【知乎高赞回答评论抓取+AI分析痛点】全流程执行方案
2025-03-13
目标：
通过爬取知乎某个高赞回答下的评论，让AI分析其中的 “隐性未满足痛点”，帮助优化内容创作方向，找到高共鸣选题。
📌 执行方案：从抓取到分析的完整流程
💡 步骤一：选择合适的知乎高赞回答
打开知乎官网（或APP），在搜索栏输入你的目标关键词，比如：
“35岁裸辞”
“存款不到10万”
“为什么努力没用”
“为什么普通人赚不到钱”
“副业赚钱最好的方式”
进入结果页后，筛选“按赞数排序”，找到高赞回答（点赞1000+，评论100+）。
确定目标回答后，点击“展开更多评论”，确保抓取到尽可能多的用户评论数据。
💡 步骤二：使用自动化工具爬取知乎评论数据💡 （如果不想写代码，推荐手动复制评论后整理成Excel）
方法1：使用 Python+知乎API（适合有代码基础的用户）
安装依赖库：
pip install requests beautifulsoup4 pandas
爬取知乎回答的评论：
import requests import json import pandas as pd # 替换为你的知乎回答ID（在URL里可找到） answer_id = "你的知乎回答ID" # 知乎API的基础URL url = f"https://www.zhihu.com/api/v4/answers/{answer_id}/comments?limit=100" # 发送请求 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0" } response = requests.get(url, headers=headers) data = response.json() # 解析评论 comments = [] for item in data["data"]: comments.append({ "username": item["author"]["name"], "content": item["content"], "likes": item["vote_count"] }) # 存储到CSV df = pd.DataFrame(comments) df.to_csv("zhihu_comments.csv", index=False, encoding="utf-8") print("评论数据已保存！")运行代码后，你会得到一个
zhihu_comments.csv，里面包含所有评论内容，可以用于AI分析。
方法2：使用Chrome扩展插件（零代码方案）
适合：不会写代码，想快速提取知乎评论的人
下载并安装 Web Scraper 插件：Chrome插件地址
配置爬取规则：
选择知乎评论区，提取评论内容
设置每次抓取100条
导出数据，保存为
csv或json格式
💡 步骤三：导入评论数据并让AI分析
将
zhihu_comments.csv上传，然后让AI分析：这是知乎某个高赞回答下的评论数据，请分析这些评论中隐藏的未满足需求和情绪痛点，提炼出3-5个核心痛点，并给出适合的内容选题建议。
AI会从评论中分析：
最高频出现的关键词
用户的真实情绪（焦虑、愤怒、无力感等）
深层未满足需求（比如“30岁后职场焦虑”其实是“对未来不确定性的恐惧”）
高共鸣选题建议（如何从情绪点延展成可执行的选题）
💡 步骤四：优化内容选题，提升传播力AI分析后，会给出3-5个高共鸣选题，比如： ✅ 痛点1：“存款太少，不敢辞职”
选题建议：
《35岁裸辞后，我如何用6个月存够1年的生活费？》
《为什么你赚得不少，但还是存不住钱？3个隐形财富流失点》
✅ 痛点2：“焦虑感，觉得自己被社会淘汰”
选题建议：
《30岁后如何让自己“职场免疫”？这3个能力最关键》
《如何在副业中找到安全感？一个普通人的真实经验》
✅ 痛点3：“赚钱机会很多，但不知道怎么选”
选题建议：
《如果你有1000块，如何在1个月内赚回10000？》
《3个最适合普通人的副业赚钱方式》
📌 总结：完整执行方案
✅ 选定目标知乎回答（搜索高赞回答，找到痛点集中的内容）
✅ 抓取评论数据（用Python爬虫/Web Scraper插件，导出评论）
✅ 导入AI分析（上传评论数据，提炼痛点）
✅ 优化选题（基于痛点，策划出高共鸣的内容）
💡 最终效果：
你的文章不再是“凭感觉”写，而是基于真实用户痛点精准输出
你能挖掘出“隐性需求”，让内容更容易被传播
你的选题和表达方式，能精准踩中用户情绪，提高点赞和分享率
💬 执行挑战：现在就去知乎搜索一个关键词，找到一个高赞回答，然后按这个方案执行。执行过程中有什么问题，欢迎在评论区交流！ 🚀
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