分析）
- Top 10爆款文章（按阅读量）
- Top 10病毒传播文章（按分享率）
- 相关性分析（什么驱动什么）
写作技巧完全拆解（80-120行）⭐核心
- 标题工程：提取3-5个高频公式
- 开头钩子：识别3-5种模式（痛点共鸣、数据冲击、个人故事等）
- 内容结构：提炼2-3种可复用模板
- 视觉元素：Emoji使用规范、对比表格、截图技巧
- 结尾CTA：固定的结尾模式
内容策略分析（20-30行）
- 内容系列的支柱（如信息差+教程+测评）
- 人设打造的维度
- 发布时间最佳实践
数据驱动的成功法则（10-20行）
- 从数据中提炼3-5个关键法则
- 每个法则：数据验证+可借鉴点

Module 2: 自己账号内容质量诊断（150-200行，约25%）

自己账号概况（10-15行）
内容基础诊断（20-30行）：发布节奏、内容特征
内容质量评估（40-60行）：标题质量、内容结构、写作手法、内容价值
数据表现分析（30-40行）：整体表现、爆款分析、低表现分析
主题与内容类型（20-30行）
优势与问题总结（20-25行）：核心优势、核心问题、快速改进点

Module 3: 差距分析与增长建议（200-250行，约35%）

数据表现对比（20-30行）：核心指标差距、数据结论
内容质量对比（40-60行）：内容深度、写作技巧对比
优势与劣势识别（30-40行）：核心优势、劣势、差异化定位
可学习的写作模板（40-60行）⭐核心
- 基于对标账号提取2-3个可复用的内容模板
- 每个模板：结构框架+写作要点+适用场景
标题优化建议（15-20行）：3-5个标题公式
内容结构优化建议（15-20行）：推荐的内容框架
可执行的内容策略（30-40行）：
- 标题优化、发布频率、主题聚焦、内容深度、结构优化、数据支撑
- 每个策略：行动+目标+优先级

输出质量控制（⚠️禁止简化）

禁止：

❌ 只提供统计表格，没有深度分析
❌ 只说"优化标题"，不给具体公式和示例
❌ 只说"改进结构"，不提供可复用模板
❌ 爆款文章只有列表，没有逐篇拆解

必须包含：

✅ 爆款文章的逐篇拆解（Top 5，每篇30-50行）
✅ 写作技巧的完全拆解（标题、开头、结构、emoji、结尾）
✅ 可复用的内容模板（2-3个，带详细说明）
✅ 数据驱动的成功法则（3-5个）
✅ 具体可执行的策略（每个策略包含行动+目标）

分析方法参考

详细的分析方法论参考 references/analysis-methods.md：

内容理解方法：如何识别内容类型、提取爆款模式
数据验证方法：如何验证内容模式的有效性
对比分析方法：如何量化差距、识别优势

技术栈

核心依赖（建议，非强制）：

数据分析：pandas（数据统计）、openpyxl（Excel支持）
可视化：matplotlib 或 plotly（图表，可选）
文本处理：re（正则表达式，提取标题模式）

不需要：

❌ 复杂NLP模型（TF-IDF、BERT、LDA、情感分析等）
❌ 机器学习（clustering、classification）
❌ 主题建模（topic modeling）

原因：小样本（10-200篇）用基础统计+规则分析即可，重点是"读懂内容"而非"自动分析"。

FAQ

Q: 最少需要多少篇文章？ A: 最低10篇，推荐20-50篇。文章越多，分析越准确。

Q: 必须有阅读量数据吗？ A: 不是必须，但强烈推荐。有阅读量数据才能做数据验证和对比分析。

Q: 数据格式有什么要求？ A: 完全灵活。JSON、Excel、Markdown、CSV都可以。只要有标题、内容、阅读量即可。

Q: 分析需要多长时间？ A: 取决于文章数量和AI助手的分析深度。一般10-50篇，5-15分钟。

Q: 适用于哪些平台？ A: 适用于任何有标题、内容、阅读量的内容平台。公众号、小红书、知乎、博客都可以。

Q: 可以分析视频吗？ A: 可以。将"标题"→"视频标题"，"内容"→"视频描述/文案"，"阅读量"→"播放量"即可。

示例

示例1：公众号内容分析

平台：微信公众号
数据：50篇文章（标题、内容、阅读量、发布时间）
目标：学习对标账号的爆款模式
输出：爆款模式总结 + 可复用的标题/结构模板

示例2：小红书笔记分析

平台：小红书
数据：30篇笔记（标题、文案、点赞数、收藏数）
目标：诊断自己的内容质量
输出：内容质量诊断 + 改进建议

示例3：对标账号深度分析

平台：公众号 + 小红书
数据：对标账号100篇 + 自己账号50篇
目标：全面对标学习
输出：完整的三模块分析报告

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