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公众号「女神进化论」选题分析:如何利用聚类分析和人物角色(Persona)选题?

本文以公众号「女神进化论」为例,分析了它的内容调性以及对文章进行了标签分析,最后确定了几个选题方法和策略。

选题,决定了ι文章的一半。

一个好的选题可能让你@轻轻松松10w+,而一篇选题就没特色或者方向跑偏的文章,即使吭哧吭哧写了很久,打开≮≯率依然惨到让你怀疑人生。那在选题过程中,我们经常遇到的问题有哪些?

看别人才ъ思泉涌,好选题一个接一个,怎么自己就天天г头疼“今天写什么”? 好不容易想到几个选题,大家一讨论,要不就感觉没啥可写,要不就好像和公众号定位有点偏离。 Σ

这其实就涉及到选题逻辑的问题,主要涵盖两个方面:

「选题的量」,首先你得保证有足够的选题。 「选题的质」,确╠╡定标准规范去筛选¤或纠偏已有的选题。当然,最好是第一步选题库的产生就依照正确的逻辑,第二步筛选只是结合时间、商品和公司近期要求去做一个过滤,而不需要再去甄别。

那如何提高选题的质和量呢,我总结为两个方法:「找用户要」和「找历史数据要」。

1「找用户要」

既然公众号的目的就是为了给用户提供某种价值≠,那么自然是要去解决用户的问题∏,看到这很多人会说我们就是这么做的,但是好像用户的问题就那么些,能写的都写的差不多了。○这反映了用户画像做的不够细致,没有真正深入地了解用户的问题,并且还可以和场ω景结合,最后再加入时间的维度,保证你的选题是源源不断的,至少不会在数量上犯愁。

2「找历史数据要」

很多时候用户的问题不是那么明确,具体从哪个角度入手不好把握,或者▐说有时候即使有用户调研,但是用户▁▂▃▄也不一定能够把他的需求明确表达出来,这个时〓候我们就需要去分析历←史数据,用户可能表达不准,不愿意说,但是他一定会用他实实在在的阅读行为来告诉你什么是他们喜欢的。

因此,对历史数据的分析非常重要,正所谓※“让数据说话”,从中你可以⇔发现大│┃量规律,然后将√这些规律应℡用到后续选题中,你会发现你能够慢慢摸清用户需求的脉络了。

本文将以「女神Ъ进化论」这个公众┄┅号为例,向你详细讲解一下如何真正应用上述这两个方法。首先,我会通过聚类分析从历史文章中找出好选ぷ题的规律,然后应用人物角色(Persona)¤+思维导图的常规选题法,让你真正掌握选题的诀窍。

一、公众号定位及内容调性分析

1. 定位

通过「女神进化论」发展史(知乎专栏起家)及创始人的访谈文章、公众号介绍(“内外兼修的成长教科书”)等―信息,我们很清楚地了解到「女神进化论」的核心定位是:解决年轻女性的成长问题,让用户的外在和内在变得更好。

这个定位决定了公众δ号的基调不是娱乐,所以在内容上会做出相应的取舍:不关注八卦、鸡汤和热点。

这个定位源自创始人席九天的个人经历及她对消费升级的看法,她认为下一步的消费升级一定会从目前这种粗放式的方式转化到精细化消费,是一种「受过良好教育」的消费,即知其然并知其所以然。比┊┋如说护Ψ肤最起码会考虑到自己的肤质了,会看一些成分表⿸,简单知道∣哪些成分是有效成分╥,知道某一瓶护肤品是否真正能够满足自己的▄需求。

因此,「女神进化论」的定位与市面上普遍的“种草”号不同,它的☼文章读起来更像是偏科普性质的小论文,尝试通过科学系统的知识解答妹子们的各种困惑,品▷牌理念是×「专业、科学、实用」。

2. 内容调性

上述定位就决定了「女神进化论」的内容:

1)侧重于方法和思路,“授之以渔”而不是“授之以鱼”,更多是在告诉妹纸们“为什么要买”、“如何选”、“什么值得买”,而不是“别人买什么”、或者“什么流行”,比如「鞋子这么买,时髦又耐穿」就是教给大家一个如何从每年的流行趋势里找到「自己的经典款」的方法,而不◆是简单地告诉你今年秋冬︱︳买什么鞋。

2)文章呈现很强的三段论风格:科普原理或教授方法(怎么挑,怎么选,如何判断),如Ё何结合用户自身、示例,比如「眼妆对一个人气质的影响有多大?」这篇文章的目录结‖∠构为:

〾怎么判断自己适合哪种类型的卍眼妆? 如何把好看的眼妆为己所用? 上&手实操(篇幅限制,放在∞了下篇文章)

3)偏重工具属性,呈现形式以图解、合集为主,比如「新手彩妆完全流程图解」、「人手一份|必备完全护肤指南」等。

另外,需要注意的是「女神进化论」已创立4年多,早期用户以小白为主,适合生产比较初级◥的内容,但是随着用户的进╤化,沉淀下来的老用户可能不再需要新手内容,〇重点会偏向高阶内容,但是仍然会新增小白用户,这个主要通过分号和基础内容合集的形式来解决。

二、选定标签并分类文章

准备工作:需要用爬虫爬取一定量的公众Б号历史文章作为分析数据,本次爬取了从「2019/๑4/29」到「2019/9/5」的头条文章。

1. 确定标签并分类文章

根据公众号介绍、关注回复、访谈文章等信息,我们通过文章内容和文章类型两个维度对文章进行打标签,内容维度又细分为一级和二级标签。

具体说明如下:

1)文章内容维度

说じ明:标签后为对应的文章数。
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