① 如何為自媒體選擇可以盈利的主題

a、如果以賺錢為出發點，那麼適合的主題有：女性類、孩子類、健康類、創業類、學習類等等。
b、如果想快速吸引到人而且要求文章被快速擴散，那麼心靈雞湯、成功學這些主題是您不二的選擇，記得要在文章的開頭和結尾加上：「不轉不是xxx」「不轉xxx」「轉了xxx」，心智不夠
成熟的人看到會為你瘋狂轉載的。
c、如果只是談談感悟，寫寫文章，沒什麼其他目的的話，那麼隨性寫就可以了。
d、如果是某種興趣愛好的話，那麼堅持就可以了，人以群分，他們會找到你的。
凡是以目的為出發點的主題，都需要好好計劃，慢慢分析，分析的方向有：群體特徵、群體人數，群體需求等。
如果擔心自媒體內容方面會違規的話，可以使用易撰的saas工具，風險檢測，內容發表之前，直接點擊一鍵檢測，即可得到文章風險檢測、原創性檢測、情感走向、關鍵詞佔比情況檢測結果

② 自媒體寫作到底寫什麼能增加閱讀量是不是我寫的太多了呢

首先，觀點擺明，簡短事實。

根據我的經驗來說，我認為大多數讀者願意讀完一篇文章的主要原因是，想看作者在行文中准確的表述自己的觀點。而所講述的事情是在100字內就講述的很清楚，不會寫很大段還講不清一件事情。

如果對一件事平鋪直敘，那麼讀者只需要去看新聞就好了，為什麼不看新聞看自媒體人寫的文章，就是無論作者是否客觀，文章一定擁有足夠鮮明的態度和觀點，能夠引起讀者產生共鳴。

一句話，你對新聞的分析和判斷是重中之重，讀者願意看到的也是這個部分。


最後的最後，想說的是是，無論是文章的標題和內容都要建立在新聞事實之上，切不可編造新聞，捏造事實。將你觀點在文章中鮮明的擺出來，但是也要給讀者的選擇的權利，自己的觀點不強加於別人。

③ 自媒體怎麼去運營

要運營好自媒體，首先你得知道什麼是自媒體運營。自媒體運營需要你能夠完成以下的工作內容：
1、根據公司產品策略，策劃推進公司的業務運營戰略、協調公司各部門執行、實現公司的運營目標；
2、建立並完善日常運營相關的制度體系、業務流程，建立規范、高效的運營管理體系；
3、策劃推進及組織協調公司重大運營計劃、進行市場發展跟蹤和策略調整；
4、制定運營部部門戰略發展和業務計劃，協調各項工作，建設和發展優秀的運營隊伍；
5、制定運營指標、年度客戶發展計劃，推動並確保營業指標的順利完成；
想要做好這些事情，你要會寫，能夠編寫公眾號，會捕捉熱點事件，洞悉目標人群，通過自身良好的語言能力寫出優質文案。還有公司產品的描述、賣點推薦，使產品描述實現多樣化、內容化、品牌化。這些內容最好還是原創,學習如何運營自媒體+口，前面壹貳留中間物流期期後面五酒叄。
除了會寫，還要會推廣，你要熟練地使用各種自媒體，比如：今日頭條、百家號、企鵝號、搜狐號、微信、微博等。要知道怎麼增加粉絲數，提高關注度和粉絲的活躍度，並及時與粉絲互動。
還要會做策劃，要能夠獨立的完成專題策劃，結合熱點事件策劃推方案，會做事件營銷。
要知道怎麼做數據分析，日常運營狀態監控、運營數據分析、用戶行為分析、需求分析和競爭對手網站分析等，統計各項數據和用戶反饋，分析用戶需求、行為，提升用戶活躍度、滿意度、轉化率，並做出各項指標、具體優化措施。
最後還要能夠熟練地使用自媒體工具，我推薦大家使用易撰，易撰的自媒體庫、爆文精選獨家採集11個自媒體平台的文章和數據，只要搜索關鍵詞就能找到你想要的文章和素材，而且還有爆文標題生成器、文章質量檢測等非常方便的工具。

④ 做自媒體主要看那些數據分析

現在的有些人包括有些公司太注重數據分析。不注重自己本身的產品質量。這根本就是本末倒置。如果本身的質量不行，你就是在貼近數據也是失敗。

⑤ 自媒體怎麼做，如何用文章吸引讀者

去做企鵝號吧，有扶持計劃的
為鼓勵廣大創作者產出更多優質內容，版騰訊內容開放平台（權企鵝號）聯動騰訊微視、騰訊看點、騰訊新聞、騰訊視頻等騰訊內容生態各分發平台發布創作者專項扶持計劃，為創作者提供更多流量傾斜和收益扶持，助力創作者應對短時壓力

⑥ 基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析方法和策略

1. 基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析方法與步驟

基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析，是指圖書館基於事件存儲大資料庫數據的支持，通過對用戶海量數據進行採集、過濾、分析和定義，從中發現讀者行為數據中蘊含的行為關系、用戶需求和知識，是對讀者的行為進行分析、判定、定義和匹配的過程，也是圖書館掌握讀者閱讀習慣和發現服務需求，提高個性化服務精確性和用戶滿意度的關鍵，讀者行為分析與判定流程見圖2-2。

讀者行為分析過程可分為用戶行為事件採集、用戶行為事件的存儲、用戶行為事件初步過濾、用戶行為定義、用戶行為分析與判定、用戶行為匹配、用戶行為存儲大資料庫的更新、行為分析與判定過程的完善8部分內容。在用戶行為事件分析、判定前，圖書館應全面、規范地採集讀者行為數據，並對數據進行科學分類、綜合分析、行為定義和人工匹配，構建具備海量存儲、高效管理和查詢功能的用戶行為事件存儲大資料庫。

當圖書館完成對用戶行為數據的採集後，首先，應依據對用戶行為的分類和管理員經驗，對用戶行為數據進行價值過濾和人工篩選，以提高行為數據的價值密度和可用性。其次，對用戶行為發生的時間、地點、方式、作用對象和結果進行定義，採用高效演算法對存儲於用戶行為事件大資料庫中的資源進行分析、判定，並對用戶行為的類型進行詳細定義。再次，應將已定義的用戶行為和用戶行為存儲大資料庫中的數據進行比對，進一步完善、規范用戶行為存儲大資料庫的資源。同時，利用用戶行為存儲大資料庫資源，對用戶行為分析與判定的規則實施反饋，完成對用戶行為分析、判定規則的動態修改與完善。最後，圖書館可依據讀者行為分析與判定的結果，明確讀者閱讀需求及其變化趨勢，為讀者提供個性化的閱讀推送式服務。

圖2-2 圖書館讀者行為分析與判定流程圖

個性化服務是一個不斷完善的過程，多次經過行為模擬和分析反復校準才能讓個性化服務盡可能貼近每一個用戶。如通過記錄用戶訪問某些專業內容來判斷為用戶推薦的相關內容或深度內容是否精準，就需要不斷地積累用戶在某專業內容上的行為記錄，記錄次數越多，記錄越精細，在下一次為用戶做個性化推薦時的精準度就越高。所以個性化服務所需的數據分析系統包括採集與感知都是循環起效的，這是一個閉環上升的垂直優化體系。

2.基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析策略

（1）發現讀者需求及變化趨勢。大數據背景下，圖書館可通過監控設備、感測器網路和其他讀者行為採集設備，獲取讀者閱讀活動的服務內容與方式、閱讀終端與服務模式、閱讀社會關系組成、成員信息交流、論壇、博客、微博、微信朋友圈等社交網路上的思想表達、移動閱讀中讀者個體的行為路徑、感測器網路對讀者活動的記錄、服務系統的運行參數信息等數據，這些數據蘊含著巨大的社會和商業價值。因此，圖書館力圖採集讀者行為大數據，將讀者行為進行解析、描述和量化，最終實現對讀者服務需求、服務模式變化趨勢預測與控制。同時，圖書館應注重讀者行為數據分析的時效性，及時獲取讀者閱讀情緒和服務需求的變化數據，並將數據變化結果可視化表現出來，確保服務策略和內容隨著讀者個性化需求變化而動態調整。

（2）最大范圍的採集讀者行為數據。科學採集高價值讀者行為數據，是准確分析和預測讀者需求，提高讀者忠誠度和服務滿意度的關鍵。首先，圖書館應從讀者服務全局出發，收集讀者的行為數據，採集來自伺服器運行監控設備、感測器網路、用戶閱讀終端設備、系統運行日誌、讀者論壇與博客、讀者服務反饋系統、網頁cookies、搜索引擎、讀者閱讀行為監控設備的數據，盡量減少用戶行為數據採集的盲點，提高數據的完整性、精確性、及時性和有效性。其次，所採集的數據應具有海量和實時性特點，依據讀者閱讀需求對讀者行為分析的內容，選取數據和應用對象進行調整，避免讀者行為分析過程中可能會對讀者服務產生的消極影響，最終實現從理解讀者閱讀行為到掌握讀者閱讀需求的轉變。再次，圖書館應與第三方服務商合作，以服務協作和大數據資源共享的方式，努力拓展讀者行為數據採集的廣度和深度，在實現以讀者為中心的讀者行為數據選擇、過濾、共享和互補前提下，提高數據應用分析和增強數據的可用性。

（3）保證讀者行為數據的安全性和可用性。讀者行為數據具有海量、全面、高價值和實時性的特點，圖書館應加強對讀者行為數據的安全性和可用性管理，保證用戶保密信息和隱私數據的安全。但是，移動終端工作模式和使用環境的不確定性，嚴重影響了圖書館大數據閱讀服務的安全性，因此，必須加強閱讀終端的安全性管理。首先，圖書館應依據閱讀終端的安全設計標准及其移動性、開放性，以及閱讀終端與讀者閱讀行為的關聯性，為不同類型的閱讀終端劃分相應安全度，並通過嚴格限制閱讀終端的使用對象、安全模式、應用環境和通信方式來保證設備安全。其次，應將讀者行為數據劃分為用戶隱私數據、讀者特徵數據、行為日誌數據和公開數據四個安全等級，執行相應的安全存儲、管理和使用策略，並依據用戶行為數據生命周期發展規律，加強數據收集、存儲、使用、轉移和刪除五個環節的安全管理。再次，應堅持讀者需求精確感知、行為關系全面挖掘、服務模式發展准確預測和讀者行為科學分析的原則，實現讀者行為數據的良性監控和採集，避免採集與讀者閱讀服務保障無關的個人隱私行為數據。

（4）重點突出讀者閱讀行為數據挖掘的知識關聯分析。知識關聯分析就是從海量數據中發現存在於大量數據集中的關聯性或相關性，從而描述了一個事物中某些屬性同時出現的規律和模式，通過讀者閱讀行為數據的知識關聯分析，發現讀者不同行為之間的聯系，以及讀者的閱讀習慣和服務需求，是圖書館以讀者需求為中心制定服務策略的前提。圖書館應在三維空間開展讀者閱讀行為數據的交叉關聯分析，所涉及的主要內容包括讀者閱讀活動頻率、閱讀的時間與地點、閱讀內容分布規律、閱讀習慣和愛好、閱讀關鍵詞關聯度、閱讀社會關系交集、熱點內容的關注度等。同時，行為數據的選擇要堅持以服務保障為中心和高價值的原則，特別加強對讀者閱讀活動的熱點內容、主要閱讀模式和個性化服務需求反饋行為數據之間的關聯分析。此外，基於讀者閱讀行為數據挖掘的知識關聯分析，應加強對讀者閱讀行為的跟蹤和監控，在加強對讀者顯性行為特徵數據監控的同時，還應突出利用顯性行為數據挖掘，而獲得隱性行為信息。對讀者閱讀需求、閱讀熱點、閱讀行為關聯性等進行關聯分析，增強讀者行為知識關聯分析的廣度、深度和有效性。

⑦ 自媒體有哪些新興的與讀者互動的方式

自媒體在活動的時候，可以採用一些微博抽獎的方式來和觀眾互動，讓觀眾來提出他們自己，想說的一些建議，我們自然應該用一些謙虛的態度去接受或者是改進，畢竟我們做自媒體的目的就是為了能夠有更多的觀眾來了解我們。

⑧ 作為自媒體人，如何做好在讀者群定位方面的問題呢

這個問題我覺得你要詳細的去劃分商品的領域范圍，簡媒作為一個自媒體 可以幫到你。

⑨ 做自媒體，如何通過數據分析提高賬號質量

如今互聯網科技那麼發達普及，自媒體產業也成了好多人發家致富的途徑，不少新興崗位，如自媒體運營人、新媒體運營人、網路主播、短視頻達人等等，做這類行業的人都知道，當一個視頻或文本發出去之後，我們可以通過內容的一個數據表現，看出很多東西，比如從視頻、內容的推薦量，點贊量，閱讀量，讀完率，轉發量等等，可以看出這個發布內容的受歡迎程度，用戶是否認為其含金量高，以及標題是否吸引人等等。所以作為新興職業的運營人必須學會數據分析，並從分析結果中得出結論，並在下一篇內容中加強，優化內容，這樣你的內容才會越來越受歡迎，今天洪哥就來詳細的給大家講一下，進行數據分析的好處以及如何通過數據分析優化內容。
一、進行數據分析的原因
1、通過數據分析可以知曉各渠道的一個推送效果：將相同的內容投放於不同渠道，可以通過數據分析出個平台的推薦量和閱讀量，以此判斷你的目標群體集中地。將不同的內容投放於相同的渠道，可以了解目標用戶的內容偏好，以便更集中的輸出和優化內容，提高用戶粘性。
2、我們可以通過數據分析，及時調整優化內容：通過數據對比，可以發現相關問題所在，比如：標題沒取好、圖片沒吸引力、內容不夠優質、目標用戶不在此平台活躍等，然後根據數據反饋的問題，及時做調整，避免掉粉。
3、通過數據分析可以為下一篇內容做出參考，從而使內容越來越優質：數據能客觀反映當前內容的推廣效果和狀態好壞，給上級或公司提供可參考的決策、戰略依據，從而找到最佳路徑。
二、自媒體運營人必須要分析的數據
1、展示數據：屬於基礎數據，給內容運營人員一個直觀的效果反饋，用來展示內容被點擊，查閱的情況。包括：覆蓋人群、推薦量、閱讀量、頁面停留時長、閱讀次數等。
2、轉化數據：屬於投入與回報數據，用於判斷內容是否能夠促進用戶的轉化。包括：頁面廣告的點擊次數、付費人數、付費金額等。
3、傳播數據：屬於分享數據，用來表明內容的質量、趣味性等特徵，監測數據主動轉發、傳播的情況。是否能二次傳播帶來新用戶，對於需要引爆的運營項目有著重大價值。
4、渠道數據：用來衡量渠道投放質量、效果的，它由產品的特性和受眾人群定位所決定。內容可在多個平台進行推送，通過多平台的數據分析，確定目標用戶集中地和喜歡的內容。
5、以百家號為例：需要檢測一篇內容的推薦量、閱讀量、分享量、點贊量、收藏量、閱讀完成率、評論數、粉絲增長數，取關數、閱讀來源等數據。
三、其他數據來源
我們做數據分析，不僅僅要分析自己內容的數據，還要從各個渠道獲取相關數據，這樣創作內容時才會有針對性，不會盲目，其他數據都有哪些呢？我們一起來盤點一下：
1、網路指數：網路指數可以對人群數據進行分析一關心這個話題人的地區、年齡、性別等。可以清晰拿握市場某一關鍵詞的動向，讓我們的文案方向定位更精準，使內容更受歡迎。
2、清博指數：目前國內最大的第三方「兩微一端(微信、做博、APP)資料庫；新媒體大數據第一平台，是運營新媒體的利器；其提供的服務有：指數評估、行業分析、行情報告、營銷推廣、數據新聞等。
3、UC瀏覽器：UC的大數據對移動端的熱點具有指導性意義，它會幫我們選出手機用戶最關心的幾大話題，成為我們自媒體人主要研究的主題集中地。
4、西瓜數據：專業的新媒體數據服務提供商，系統收錄並監測超過300萬個公眾號，每日更新500萬篇溫馨文章及數據。其提供的服務有：公眾號診斷、閱讀數監控、公眾號雷達等。
5、阿里指數：B2B的集散地，可以通過阿里指數來指導我們往客戶聚集的方向走，進而引來客戶。再者可以根據阿里榜單的關鍵詞進行相關內容的輸出，跟上熱點的趨勢。
6、新榜：最早提供微信公眾號內容數據價值評估的第三方機構，對超過35萬個有影響力的優秀賬號實行每日固定監測，據此發布微信公眾號影力排行。有超過20個分內容類別的行業榜和超過30個省市區的地域榜。
7、主動收集各地方數據：比如公司官網，APP，頭條號，微信公眾號等推廣平台，這些都是運營人員必須長期關注和積累的數據。或者是付費購買，從專門收集和處理數據的公司購買，如：艾瑞咨詢等。
四、通過數據分析來優化運營的訣竅
1、創作熱點內容：保持賬號內容的曝光量，一般而言熱點類文章的閱讀量總體上來說比較高。原因是熱點新鮮、刺激、新奇是大部分人的選擇，但在信息洪流中容易被遺忘。
2、創作干貨型內容：給用戶和粉絲輸送有價值的內容和技巧。原因是當代人的惰性心理，導致大家不願意實踐和思考，而是希里能直接得到總結性的東西。
3、創作情感雜讀型內容：從人性的角度關注用戶所在行業的情和心理狀態，提升賬號的溫度。原因是扣動人性板機的底層心理，尋找內容與用戶的共鳴是引起用戶轉化和分享的根本原因，而且一個有溫度的內容能夠加強用戶和粉絲的粘性。
4、創作思維認知型內容：燒腦型內容和挖掘行業發展趨勢本質的內容。因為這是對事物本質內容的探索，一般專業領城的人會比較關注，且用戶粘性很高，容易形成行業標桿。
5、建立內容運營資料庫，提升內容運效率：定期對數據內容進行復盤和總結；建立情感連接和商務合作；根據數後反映出來的用戶心理，進行內容規劃和系統分析。

總的來說寫同類型的內容時，先到各大數據網站上做分析和對比，再決定入手方向；關鍵是從數據中分析出用戶的從眾心理、名人效應、用戶的思維意識和偏好等行為；內容運是一個系統化工程，洞察用戶的心理才能找到用戶的痛點。

⑩ 讀者行為數據的定義和行為分析應關注的問題

1.圖書館讀者行為數據的定義

管理學大師菲利普科特勒認為：「用戶的行為軌跡主要包括產生需求、信息收集、方案比選、購買決策、購後行為5個階段。」遵循這個規律，讀者行為數據主要由閱讀服務需求、閱讀活動相關信息採集、閱讀內容與服務模式選擇、開展閱讀活動和用戶閱讀反饋5個活動步驟產生。圖書館可依據讀者閱讀活動的生命周期規律，對讀者行為大數據信息進行採集、處理、計算、分析和決策，為用戶服務模式選擇和過程提供大數據決策支持。

圖書館對讀者閱讀服務需求數據的採集，主要關繫到圖書館讀者需求調研數據、讀者反饋的閱讀需求信息、讀者對網站瀏覽足跡、讀者留言評價、檢索歷史記錄、借閱歷史記錄、讀者對服務內容的選擇與刪除、讀者訂閱等行為數據。閱讀活動相關信息的採集包括讀者個體特徵數據、閱讀習慣、閱讀終端的類型與工作模式等數據。閱讀內容與服務模式選擇主要涉及圖書館用戶服務模式、用戶服務的方法與內容、閱讀應用的類型與工作方式、閱讀活動的方式選擇和變化趨勢等數據。閱讀活動主要由網站的訪問日誌、閱讀內容的搜索與下載、伺服器對讀者閱讀行為的記錄、閱讀的頻率、讀者總的在線時間、閱讀內容的搜索與瀏覽、閱讀內容的分類、閱讀社會關系和好友互動、移動閱讀終端的位置信息、第三方網站上與閱讀相關的行為等數據組成。閱讀反饋行為主要由讀者閱讀體驗感受、用戶滿意度評定、讀者忠誠度、讀者留言評價等數據組成。

2.讀者行為分析應關注的重要問題

（1）讀者行為分析過程中的大數據噪音干擾其有效性。

讀者行為數據應保證准確、有效、可靠，圖書館應盡可能地擴大讀者行為數據採集的廣度和深度。但隨著數據採集的范圍和深度的增長，勢必帶來許多無效行為數據，這些數據的存在很大程度上影響讀者行為數據的可靠性和可用性，也增加了對讀者行為數據分析的復雜性和成本付出。因此需要對採集來的數據進行數據清理，過濾掉與讀者行為分析干擾的噪音數據，保證數據的安全可靠。噪音數據一般來自三個方面：一是讀者誤操作產生的垃圾數據；二是對同一組數據不同的數據分析方法、角度、工具，影響數據的准確性和效率問題；三是軟硬體系統性能、操作人員素質，也成為數據干擾的真要因素。

（2）讀者行為數據分析為讀者個性化服務提供支持。

保障讀者較高用戶體驗滿意度和服務公平性，是圖書館讀者個性化服務追求的目標。圖書館應依據對讀者個體行為分析的結果，完成對讀者的喜好推薦、閱讀模式、閱讀內容、閱讀終端的個性化定製，保證在服務過程中根據讀者的身份和閱讀需求，合理的分配資源達到資源優化配比和服務的公平性。同時，還應對讀者個體特徵需求，有針對性的推廣閱讀內容和信息服務，減少讀者的搜索時間與知識獲取的時間。此外，通過對用戶行為大數據分析，保證讀者行為的可信度與安全性，對非法用戶的惡意行為及時發現並制止，保證圖書館資源利用的最大化，保障服務平台的安全可靠。

個性化服務的前提是對用戶的共性屬性進行提取並進行數據分析。在進行數據分析前要找到用戶傾向性維度的范圍，通過對用戶的行為跟蹤可以掌握用戶本身及用戶對目標行為兩類的所有維度，定義維度是積累數據的基礎。所有個性化表徵都是用戶多維度抉擇的組合結果，其結果的多樣性成為個性化，選擇維度的標準是用戶易產生分支及抉擇的維度，而非決策性或無分支數據可以作為次要數據分離存儲，最終保留精煉行為決策路徑並根據該路徑抽取維度。

（3）讀者行為分析過程存在的技術挑戰。

首先，圖書館在大數據環境下採集的讀者行為數據具有海量、多類型、快速遞增和實時處理的特點。因此，讀者行為分析對大數據平台的海量數據存儲、管理和實時高速處理能力提出較高要求。其次，讀者行為數據具有非結構化、模糊定義和雜亂的特徵，不能對數據結構和含義進行規范化表示。再次，讀者行為數據的挖掘、分析和決策活動是一個長期和逐步累積的過程，要求大數據平台可依據讀者行為分析過程生命周期規律，保證分析系統在行為數據的存儲、資源組織、信息整合和知識發現過程中具有較強的可擴展性與動態更新能力。最後，讀者行為分析過程對用戶閱讀隱私保護、數據的安全管理與可用性保障、決策與服務系統安全、讀者閱讀體驗QOS（服務質量）保證提出較高要求。

（4）以讀者個性化服務需求指導讀者行為分析全過程。

首先，圖書館應通過對伺服器日誌、監控系統、評論與反饋系統，在線客服務系統數據的監控與採集，包括海量存儲與讀者閱讀活動開展相關的時間和頻率、網站訪問路徑、訪問和閱讀的內容、服務資源關注度、閱讀評論和滿意度反饋等數據，並提煉所採集的用戶行為數據，用其刻畫出讀者的行為；其次，圖書館應通過對閱讀終端類型、閱讀終端地理位置、用戶位置移動數據、用戶特徵數據、個性化服務歷史數據、用戶需求反饋數據的實時計算與綜合分析，科學判定讀者的個性化服務需求和最佳服務方式，在保證服務資源最優化分配和服務效率最高的前提下，滿足用戶個性化閱讀的需求；再次，通過對讀者行為數據的實時分析，掌握讀者個性化閱讀需求的變化趨勢，並對讀者服務策略和保障模式進行動態化調整與完善。此外，准確判斷異常讀者閱讀活動中的危險行為，以及提高圖書館安全防範能力和降低風險，也是圖書館讀者行為分析的重要內容和目標。