多平台自媒体赛道分析
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,在当前 AI 助手中安装技能 @user_d3228c23/qianjin-platform-analytics,安装完成后即可用「赛道分析」「对标分析」等触发词调用。
技能介绍
先想清楚一个问题
做一个账号之前,真正难的不是「写什么」,而是先判断这个赛道值不值得进:市场有多大、对手强不强、用户在追什么、还有没有缝隙可以切入。等账号做起来再验证这些,成本已经很高了。@user_d3228c23/qianjin-platform-analytics 就是为这一步准备的侦察环节。
它覆盖哪些平台、解决什么
面向抖音、快手、公众号、小红书、B站、视频号六个平台,针对你指定的赛道输出一份结构化分析报告,包含四块内容:赛道规模与增长、竞争密度(红海/黄海/蓝海判断)、内容形态分布(短视频/图文/中长视频的占比与爆款时长区间)、用户画像与互动习惯。
在此基础上再做两件事。一是对标拆解:取 TOP 5-10 个账号,拆粉丝量、作品数、更新节奏、内容结构、人设定位和爆款规律的共性。二是热点选题挖掘:限定「平台 × 赛道」抓取近期热点内容,提取高频选题方向,标注生命周期(萌芽/爆发/峰值/衰退),并用验证漏斗给出打分,最后落到切入定位、内容策略、发布节奏和选题优先级建议。
数据怎么来
关键约束在于:粉丝数、简介、作品列表大多公开可见,但完整的互动数据(播放、点赞、评论)在多数平台上必须登录才能看到。这个技能用两条路径互补:
- 模式 A:通过带登录态的浏览器会话(
agent-browser,Playwright 常驻 session)抓取真实互动数据。抖音、快手、小红书、视频号都依赖这一步;B站是个例外,公开数据最友好,无需登录即可看到播放、点赞、投币、收藏,适合作为起点。 - 模式 B:用搜索与公开页兜底,覆盖各平台热榜、对标账号公开主页、行业报告和巨量算数、微信指数这类官方数据侧。
同一指标在多个来源间交叉比对,报告里会标注可信度(高/中/低)与数据时间戳。分析模板和各平台采集要点放在 references/ 下(report-template.md、platform-guide.md、benchmark-framework.md、login-guide.md),采集脚本是参考实现,需要按平台实际 DOM 调整选择器。
输出形式
一份结构化 Markdown 报告存到工作区,对话里再给摘要:赛道一句话结论、对标 TOP3、最该跟的三个选题、下一步行动。拿到定位和选题后,可以直接交给下游创作技能(图文、口播、多平台分发)使用。
适用边界
它不承诺具体的涨粉或变现数字,只给行业合理预期区间(比如「头部均播 50w+,新号冷启动期通常 0.5–3w」)。平台反爬与页面结构变化频繁,采集脚本需要持续维护。涉及军事、政治、医疗等敏感领域时,只做信息整理并标注「仅供参考」,不替用户下判断。采集频率需克制,遵守各平台 ToS,避免触发风控。
使用场景
- 账号注册前,想确认某平台某个赛道的头部集中度和竞争密度,判断是否值得入局。
- 准备切入新赛道时,拆解 TOP 5-10 对标账号的内容结构与更新节奏,找出差异化定位。
- 做新账号冷启动,需要按「平台 × 赛道」筛出近 N 天高互动内容,排出选题优先级。
- 发布前用真实登录态数据核对某赛道的平均播放量,验证选题方向而不是靠猜。
适合人员
- 首次起号的独立创作者,需要判断目标赛道的入局风险与内容切入角度。
- 内容团队策划,要在开号前交付赛道调研报告,给下游写作和视频技能提供定位依据。
- MCN 运营,负责在多平台铺账号前筛选蓝海赛道并生成对标账号清单。
- 从图文转短视频的创作者,需要按平台差异重新理解用户互动习惯与爆款时长。