如果内容创作是一套系统那么它能不能被建模身为一个程序员现在正走在短视频创作的康庄大道大半年的时间也算小有成绩。文章结尾展示部分实力。首先选题或者说选赛道。找一个你最熟悉、最有体验的事情开始比如我选了一个汽车赛道的“双离合”作为入口。因为“双离合”在说车赛道中属于一个长期有争议的话题然后把你的真实经验、个人想法表达出来最好是能对其它车主有所启发或者产生间接的帮助内容才会有价值。其次安排好内容掌握发布节奏。这才是很多创作者需要改进的地方。在创作过程中遇到了很多问题比如文案表达、如何看数据、下一集如何调整好在有AI你只要把问题描述清晰AI基本都能给你一个满意的答案。后来我便把问题整理总结做成了一套系统觉得应该可以推广给其它的创作者使用。一、程序员为什么会想量化内容创作普通创作者看内容选题、感觉、经验、爆款、运气。程序员看内容很自然会问输入是什么输出是什么哪些变量可以观察哪些状态可以描述能不能建立指标能不能形成模型能不能比较不同时间点的变化然后提出一个核心问题内容创作究竟是只能依靠经验的“手艺”还是一个可以被部分量化的复杂系统CSI就从这里进入。二、平台的数据平台的数据已经高度量化播放量、完播率、互动率、涨粉、停留时间……所以“内容不能量化”本身就是错的。平台量化的是作品表现而不是创作者的内容结构。这个区分非常重要平台分析一条作品播放→留存→互动→转化CSI分析几十/上百条作品→关系→结构→变化→账号状态。平台已经完成了作品级量化CSI尝试进一步完成账号级结构量化。三、“分析单位”与“问题定义”CSI的基本计算对象数据 × 内容 × 时间线因为一旦分析单位变化问题也跟着变化。以前问这条视频表现怎么样现在问这几十条内容之间是什么关系以前为什么这条只有 500 播放现在账号的内容结构是不是正在变化以前这条爆了。现在这个爆款在整个账号结构中是什么位置四、内容创作是一个“状态空间”一个账号连续生产内容t1 → 内容状态 S1t2 → 内容状态 S2t3 → 内容状态 S3……tn → 内容状态 Sn随着作品不断增加整个内容结构都可能发生变化原来A A A A B A A后来A A B B B C B再后来B B B B C B B创作者自己可能感觉最近好像换方向了但对于程序来说这种变化能不能被观测这就是CSI有意思的地方。五、把“感觉”变成“变量”例如创作者经常说我的账号很垂直。这是一个模糊描述程序会问多垂直又比如最近内容有点散。程序会问散到什么程度再比如这条视频虽然爆了但感觉和账号不搭。继续问不搭在哪里于是可以把很多经验语言转换成结构问题| 创作者语言 | 可计算问题 || -------- | -------------- || 最近内容很散 | 内容集中程度是否下降 || 账号越来越垂直 | 核心内容是否持续集中 || 开始换方向了 | 结构是否发生迁移 || 这是个意外爆款 | 高传播作品是否脱离主要结构 || 这个方向值得继续 | 某结构方向是否持续获得正反馈 |CSI做的不是把人的判断交给AI而是尝试把模糊问题重新定义成可计算问题。六、“问题建模”程序员现在特别容易产生一个误区有数据 LLM AI 产品。但CSI的开发经历恰好可以说明真正困难的不是调用模型。而是现实问题↓定义问题↓确定分析对象↓找到可观察变量↓建立指标↓形成模型↓最后才是计算也就是说计算能力解决不了一个没有被定义的问题。这可能也是AI时代程序员需要提升的能力不是写代码而是把一个模糊的现实问题转换成一个可以计算的问题。七、可量化不等于一切都可以量化当然CSI不能量化所有内容创作的元素。审美、表达、观点、创意、情绪、文化背景都不可能简单变成几个数字。CSI真正尝试量化的是创作行为产生之后留下来的结构性结果。这是两个不同的问题创造内容 ≠ 计算内容但内容产生后的关系、表现和长期变化可以被部分观测、可以被描述、可以被比较、可以被建模。八、从“数据分析”走向“结构计算”CSIContent Structure Index内容结构指数是一套尝试对创作者账号长期内容结构进行量化、分析和诊断的方法体系。它不是预测下一条视频能不能爆。而是在回答当一个创作者持续生产内容以后这些内容最终形成了什么结构这个结构又在怎样变化内容创作可能永远不会变成一道可以求出唯一答案的数学题但这并不意味着它不能被测量。从程序员的角度看CSI真正想做的事情把过去的感觉、经验逐渐变成——我能够观察到的变化。产品入口https://aicsi.cn欢迎体验。
如果内容创作是一套系统那么它能不能被建模身为一个程序员现在正走在短视频创作的康庄大道大半年的时间也算小有成绩。文章结尾展示部分实力。首先选题或者说选赛道。找一个你最熟悉、最有体验的事情开始比如我选了一个汽车赛道的“双离合”作为入口。因为“双离合”在说车赛道中属于一个长期有争议的话题然后把你的真实经验、个人想法表达出来最好是能对其它车主有所启发或者产生间接的帮助内容才会有价值。其次安排好内容掌握发布节奏。这才是很多创作者需要改进的地方。在创作过程中遇到了很多问题比如文案表达、如何看数据、下一集如何调整好在有AI你只要把问题描述清晰AI基本都能给你一个满意的答案。后来我便把问题整理总结做成了一套系统觉得应该可以推广给其它的创作者使用。一、程序员为什么会想量化内容创作普通创作者看内容选题、感觉、经验、爆款、运气。程序员看内容很自然会问输入是什么输出是什么哪些变量可以观察哪些状态可以描述能不能建立指标能不能形成模型能不能比较不同时间点的变化然后提出一个核心问题内容创作究竟是只能依靠经验的“手艺”还是一个可以被部分量化的复杂系统CSI就从这里进入。二、平台的数据平台的数据已经高度量化播放量、完播率、互动率、涨粉、停留时间……所以“内容不能量化”本身就是错的。平台量化的是作品表现而不是创作者的内容结构。这个区分非常重要平台分析一条作品播放→留存→互动→转化CSI分析几十/上百条作品→关系→结构→变化→账号状态。平台已经完成了作品级量化CSI尝试进一步完成账号级结构量化。三、“分析单位”与“问题定义”CSI的基本计算对象数据 × 内容 × 时间线因为一旦分析单位变化问题也跟着变化。以前问这条视频表现怎么样现在问这几十条内容之间是什么关系以前为什么这条只有 500 播放现在账号的内容结构是不是正在变化以前这条爆了。现在这个爆款在整个账号结构中是什么位置四、内容创作是一个“状态空间”一个账号连续生产内容t1 → 内容状态 S1t2 → 内容状态 S2t3 → 内容状态 S3……tn → 内容状态 Sn随着作品不断增加整个内容结构都可能发生变化原来A A A A B A A后来A A B B B C B再后来B B B B C B B创作者自己可能感觉最近好像换方向了但对于程序来说这种变化能不能被观测这就是CSI有意思的地方。五、把“感觉”变成“变量”例如创作者经常说我的账号很垂直。这是一个模糊描述程序会问多垂直又比如最近内容有点散。程序会问散到什么程度再比如这条视频虽然爆了但感觉和账号不搭。继续问不搭在哪里于是可以把很多经验语言转换成结构问题| 创作者语言 | 可计算问题 || -------- | -------------- || 最近内容很散 | 内容集中程度是否下降 || 账号越来越垂直 | 核心内容是否持续集中 || 开始换方向了 | 结构是否发生迁移 || 这是个意外爆款 | 高传播作品是否脱离主要结构 || 这个方向值得继续 | 某结构方向是否持续获得正反馈 |CSI做的不是把人的判断交给AI而是尝试把模糊问题重新定义成可计算问题。六、“问题建模”程序员现在特别容易产生一个误区有数据 LLM AI 产品。但CSI的开发经历恰好可以说明真正困难的不是调用模型。而是现实问题↓定义问题↓确定分析对象↓找到可观察变量↓建立指标↓形成模型↓最后才是计算也就是说计算能力解决不了一个没有被定义的问题。这可能也是AI时代程序员需要提升的能力不是写代码而是把一个模糊的现实问题转换成一个可以计算的问题。七、可量化不等于一切都可以量化当然CSI不能量化所有内容创作的元素。审美、表达、观点、创意、情绪、文化背景都不可能简单变成几个数字。CSI真正尝试量化的是创作行为产生之后留下来的结构性结果。这是两个不同的问题创造内容 ≠ 计算内容但内容产生后的关系、表现和长期变化可以被部分观测、可以被描述、可以被比较、可以被建模。八、从“数据分析”走向“结构计算”CSIContent Structure Index内容结构指数是一套尝试对创作者账号长期内容结构进行量化、分析和诊断的方法体系。它不是预测下一条视频能不能爆。而是在回答当一个创作者持续生产内容以后这些内容最终形成了什么结构这个结构又在怎样变化内容创作可能永远不会变成一道可以求出唯一答案的数学题但这并不意味着它不能被测量。从程序员的角度看CSI真正想做的事情把过去的感觉、经验逐渐变成——我能够观察到的变化。产品入口https://aicsi.cn欢迎体验。
