用户需求洞察与网感培养数据库 | 深度解析反响反馈的创作指南
2024-11-01
根据你的需求，这个数据库将帮助你记录并分析各种文章的反馈数据，从而培养对用户需求的敏锐感。以下是数据库的详细设计：
反响与反馈记录数据库设计
1. 主数据库字段设计
文章标题（Title）：
文本属性记录文章的标题，方便识别和搜索具体文章。
文章类型（Type）：
选择属性分类文章的类型，例如“行业热点”“教程类”“案例分析”“个人作品”等，以便根据类型对比不同文章的受众反响。
来源（Source）：
文本属性记录文章发布的平台（如微博、知乎、公众号等），帮助分析不同平台的用户需求。
发布时间（Date Published）：
日期属性记录文章的发布时间，便于观察发布时间对反响的影响。
互动数据（Engagement Data）
记录评论数量，表示用户的互动深度。
记录文章的收藏次数，帮助衡量用户对内容的深度需求。
记录文章的转发次数，显示用户的传播意愿。
记录文章的点赞量，作为用户喜爱的指标。
点赞数（Likes）：
数字属性转发数（Shares）：
数字属性收藏数（Saves）：
数字属性评论数（Comments）：
数字属性评论分析（Comment Analysis）
判断评论的情绪倾向，如“正面”“中性”“负面”，便于分析用户对内容的态度。
记录从评论中发现的用户需求，如对特定主题有强烈兴趣或对某些细节特别关注。
概要总结评论中常见的观点和反馈，例如“提问”“赞同”“质疑”“延伸讨论”等。
主要反馈内容（Feedback Summary）：
长文本属性用户需求洞察（User Insights）：
长文本属性情绪倾向（Sentiment）：
选择属性总受众偏好（Audience Preference Summary）：
长文本属性根据互动数据和评论内容，分析总结该篇文章受众的整体偏好和需求。
自我评价（Personal Evaluation）：
长文本属性对文章或数据的自我反思，记录个人对作品的看法、理解和学习的要点。
网感总结（Web Perception Summary）：
长文本属性总结从该篇文章的反馈数据中所得到的网感提升，尤其是对未来内容创作的启发。
2. 子库与视图设计
平台分析视图
按“来源”属性分组，以便观察各平台上的反响趋势，尤其是不同平台上用户偏好的差异。
互动优先视图
按“互动数据”中的点赞、转发、收藏数排序，聚焦于互动数据较高的文章，便于快速筛选出用户需求高的内容。
用户需求发现视图
过滤显示有特定用户需求洞察的文章，便于定期分析和总结用户的关注点和潜在需求。
时间趋势视图
按“发布时间”排序，结合互动数据，帮助你找出特定时间段或时间节点发布的内容反响较好时段。
使用建议
定期回顾高互动数据：每周或每月查看高互动数据的文章，总结用户的需求偏好。
对比不同平台：观察不同平台的反馈差异，以发现跨平台用户需求的异同点。
网感培养复盘：定期查看“网感总结”，从整体上梳理网感提升的具体表现，持续改进内容创作方向。
这个设计将你的反馈数据系统化，既帮助你提高对用户需求的敏感度，也能有效总结培养网感的过程。
prompt：
我正在制作一个详细的反响和反馈记录，目的就在于通过看其他文章的反馈，点赞，转发，收藏，尤其评论数据，以及我自己作品的相关数据，来培养网感，同时也是发现互联网用户需求。请你依据我的需求设计一个详细的notion数据库。
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