朋友们，不知道你们有没有这种感受：埋头做内容，干货满满，但流量就像跟你捉迷藏。精心发布的内容无人问津，干货满满的内容点赞寥寥？
虽说有时候爆款短视频就像玄学，但还是有一定的底层规律。
那今天我们就从数据的角度，用AI工具，来深度聊一聊，如何去拆解爆款视频选题，找到属于自己内容“流量密码”的全过程，从而得到一套可复制、可学习的内容模型。
第一步：从第三方平台数据里找到“金矿”
我们自己做视频的时候，很多时候是凭自己感觉来，想看看其他牛逼对标账号是怎么做的，更多是点状的去看，刷一刷，觉得“嗯，这个挺好”，但感觉很快就忘了。
而且抖音视频特别特别多，你也不知道你关注的领域，到底有哪些厉害的账号和视频。
所以，想做好视频，第一步应该是抛弃自己的感觉，而是先找到优质视频，看看优质视频到底都是怎么做的。
这里有很多不错的第三方数据平台，比如蝉妈妈、灰豚、飞瓜等等。你可以选一个自己喜欢的。
当然这些平台都不是免费的，而且价格不算很便宜。
你可以去某宝某鱼搞定，先买个周卡体验体验，不用一杯奶茶钱。
我最后选择了用灰豚数据。
这种第三方平台里的模块和数据非常的丰富，能用好里面的数据已经非常厉害了。
我们主要是看短视频，所以我就找到热门短视频的菜单
我平时会做一些AI工具的短视频，所以以AI工具为例，搜索AI工具关键词，选择科技分类。
得到的结果 ，就是所选时间段内的抖音热门视频。
我们可以把数据导出来。
导出来的excel是这样的，我们就有了一份热点抖音视频清单，不只是标题，还把粉丝数、视频时长、点赞、评论、收藏、转发这些核心数据全部扒了下来。
第二步：把原始数据转化成洞察指标
只是有了这样一套原始数据，用处不会特别大，点赞1万和点赞10万，单独看毫无意义，关键在于它们之间的关系，以及视频内容的脚本结构等数据。
我把这一套数据直接copy到飞书多维表格里。
接着我们在多维表格里对这些数据进行一些加工，让他们更有用处。
（一）拆解爆款视频文案
1.获取视频文案
只有标题，还不太够，最好用视频的文案。
但是从灰豚里导出来的数据是不带文案的，所以我们要在多维表格里加工一下，通过视频链接自动获取到文案。
具体方法不在本篇里说了，后续单独写一篇文章说明方法。
2.分析文案
接着我们可以对文案进行分析。我们先说说分析文案的方法。
对于每一个爆款视频，我们一般会从以下六个维度（选题、开头钩子、脚本结构、痛点共鸣、价值与解决方案、互动引导）去分析，我们分别来说明：
（1）选题
“选题”不是一个简单的“视频是关于什么的”一句话描述。它是一个分层结构。
第一层：核心领域：这是最宽泛的分类，也就是我们的内容边界。例如：AI工具大全、AI工具深度测评、AI技术前沿…
第二层：具体场景/痛点：它回答了“这个内容在什么情况下对谁有用？”。比如在AI工具大全这个领域下，场景可以是：AI做PPT、AI设计、AI生成视频、AI生成图片….
第三层：内容角度/形式：这是选题的包装。也就是我们用什么样的方式和切入点来呈现这个场景。比如针对AI做PPT这个场景，角度可以是：
a.测评类： “三款AI做PPT工具横评，谁才是王者？”
b.教程类： “1分钟，用ChatGPT+Gamma搞定一份高级PPT”
c.结果类： “别浪费时间了！看AI如何10秒生成你一周的工作量”
d.盘点类： “你不知道的5个免费AI做PPT神器”
e.颠覆类： “PPT设计师要失业了？这个AI工具彻底改变游戏规则”
所以，一个完整的选题定义 = 场景/痛点 + 内容角度。
（2）开头钩子
开头是短视频最重要的部分，尤其是黄金3秒，这3秒内，如何阻止用户划走，一般会使用什么技巧。
当然，视频的图像和声音也很重要，我们这里只是先针对文案来进行分析。
比如，我们可以让AI针对文案来分析开头，给开头的特征进行分类。
（3）脚本结构
让用户观看下去，给用户传递价值，这个文案的叙事逻辑是什么？（问题-解决/痛点-产品/是什么-为什么-怎么做）
我们让AI将每个文案归纳到以下最常见的叙事结构中
P-A-S模型 (问题-激化-解决)： 提出问题 -> 激化痛苦/展示后果 -> 给出解决方案。
「是什么-为什么-怎么做」模型： 介绍一个概念 -> 解释其重要性 -> 教导如何做。
「前-后」对比模型： 展示使用前的糟糕状态 vs 使用后的理想状态。
「步骤/清单」模型： 直接给出3个步骤、5个技巧等。
「流水账」叙事模型： 按时间顺序记录一个过程。
（4）痛点共鸣
让用户觉得「这说的就是我」，如何描述痛点场景？使用了什么情绪词？
识别痛点： 找出文案中描述「用户烦恼」的句子，例如：效率低下、技能不足、价格昂贵、操作复杂、信息闭塞等。
提取情绪词： 列出所有用于放大焦虑、紧迫感、渴望的情绪化词汇（例如：崩溃、麻了、烦死了、惊呆了、秒杀、轻松、逆天）。
分析共鸣句： 找出那些能让用户产生「这说的不就是我吗？」感觉的句子。
（5）价值与解决方案
给出「获得感」承诺，是如何展示成果的？提供了什么具体方法或工具？
价值承诺： 分析文案是如何描述使用后的美好结果的？（例如：节省X小时、效果提升X倍、从X到Y的转变）。
方法拆解： 解决方案是「一个神奇工具」还是「一套可操作的方法」？如果是方法，它被拆解成了几个步骤？
成果展示： 文案是通过「数据对比」、「口述感受」还是「视觉呈现」来证明效果的？
（6）互动引导
提升数据，撬动推荐。如何引导点赞、评论、收藏、关注？
将引导策略分为以下几类：
收藏引导： （例如：「收藏一下，免得以后找不到！」）
评论引导： （例如：「你们还想看哪个工具？」、「在评论区告诉我你的问题」）
关注引导： （例如：「关注我，解锁更多AI技巧」）
点赞引导： （例如：「如果对你有用，点个赞支持一下」
以上就是分析一个文案，常见的几个维度和方法。
那么基于以上文案分析的维度，我们用AI工具，来快速进行分析。我们在飞书多维表格里，用AI字段批量对每一行的文案进行分析。
类似这样，每个维度，我们都用多维表格中的一个AI字段，写一段prompt，然后对文案进行分析和结论输出。
基于每一个短视频文案的六个维度的分析结果就出来了。
当然AI输出的内容并不一定是百分百准确，调优prompt，以及丰富每个维度的标签库都是必要的，后续用的多了，就会慢慢的越来越准。
（二）数据洞察
对文案进行了分析后，我们再对视频表现数据进行拆解。
我们导出的数据，包含了点赞数、评论数、收藏数和分享数这几个指标。
单纯看这几个数字可能不是很全面，真正的洞察还是得来自于数据之间的关联与组合。
比如，我们通过这四个数据，来组合出以下的几个指标：
互动率：=（点赞+评论+收藏+转发）/ 粉丝数。这个指标衡量的是，视频在我的粉丝圈里引爆了没？
干货指数：=收藏数 / 点赞数。比值高，说明用户是真想“回头再用”，是实打实的价值认可。价值低，说明更偏向娱乐性或情绪性内容，但没有后续使用的打算。
话题指数：=评论数 / 点赞数。比值高，意味着视频成功挑起了话头，引发了大家的表达欲。这类视频能极大提升账号活跃度。
传播指数：=转发数 / 点赞数。比值高，说明内容具备了“社交货币”属性，大家愿意转给朋友看，愿意用它来维护自己的社交关系。
所以，通过这几个简单的指标，我们从一堆杂乱的数据中，提炼出清晰、可执行的运营策略。
第三步：解构——用AI给所有数据进行宏观趋势分析
多维表格里已经有了所有爆款的视频，以及每个视频的文案拆解和数据表现。
我们还需要把表格里所有的数据，进行整体的宏观的分析。
主要是了解整体情况，找到最大概率的爆款方向。
比如
时长与表现的关系：
视频时长的分布是怎样的？（多少秒的视频最多？）
不同时长区间（如0-30s， 31-60s， 61-120s， 120s+）视频的「平均互动率」和「平均干货指数」。 哪个区间段的综合表现最好？
内容类型的王者：
在「核心领域」、「具体场景/痛点」、「内容角度」这三个维度中，出现频率最高的前5名分别是什么？
请计算这三者中，前5名类型的「平均互动率」和「平均干货指数」。找出叫好又叫座的内容类型。
开头与结构：
「开头钩子」类型中，使用最多的是哪3种？
「脚本结构」中，使用最多的是哪3种？ 它们的收藏+分享如何？这能说明哪种结构最能让人看完并行动。
我们可以把多维表格的内容导出为excel或csv文件，然后丢给AI（这里要注意一点，AI工具对附件识别都有字数限制，不一定能识别到所有的内容，你也可以用工具把表格导出为json或者markdown之类的格式再丢给AI分析）
我们试着发送给AI，然后让AI帮我们进行宏观分析，prompt其实用上面的内容就可以。
我们可以看看AI帮我们分析出来的结果：
1.时长与表现的关系
① 视频时长分布
0–30秒：10个
31–60秒：4个
61–120秒：2个
120秒以上：2个
② 各时长区间的平均互动率与干货指数
结论：
61–120秒 区间的视频在互动率上表现最佳；
0–30秒 区间的视频在干货指数上最高；
综合表现最佳：0–30秒（高干货 + 较高互动）。
2.内容类型的王者
① 高频内容类型（前5名）
② 平均互动率与干货指数（前5类型）
叫好又叫座的内容类型：
AI工具大全与导航 + 宝藏安利：高干货 + 高互动
3.开头与结构
① 开头钩子类型使用频率
② 脚本结构使用频率与完播助推指数（收藏+分享）
结论：
P-A-S模型（问题-激化-解决） 的完播助推指数最高，说明最能促使用户收藏和分享。
所以整体来看，对于AI工具类的视频，0–30秒的视频表现不错，大家普遍比较喜欢“AI工具大全与导航 + 宝藏安利”的内容类型，会有比较多的高干货 + 高互动。视频的开头直接展示结果，或者勾起悬念/颠覆认知，脚本结构为P-A-S模型（问题-激化-解决）的方式，表现不错，能促使用户收藏和分享。
第四步：破译——用AI给所有数据进行微观爆款拆解
我们还需深入研究样本，总结出特征。
比如
1. 找出“六边形战士”爆款：
请筛选出同时满足以下条件的视频（你可以适当调整阈值）：
互动率 排名前10%
干货指数 排名前20%
话题指数 排名前20%
2. 找出“特种兵”爆款：
请分别找出在单一指标上登峰造极的视频：
干货指数 最高的前3个视频
话题指数 最高的前3个视频
传播指数 最高的前3个视频
对于这两类爆款视频，我们再进行深度归纳，比如：
共性总结： 它们在「具体场景/痛点」的选择上有什么偏好？在「内容角度」和「脚本结构」上有什么相似之处？
文案分析： 分析它们的「开头钩子」和「价值与解决方案」的表述，提炼出3个最具杀伤力的文案公式。
痛点与共鸣： 它们是如何描述痛点的？请总结出最能打动用户的“痛点话术模板”。
同样，我们再把表格数据发给AI，用上面的prompt帮我们分析下微观表现。
看看结果：
一、共性总结
1.「具体场景/痛点」偏好：
高频场景：工具汇总、AI数字人、AI做设计、视频生成
偏好特征：选择高频刚需场景（如设计、视频制作）、效率痛点（搜索工具耗时）、技能门槛（专业设计能力不足）
2.「内容角度」偏好：
宝藏安利（占爆款的80%）
核心逻辑：“我给你找到了好东西”的利他心态
「脚本结构」偏好：
前三结构：流水账、步骤/清单模型、前-后对比模型
二、文案分析
1.悬念反差式
暂时无法在飞书文档外展示此内容
制造认知冲突，激发好奇心
2.结果承诺式
暂时无法在飞书文档外展示此内容
密集呈现价值点，制造“超值感”
3.场景痛点式
暂时无法在飞书文档外展示此内容
精准身份定位+场景共鸣
核心洞察
爆款本质 = 高价值信息密度 × 情感共鸣 × 低理解成本。
最佳时长：30秒以内短视频更适合做“工具安利”类爆款。
结构秘诀：不要复杂叙事，要“直接给干货”。
痛点挖掘：从“技能不足、效率低下、资源稀缺”三个维度切入最有效。
基于以上的分析，相信我们对自己输出领域的爆款内容已经有点一点感觉。大概清楚了应该怎么去做视频内容。
最后，基于结论，我们就可以继续用AI，来为我们生成视频内容创作行动指南了~ 或者我们可以把我们的视频脚本丢给AI，让AI根据分析结论，为我们修改脚本。
当然了，本次的这些分析，只是针对文案，短视频里的视觉冲击，构图，甚至主播颜值，也都会有很大的因素。
多实践，多总结，总归会越来越顺手的。
最后：从数据到决策的闭环
以前选题靠猜，做内容靠感觉。现在，我们就有了一个由数据驱动的 “决策系统”。
我们可以知道粉丝最爱看什么，如何制作有深度的干货教程，视频最好控制在多长时间，如何在开头3秒就用最有效的方式抓住他们….
这套方法不是让我们去抄袭，而是去真正理解爆款背后的“为什么”，用户的需求到底是什么，他们爱看什么。我们的创作，也不应该闭门造车，而是有的放矢。