① 如何为自媒体选择可以盈利的主题

a、如果以赚钱为出发点，那么适合的主题有：女性类、孩子类、健康类、创业类、学习类等等。
b、如果想快速吸引到人而且要求文章被快速扩散，那么心灵鸡汤、成功学这些主题是您不二的选择，记得要在文章的开头和结尾加上：“不转不是xxx”“不转xxx”“转了xxx”，心智不够
成熟的人看到会为你疯狂转载的。
c、如果只是谈谈感悟，写写文章，没什么其他目的的话，那么随性写就可以了。
d、如果是某种兴趣爱好的话，那么坚持就可以了，人以群分，他们会找到你的。
凡是以目的为出发点的主题，都需要好好计划，慢慢分析，分析的方向有：群体特征、群体人数，群体需求等。
如果担心自媒体内容方面会违规的话，可以使用易撰的saas工具，风险检测，内容发表之前，直接点击一键检测，即可得到文章风险检测、原创性检测、情感走向、关键词占比情况检测结果

② 自媒体写作到底写什么能增加阅读量是不是我写的太多了呢

首先，观点摆明，简短事实。

根据我的经验来说，我认为大多数读者愿意读完一篇文章的主要原因是，想看作者在行文中准确的表述自己的观点。而所讲述的事情是在100字内就讲述的很清楚，不会写很大段还讲不清一件事情。

如果对一件事平铺直叙，那么读者只需要去看新闻就好了，为什么不看新闻看自媒体人写的文章，就是无论作者是否客观，文章一定拥有足够鲜明的态度和观点，能够引起读者产生共鸣。

一句话，你对新闻的分析和判断是重中之重，读者愿意看到的也是这个部分。


最后的最后，想说的是是，无论是文章的标题和内容都要建立在新闻事实之上，切不可编造新闻，捏造事实。将你观点在文章中鲜明的摆出来，但是也要给读者的选择的权利，自己的观点不强加于别人。

③ 自媒体怎么去运营

要运营好自媒体，首先你得知道什么是自媒体运营。自媒体运营需要你能够完成以下的工作内容：
1、根据公司产品策略，策划推进公司的业务运营战略、协调公司各部门执行、实现公司的运营目标；
2、建立并完善日常运营相关的制度体系、业务流程，建立规范、高效的运营管理体系；
3、策划推进及组织协调公司重大运营计划、进行市场发展跟踪和策略调整；
4、制定运营部部门战略发展和业务计划，协调各项工作，建设和发展优秀的运营队伍；
5、制定运营指标、年度客户发展计划，推动并确保营业指标的顺利完成；
想要做好这些事情，你要会写，能够编写公众号，会捕捉热点事件，洞悉目标人群，通过自身良好的语言能力写出优质文案。还有公司产品的描述、卖点推荐，使产品描述实现多样化、内容化、品牌化。这些内容最好还是原创,学习如何运营自媒体+口，前面壹贰留中间物流期期后面五酒叁。
除了会写，还要会推广，你要熟练地使用各种自媒体，比如：今日头条、百家号、企鹅号、搜狐号、微信、微博等。要知道怎么增加粉丝数，提高关注度和粉丝的活跃度，并及时与粉丝互动。
还要会做策划，要能够独立的完成专题策划，结合热点事件策划推方案，会做事件营销。
要知道怎么做数据分析，日常运营状态监控、运营数据分析、用户行为分析、需求分析和竞争对手网站分析等，统计各项数据和用户反馈，分析用户需求、行为，提升用户活跃度、满意度、转化率，并做出各项指标、具体优化措施。
最后还要能够熟练地使用自媒体工具，我推荐大家使用易撰，易撰的自媒体库、爆文精选独家采集11个自媒体平台的文章和数据，只要搜索关键词就能找到你想要的文章和素材，而且还有爆文标题生成器、文章质量检测等非常方便的工具。

④ 做自媒体主要看那些数据分析

现在的有些人包括有些公司太注重数据分析。不注重自己本身的产品质量。这根本就是本末倒置。如果本身的质量不行，你就是在贴近数据也是失败。

⑤ 自媒体怎么做，如何用文章吸引读者

去做企鹅号吧，有扶持计划的
为鼓励广大创作者产出更多优质内容，版腾讯内容开放平台（权企鹅号）联动腾讯微视、腾讯看点、腾讯新闻、腾讯视频等腾讯内容生态各分发平台发布创作者专项扶持计划，为创作者提供更多流量倾斜和收益扶持，助力创作者应对短时压力

⑥ 基于大数据的图书馆个性化服务读者行为分析方法和策略

1. 基于大数据的图书馆个性化服务读者行为分析方法与步骤

基于大数据的图书馆个性化服务读者行为分析，是指图书馆基于事件存储大数据库数据的支持，通过对用户海量数据进行采集、过滤、分析和定义，从中发现读者行为数据中蕴含的行为关系、用户需求和知识，是对读者的行为进行分析、判定、定义和匹配的过程，也是图书馆掌握读者阅读习惯和发现服务需求，提高个性化服务精确性和用户满意度的关键，读者行为分析与判定流程见图2-2。

读者行为分析过程可分为用户行为事件采集、用户行为事件的存储、用户行为事件初步过滤、用户行为定义、用户行为分析与判定、用户行为匹配、用户行为存储大数据库的更新、行为分析与判定过程的完善8部分内容。在用户行为事件分析、判定前，图书馆应全面、规范地采集读者行为数据，并对数据进行科学分类、综合分析、行为定义和人工匹配，构建具备海量存储、高效管理和查询功能的用户行为事件存储大数据库。

当图书馆完成对用户行为数据的采集后，首先，应依据对用户行为的分类和管理员经验，对用户行为数据进行价值过滤和人工筛选，以提高行为数据的价值密度和可用性。其次，对用户行为发生的时间、地点、方式、作用对象和结果进行定义，采用高效算法对存储于用户行为事件大数据库中的资源进行分析、判定，并对用户行为的类型进行详细定义。再次，应将已定义的用户行为和用户行为存储大数据库中的数据进行比对，进一步完善、规范用户行为存储大数据库的资源。同时，利用用户行为存储大数据库资源，对用户行为分析与判定的规则实施反馈，完成对用户行为分析、判定规则的动态修改与完善。最后，图书馆可依据读者行为分析与判定的结果，明确读者阅读需求及其变化趋势，为读者提供个性化的阅读推送式服务。

图2-2 图书馆读者行为分析与判定流程图

个性化服务是一个不断完善的过程，多次经过行为模拟和分析反复校准才能让个性化服务尽可能贴近每一个用户。如通过记录用户访问某些专业内容来判断为用户推荐的相关内容或深度内容是否精准，就需要不断地积累用户在某专业内容上的行为记录，记录次数越多，记录越精细，在下一次为用户做个性化推荐时的精准度就越高。所以个性化服务所需的数据分析系统包括采集与感知都是循环起效的，这是一个闭环上升的垂直优化体系。

2.基于大数据的图书馆个性化服务读者行为分析策略

（1）发现读者需求及变化趋势。大数据背景下，图书馆可通过监控设备、传感器网络和其他读者行为采集设备，获取读者阅读活动的服务内容与方式、阅读终端与服务模式、阅读社会关系组成、成员信息交流、论坛、博客、微博、微信朋友圈等社交网络上的思想表达、移动阅读中读者个体的行为路径、传感器网络对读者活动的记录、服务系统的运行参数信息等数据，这些数据蕴含着巨大的社会和商业价值。因此，图书馆力图采集读者行为大数据，将读者行为进行解析、描述和量化，最终实现对读者服务需求、服务模式变化趋势预测与控制。同时，图书馆应注重读者行为数据分析的时效性，及时获取读者阅读情绪和服务需求的变化数据，并将数据变化结果可视化表现出来，确保服务策略和内容随着读者个性化需求变化而动态调整。

（2）最大范围的采集读者行为数据。科学采集高价值读者行为数据，是准确分析和预测读者需求，提高读者忠诚度和服务满意度的关键。首先，图书馆应从读者服务全局出发，收集读者的行为数据，采集来自服务器运行监控设备、传感器网络、用户阅读终端设备、系统运行日志、读者论坛与博客、读者服务反馈系统、网页cookies、搜索引擎、读者阅读行为监控设备的数据，尽量减少用户行为数据采集的盲点，提高数据的完整性、精确性、及时性和有效性。其次，所采集的数据应具有海量和实时性特点，依据读者阅读需求对读者行为分析的内容，选取数据和应用对象进行调整，避免读者行为分析过程中可能会对读者服务产生的消极影响，最终实现从理解读者阅读行为到掌握读者阅读需求的转变。再次，图书馆应与第三方服务商合作，以服务协作和大数据资源共享的方式，努力拓展读者行为数据采集的广度和深度，在实现以读者为中心的读者行为数据选择、过滤、共享和互补前提下，提高数据应用分析和增强数据的可用性。

（3）保证读者行为数据的安全性和可用性。读者行为数据具有海量、全面、高价值和实时性的特点，图书馆应加强对读者行为数据的安全性和可用性管理，保证用户保密信息和隐私数据的安全。但是，移动终端工作模式和使用环境的不确定性，严重影响了图书馆大数据阅读服务的安全性，因此，必须加强阅读终端的安全性管理。首先，图书馆应依据阅读终端的安全设计标准及其移动性、开放性，以及阅读终端与读者阅读行为的关联性，为不同类型的阅读终端划分相应安全度，并通过严格限制阅读终端的使用对象、安全模式、应用环境和通信方式来保证设备安全。其次，应将读者行为数据划分为用户隐私数据、读者特征数据、行为日志数据和公开数据四个安全等级，执行相应的安全存储、管理和使用策略，并依据用户行为数据生命周期发展规律，加强数据收集、存储、使用、转移和删除五个环节的安全管理。再次，应坚持读者需求精确感知、行为关系全面挖掘、服务模式发展准确预测和读者行为科学分析的原则，实现读者行为数据的良性监控和采集，避免采集与读者阅读服务保障无关的个人隐私行为数据。

（4）重点突出读者阅读行为数据挖掘的知识关联分析。知识关联分析就是从海量数据中发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，通过读者阅读行为数据的知识关联分析，发现读者不同行为之间的联系，以及读者的阅读习惯和服务需求，是图书馆以读者需求为中心制定服务策略的前提。图书馆应在三维空间开展读者阅读行为数据的交叉关联分析，所涉及的主要内容包括读者阅读活动频率、阅读的时间与地点、阅读内容分布规律、阅读习惯和爱好、阅读关键词关联度、阅读社会关系交集、热点内容的关注度等。同时，行为数据的选择要坚持以服务保障为中心和高价值的原则，特别加强对读者阅读活动的热点内容、主要阅读模式和个性化服务需求反馈行为数据之间的关联分析。此外，基于读者阅读行为数据挖掘的知识关联分析，应加强对读者阅读行为的跟踪和监控，在加强对读者显性行为特征数据监控的同时，还应突出利用显性行为数据挖掘，而获得隐性行为信息。对读者阅读需求、阅读热点、阅读行为关联性等进行关联分析，增强读者行为知识关联分析的广度、深度和有效性。

⑦ 自媒体有哪些新兴的与读者互动的方式

自媒体在活动的时候，可以采用一些微博抽奖的方式来和观众互动，让观众来提出他们自己，想说的一些建议，我们自然应该用一些谦虚的态度去接受或者是改进，毕竟我们做自媒体的目的就是为了能够有更多的观众来了解我们。

⑧ 作为自媒体人，如何做好在读者群定位方面的问题呢

这个问题我觉得你要详细的去划分商品的领域范围，简媒作为一个自媒体 可以帮到你。

⑨ 做自媒体，如何通过数据分析提高账号质量

如今互联网科技那么发达普及，自媒体产业也成了好多人发家致富的途径，不少新兴岗位，如自媒体运营人、新媒体运营人、网络主播、短视频达人等等，做这类行业的人都知道，当一个视频或文本发出去之后，我们可以通过内容的一个数据表现，看出很多东西，比如从视频、内容的推荐量，点赞量，阅读量，读完率，转发量等等，可以看出这个发布内容的受欢迎程度，用户是否认为其含金量高，以及标题是否吸引人等等。所以作为新兴职业的运营人必须学会数据分析，并从分析结果中得出结论，并在下一篇内容中加强，优化内容，这样你的内容才会越来越受欢迎，今天洪哥就来详细的给大家讲一下，进行数据分析的好处以及如何通过数据分析优化内容。
一、进行数据分析的原因
1、通过数据分析可以知晓各渠道的一个推送效果：将相同的内容投放于不同渠道，可以通过数据分析出个平台的推荐量和阅读量，以此判断你的目标群体集中地。将不同的内容投放于相同的渠道，可以了解目标用户的内容偏好，以便更集中的输出和优化内容，提高用户粘性。
2、我们可以通过数据分析，及时调整优化内容：通过数据对比，可以发现相关问题所在，比如：标题没取好、图片没吸引力、内容不够优质、目标用户不在此平台活跃等，然后根据数据反馈的问题，及时做调整，避免掉粉。
3、通过数据分析可以为下一篇内容做出参考，从而使内容越来越优质：数据能客观反映当前内容的推广效果和状态好坏，给上级或公司提供可参考的决策、战略依据，从而找到最佳路径。
二、自媒体运营人必须要分析的数据
1、展示数据：属于基础数据，给内容运营人员一个直观的效果反馈，用来展示内容被点击，查阅的情况。包括：覆盖人群、推荐量、阅读量、页面停留时长、阅读次数等。
2、转化数据：属于投入与回报数据，用于判断内容是否能够促进用户的转化。包括：页面广告的点击次数、付费人数、付费金额等。
3、传播数据：属于分享数据，用来表明内容的质量、趣味性等特征，监测数据主动转发、传播的情况。是否能二次传播带来新用户，对于需要引爆的运营项目有着重大价值。
4、渠道数据：用来衡量渠道投放质量、效果的，它由产品的特性和受众人群定位所决定。内容可在多个平台进行推送，通过多平台的数据分析，确定目标用户集中地和喜欢的内容。
5、以百家号为例：需要检测一篇内容的推荐量、阅读量、分享量、点赞量、收藏量、阅读完成率、评论数、粉丝增长数，取关数、阅读来源等数据。
三、其他数据来源
我们做数据分析，不仅仅要分析自己内容的数据，还要从各个渠道获取相关数据，这样创作内容时才会有针对性，不会盲目，其他数据都有哪些呢？我们一起来盘点一下：
1、网络指数：网络指数可以对人群数据进行分析一关心这个话题人的地区、年龄、性别等。可以清晰拿握市场某一关键词的动向，让我们的文案方向定位更精准，使内容更受欢迎。
2、清博指数：目前国内最大的第三方“两微一端(微信、做博、APP)数据库；新媒体大数据第一平台，是运营新媒体的利器；其提供的服务有：指数评估、行业分析、行情报告、营销推广、数据新闻等。
3、UC浏览器：UC的大数据对移动端的热点具有指导性意义，它会帮我们选出手机用户最关心的几大话题，成为我们自媒体人主要研究的主题集中地。
4、西瓜数据：专业的新媒体数据服务提供商，系统收录并监测超过300万个公众号，每日更新500万篇温馨文章及数据。其提供的服务有：公众号诊断、阅读数监控、公众号雷达等。
5、阿里指数：B2B的集散地，可以通过阿里指数来指导我们往客户聚集的方向走，进而引来客户。再者可以根据阿里榜单的关键词进行相关内容的输出，跟上热点的趋势。
6、新榜：最早提供微信公众号内容数据价值评估的第三方机构，对超过35万个有影响力的优秀账号实行每日固定监测，据此发布微信公众号影力排行。有超过20个分内容类别的行业榜和超过30个省市区的地域榜。
7、主动收集各地方数据：比如公司官网，APP，头条号，微信公众号等推广平台，这些都是运营人员必须长期关注和积累的数据。或者是付费购买，从专门收集和处理数据的公司购买，如：艾瑞咨询等。
四、通过数据分析来优化运营的诀窍
1、创作热点内容：保持账号内容的曝光量，一般而言热点类文章的阅读量总体上来说比较高。原因是热点新鲜、刺激、新奇是大部分人的选择，但在信息洪流中容易被遗忘。
2、创作干货型内容：给用户和粉丝输送有价值的内容和技巧。原因是当代人的惰性心理，导致大家不愿意实践和思考，而是希里能直接得到总结性的东西。
3、创作情感杂读型内容：从人性的角度关注用户所在行业的情和心理状态，提升账号的温度。原因是扣动人性板机的底层心理，寻找内容与用户的共鸣是引起用户转化和分享的根本原因，而且一个有温度的内容能够加强用户和粉丝的粘性。
4、创作思维认知型内容：烧脑型内容和挖掘行业发展趋势本质的内容。因为这是对事物本质内容的探索，一般专业领城的人会比较关注，且用户粘性很高，容易形成行业标杆。
5、建立内容运营数据库，提升内容运效率：定期对数据内容进行复盘和总结；建立情感连接和商务合作；根据数后反映出来的用户心理，进行内容规划和系统分析。

总的来说写同类型的内容时，先到各大数据网站上做分析和对比，再决定入手方向；关键是从数据中分析出用户的从众心理、名人效应、用户的思维意识和偏好等行为；内容运是一个系统化工程，洞察用户的心理才能找到用户的痛点。

⑩ 读者行为数据的定义和行为分析应关注的问题

1.图书馆读者行为数据的定义

管理学大师菲利普科特勒认为：“用户的行为轨迹主要包括产生需求、信息收集、方案比选、购买决策、购后行为5个阶段。”遵循这个规律，读者行为数据主要由阅读服务需求、阅读活动相关信息采集、阅读内容与服务模式选择、开展阅读活动和用户阅读反馈5个活动步骤产生。图书馆可依据读者阅读活动的生命周期规律，对读者行为大数据信息进行采集、处理、计算、分析和决策，为用户服务模式选择和过程提供大数据决策支持。

图书馆对读者阅读服务需求数据的采集，主要关系到图书馆读者需求调研数据、读者反馈的阅读需求信息、读者对网站浏览足迹、读者留言评价、检索历史记录、借阅历史记录、读者对服务内容的选择与删除、读者订阅等行为数据。阅读活动相关信息的采集包括读者个体特征数据、阅读习惯、阅读终端的类型与工作模式等数据。阅读内容与服务模式选择主要涉及图书馆用户服务模式、用户服务的方法与内容、阅读应用的类型与工作方式、阅读活动的方式选择和变化趋势等数据。阅读活动主要由网站的访问日志、阅读内容的搜索与下载、服务器对读者阅读行为的记录、阅读的频率、读者总的在线时间、阅读内容的搜索与浏览、阅读内容的分类、阅读社会关系和好友互动、移动阅读终端的位置信息、第三方网站上与阅读相关的行为等数据组成。阅读反馈行为主要由读者阅读体验感受、用户满意度评定、读者忠诚度、读者留言评价等数据组成。

2.读者行为分析应关注的重要问题

（1）读者行为分析过程中的大数据噪音干扰其有效性。

读者行为数据应保证准确、有效、可靠，图书馆应尽可能地扩大读者行为数据采集的广度和深度。但随着数据采集的范围和深度的增长，势必带来许多无效行为数据，这些数据的存在很大程度上影响读者行为数据的可靠性和可用性，也增加了对读者行为数据分析的复杂性和成本付出。因此需要对采集来的数据进行数据清理，过滤掉与读者行为分析干扰的噪音数据，保证数据的安全可靠。噪音数据一般来自三个方面：一是读者误操作产生的垃圾数据；二是对同一组数据不同的数据分析方法、角度、工具，影响数据的准确性和效率问题；三是软硬件系统性能、操作人员素质，也成为数据干扰的真要因素。

（2）读者行为数据分析为读者个性化服务提供支持。

保障读者较高用户体验满意度和服务公平性，是图书馆读者个性化服务追求的目标。图书馆应依据对读者个体行为分析的结果，完成对读者的喜好推荐、阅读模式、阅读内容、阅读终端的个性化定制，保证在服务过程中根据读者的身份和阅读需求，合理的分配资源达到资源优化配比和服务的公平性。同时，还应对读者个体特征需求，有针对性的推广阅读内容和信息服务，减少读者的搜索时间与知识获取的时间。此外，通过对用户行为大数据分析，保证读者行为的可信度与安全性，对非法用户的恶意行为及时发现并制止，保证图书馆资源利用的最大化，保障服务平台的安全可靠。

个性化服务的前提是对用户的共性属性进行提取并进行数据分析。在进行数据分析前要找到用户倾向性维度的范围，通过对用户的行为跟踪可以掌握用户本身及用户对目标行为两类的所有维度，定义维度是积累数据的基础。所有个性化表征都是用户多维度抉择的组合结果，其结果的多样性成为个性化，选择维度的标准是用户易产生分支及抉择的维度，而非决策性或无分支数据可以作为次要数据分离存储，最终保留精炼行为决策路径并根据该路径抽取维度。

（3）读者行为分析过程存在的技术挑战。

首先，图书馆在大数据环境下采集的读者行为数据具有海量、多类型、快速递增和实时处理的特点。因此，读者行为分析对大数据平台的海量数据存储、管理和实时高速处理能力提出较高要求。其次，读者行为数据具有非结构化、模糊定义和杂乱的特征，不能对数据结构和含义进行规范化表示。再次，读者行为数据的挖掘、分析和决策活动是一个长期和逐步累积的过程，要求大数据平台可依据读者行为分析过程生命周期规律，保证分析系统在行为数据的存储、资源组织、信息整合和知识发现过程中具有较强的可扩展性与动态更新能力。最后，读者行为分析过程对用户阅读隐私保护、数据的安全管理与可用性保障、决策与服务系统安全、读者阅读体验QOS（服务质量）保证提出较高要求。

（4）以读者个性化服务需求指导读者行为分析全过程。

首先，图书馆应通过对服务器日志、监控系统、评论与反馈系统，在线客服务系统数据的监控与采集，包括海量存储与读者阅读活动开展相关的时间和频率、网站访问路径、访问和阅读的内容、服务资源关注度、阅读评论和满意度反馈等数据，并提炼所采集的用户行为数据，用其刻画出读者的行为；其次，图书馆应通过对阅读终端类型、阅读终端地理位置、用户位置移动数据、用户特征数据、个性化服务历史数据、用户需求反馈数据的实时计算与综合分析，科学判定读者的个性化服务需求和最佳服务方式，在保证服务资源最优化分配和服务效率最高的前提下，满足用户个性化阅读的需求；再次，通过对读者行为数据的实时分析，掌握读者个性化阅读需求的变化趋势，并对读者服务策略和保障模式进行动态化调整与完善。此外，准确判断异常读者阅读活动中的危险行为，以及提高图书馆安全防范能力和降低风险，也是图书馆读者行为分析的重要内容和目标。