Auto Collection各Platform Content Data (播放量/点赞/Comment/转发) , AI Analysis爆款规律, Generation Topic Planning Optimization Suggestion.
全职自媒体创作者需要Data驱动决策但缺乏Analysis能力
Saves 4-6 hours weekly
约 ¥50-150/月
在 n8n 中为每个Platform Configure Data Collection节点: 抖音 (播放/点赞/Comment/完播率) , B站 (播放/三连/弹幕) , 小红书 (曝光/互动/收藏) , 公众号 (阅读/在看/分享) . Settings每日Scheduled Collection, Data存入 PostgreSQL.
统一各Platform Data格式, 计算标准化指标: 互动率=互动数/曝光数, 完播率, 粉丝转化率等. Processing Anomaly Data (如被推荐导致的Data突增) , 标记Data来源和Collection时间确保可追溯.
将历史Content Data (标题, 封面, 时长, Publishing时间, Data表现) 输入 GPT-4, 训练识别爆款规律. Analysis维度包括: Topic Planning类型, 标题结构, 封面风格, Publishing时间, Content节奏等. 输出爆款因子权重排名.
Weekly Auto Generation Content Data Analysis Report, 包含: 本周Data概览, 爆款Content复盘, 低效Content诊断, Competitor对标Analysis. Report Auto推送到飞书文档, 关键发现Sync Notification到群聊.
基于Data Analysis结果, AI Auto Generation下周Topic Planning Suggestion: 推荐Topic Planning方向, Forecast Data表现, Suggestion Publishing时间和Platform. 将Suggestion与Content Calendar联动, 形成Data驱动的Content生产闭环.
抖音开放Platform有日调用限额, B站需要申请Data接口Permission, 小红书官方 API 较封闭可能需要用第三方Tool. Suggestion优先使用官方 API, 不足部分用Scheduled截图+OCR 补充.
使用 PostgreSQL 分区表按月存储, 建立时间索引加速查询. 历史Data定期Archiving, 日常Analysis只查询近 90 天Data. AI Analysis使用摘要Data而非原始明细.
Settings多维度爆款标准: 互动率超过Account均值 3 倍, 24 hours内Data增速超过阈值, 跨Platform表现一致性. 避免单一指标误判 (如被推荐但互动率低的虚假爆款) .
定期用人工标注Data校验 AI 判断准确率, 持续Optimization prompt. 将 AI Suggestion与实际结果Comparison, 计算Forecast命中率. Suggestion将 AI Analysis作为参考而非唯一决策依据.