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分类: 数据与分析无需 API Key

社媒舆情分析

分析 Product A 用户社媒 UGC(发帖与评论)Excel 数据,产出结构化用户洞察报告。当用户提供 Product A 社媒原帖/评论 Excel(文件名常含「原帖数据」「一级评论检索」等),要求整合工作流与标签体系做核心数据概览、P0/P1/P2 痛点分级、正向反馈、竞品对比、功能诉求汇总与产品定位洞察时使用。This skill should be used when the user provides Product A social-media posts and comments Excel files and asks for an integrated UGC insight report covering pain points (P0/P1/P2), positive feedback, competitor comparison, feature demands, and product positioning.

person作者: user_07d465c1hubcommunity

Product A 社媒 UGC 洞察

Overview

本 skill 用于把 Product A 用户在社媒上的真实发声(原帖 + 一级评论 Excel)整合成一份结构化洞察报告。核心是:忠实读取用户原话 → 按既定标签体系与竞品分流规则打标 → 分级归纳痛点/爽点/竞品观点/功能诉求 → 输出带原文与量化支撑的报告。

配套参考文档(全部在 references/,工作时按需读取):

  • 社媒UGC洞察工作流.md —— 采集/清洗/聚类/报告四环节完整流程与防幻觉机制(权威流程)
  • 问题标签体系.md —— Product A 问题分类主维度(打标必须从中选择)
  • 打标参考词库.md —— 使用场景词库、P0/P1/P2 判定、prompt 模板、引用格式规范
  • 竞品名单与关系分类.md —— 竞品名单、名称归一化、竞品关系分流规则

何时使用

用户提供 Product A 社媒 Excel(一个或多个)并要求做用户洞察/舆情分析时触发。典型输入文件名:

  • 含「原帖数据」→ 主帖文件,重点读取「内容」列(辅助列:标题、作者、url、点赞数、平台名称)
  • 含「一级评论检索」/「评论」→ 评论文件,重点读取「评论内容」列(辅助列:作者、url、点赞量;平台从文件名推断:含「抖音/微博/B站」等)
  • 不读取「情感」「合作品牌」列(源数据不准,不参考)

铁律(禁止事项)

  1. 禁止偷懒、禁止以"为用户省 token"为由跳过任何步骤、禁止欺骗用户。数据多就分批逐条处理,不得抽样代替全量或臆造。
  2. 禁止编造 record_id、原文、竞品名、结论。每条洞察必须有真实原文与数量支撑。
  3. 报告禁止"很多用户""普遍认为"等模糊量化,必须给出具体条数与占比(数字由脚本从数据算出,不靠 AI 自己数)。
  4. 引用原话不截断、不改写,须附平台与原帖 url。
  5. 只呈现有逻辑的因果动线(原因→结果),用数据锚定;证据不足的环节标【待验证】,不当定论。

工作流程

Step 0:读取数据

  • 用 pandas 读取所有 Excel。按文件名判定类型(原帖/评论)并映射到统一字段:platform / content / author / url / likes / data_type
    • 原帖:content 取「内容」列;platform 取「平台名称」列。
    • 评论:content 取「评论内容」列;platform 从文件名推断。
  • 打印每个文件的行数、列名、样例,确认列名与预期一致后再继续。

Step 1:清洗(按需,若用户给的是原始未清洗数据)

references/社媒UGC洞察工作流.md 环节二执行:跨平台去重 → 5 层过滤(产品名严格匹配 / 低质 / 噪声黑名单 / PGC 营销 / 政务通稿·行业分析)。若用户明确表示数据已清洗,可跳过并说明。清洗后统计漏斗(各层过滤量、保留量、平台分布)。

Step 2:打标

  • 逐条打标,用 Python for 循环逐条处理,实时写入 CSV,禁止批量跳过。
  • 打标字段与规则见 references/打标参考词库.md 3.2 全量打标 Prompt;主维度必须从 references/问题标签体系.md 选择。
  • 竞品名归一化 + 竞品关系分流见 references/竞品名单与关系分类.md
    • Product A弱于竞品/定位混淆 → 计入痛点统计
    • Product A强于竞品 → 计入正向反馈
    • 工具推荐/教程引用/价格参照/替代选型/中性横评 → 计入竞品对比,不混入痛点
  • 打标完成后跑脚本校验(维度/场景必填、优先级与情感匹配、竞品归一化)。

Step 3:统计与洞察提炼

用脚本计算所有量化指标(不靠 AI 数数):

  • 情绪分布、各维度/场景/功能点提及 Top、P0/P1/P2 分布、竞品提及频次与关系分布。
  • 痛点分级标准(P0=数据丢失/崩溃/无法使用;P1=输出质量差/成本高/核心功能缺陷;P2=门槛/体验/非核心)见 references/打标参考词库.md 二。
  • 置信度标注:≥2 平台佐证且提及≥10 为高置信度;反向检验(样本偏差、少数声音放大、遗漏反证)写入"分析局限性"。

Step 4:撰写报告

按用户要求的固定结构输出(下述九节为默认,可增不可减):

# Product A 社媒用户洞察报告
一、核心数据概览      (数据规模、平台分布、情绪分布、功能点/场景 Top)
二、P0 级痛点         (每项:描述 + 3-5 条典型原句(附平台·url) + 条数占比 + 产品启发)
三、P1 级痛点         (同上格式)
四、P2 级痛点         (同上格式)
五、正向反馈:用户认可的能力
六、竞品对比观点      (按竞品/关系类型归纳,附原句)
七、功能诉求汇总      (用户明确提出的期望/建议,按诉求聚合计数)
八、产品定位洞察      (因果动线式核心洞察,数据锚定,缺证据标【待验证】)
九、总结             (优先级 × 痛点/爽点 × 用户期望 × 典型原话 表格)

引用格式统一(见 references/打标参考词库.md 六):

> "[用户原话,不截断]"
> —— [平台] · [record_id] · [原帖链接](url)

输出与交付

  • 报告写入当前工作目录(Markdown;如用户要 HTML/其他格式再转换)。
  • 中间产物(打标 CSV、统计表)一并保留,便于溯源。
  • 完成后用结果呈现工具展示报告文件。

Resources

references/

  • 社媒UGC洞察工作流.md:四环节完整流程、清洗规则、防幻觉五机制、报告结构(权威)。
  • 问题标签体系.md:Product A 问题分类主维度(打标从中选)。
  • 打标参考词库.md:场景词库、P0/P1/P2 判定、两阶段 prompt、引用格式。
  • 竞品名单与关系分类.md:竞品名单、归一化、关系分流规则。

scripts/

按需为具体任务编写一次性脚本(读 Excel、逐条打标、统计、校验)。数据规模大时优先脚本处理以保证确定性与可复现。