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这是小红书全域智能体应用的第一个系列文章。
不是教程,仅仅是一个思
。
我搭建了一个很简单的AI应用,用扣子空间智能分析小红书爆款账号背后的流量密码,比你人工一个一个去看省了千百倍效率。
前段时间,小红书官方发了虚拟资料头部的一些TOP商家,基本GMV达到50w+,如何快速的找到背后的流量密码,快速决策,非常有必要。
就拿虚拟资料头部商家@参考答案阅览室 来说,已经坐拥20万左右粉丝,定位非常清晰明确,就是在信息化非常庞杂的当下,专注于分享深度的思考内容,聚焦前沿的商业化思维,效率提升这块。
可以给各位观众姥爷看看,这是他最高赞的一篇内容。
想想看,在当下,人除了一点一线的上班轨迹,最需要的是什么?
摒弃外部噪声,沉浸在自己上进的小圈子里,自己需要的价值,就是在不断提升自己......
找对人群,是当下成功的秘诀,然后就是超强的执行力。
所以,一个账号在最开始的时候,就可以规划好是为什么样的人群设置的,为此希望获得什么样的商业化价值。
为此,我用我做的小红书智能体应用1号员工:爆款账号分析拆解大师,分析了这个账号,然后把他整理成了这样的一个可视化网页。
任何成功的社交媒体账号都不是偶然的产物,其背后必然隐藏着一套从定位、内容到运营的自洽逻辑和增长飞轮。
爆款账号分析拆解大师的任务就是通过逆向工程,解码这套逻辑,并将其内化、改造为自己的行动指南。
包含两大模块:“四维诊断模型” 和 “增长复刻循环”。
这是本方法论的核心分析框架,通过四个递进的维度,对目标账号进行一次从宏观到微观、从结果到动因的“CT扫描”。
第一维:全局健康度诊断 (Holistic Health Diagnosis)
目标:快速评估账号的体量、活跃度与流量结构,建立宏观认知。
核心方法:
计算“粉赞比”(内容吸引力)、“篇均点赞”(内容稳定性),判断账号是处于高潜力增长期还是稳定期。
识别流量是依赖少数爆款的“爆款驱动型”,还是数据稳定、可预测的“健康输出型”。
第二维:爆款内容解码 (Viral Content Deconstruction)
目标:找到并拆解驱动账号增长的核心引擎——爆款笔记。
核心方法:
筛选出点赞数最高的5-10篇笔记作为分析样本。
深入分析这些爆款笔记是满足了用户的何种价值(极致干货、强烈共鸣、新奇猎奇等),并将其与账号定位和用户痛点进行关联验证。
分析置顶笔记的意图,判断其是用于“拉新”还是“固粉/转化”。
第三维:内容进化路径追踪 (Content Evolution Tracking)
目标:理解账号的成长和学习过程,洞察其内容迭代和测试的逻辑。
核心方法:
划分发展阶段:
按时间线将笔记分为早、中、近三个阶段,观察其在主题、风格、标题等方面的演变轨迹。
解读数据波动:
将点赞数的起伏视为“市场投票”,推断作者在测试什么、坚持什么、放弃了什么。
第四维:增长策略复刻 (Growth Strategy Replication)
目标:将所有分析结果收敛,提炼成一套可供自己或他人借鉴的、具体的行动策略
核心方法:
用“成功公式”总结账号最关键的2-3个制胜因素。
将成功要素转化为分步骤、可执行的“起号Playbook”,内容涵盖定位切入、内容启动、标题模仿和数据迭代等关键环节。
诊断和分析不是终点,行动和优化才是。本模块指导如何将诊断结果应用于实践,并形成持续优化的闭环。
这是一个五步循环:
选择一个你所在赛道的优秀账号作为“对标对象”。
运用上述“四维诊断模型”对其进行全面分析。
从诊断结果中提炼出对方的核心策略和底层逻辑。
关键一步:思考如何将这些策略与你自身的人设、优势和资源相结合,进行“本土化改造”,而不是生搬硬套。
最小化测试 (MVP Testing):
将内化后的策略设计成一个“最小可行性内容(MVP)”进行测试。
例如,模仿其一种爆款选题和标题公式,创作3-5篇笔记。
密切跟踪测试内容的数据反馈(点击率、点赞、收藏、评论)。
分析成功或失败的原因,是策略没学到位,还是本土化改造出了问题?
根据复盘结果,调整你的内容策略,然后返回第一步,选择新的对标账号或对原有诊断进行深化,开始新一轮的增长循环。
这套方法论提供了一个从“看懂”到“学会”再到“超越”的完整路径。通过系统性的诊断发现规律,通过循环式的实践持续优化,最终形成属于你自己的、独特的增长飞轮。
问题来了,这个应用怎么使用?
打开扣子空间,链接:https://www.coze.cn/space-preview
在对话框输入[对标账号]+上述链接为小红书作者主页网址,请你对该作者进行多维度分析,将分析报告制作成可视化网页。
然后需要增加我开发的MCP扩展,这个是在开发AI应用之后,自定义发布到扩展的。
然后选择探索模式。
然后他就会自动执行拆解任务,分析账号的定位和内容。
最终生成的是这个账号的完整分析报告,以MD文件呈现,并且生成了一个网页。
网页链接:点击文末阅读原文获取。
总体思路还是扣子的AI应用(工作流)->MCP服务,然后扣子空间进行调用,所以,未来一切写好的业务工作流,皆可MCP呢。
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