# Feed 分析 SOP —— 为什么被推 / 都在推什么

用途：用户问"这条/这些笔记为什么火""首页都在推什么""这个赛道现在流行啥"。
本质是从一批高曝光笔记里**反推推荐逻辑和内容共性**。

## 采样

1. 进入数据源（按需求选）：
   - 某关键词的**搜索结果**（看赛道）：`open` 搜索页 → 抽结果卡片；
   - **发现/首页 feed**（看大盘在推什么）：`open` 首页 → 抽 feed 卡片；
   - 某账号主页（看它的爆款分布）：走 `account-analysis.md`。
2. `eval` 抽一批卡片（10–20 条）：标题、互动量、类型、标签（范式 2）。
3. 对其中互动最高的 3–5 条，进详情抽正文结构 + 评论高频问题（范式 3）。

## 看什么信号

- **高互动样本的共性**：标题套路、封面风格、选题角度是否扎堆 → 这就是当下的"流量密码"。
- **收藏 > 点赞**的笔记：通常是"有用/工具型"内容，用户存起来反复看 → 实用选题富矿。
- **评论区高频问题**：用户没被满足的需求缺口 → 最好的选题来源。
- **发布时间 / 更新频率**（能抽到的话）：高频选题是否有窗口期。

## 输出

```
【在推什么】这批高曝光笔记的共同点（选题/标题/封面/角度），2–4 条。
【为什么被推（推断）】结合互动结构推测推荐偏好（如"强情绪+强实用的双buff最吃香"），注明是推断。
【可借鉴的点】这个赛道现在有哪些可复用的套路/角度。
【需求缺口】评论区在反复问、但还没人好好答的 → 直接喂给选题（见 topic-ideation.md）。
```

## 注意

- 推荐逻辑是**反推**，不是平台真相 —— 明确标"推断"，别说得像内部算法。
- 样本要够（≥10 条）才有共性意义；样本少就如实说"样本有限，仅供参考"。