AiGC运营：小红书爆款概率预测分析（一）

AiGC运营：小红书爆款概率预测分析（一）我是越越，一位AiGC工具人，一位小红书全平台6w+粉的新生博主。我出生在世界小商品的海洋中，致力使用AiGC技术服务生活、工作。荣幸成为生财九月航海的GPT+自媒体大船的志愿者，一起下海弄脏手！AiGC运营自媒体平台的策略是可行、可落地、可提高效率的！但是AiGC作为辅助工具，更多的是人工参与，不断调教、不断摸索才能在Ai蓝海中深耕！本文提供思路和方向，该模型不够完善需要继续调教！传统小红书运营SOP痛点获取运营数据成本过高，自身不具备数据分析能力。传统方法寻找对标账户，样本数据不够精准、科学。平台笔记风同质化加剧，内容缺乏创新体现差异化。笔记文案制作头痛不堪，主页装修千篇一律易违规。AiGC帮助你解决这些问题透视运营数据，调整运营策略。高效寻找对标，快速切换赛道。紧跟大盘趋势，抢流量创笔记。高效装修主页，节省时间财力。测试数据获取与初步处理明确需求点根据自己的实际需求确定数据类型【关键词】：你需要进入赛道的关键词。【延伸关键词】：主关键词延伸的热词，可从搜索框下拉表中获取。【带货笔记】：与你发布笔记目的相关笔记，从事带货则需要寻找带货博主为对标。【商业笔记】：与平台合作的带货笔记，该笔记质量高通常可以对标。【低粉爆文】：低粉爆文笔记一般有“内容”上的优势可以借鉴，是寻找对标账户最快的途径之一。当约束条件越多时结果数越少，往往会导致样本数不够充分导致原本优秀的博主被遗漏因此可以适当从【带货笔记】、【商业笔记】处放宽条件。使用八爪鱼获取数据数据需要具备可靠、大量、实时的特点，可以通过从第三方数据平台获取公开的实时数据高效搜集数据，八爪鱼采集器免费使用、稳定可靠，无代码编写规则采集，适合小白操作具体软件使用方法参考官方教程：/tutorial8/hottutorial/gnd本文以某数据平台为例演示：此数据仅用于演示，请合法使用数据平台！！！用户可以通过首页中“拉新领会员”获取三天的个人版体验资格，如需更进一步分析数据建议购买企业版采集的字段名与GPT分析时用的字段名相关，务必做到统一，我自己使用的采集字段名文件：测试博主.xlsx采集笔记、博主数据，具体方法自己学习，我可以提供技术规则指导，生成的数据文件统一使用csv格式保存。获取平台大盘流量数据使用近期话题、热词数据能很好说明平台流量趋势我们需要收集以下公开数据：选取最近四周的话题增量榜、热词增量榜、大盘流量榜进行导出。数据文件整理归纳为了后续高效进行数据分析因此需要将数据文件进行编号、归纳。【话题】命名为【话题2.csv】、【话题3.csv】、【话题4.csv】、【话题5.csv】【热词】命名为【热词2.csv】、【热词3.csv】、【热词4.csv】、【热词5.csv】【笔记博主数据集】命名为【原始数据A.csv】为了方便导入文件因此将建立单独的文件夹存放，文件夹名称应该简单明了。数据清洗数据清洗是数据预处理的重要步骤，目的是识别并纠正（或删除）数据中的错误和不一致，以提高数据质量。”数据清洗“可以让GPT完成，也可手动使用Excel操作，教程参考数据清洗教程，及时保存原始文件、新文件。ChatGPT介入ChatGPT平台初始设置CodeInterpreter基于GPT-4，帮助你做数学运算、绘制热力图、做数据分析等它生成的内容质量会非常优秀。ChatGPT环境准备：神奇的魔法——开启GPTPLUS模式——选择CodeInterpreter（代码解释器）——上传数据集上传数据文件至ChatGPT平台点击上传文件（最多十个文件，支持多数格式文件），一定要分步骤导入数据集：发送数据指令ChatGPT学习向ChatGPT发送以下指令，学习数据集内容并进行反馈，接下来每一步都需要反馈。SQL

背景：小红书平台上许多零基础的博主需要提升他们的运营质量。

角色：一位资深数据分析师，专长小红书平台数据分析。

任务：

1.加载并命名为【数据集A】的文件。

2.学习并理解该数据集的内容和结构。

3.完成学习后，回复“OK”以确认。

要求：在整个过程中，请确保使用中文与用户进行交互。按照上述步骤继续上传【话题】、【热词】数据集：SQL

任务：学习多个文件的内容及其结构。

步骤：

1.读取所有提供的文件，注意文件名中的数字，数字越小代表时间越早。

2.学习每个文件的列名定义和用途。

3.当接收到关键词【话题】，选择并理解【话题2】、【话题3】、【话题4】和【话题5】这四个文件。

4.当接收到关键词【热词】，选择并理解【热词2】、【热词3】、【热词4】和【热词5】这四个文件。

5.一直学习不用征求我的建议，学习完毕后只回复"OK"表示已经完成学习任务。虽然数据集经过人工初步清洗，但是难免会出错，请放心GPT会自动处理。SQL

任务：对【数据集A】进行数据清洗。

步骤：

加载【数据集A】。

对【数据集A】中的数据进行格式转换，确保数据格式统一。

在【数据集A】中，找到所有数值列中带有“w”的数据，将其转换为阿拉伯数字（例如，“3.5w”转换为35000）。

在【数据集A】中，找到所有值为“--”的数据，将其替换为该列的数值平均值。

数据清洗完成后，保存并下载【数据集A】。

输出：回答“OK”并提供【数据集A】的下载链接。GPT毕竟是机器人，所以接下来的每步都需要GPT进行反馈检查。下载新的【数据集A】进行备份和检查，防止数据清洗错误。ChatGPT进行列名定义学习ChatGPT需要学习数据集中的字段定义上传“列名定义文件”，列名定义文件指的是各数据列列名的定义与应用文档，可让GPT自动生成。列名定义文件：列名定义.txtSQL

学习【列名定义】和【数据集A】中列名定义与用途。学习完毕后，只回复“OK”，无需过多解释。检测ChatGPT学习情况，防止GPT学习错误，方便进一步纠错：SQL

解释【点赞量】的含义如果回答提示未发现字段，则重新使用相同指令学习：ChatGPT字段分类学习向ChatGPT明确数据集中的内容分类，以便后续进行数据分类分析：【数据集A】=爆文笔记数据+博主数据SQL

请你学习【数据集A】中以下字段：

【笔记标题】、【笔记类型】、【笔记内容】、

【笔记发布时间】、【预估阅读量】、【互动量】、

【点赞量】、【收藏量】、【评论量】、【分享量】

为【爆文笔记详细信息】，其余字段为【博主详细信息】，学习完毕只回答“OK”。检测ChatGPT学习情况，防止GPT学习错误，方便进一步纠错：SQL

【分享量】是属于哪个信息？ChatGPT学习数据分析类型接下来详细数据分析，需要向GPT明确能够使用这些数据集能进行哪些分析？SQL

请你基于【数据集A】、【话题】、【热词】数据集学习、分析，详细介绍你能够完成的数据分析类型？

同时输出简单易懂的GPT指令。SQL

1.使用DescriptiveStatistics对【数据集A】、【话题】、【热词】等数据集进行描述性统计分析，获取数据的总体分布、中位数、均值、方差等关键指标。

2.应用TimeSeriesAnalysis对小红书平台的发展趋势进行分析，识别潜在的季节性、趋势和周期性。

3.进行CorrelationAnalysis分析不同数据之间的相关性，如笔记的点赞量与评论量之间的关系。

4.使用热词关联分类分析，识别小红书平台上的热门话题和关键词。

5.使用ClusterAnalysis对博主进行聚类，识别不同的博主类型和其特点。

6.使用PredictiveAnalysis预测小红书平台的未来发展，如预测未来一个月的用户增长。

7.应用随机森林等人工智能算法，预测哪些笔记或博主有更高的潜在发展潜力。

8.根据上述分析，为小红书初级博主提供切实可行的运营策略建议，帮助他们调整和优化运营方向。ChatGPT能对数据集进行许多项目分析，我们可以通过日常的提问充分挖掘潜能。ChatGPT深层次模型训练接下来使用数据数据进行评价：SQL

任务：制定“综合评分制”规则，从数据层面评估笔记、博主的质量与发展潜力。

步骤：

1.加载【数据集A】、【话题】、【热词】数据集。

2.使用"特征重要性"方法，选择特征和目标变量，并处理非数值数据，保留笔记标题、笔记类型、博主名称、达人等级、笔记内容、红薯号、达人属性、红薯等级等列原始数据。

3.使用随机森林模型进行训练。

4.根据特征重要性分析，输出每个特征的权重。

5.使用【爆文笔记详细信息】数据，计算笔记得分。

6.结合【博主详细信息】和质量指数、历史数据变化，计算每位博主的得分。考虑合并近7天、近30天、近90天的点赞、收藏、评论和分享数据为“近期互动数据”。

7.结合【话题】和【热词】数据，分析大盘趋势和外部流量影响。

8.结合笔记得分、博主得分和大盘趋势，计算综合评分。对于多次出现的博主，取平均得分。

9.对于相同综合评分的笔记或博主，使用近7天互动数据、质量指数、近30天和近90天互动数据进行排序。

10.使用统计方法和随机森林进一步分析数据，计算未来爆款的概率（如果笔记的【预估阅读量】高于90%分位数，，则认为它是“爆款”），预测未来可能成为爆款的笔记或博主。

11.将得分标准化为100分制，并使用合适的算法增大分值差异度。

输出：综合评分和爆款概率（百分比表示）。指令还需要深入优化，尤其是“爆款”的参数定义。该指令的回答流程有点漫长不过你不用担心，GPT会自动根据数据情况自动调整GPT拥有强大的纠错功能，在计算过程中遇到错误会自动纠正和调试，这个你不必过于担心。ChatGPT计算综合评分后，我们应该向GPT提问我们的具体需求：SQL

背景：综合评分越高，笔记和博主的质量及发展潜力越大，更值得用户关注和学习。

角色：资深数据分析师，专长小红书平台数据分析。

任务：根据综合评分制，推荐对标账户。

步骤：

1.加载【数据集A】、【话题】、【热词】数据集。

2.筛选数据集，选择笔记类型为“【图文】”，粉丝数少于【1000】人。

3.根据综合评分，对筛选后的数据进行降序排序。

4.选择综合评分最高的前【5】个账户。

5.按照以下格式输出：

【博主名】：

【红薯号】：

【笔记类型】：

【粉丝总数】：

【质量指数】：

【水平段】：

【差异化综合评分】：

【优化建议】必看！！！！以上分析仅从数据层面进行，选择对标账户需要结合笔记内容、图片设置、主页装修风格而定，因此我们往往通过数据选择20个准“对标账号”进行筛选，进入博主主页分析风格、分析垂直度、分析评论确定最终的对标账户。ChatGPT模型固化应用除了以上内容，你需要向GPT明确“请记住以上所有内容”，告诉GPT当你发送某个关键词后请找出对应的数据。SQL

请你请记住以上所有内容，当接收到【博主名称】、【变化趋势】等信息时请输出对应数据分析。ChatGPT趋势预测基于以上的ChatGPT模型可以进行笔记、博主未来发展趋势预测，模型基于笔记、博主的多维数据进行分析，那就要求数据样本数量足够大、质量足够优秀、字段足够典型。该模型中能够给予用户初步互动量预测，本文不再详细论述具体的预测，感兴趣的圈友可以链接我一起研究。ChatGPT成果检验接下来我会根据综合得分计算出来的对标账户继续跟踪分析，反馈在该文档中。大家会疑惑