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自媒体如何用AI➕数据思维选题？（精华版） 我设计了一套AI驱动的“内容定位四步分析法”，将感性的选题问题，转化为一个可量化的数据项目。 第一步：自我剖析 (Self-Analysis) —— 挖掘你的内容基因 分析自己过往所有内容的数据，找到已被市场验证的、你最擅长且最受欢迎的核心主题，作为一切分析的起点。 怎么做： 将你的历史文章数据（如公众号文章列表）导出为CSV文件，交给AI（如Claude或Kimi）。让它扮演内容策略师，分析数据，总结出2-4个你的“优势主题”，并提炼出5-8个核心关键词。 关键难点： 警惕AI的“分析幻觉”。不要让AI直接给出定性结论。正确的做法是，指令AI先编写并执行Python脚本来做数据聚合与指标计算，然后再基于这些可靠的计算结果进行总结。确保结论由真实数据支撑。 第二步：市场探索 (Market Exploration) —— 侦察热门风向 使用第一步得出的关键词，去目标平台（如B站）抓取与你优势领域相关的热门视频数据，了解市场现状。 怎么做： Claude Code➕kimi k2扮演数据采集工程师，根据关键词列表，编写一个能自动搜索、访问视频页并抓取浏览、点赞、收藏等各项指标的爬虫脚本。 关键难点： AI Agent并非万能。直接让AI用浏览器插件（如Playwright MCP）进行大规模、重复性的数据采集，极易因上下文超限、网页动态加载等问题而失败。真正的破局点在于思路转换：不要让AI“操作”浏览器，而是让AI“生成”一个独立、可重复使用的Python爬虫脚本。一次开发，反复使用，这才是稳定高效的方案。 第三步：数据分析 (Data Analysis) —— 寻找流量密码 对上一步采集到的热门视频数据进行深度处理，计算关键互动指标，挖掘爆款内容的共性特征。 怎么做： 将爬取到的数据文件交给AI，指令它清洗数据，并计算新的衍生指标（如点赞率、收藏率、综合互动率）。然后，让它生成一份Markdown格式的分析报告，总结出高热度视频的共同点。 关键难点： 避免浅尝辄止，要挖掘“反常识”的洞察。例如，通过数据发现对于教程类视频，“收藏率”比“点赞率”更能预测内容的长期价值。 第四步：策略生成 (Strategy Generation) —— 输出行动蓝图 结合“我的优势”（第一步）和“市场机遇”（第三步），最终生成具体、可落地的选题建议，并用可视化的方式呈现。 怎么做： 将前三步的产出物（优势关键词、市场数据、分析洞察）全部提供给AI，并赋予它一个清晰的叙事逻辑框架（例如“四幕结构”）。指令AI将所有分析结果融合成一个动态的可视化HTML报告，最终给出2-3个无可辩驳、数据闭环的选题建议。 关键难点： 考验的不是技术，而是“数据叙事”能力。最难的部分在于如何设计一个层层递进的逻辑链，让最终的选题建议看起来不是凭空而来，而是基于前面所有分析的必然推论，从而具备极强的说服力。