社媒种草效果分析（PGC+UGC）

要解决的问题

同一款产品的种草声量，往往由 PGC 和 UGC 两种叙事共同构成，但两者的内容结构、语气与互动信号差异很大。手工翻看小红书、抖音、微博、B站的公开讨论，不仅耗时，也很难把「什么内容更容易引发讨论」量化出来，最终只能给出一句模糊的结论。

核心能力与执行步骤

本技能围绕 PGC/UGC 对照分析设计，数据来源按优先级如下：

• 用户已有数据优先使用（用户提供数据，COND）
• 指定平台的公开存量内容通过 search_platform_content / list_platforms 查询（八爪鱼平台存量库）
• 需要实时/准实时非 Amazon Review 结构化数据时，才走八爪鱼官方采集器（search_templates → execute_task → export_data）
• WorkBuddy 全网搜索仅用于新闻、官网、评测等背景补充，不能替代指定平台库搜

执行流程：

1. 先确认产品/话题、平台、达人范围、时间范围与互动指标，缺关键项才追问
2. 清洗去重后统计有效样本 n_valid，正式报告门槛为 n_valid >= 100
3. 跑专属分析模块：PGC/UGC 对照、内容主题矩阵、高互动内容拆解、达人/内容互动信号（有数据才做）、内容策略
4. 报告只回答固定四问：PGC 与 UGC 在讲什么、哪类内容模式更易引发兴趣或讨论、哪些达人互动信号更强、当前数据不能证明什么

适用边界与注意点

• 无曝光/成交数据不写转化率，样本内结论不得扩大为全市场事实
• 无完整互动指标不做硬 KOL 排行榜
• 小红书/抖音报告使用「公开平台内容显示」「公开可见讨论中」等合规表述，不写「我们抓取了」
• 完整报告只使用 assets/report-skeleton.html 母模板渲染，输出到任务工作区（如 outputs/voc/.../report.html），禁止写回安装目录
• 能力耗尽仍不足 100 条时，只能输出明确标注的探索性结果，禁止凑数