用途
Audience Analyzer 用于在筛选网红之前，先系统性地理解目标受众。它回答的核心问题是：品牌或产品要触达的究竟是谁，这些人在哪些平台活跃、信任什么样的创作者、会被什么内容打动。其输出直接服务于网红筛选与投放决策。
主要能力
该技能按固定结构产出分析，包括：
- 人口统计画像：年龄、性别、地域、收入、教育、职业、家庭状况，分主要受众与次要受众，并标注置信度。
- 心理统计画像：价值观与信念、兴趣与爱好、生活方式特征、人格特质，以及对应的网红选择启示。
- 行为分析：购买决策旅程（认知、考虑、决策、购后各阶段及网红角色）、购买触发点与障碍、日常媒体消费时间表、内容互动模式、社交行为。
- 平台分析：平台优先级矩阵（Instagram、TikTok、YouTube、Twitter/X、LinkedIn、Pinterest、Twitch 等），并对主要平台做使用模式、内容偏好、网红关系深挖，给出预算分配建议。
- 内容偏好分析：格式偏好（短视频、长视频、静态图、轮播、Stories、直播、播客）、风格偏好、话题吸引力、内容红旗项。
- 网红亲和度分析：受众关注的网红层级（mega/macro/micro/nano）、关注动机、信任建立与破坏因素、理想网红画像。
- 受众人设：命名人设，含人口统计、简介、一天生活、目标与挑战、媒体消费、购买旅程、关键语录。
- 网红筛选标准：必备项、加分项、红旗项，以及推荐的网红组合（各层级预算占比、数量、角色）。
使用方式
最短调用方式为：
Analyze the target audience for [brand/product/category]
常见场景是从自有数据构建画像：
Here's our customer data: [data]. Build an audience profile for influencer targeting.
技能会读取品牌或产品名称、品类、地域重点、价格定位、营销目标，以及用户提供的客户数据；若热缓存中已有 niche-researcher 或 trend-spotter 的输出也会一并读取。分析结果写入 memory/influencer/audience-analyzer/YYYY-MM-DD-<topic>.md，并将目标年龄区间、优先平台、理想网红画像、人设名称等持久事实提升到 memory/hot-cache.md。
完成条件为：主要与次要受众在人口统计、心理统计和行为层面均已完成画像并标注置信度；存在平台优先级矩阵与命名人设；网红筛选标准（必备、加分、红旗）已写好并可交给发现环节。
适用场景
适用于网红营销的前期受众研究，例如为高端护肤品牌分析千禧一代女性受众、为某品类构建网红投放画像、从自有客户数据推导网红筛选标准等。
限制
该技能属于 Tier 1，每一步都可在无实时集成的情况下运行，需要用户提供输入并据此推理。网红数据库、社交平台分析、CRM/客户问卷、网站分析等连接器可提升画像精度，但并非必需。所有推断属性都会标注置信度，以便暴露缺乏支撑的猜测。资料未提供具体收费、价格或平台支持范围等信息。
后续衔接
主要下一步技能为 niche-researcher，用于在给创作者打分前深入人设所属的具体社群；备选为同属 Insight 家族的 trend-spotter。下游 Map 技能包括 influencer-discovery 与 fit-scorer。会话中维护已访问集合，若推荐技能本次已调用则停止并报告链路完成；交接链最多深度为 3。一旦网红筛选标准写入并提升到热缓存，受众阶段即终止，交接给发现环节后停止。