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github.com/vivy-yi营销与增长508210 次安装40 周前更新
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关于 topic-analysis

面向小红书内容策划者的话题分析技能,用内容表现、趋势、受众兴趣和竞争情况评估主题。它将话题分类为表现型、趋势型、常青型、利基型和品牌型,辅助规划与饱和度监测。

主要功能

  1. 01按五类维度归类话题
  2. 02比较不同话题的互动表现
  3. 03识别上升、稳定和衰退趋势
  4. 04将话题映射到内容规划
  5. 05监测话题饱和并调整角度

适用场景

  1. 01根据互动数据筛选内容主题
  2. 02发现新兴话题与季节性机会
  3. 03研究受众兴趣和内容缺口
  4. 04调整重复或表现下降的话题

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/vivy-yi/xiaohongshu-skills --skill topic-analysis

安装后在 Claude Code 中输入/topic-analysis确认已加载。

详细介绍

话题分析(话题分析)

概述

话题分析是对小红书上的内容主题、题材和对话趋势进行系统性考察,以了解哪些内容能引起受众共鸣、识别新兴机会,并基于数据制定内容规划决策。

适用场景

  • 识别热门话题和主题
  • 分析哪些话题能带动互动
  • 研究受众的兴趣和偏好
  • 评估内容话题表现随时间的变化
  • 围绕已验证有效的主题规划内容
  • 发现内容空白和机会
  • 衡量品牌与话题的契合度

核心模式

之前:内容随意、靠猜测选题、主题不一致
之后:基于数据选择话题、采用已验证有效的主题、制定策略性内容计划

5 个话题维度:

  1. 高表现话题(互动率高、已验证有效)
  2. 热门话题(人气上升、时效性强)
  3. 常青话题(表现稳定、可靠)
  4. 细分话题(供给不足、机会丰富)
  5. 品牌话题(品牌身份的核心、具有策略意义)

快速参考

话题类型互动率竞争程度持续时间最适合
高表现高不定不定借势扩大成功
热门激增低至中短时效性内容
常青稳定高长可持续增长
细分中低中差异化
品牌积累中不定长品牌定位

实施

步骤 1:收集话题数据

数据来源:

  • 按话题统计的内容表现
  • 竞品话题分析
  • 平台热门话题
  • 受众问题和需求
  • 搜索趋势和建议
  • 季节性话题模式

建立话题数据库:
跟踪:话题名称、帖子数量、平均互动率、趋势方向、最近覆盖时间、优先级

步骤 2:分析话题表现

话题指标:

  • 各话题的互动率
  • 触达量和展示量
  • 各话题带来的粉丝增长
  • 收藏率和分享率
  • 各话题的评论情绪
  • 各话题的转化率

表现分类:

  • 明星话题(表现排名前 10%)
  • 强势话题(表现排名前 25%)
  • 一般话题(中间 50%)
  • 弱势话题(排名后 25%)
  • 应避免的话题(表现持续不佳)
步骤 3:识别话题趋势

趋势分析:

  • 上升话题(势头增强)
  • 稳定话题(表现一致)
  • 衰退话题(关注度下降)
  • 季节性模式(可预测的周期)
  • 爆发式热点(人气突然上升)

趋势检测:

  • 周环比变化
  • 月环比变化
  • 季节性对比(与去年同期比较)
  • 与平台趋势的契合度
步骤 4:将话题纳入内容策略

话题分配:

  • 40% 明星话题(已验证有效)
  • 30% 热门话题(紧跟时事)
  • 20% 常青话题(保持稳定)
  • 10% 实验性话题(探索创新)

纳入内容日历:

  • 在流量高峰时段安排明星话题
  • 趁热门时规划相关话题
  • 用常青话题保持内容稳定
  • 在低风险时段测试话题
步骤 5:监控话题饱和度

饱和度指标:

  • 话题互动率下降
  • 竞争加剧
  • 受众疲劳(出现“又来了?”之类的评论)
  • 效果随时间递减

更新策略:

  • 为同一话题寻找新角度
  • 更换形式(视频与帖子)
  • 补充最新信息
  • 暂停已过度饱和的话题

实际成效

话题分析成果:

  • 通过优化话题,内容互动率提升 40%
  • 通过热门话题,粉丝增长 60%
  • 内容规划时间减少 50%
  • 发现 15 个供给不足的细分话题

相关技能

必需:使用 data-analytics(定量分析)
必需:使用 content-performance-analysis(话题专属指标)

推荐:

  • trend-analysis、audience-research、content-strategy

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