self-media-content-analytics

Solid

分析单篇、系列、周度或月度自媒体数据并形成可执行复盘。用于读取平台后台截图、CSV、表格、公开链接或用户提供的数据,计算关注效率和深度互动,比较同平台基线,归因选题、标题、封面、开头、结构、发布时间、标签和行动,并输出加码、改包装、再适配、停止或继续收集样本的决策。

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Skill Content

# 内容数据复盘 ## 数据来源 优先使用: 1. 用户提供的平台后台截图和导出文件。 2. 已认证连接器或用户自有账号的只读统计接口。 3. 内容任务卡、注册表和历史复盘。 4. 公开内容链接,仅用于公开指标和结构观察。 不要估算平台没有提供的数据。读取自有账号数据不等于授权修改账号或发布内容。 需要持续记录时,从 [metrics-ledger-template.md](assets/metrics-ledger-template.md) 创建原始指标台账。若项目已有数据库、表格或分析系统,继续使用现有系统,不重复建账。 ## 分析流程 ### 1. 校验数据 检查平台、内容、发布日期、观察窗口、字段定义、缺失值和异常值。区分曝光、阅读或播放、互动、关注、转化和制作成本。 ### 2. 给出核心结论 说明表现相对自身基线如何、最值得注意的信号是什么,以及哪些结论不能成立。 ### 3. 做归因 按证据强弱检查: - 选题和目标受众。 - 标题和封面。 - 开头 3 秒或第一屏。 - 结构、证据和信息密度。 - 发布时间、标签、合集和行动。 - 热点、投流、商单和账号体量等外部因素。 相关性不等于因果。没有对照或样本不足时写“待验证”。 ### 4. 做同类比较 只比较同平台、同内容类型和相近时间窗口。优先使用中位数、P75、每千浏览新关注、深度互动率和制作时间。跨平台原始播放量不能直接排名。 完整指标定义见 [metrics.md](references/metrics.md)。 ### 5. 形成决策和实验 结论归入:加码、改包装、改主页或系列、平台再适配、停止、样本不足。 每次只设计一个主要实验变量,写清假设、改动、成功标准和观察窗口。 ## 复盘层级 - 单篇复盘:使用 [content-review-template.md](assets/content-review-template.md)。 - 周复盘:使用 [weekly-review-template.md](assets/weekly-review-template.md)。 - 月复盘:使用 [monthly-review-template.md](assets/monthly-review-template.md)。 ## 输出 交付: 1. 核心结论。 2. 数据质量和基线说明。 3. 归因及证据强度。 4. 可复制因素和不可归因因素。 5. 3 到 5 条可执行动作。 6. 待验证假设和唯一实验。 商单与自然内容分开分析。样本不足时不调整长期内容比例。

Details

Author
yanhua1010
Repository
yanhua1010/self-media-content-workflow
Created
6 days ago
Last Updated
2 days ago
Language
Python
License
MIT

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