扣子Coze实战:零基础搭建数据分析智能体,1分钟完成复盘,流量翻10倍

大家好,我是汤师爷,专注AI智能体分享,致力于帮助100W人用智能体创富。

为什么我的视频数据表现总是不尽人意?

明明花了很多时间和精力制作内容,但播放量和互动数据却始终上不去?

每次看数据面板都是一头雾水,不知道该从何处着手改进?

这些都是短视频创作者的普遍困扰。

如今在AI时代,每个人都拥有一位全球最博学的导师------AI智能体。

今天就分享一个视频数据复盘智能体,来实现短视频数据的高效复盘,产出精准优化建议。

1.为什么要做视频数据复盘?

视频数据复盘是创作短视频最关键的步骤,它能帮你清晰地了解:

  • 内容质量评估:通过完播率和互动数据,你能清楚了解视频的优势和需要改进的地方
  • 受众偏好分析:观察高互动视频的共同特征,发现粉丝真正感兴趣的内容类型
  • 持续优化策略:根据数据反馈,调整内容叙述方式和互动设计
  • 提高效率:把精力集中在数据证实有效的内容上
  • 账号稳步增长:持续进行数据分析和内容优化,账号表现必定逐步提升

在当今竞争激烈的短视频市场,不重视数据分析就如同盲目前行,容易碰壁。

通过认真分析数据,我们就能更快找到最适合自己的内容方向。

2. 智能体助力视频数据复盘分析

对于短视频小白来说,要复盘视频数据并制作详细的分析报告,完全不知从何着手。

不过现在有了智能体,我们可以让它帮忙分析和优化短视频内容。

先让我们来看看智能体能为我们生成什么样的视频数据复盘报告,效果如下:

2.1. 关键指标对比(基于行业基准与往期数据推测)

指标 本视频 近期平均推测值 行业头部基准(短视频) 差异(与近期/头部) 结论
播放量 1806 1112(1806/(1+62.41%)) 5000+(垂类技术科普) 较近期+62.41%,较头部-64% 较自身显著提升,但未达垂类头部水平,仍有增长空间
完播率 6.87% 1.8%(6.87%/(1+282.42%)) 15%-20%(技术科普类) 较近期+282%,较头部-55%-65% 内容吸引力大幅提升,但未达头部水平,需强化后半段留存
平均播放时长 14秒 7.7秒(14/(1+81.91%)) 25-35秒(60秒视频) 较近期+81.91%,较头部-44%-60% 观众停留时间显著增加,但仍低于头部,需优化信息密度与节奏
2s跳出率 30.14% 40.4%(30.14%/(1-25.33%)) 15%-25%(优质内容) 较近期-25.33%,较头部+5%-15% 开头吸引力明显改善,但仍高于头部,需强化前3秒钩子
5s完播率 32.43% 22.9%(32.43%/(1+41.8%)) 40%-50%(高留存内容) 较近期+41.8%,较头部-19%-35% 前5秒留存提升,但未达头部,需优化前5秒信息传递效率
平均播放占比 22.43% 12.5%(22.43%/(1+78.97%)) 35%-45%(60秒视频) 较近期+78.97%,较头部-36%-50% 观众观看比例显著提升,但仍偏低,需优化内容分段与高潮设计
互动率(点赞+评论+收藏/播放量) (15+2+6)/1806≈1.27% 0.78%(假设往期播放量1112,互动量8) 3%-5%(垂类头部) 较近期+63%,较头部-57%-74% 互动表现优于自身,但远低于头部,需强化互动引导

差异解释

  • 完播率、播放时长等指标较往期大幅提升,可能因内容从"狂热-幻灭-理性"的认知阶段梳理,贴合目标受众(AI从业者/创业者)的实际困惑,引发共鸣;
  • 2s跳出率下降,可能因开头"朋友对AI去魅"的生活化场景引入,降低观众抵触;
  • 互动率低,可能因内容偏理性分析,缺乏情绪共鸣点或明确的互动引导(如提问、求赞)。

2.2 内容-受众匹配度

  • 匹配度评分: 7/10(中等偏上,核心题材契合但细节需优化)
  • 匹配点:
    • 题材:"AI祛魅""公司AI化非一步登天"紧扣目标受众(AI从业者/创业者)的实际需求(理性评估AI落地难度),与作者"专注AI智能体分享"的定位高度契合;
    • 人设:作者"大厂资深架构师"背景增强内容可信度,符合技术类账号的"专业+经验"人设需求;
  • 问题:
    • 节奏:61秒视频平均播放14秒(仅22%),结合观看趋势中"25%留存时间00:09",说明前9秒后观众流失加速,可能因前10秒后进入纯理性分析(如"大模型能力未跨越式提升"),缺乏情绪或悬念支撑;
    • 时长:61秒对技术科普类内容偏短,核心观点(AI发展阶段、落地节奏)未充分展开,可能导致观众"没看够"或"没记住";
    • 封面/标题:标题重复"对AI祛魅了",但未突出冲突点(如"狂热→幻灭→理性"的认知转折),封面未展示(假设为默认截图)可能降低点击欲。

2.3 流量结构诊断(基于播放量1806及行业规律推测)

  • 冷启动阶段: 推测正常(播放量1806较往期+62%,说明通过了基础流量池(500-1000)的推荐),但未进入爆发期(1万+播放);
  • 流量来源推测:
    • 首页推荐:约70%(冷启动核心来源);
    • 关注页:约20%(作者粉丝基础贡献);
    • 搜索/其他:约10%(因标题含#ai等8个标签,但分享数0、收藏数6,二次分发弱);
  • 异常点:
    • 分享数0:技术科普类内容若能引发"共鸣/实用"应触发分享,推测因内容偏"结论输出",缺乏"可转发的金句/案例";
    • 搜索占比低:标题标签重复(如#智能体出现2次),关键词覆盖分散(AI工具、大模型、创业等),未聚焦核心搜索词(如"AI祛魅""AI落地误区")。

2.4 增长机会与痛点

亮点(可放大):

① 完播率、平均播放时长较往期大幅提升(+282%/+81.9%),说明内容"AI认知三阶段"框架对目标受众有吸引力;

② 2s跳出率下降(-25.33%),开头"朋友对AI去魅"的生活化场景有效降低观众跳出;

③ 5s完播率提升(+41.8%),前5秒信息传递效率改善(可能因开头直接点题)。

痛点(需解决):

① 完播率仅6.87%(行业头部15%+):后半段(00:09后)留存骤降(25%留存时间00:09),内容节奏偏平,缺乏高潮或情绪点;

② 互动率仅1.27%(行业头部3%+):无明确互动引导(如"你经历过AI幻灭阶段吗?评论区聊聊"),内容偏单向输出;

③ 搜索流量未激活:标题标签重复且分散,未聚焦"AI祛魅""AI落地误区"等高搜索量关键词;

④ 平均播放占比22.43%(行业头部35%+):观众仅观看前20%内容,信息密度低,核心观点未充分传递;

⑤ 分享数0:内容缺乏"可转发的价值点"(如金句、实用结论),难以触发二次传播。

痛点排序(影响度):①(完播率)>②(互动率)>③(搜索流量)>④(播放占比)>⑤(分享数)

2.5 行动方案

措施 预期结果 优先级
优化前3秒钩子: 开头2秒内加入冲突提问(如"你还在狂热期待AI取代人类?")+ 作者口播"作为10年AI架构师,我告诉你真相" 2s跳出率降至25%以下,CTR提升10% 高优
强化互动引导: 在视频中段(00:20-00:30)加入提问(如"你经历过AI从狂热到幻灭的阶段吗?评论区告诉我"),结尾加"觉得有用的点个赞,帮更多人理性看AI" 互动率提升至2.5%以上 高优
标题关键词聚焦: 标题调整为"对AI祛魅了!从狂热到幻灭,AI落地的3个真相(AI架构师实话) #AI祛魅 #AI落地误区" 搜索流量占比提升至15%+ 中优
增加信息密度与高潮: 61秒视频中,将"AI发展三阶段"拆分为"现象(狂热)-问题(幻灭)-解决方案(理性)",在00:30处加入案例(如"某公司盲目AI化失败"),00:50处总结金句(如"AI不是神,是工具;不是颠覆,是进化") 平均播放时长提升至20秒+,完播率达8% 高优
封面A/B测试: 设计2版封面:① 作者+文字"AI祛魅:狂热→幻灭→理性,这才是真相";② 数据图表(如"AI能力发展曲线")+ 文字"大厂架构师:AI落地没你想的那么快" 封面CTR提升15%+ 中优
优化发布时间: 目标受众(AI从业者/创业者)活跃时间为20:00-22:00(原发布时间19:03偏早),下次发布调整至20:30 初始推荐流量提升20%+ 低优

2.6 下步观测指标

指标 目标值 触发动作
完播率 ≥8% 未达:优化内容高潮设计(如增加案例/金句);达标:尝试延长视频至90秒深化内容
2s跳出率 ≤25% 未达:重新设计前3秒钩子(如加入画面冲突或强情绪提问);达标:维持当前开头结构
互动率(点赞+评论+收藏/播放量) ≥2.5% 未达:增加互动引导频次(如每30秒提问一次);达标:测试"引导关注"话术
5s完播率 ≥40% 未达:优化前5秒信息(如直接展示"AI祛魅的3个阶段"标题);达标:强化前5秒信任背书(如"大厂10年经验")
搜索流量占比 ≥10% 未达:优化标题关键词(聚焦"AI祛魅""AI落地");达标:增加长尾关键词(如"AI创业误区")

这份数据分析报告非常专业和全面!

这样系统化的数据分析对于优化短视频内容非常有帮助,让创作者能够有的放矢地改进内容质量。

3.智能体的搭建流程

智能体的搭建流程主要分为两个步骤:梳理工作流、设置智能体。

3.1 梳理工作流

  1. 获取视频的基本信息:包括标题、文案、点赞数、评论数、收藏数、分享数、发布日期
    、时长等数据。
  2. 获取视频的详细数据:包括播放量、完播率、5s完播率、2s跳出率、平均播放时长、平均播放占比等数据。
  3. 通过大模型详细复盘视频数据
  4. 输出视频数据复盘报告

3.2 设置智能体

  1. 设置人设与逻辑:配置视频数据复盘智能体的特征、回复风格和决策逻辑
  2. 创建快捷指令:将工作流与智能体关联,赋予执行具体任务的能力
  3. 测试并发布:全面的功能测试,确认正常后将智能体正式发布到生产环境

4.创建工作流

登录Coze官网,在"资源库-工作流"里新建一个空白工作流,取名"douyin_data_analysis"。

4.1 开始节点

  • 输入:
    • pictures:Image-视频数据的截图
    • url:抖音视频分享链接

4.2 根据视频分享链接,获取视频详细信息

我们通过【视频搜索】插件,获取视频详细信息。

4.3 根据视频分享链接,下载视频

我们将使用【视频全平台下载】插件的download功能。通过这个功能,我们可以下载短视频。

插件节点:根根据视频分享链接,下载视频

4.4 提取视频中的文案

我们将使用【字幕获取】插件的"generate_video_captions_sync"功能。通过这个功能,我们可以根据视频的语音来识别文案。

  • 输入:
    • url:从"根据视频分享链接,下载视频"节点的输出变量中,选择url。

4.6 代码节点:将信息整理为结构化数据

  • 输入:
    • aweme_detail:douyin_data - aweme_detail
    • text:generate_video_captions_sync - content
  • 输出:
    • records:Array

Python代码如下:

python 复制代码
async def main(args: Args) -> Output:
    # 从 args 安全获取 params
    params = getattr(args, "params", {})  
    aweme_detail = params.get("aweme_detail") or {}
    text = params.get("text") or ""

    result = []

    # 安全获取 statistics
    statistics = aweme_detail.get("statistics") or {}

    # 当获取不到时,就使用默认值
    video_id = statistics.get("aweme_id") or ""
    title = aweme_detail.get("desc") or ""
    link = aweme_detail.get("share_url") or ""
    digg_count = statistics.get("digg_count") or 0
    comment_count = statistics.get("comment_count") or 0
    collect_count = statistics.get("collect_count") or 0
    share_count = statistics.get("share_count") or 0

    # 安全获取作者信息
    author_info = aweme_detail.get("author") or {}
    author_name = author_info.get("nickname") or ""
    signature = author_info.get("signature") or ""
    sec_uid = author_info.get("sec_uid") or ""

    # 将可能为 None 或非数字的 create_time 转为 int
    raw_create_time = aweme_detail.get("create_time")
    try:
        create_time = int(raw_create_time)
    except (TypeError, ValueError):
        create_time = 0

    # 将可能为 None 或非数字的 duration 转为 float
    raw_duration = aweme_detail.get("duration")
    try:
        duration = float(raw_duration)
    except (TypeError, ValueError):
        duration = 0.0

    # 组装该条视频的数据
    item_dict = {
        "fields": {
            "视频ID": video_id,
            "标题": title.strip(),
            "文案": text,
            "链接": {
                "text": "查看视频",
                "link": link.strip(),
            },
            "点赞数": digg_count,
            "评论数": comment_count,
            "收藏数": collect_count,
            "分享数": share_count,
            "作者": author_name,
            "用户简介": signature,
            "用户ID": sec_uid,
            "发布日期": create_time * 1000,  # 毫秒级时间戳
            "时长": duration / 1000           # 秒
        }
    }
    result.append(item_dict)

    return result

4.6 **OCR:**获取图片的文字信息

4.7 大模型节点:将图片信息整理为结构化数据

  • 输入:
    • image_infos:Image2text - results

系统提示词:

markdown 复制代码
## 角色(Role):
你是一位精通内容整理和Markdown排版的AI助手。你擅长阅读和理解非结构化的文本内容,并能够将其转化为结构清晰、格式优美的Markdown文档。

## 背景(Background):
随着社交媒体平台的普及,大量的图文内容被创作和分享。然而,这些内容往往缺乏良好的结构和格式,不利于阅读和理解。将这些内容整理成结构化的Markdown文档,可以大大提高内容的可读性和价值。

## 任务(Task):
你的任务是接收一段从插件输出的非结构化文本内容(主要是抖音图文中的文字),仔细阅读并理解内容,然后将其转化为结构清晰、格式规范的Markdown文档。你需要:

1. 识别并提取文本中的关键信息,如标题、作者、主要内容等。
2. 根据内容的逻辑关系,对文本进行分类和整理。
3. 使用Markdown语法进行排版,包括但不限于使用标题、粗体、斜体、列表等格式。
4. 确保所有原始内容都被包含在最终的Markdown文档中,不遗漏任何信息。

## 规则与限制(Rules & Restrictions):
1. 必须使用Markdown语法进行排版。
2. 使用#、##、###等进行标题划分,层级不超过3级。
3. 使用-或*进行无序列表编写,使用1. 2. 3.等进行有序列表编写。
4. 重要内容使用粗体(**文字**)标注,需要强调的内容使用斜体(*文字*)标注。
5. 保持原文的主要结构和顺序,但可以适当调整以提高可读性。
6. 不得添加、删除或修改原文的实质内容。
7. 如遇到不确定的内容,保留原样并用括号标注。

## 参考短语(Reference sentences):
- 内容完整,不遗漏任何信息
- 结构清晰,层次分明
- 格式规范,美观实用
- 逻辑严密,条理清晰
- 重点突出,易于阅读

## 案例展示(Case Show):
### 输入:
{
  "image_infos": [
    {
      "words": [
        {
          "lang": "auto",
          "text": "19:29"
        },
        {
          "lang": "auto",
          "text": "作品数据详情"
        },
        {
          "lang": "auto",
          "text": "对AI祛魅了,公司AI化不是一步..."
        },
        {
          "lang": "auto",
          "text": "2025-05-18 19:03发布|部分数据次日更新"
        },
      ]
    }
  ]
}

### 输出:

## 风格和语气(Style & Tone)
- 保持专业、清晰的语气
- 使用简洁、直接的表达方式
- 保持原文的重点和强调

## 受众群体(Audience)
- 小红书电商新手卖家
- 对开设小红书店铺感兴趣的人群
- 想要了解小红书电商运营的人群

## 输出格式(Output format):
使用Markdown格式输出,包括:
1. 一级标题(#)用于文章主标题
2. 二级标题(##)用于主要章节
3. 三级标题(###)用于子章节
4. 无序列表使用-或*
5. 有序列表使用1. 2. 3.等
6. 重要内容使用粗体(**文字**)
7. 需要强调的内容使用斜体(*文字*)

## 工作流程(Workflow):
1. 仔细阅读输入的文本内容,理解其结构和主要信息点
2. 提取标题、作者、标签等元信息
3. 识别主要章节和子章节,规划文档结构
4. 按照规划的结构,使用Markdown语法重新排版内容
5. 使用粗体和斜体突出重要信息和需要强调的内容
6. 检查确保所有原始内容都被包含,没有遗漏
7. 最后检查Markdown格式是否正确,调整以确保最佳可读性

## 初始化(Initialization):
请提供需要整理和格式化的文本内容。我会仔细阅读并按照上述要求将其转化为结构清晰的Markdown文档。不需要输出额外除图片识别文字以外的内容。

用户提示词:

4.8 大模型节点:通过大模型详细复盘视频数据

  • 输入:
    • image_infos:将图片信息整理为结构化数据-image_infos
    • base_info:将信息整理为结构化数据-records

系统提示词:

markdown 复制代码
# 角色
你是一名「短视频数据分析师」,专门为创作者复盘单条或多条短视频的表现,找出增长机会并给出具体优化建议。

# 输入示例
{
  "image_infos": "```markdown\n# 作品数据详情\n- 发布时间:2025-05-18 19:03(部分数据次日更新)\n- 作品内容:对AI祛魅了对AI祛魅了,公司AI化不是一步...  对AI祛魅了  AI祛魅\n\n## 操作选项\n- 切换作品\n\n## 分析维度\n### 流量分析\n- **流量情况**:流量上涨较多\n- **播放量**:1806,播放量较往期上涨62.41%,对比往期有所提升,表现非常出色,其中完播率和吸粉率数据表现很棒。\n- **查看优化建议**\n\n### 内容吸引力分析\n|指标|数据|与往期对比|\n| ---- | ---- | ---- |\n|完播率|6.87%|比往期 + 282.42%|\n|平均播放时长|14秒|比往期 + 81.91%|\n|2s跳出率|30.14%|比往期 - 25.33%|\n|5s完播率|32.43%|比往期 + 41.8%|\n|平均播放占比|22.43%|比往期 + 78.97%|\n\n### 观看趋势分析\n- **留存分析**:涉及跳出情况,有100%、75%、50%、25%等比例,时间点有00:00、00:45、00:54、00:09,低谷1(低低谷300:36)\n\n```",
  "base_info": [
    {
      "fields": {
        "作者": "AI架构师汤师爷",
        "分享数": 0,
        "发布日期": 1747566234000,
        "收藏数": 6,
        "文案": "",
        "时长": 61.092,
        "标题": "对AI祛魅了,公司AI化不是一步登天。   #ai #智能体 #大模型 #ai发展 #创业# 智能体 #人工智能 #AI工具 #DeepSeek",
        "点赞数": 15,
        "用户简介": "",
        "评论数": 2,
        }
      }
    }
  ]
}

# 任务
1. **指标对比与异常点**  
   - 将本视频与「近期平均」及「行业头部」基准逐项对比,突出高于或低于 15% 以上的指标并解释可能原因。

2. **内容与受众匹配度**  
   - 根据观众画像与内容类型,判断题材、节奏、时长、封面、文案等是否契合目标受众。

3. **流量结构诊断**  
   - 分析各流量来源的占比,指出推流阶段(冷启动 / 爆发 / 衰退)是否正常;若某一来源占比异常给出推测。

4. **增长机会洞察**  
   - 提炼 3-5 个表现亮点(可继续放大)。  
   - 提炼 3-5 个改进痛点(需优先解决),并按影响度排序。

5. **行动方案**  
   - 针对痛点输出 **可执行的优化建议**,涵盖:选题/脚本、开头 3 秒钩子、信息密度、字幕/配乐、发布时间、封面 A/B 测试、互动引导、二次分发策略等。  
   - 每条建议用「措施-预期结果-优先级」格式呈现。

6. **下步数据观察指标**  
   - 给出下一轮重点关注的 3-5 个核心指标及阈值,说明达到/未达时的应对动作。

# 输出格式(Markdown)
## 1. 关键指标对比
| 指标 | 本视频 | 近期平均 | 行业头部 | 差异 | 结论 |
|------|--------|----------|----------|------|------|
| 展现量 | ... | ... | ... | +18% | 略优 |

## 2. 内容-受众匹配度
- **匹配度评分:** 8/10  
- **问题:** ...

## 3. 流量结构诊断
- **冷启动:** 正常(首页推荐 60%)  
- **问题来源:** 搜索占比仅 2%,需提升关键词覆盖

## 4. 增长机会与痛点
- **亮点 ①** ...  
- **痛点 ①** ...

## 5. 行动方案
1. **优化封面对比度** - 预期 CTR +10% - 高优  
2. **开头加悬念问题句** - 预期完播率 +5% - 中优  
...

## 6. 下步观测指标
| 指标 | 目标值 | 触发动作 |
|------|--------|----------|
| CTR | ≥12% | 未达则再做封面 A/B |

用户提示词:

4.9 结束节点

5.创建智能体

5.1 新建智能体

在Coze平台创建一个新的智能体,命名"视频数据复盘智能体"。

5.2 创建快捷指令

指令内容:{{picture}}{{url}}

5.3 测试并发布

上传数据截图,填写视频链接,全面的功能测试,确认正常后将智能体正式发布到生产环境。

视频数据截图示例:

测试结果:

6.总结

以上就是本期分享的视频数据复盘智能体的详细介绍。

通过这个智能体,你可以轻松实现视频数据的科学分析,快速找到内容优化的方向。

AI时代,我们每个人都可以成为数据分析专家。

希望这个智能体能帮助你在短视频创作的道路上走得更轻松。

如果你觉得这个内容对你有帮助,欢迎点赞收藏,也欢迎在评论区分享你的观点和经验。

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