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self-media-content-analytics

self-media-content-analytics

github.com/yanhua1010营销与增长626172 次安装2 周前更新
代码仓库

关于 self-media-content-analytics

面向自媒体创作者的内容数据复盘技能,用于检查表现、分析归因并制定后续行动。它强调数据质量和证据强度,避免把相关性当作因果,也不虚构缺失指标。

主要功能

  1. 01校验数据字段与观察窗口
  2. 02对照自身基线总结表现
  3. 03按证据强度分析内容因素
  4. 04比较同平台同类内容
  5. 05设计单变量实验与后续决策

适用场景

  1. 01复盘单篇内容的表现
  2. 02开展周度或月度内容复盘
  3. 03判断是否加码、改版或停止某类内容

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/yanhua1010/self-media-content-workflow --skill self-media-content-analytics

安装后在 Claude Code 中输入/self-media-content-analytics确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

agents/
openai.yaml
assets/
content-review-template.md
metrics-ledger-template.md
monthly-review-template.md
weekly-review-template.md
references/
metrics.md

详细介绍

来自项目 README

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 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。

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

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。

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