如何用多维表格+AI,提取微信公众号文章数据,并识别爆款标签?

有使用多维表格的朋友经常会问,有没有什么办法可以把微信公众号文章的内容以及它的浏览、在看、点赞等数据获取到并同步到多维表格里呢?

因为想通过这些数据,来分析爆款文章的数据和规律。但是第一步就卡住了,微信公众号非常的封闭,数据怎么获取呢?总不能手动一个一个复制吧。

刚好,今天介绍一个方法,帮你解决这个问题。你只需把公众号文章的链接复制到多维表格,然后自动获取文章的浏览、在看、点赞等数据。

还可以用多维表格的AI能力,来给文章打标签,识别爆款密码。

话不多说,直接看方法。

一、工作原理

简单来说,我们要搭建的是这样一个自动化流程:

输入公众号文章链接 → 自动抓取文章内容 → 获取阅读/点赞等数据 → AI自动打标签 → 生成分析报告

二、实现步骤

Step1:自动抓取文章内容

首先,我们来获取公众号的文章内容,手动复制会很麻烦。之前我们介绍过如何搭一个coze工作流来提取文章内容的飞书机器人

零成本搭建一个“提取公众号文章内容”的飞书机器人 | 飞书+Coze+多维表格的组合使用 |小白也能快速实现

发送链接后,就会自动把文章内容提取出来并同步存在多维表格里。这样就方便很多。

有朋友问是否有办法自动监控某些账号的爆款文章呢? 这样就更加自动化,当然有,不过这个操作放在之后再讲,本篇我们还是先重点放在获取数据和打标签吧。

Step2:抓取文章表现数据

如果我们要对公众号文章的数据进行分析,以下几个表现数据必不可少

  • 阅读量
  • 点赞数
  • 在看数
  • 分享数
  • 收藏数
  • 留言数

微信公众号相对还是非常闭塞的,想获取这个数据会比较麻烦。

这里推荐一个工具:极致了API

可以通过接口获取到这些数据,用起来也非常稳定。

https://s.apifox.cn/410674f9-f451-4b4f-957a-5f54f243bc83/api-204205487

当然这个不是免费的,0.06元/次的费用,新注册的用户会送1块钱的体验额度。

怎么去对接这个接口呢,方式很多,可以用n8n,make这类自动化工具,或者自己写代码。

这里我们介绍用飞书多维表格里自带的工作流工具

这个工作流也是采用的拖拉拽的方式,可以自由的配置节点,也涵盖了AI节点的能力。比较方便的是里面内置了很多飞书自身的功能,如果你的自动化需求基本都是在飞书里的,那就会比在n8n里面配置要方便很多。

我们在多维表格增加一个按钮字段,点击“获取数据”,就可以通过接口,把文章的数据取到。

我们的需求是这样:点击“获取数据”按钮,触发工作流,在工作流里,通过http接口,获取到文章数据,并且把文章数据回传到多维表格对应的字段下。

接下来我们就需要配置这个工作流。

如果你不会配这个工作流的话,也可以直接用AI生成工作流。

当新增工作流的时候,首页有一个“通过AI创建”

我们输入prompt,AI就会自动帮我们创建好工作流

比如以下是我描述的需求:

微信公众号 副本的表格里,点击获取数据的按钮,触发工作流 点击按钮后,获取所在行的URL字段里的链接,然后调取http接口, 接口的地址为https://www.dajiala.com/fbmain/monitor/v3/read_zan_pro 方法为post Header 参数:Content-Type:application/json body里的url为获取到的所在行的URL的链接 key为[输入你的极致了API key] 通过http获取到的数据,格式为{ "code": 0, "msg": "success", "data": { "read": 100001, "zan": 6631, "looking": 2706, "share_num": 10, "collect_num": 1, "comment_count": 16 }, "cost_money": 0.04, "remain_money": 999763.292 } 接着我需要把里面的read、zan、looking、share_num、collect_num和comment_count的数据,分别写入到微信公众号 副本的表格里对应的read、zan、looking、share_num、collect_num和comment_count这几个字段里

AI就自动帮我们搭好了。点进去检查下每个节点的配置是否正确,然后启用即可。

(每个节点的作用)

当你点击按钮,工作流会自动触发,然后调取接口,为我们获取到对应的数据。

tips:刚开始可以每天只分析3-5篇文章,等熟练后再批量导入和分析数据。如果第一次就贪多,试用的API额度立刻就超限了~

Step3:AI自动为文章打标签

1.为什么要做标签体系?

每个文章都是有自己的结构,爆款文章为什么会爆,因为它的结构包括技巧会更吸引用户,所以,我们可以试着去给文章打一些标签。通过标签,来量化文章的结构。

我们可以从这5个维度来打标:

  • 选题与立意洞察:文章的核心观点和价值主张是什么?比如“类型-测评”、“类型-资讯”、“类型-教程”等等。
  • 结构与节奏:文章的骨架怎么样?开头、中间、结尾如何安排?比如“结构-SCQA”、“结构-What-Why-How”、“结构-案例分析”等等。
  • 要素与技法:用了哪些写作技巧?比如故事化开头、数据对比等。 比如“要素-数据支撑”、“要素-案例辅助”、“要素-金句频出”等等
  • 文章开篇:前300字是如何抓住读者注意力的?。比如“开篇-制造悬念”、“开篇-引发共鸣”等等
  • 互动与转化:文章中设计了哪些互动点?转化路径是否清晰? 。比如“互动-文末提问”、“互动-观点PK”等等。

当然了 ,这些维度包括标签,我们可以随时去调整。

比如我们的需求更偏向某个领域,那么我们可以把标签改的更垂直化一些。或者把维度改的更广一点…

所以标签的体系有必要定期去跟进和更新,调教的更符合我们的实际需求一些。

2.如何在多维表格里打标:

我们在多维表格配置好对应的字段,然后字段类型选择“智能标签”。

我们把标签维护好之后,在输入框录入我们的prompt,AI就会自动帮我们选择对应的标签了。

比如:

当然这里你可以不用“智能标签”的字段,我们也可以直接用大模型字段来进行打标。

通过这种方式,我们就用多维表格,针对某文章,从不同的分析维度打上了对应的标签。

Step4:整体分析

现在,我们有了一些爆款文章的标签和数据,都在同一个多维表格里。

现在可以针对这个表格,来进行整体的爆款数据分析了。

当然其实这些数据最好还是要加工一下,比如根据浏览数据等,去定义文章的互动指数、传播指数等。再就是可以加一些环比的数据对比之类的。这样可能分析的更加准确。

不让我们本期先简单介绍一下。

其实更多朋友的问题在于:多维表格里的数据是一行一行的,那么我如何把整个表格的数据丢给AI去分析呢?

我也确实会有这样的困惑,表格里的AI字段,都是针对单行数据进行分析,一旦涉及到整张表数据一起分析,就抓瞎了。

我的办法是,通过多维表格的接口,获取到整张表的数据(比如是json或者markdown格式),然后把json或者markdown格式的数据再给AI进行分析,这样就能解决。

我用n8n工作流来搭建一个简单的流程。

这两个节点,是通过多维表格的API,来获取多维表格的数据

这样可以把你所需的整张表的数据获取到(一段json)

我们可以加一个code节点,把json格式的数据转为markdown,这样AI去分析可能会更加准确

节点执行后,输出的就是表格的markdown格式数据

最后,我们可以加一个AI模型节点,比如deepseek

我们把markdown数据丢给AI,然后让AI帮我们分析文章的爆款密码。

以上是一个简单的分析思路。

三、如何用这个方法提升你的内容创作?

搭建好工具只是第一步,更重要的是如何用它来指导你的创作:

1. 让爆款选题主动”找上门”

每周花10分钟,看看本周新增的爆款文章中,哪些标签出现频率最高。比如我发现”AI+具体场景”的组合最近很受欢迎

2. 结构模仿:不是抄袭,而是”科学借鉴”

找到和你领域相关的高赞文章,查看它的”结构与节奏”标签。调整写作框架,比如:

读者痛点 → 我的解决方案 → 具体操作步骤 → 效果对比 → 行动号召

3. 数据复盘:用数据告诉你哪里可以改进

每篇文章发布7天后,把链接输入你的分析机器人,对比自己的标签和爆款文章的标签差异。

然后不断循环,不断调教AI,不断优化,我认为一定是可以不断的提高你的内容创作水准的。

只是写公众号不是我的主业,很难有时间去这样执行,所以也不追求写出爆款了。平时分享分享心得技巧就好啦。

但是这个方法我认为是科学且可实现的,感兴趣的朋友都可以试试。

你平时是如何做竞品分析的?有哪些痛点希望用AI来解决?欢迎在评论区分享你的经验!

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