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Vibe Marketing｜用Claude code+kimi k2爬取了120个 b站视频做内容选题分析
这两个月有件一直困扰我的事
就是我想拍视频，突破一下我的舒适区。
其实我之前是数据分析博主，在今年3月才转型ALL in AI，B站积累了一些粉丝，不想浪费，所以想从这里重新开始
但问题是，我真的不知道拍什么好！
感觉什么方向都能拍，但又感觉哪个方向都不容易拍好，陷入了“想得太多，做得太少”的内耗循环。
怎么破局？
作为数据分析师，当然是要从数据出发：
把“做什么选题”这个感性问题，变成一个可以被量化、被执行的数据分析项目。
于是，我设计了一个“内容定位”四步分析法：
- 自我剖析 (Why)：重新认识我自己，擅长做什么内容？因为我一直在写公众号，所以就可以从公众号数据里找我的内容基因——找到用户最认可、数据表现最好的内容方向，作为起点。
- 市场探索 (What)：B站上，跟我优势相关的热门风向是什么？
- 洞察与机遇：数据告诉了我们什么秘密？机会在哪里？
- 行动蓝图：综上所述，我具体该做什么？
Step 1: 自我剖析
参考提示词：
Kimi大概7分钟就跑完了，生成了两个文件。
看看它干了啥：
bilibili_analysis_result.csv就是在原来视频数据的基础上补充了一部分占比指标
topic_analysis_report.md则是文字分析，内容还挺丰富的：
这个过程中，Kimi还发现一些有趣的洞察结论：
优先引导“收藏”而不是点赞，尤其是教程/模板类
- 因为一些收藏率高的视频，能带动整体数据变得更好，所以可以多在封面/标题加入“附模板/清单｜建议收藏”等等
聚焦“业务链路关键节点”比泛主题更能打爆
- 例如讲“支付”的视频综合互动率（21%），完爆一些“营销人必看！AI威胁…”的泛视频（仅 8%）
我把这个爬虫脚本放到了文末，大家可以自己采集数据分析看看
有什么有趣结论欢迎评论留言
我们继续。
Step 2: 市场探索
数据准备就绪，接下来就是数据分析师的主场了。
参考提示词：
Kimi大概7分钟就跑完了，生成了两个文件。
看看它干了啥：
bilibili_analysis_result.csv就是在原来视频数据的基础上补充了一部分占比指标
topic_analysis_report.md则是文字分析，内容还挺丰富的：
这个过程中，Kimi还发现一些有趣的洞察结论：
优先引导“收藏”而不是点赞，尤其是教程/模板类
- 因为一些收藏率高的视频，能带动整体数据变得更好，所以可以多在封面/标题加入“附模板/清单｜建议收藏”等等
聚焦“业务链路关键节点”比泛主题更能打爆
- 例如讲“支付”的视频综合互动率（21%），完爆一些“营销人必看！AI威胁…”的泛视频（仅 8%）
我把这个爬虫脚本放到了文末，大家可以自己采集数据分析看看
有什么有趣结论欢迎评论留言
我们继续。
Step 3: 数据分析报告html
最后怎么讲好数据故事，就很依赖叙事逻辑了。
我设计了四幕结构，逻辑层层递进：
第一幕：自我剖析：我的内容基因是什么？
第二幕：市场探索：基于我的优势，B站的热门风向是什么？
第三幕：洞察与机遇：数据告诉了我们什么秘密？机会在哪里？
第四幕：行动蓝图：综上所述，我具体该做什么？
提示词太长了，我放到了飞书文档，可以点「阅读原文」获取。
最终报告（放在了前文）给的方向确实也是我感兴趣且擅长的： AI搞钱、n8n、AI出海营销。
接下来会去做实践。
同时，我把Claude 4、GPT5生成的报告版本放到了昨天文章，大家可以对比一下，Kimi这个版本的审美到什么地步了？我个人感觉是跟Claude4 蛮接近的
写在最后
说实话，这个流程看似顺畅，但其实有2个非常棘手的难点
一个是写爬虫脚本，而且是要去为一个结构复杂、动态加载的网站（B站）编写一个能精准定位并抓取数据的 Playwright 脚本。
这个过程其实我看到它是在不断的测试：访问B站，获得源码，解析后更新脚本，如此重复🔁
这对模型的 Agentic 规划能力和上下文长度要求是很高的
另一个是生成可视化数据分析报告，这不是技术问题，而是对审美、对信息的提炼归纳能力
好在，Kimi K2 的表现没让我失望，说明至少这个版本的更新是有效的：
- 前面说Kimi迭代了多个版本，而最终给出的爬虫是能顺利跑数据的，也就是「调用工具执行任务更少报错」这个说法没错
- 而上下文长度会影响爬虫返回数据的处理，这个量是很大的，我看到这个处理过程是会不断超出长度上限，但最后又能完成编程，说明Kimi的上下文理解能力也到位。
- 速度方面，说实话没什么感觉哈哈哈，还是慢
虽然国产大模型跟国外还有距离，但明显能看到在多个场景下，距离在不断缩小
而且很有可能Kimi K2会是第一个突破这个距离的
你觉得呢？
微信：dszb199
本文所有提示词和B站爬虫脚本放到了飞书文档，点「阅读原文」前往。
也可以访问：https://ry6uq5vtyu.feishu.cn/docx/PckWd34hMoWTcQxUprncUNktnbb
