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营销与增长

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更新于 10-15 08:42

技能介绍

用途

Content Angle Ranker 解决的是内容策略中的核心问题：你有了关键词，也了解细分领域，但具体应该创作什么内容？哪个角度、格式和钩子真正有效？该技能用数据回答这个问题，而不是靠直觉。

它属于 Stage S1：Research（研究）阶段，但直接桥接到 S2：Content Creation（内容创作）。

主要能力

  • 接收互动数据（来自 trending-content-scout 或实时网络搜索调研），生成 8-12 个具体内容角度候选。
  • 每个角度必须具体到可以成为标题，而非模糊描述。
  • 按四个维度对每个角度评分（1-10 分），并计算加权总分：
    • 平台适配度（权重 25%）：该格式/钩子在目标平台上的表现。
    • 竞争程度（权重 30%）：已有类似内容数量，分数越高竞争越少。
    • 互动预测（权重 30%）：基于数据预测该角度的互动潜力。
    • 创作者匹配度（权重 15%）：与创作者优势的匹配程度。
  • 按总分降序排列，并为每个角度估算难度（easy/medium/hard）和预计耗时。
  • 输出包含首选角度、全部角度排名表、快速见效 vs 最佳选择对比，以及可直接使用的下游技能参数。

使用方式

输入参数包括：

  • keyword（字符串，无 scout_data 时必填）：如 "AI video tools"。
  • product（对象，可选）：推广的联盟产品，含 name、description、url、reward_value。
  • platform（字符串，必填）：目标平台，可选 youtube、tiktok、linkedin、x、reddit、blog。
  • creator_strengths（字符串数组，可选）：创作者擅长的方面，如 storytelling、technical、humor、authority、visual、data、personal_experience。
  • audience（字符串，可选）：目标受众。
  • time_budget（字符串，可选）：如 30min、2hours、1day，影响难度筛选。
  • custom_angles（字符串数组，可选）：用户自己的角度想法，一并参与排序。

自动检测：如果对话中此前运行过 trending-content-scout，其输出会自动作为数据基础，无需显式传入。

工作流程：

  1. 收集互动数据：若有 scout 输出则直接使用其 pattern_analysis、content_gaps、top_content；否则内部快速调研（web_search 搜索 YouTube、TikTok、Reddit 等平台的热门内容），提取主导格式、流行钩子、播放量范围和内容空白，耗时约 30-60 秒。
  2. 生成 8-12 个角度候选，来源包括：基于空白的角度（内容空白、格式空白、受众空白、时效空白）、基于模式的角度（将获胜格式应用于关键词）、反向角度（如全部正面则做诚实缺点角度）、用户提供的角度。每个角度定义 title、angle、format、hook、hook_type、source。
  3. 对每个角度按四维度评分并计算加权总分。
  4. 排序并添加难度/时间估算。
  5. 自检：至少 8 个具体标题角度、分数有区分度、首选角度有数据支撑、至少 2 个基于空白的角度、难度估算合理、下一步引用具体下游技能及参数。

适用场景

  • trending-content-scout 运行之后，用其数据挑选最佳角度。
  • 用户有产品/关键词但不知道创作什么内容。
  • 用户有多个内容想法，想按数据排序优先级。
  • 用户想知道：如果只有时间做一篇内容，应该做哪篇？
  • 在运行任何 S2 内容技能（viral-post-writer、tiktok-script-writer 等）之前。

限制

  • 无 scout 数据且无关键词时，会向用户询问主题或产品和平台。
  • 仅指定一个平台且数据有限时，仍会使用平台默认值生成角度，并提示数据有限、建议先运行 trending-content-scout。
  • 所有角度分数相近（0.5 分以内）时，会通过加倍权重最具区分度的维度来拉开差距，并说明平局决胜因素。
  • 用户自定义角度得分低时仍会包含，但会诚实说明竞争高、格式不匹配平台趋势，并建议考虑首选角度或与获胜格式结合。
  • 时间预算过短时，会推荐最简单的角度并提示更高影响需要更多时间。
  • 输出格式为 Markdown 报告，包含数据基础、首选角度详情表、全部角度排名表、快速见效 vs 最佳选择对比、下一步技能及参数。
  • 当输出异常、不完整或错误时，会生成 skill_feedback 块，报告失败模式如分数区分度不足、首选角度过于泛化、下游技能参数模式不匹配等。

示例

示例 1：用户在 TikTok 推广 HeyGen。快速调研发现多为 demo-first 内容，30-45 秒。生成 10 个角度，首选为 "I replaced a $2000 video production with HeyGen"，得分 8.7（bold_claim 钩子、demo 格式、TikTok 上竞争低、互动预测高）。下一步：tiktok-script-writer，hook_style: bold_claim，duration: 45s。

示例 2：用户要求对 YouTube 邮件营销频道的三个内容想法排序。平台 youtube，提供自定义角度。调研后为三个想法评分并额外生成 5 个角度。结果 "How I grew to 10K" 得分最高（story 格式 + bold_claim = 8.5），因为对比类竞争饱和（6.2 分），清单类平均（7.1 分）。建议钩子："I went from 0 to 10K subscribers in 6 months. Here's what nobody tells you."

示例 3：用户擅长讲故事和幽默，想在 LinkedIn 做 AI 写作工具内容。creator_strengths: ["storytelling", "humor"]，platform: linkedin。生成偏向 story 格式的角度。首选："I let AI write my LinkedIn posts for a week. My boss noticed."，得分 9.1（story 格式、relatable 钩子、LinkedIn 上该角度竞争低、创作者匹配完美）。