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Topic-Selector 调研报告

一、任务理解

topic-selector(选题筛选员)的核心能力要求:

  1. 从今日热点中筛选最具潜力的候选选题 — 需要实时获取多源热点数据
  2. 理性客观,依赖数据和分析做决策 — 需要建立量化评分体系
  3. 细致严谨,不遗漏重要信息 — 需要系统性覆盖和交叉验证

二、筛选维度定义(4个核心维度)

维度1:热度指数 (Heat Score)

  • 衡量:话题的即时传播热度
  • 指标:搜索量、阅读量、讨论量、互动率
  • 权重:30%

维度2:话题延展性 (Extendability)

  • 衡量:话题是否具备多角度延展创作的价值
  • 指标:是否可多维度解读、是否有争议性、是否有知识增量
  • 权重:25%

维度3:受众覆盖 (Audience Coverage)

  • 衡量:目标受众的广度和商业价值
  • 指标:受众年龄段、购买力、兴趣匹配度
  • 权重:25%

维度4:生命周期 (Lifecycle)

  • 衡量:话题的热度持久度
  • 指标:是否在上升期、是否有时效性、是否会反转
  • 权重:20%

三、数据源清单

1. 百度热搜

2. 微博热搜

3. 知乎热榜

4. 抖音热榜

5. 哔哩哔哩热搜

四、筛选方法论

4.1 初筛过滤规则

  • 去除敏感政治话题
  • 去除低质灌水内容
  • 去除已过期话题

4.2 评分计算公式

综合得分 = 热度指数×0.3 + 话题延展性×0.25 + 受众覆盖×0.25 + 生命周期×0.2

4.3 行业分类覆盖

  • 科技数码
  • 娱乐明星
  • 社会民生
  • 国际关系
  • 财经商业
  • 健康养生
  • 教育职场

五、行业最佳实践

内容平台选题标准

  1. 痛点真实 — 用户有实际需求
  2. 有差异化角度 — 不是老生常谈
  3. 可执行性强 — 有具体的切入角度
  4. 有传播潜力 — 用户愿意分享

热点追踪系统架构

  • 数据采集层:多源API/爬虫
  • 数据处理层:去重、分类、评分
  • 存储层:时序数据库
  • 应用层:API接口供调用

调研时间: 2026-03-27 数据来源: 百度热搜、哔哩哔哩热搜