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做内容营销，怎么用数据思维选题？
第一步：挖掘你的内容基因
分析自己过往所有内容的数据，找到已被市场验证的、你最擅长且最受欢迎的核心主题，作为一切分析的起点。
怎么做： 将你的历史文章数据（如公众号文章列表）导出为CSV文件，交给AI。让它扮演内容策略师，分析数据，总结出2-4个你的“优势主题”，并提炼出5-8个核心关键词。
关键难点： 警惕AI的“分析幻觉”。不要让AI直接给出定性结论。正确的做法是，指令AI先编写并执行Python脚本来做数据聚合与指标计算，然后再基于这些可靠的计算结果进行总结。确保结论由真实数据支撑。
第二步：市场探索
使用第一步得出的关键词，去目标平台（如B站）抓取与你优势领域相关的热门视频数据，了解市场现状。
怎么做： Claude Code➕kimi k2扮演数据采集工程师，根据关键词列表，编写一个能自动搜索、访问视频页并抓取浏览、点赞、收藏等各项指标的爬虫脚本。
关键难点： 不要让AI“操作”浏览器，而是让AI“生成”一个独立、可重复使用的Python爬虫脚本。一次开发，反复使用，这才是稳定高效的方案。
第三步：数据分析 (Data Analysis) —— 寻找流量密码
对上一步采集到的热门视频数据进行深度处理，计算关键互动指标，挖掘爆款内容的共性特征。
怎么做： 将爬取到的数据文件交给AI，指令它清洗数据，并计算新的衍生指标（如点赞率、收藏率、综合互动率）。然后，让它生成一份Markdown格式的分析报告，总结出高热度视频的共同点。
第四步：策略生成 (Strategy Generation) —— 输出行动蓝图
结合“我的优势”（第一步）和“市场机遇”（第三步），最终生成具体、可落地的选题建议，并用可视化的方式呈现。
怎么做： 将前三步的产出物（优势关键词、市场数据、分析洞察）全部提供给AI，并赋予它一个清晰的叙事逻辑框架（例如“四幕结构”）。指令AI将所有分析结果融合成一个动态的可视化HTML报告，最终给出2-3个无可辩驳、数据闭环的选题建议。
这次分析的所有提示词、B站爬虫脚本都在原文，求三连支持：
mp.weixin.qq.com
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分析自己过往所有内容的数据，找到已被市场验证的、你最擅长且最受欢迎的核心主题，作为一切分析的起点。
怎么做： 将你的历史文章数据（如公众号文章列表）导出为CSV文件，交给AI。让它扮演内容策略师，分析数据，总结出2-4个你的“优势主题”，并提炼出5-8个核心关键词。
关键难点： 警惕AI的“分析幻觉”。不要让AI直接给出定性结论。正确的做法是，指令AI先编写并执行Python脚本来做数据聚合与指标计算，然后再基于这些可靠的计算结果进行总结。确保结论由真实数据支撑。
第二步：市场探索
使用第一步得出的关键词，去目标平台（如B站）抓取与你优势领域相关的热门视频数据，了解市场现状。
怎么做： Claude Code➕kimi k2扮演数据采集工程师，根据关键词列表，编写一个能自动搜索、访问视频页并抓取浏览、点赞、收藏等各项指标的爬虫脚本。
关键难点： 不要让AI“操作”浏览器，而是让AI“生成”一个独立、可重复使用的Python爬虫脚本。一次开发，反复使用，这才是稳定高效的方案。
第三步：数据分析 (Data Analysis) —— 寻找流量密码
对上一步采集到的热门视频数据进行深度处理，计算关键互动指标，挖掘爆款内容的共性特征。
怎么做： 将爬取到的数据文件交给AI，指令它清洗数据，并计算新的衍生指标（如点赞率、收藏率、综合互动率）。然后，让它生成一份Markdown格式的分析报告，总结出高热度视频的共同点。
第四步：策略生成 (Strategy Generation) —— 输出行动蓝图
结合“我的优势”（第一步）和“市场机遇”（第三步），最终生成具体、可落地的选题建议，并用可视化的方式呈现。
怎么做： 将前三步的产出物（优势关键词、市场数据、分析洞察）全部提供给AI，并赋予它一个清晰的叙事逻辑框架（例如“四幕结构”）。指令AI将所有分析结果融合成一个动态的可视化HTML报告，最终给出2-3个无可辩驳、数据闭环的选题建议。
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评论
1
Nano banana背后的架构创新很有意思。
对比GPT-4o的生图，本质是个“胶水模型”：它把你的需求翻译成长prompt，再扔给DALL-E 3之类的作画引擎去处理，流程是割裂的。
而Nano Banana用的则是真正的原生多模态——文本和图像全当成一样的Token流转，同一个Transformer内部消化所有信息。每一步AI都能理解你说的话，也能看懂你发的图片，能连续进行指令，不用像以前那样每一步都“重开一局”。所以你让它只改袖子的颜色，或者同时换人和换背景，它都能明白上下文到底该怎么调整。
还有一点是团队非常重视的，就是“文本渲染”能力。
Nano Banana团队把“AI能不能写对字、排好logo”当成了模型升级的风向标。
理由很简单：如果AI能把字体、结构这些高难度元素控制到位，说明它对整个图像的空间感、细节感都有了质变。
结果是，模型在文本渲染能力上进步的同时，整体图像的精细度和一致性也跟着飙升。
Nano Banana还内置谷歌的“世界模型”。
不光懂场景、懂风格、懂品牌，还能自动结合你给的图片，把风格和现实环境融合得很自然。你让它做一版广告mockup，甚至做一张带有建筑标注的信息图，AI都能自动分析要点，直接输出给你。这种对“世界知识”的运用，是其他家AI没有的。
对比GPT-4o的生图，本质是个“胶水模型”：它把你的需求翻译成长prompt，再扔给DALL-E 3之类的作画引擎去处理，流程是割裂的。
而Nano Banana用的则是真正的原生多模态——文本和图像全当成一样的Token流转，同一个Transformer内部消化所有信息。每一步AI都能理解你说的话，也能看懂你发的图片，能连续进行指令，不用像以前那样每一步都“重开一局”。所以你让它只改袖子的颜色，或者同时换人和换背景，它都能明白上下文到底该怎么调整。
还有一点是团队非常重视的，就是“文本渲染”能力。
Nano Banana团队把“AI能不能写对字、排好logo”当成了模型升级的风向标。
理由很简单：如果AI能把字体、结构这些高难度元素控制到位，说明它对整个图像的空间感、细节感都有了质变。
结果是，模型在文本渲染能力上进步的同时，整体图像的精细度和一致性也跟着飙升。
Nano Banana还内置谷歌的“世界模型”。
不光懂场景、懂风格、懂品牌，还能自动结合你给的图片，把风格和现实环境融合得很自然。你让它做一版广告mockup，甚至做一张带有建筑标注的信息图，AI都能自动分析要点，直接输出给你。这种对“世界知识”的运用，是其他家AI没有的。
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