Medium / Substack是以长文写作与邮件订阅为核心的平台：Medium 偏阅读社区，Substack 偏作者自有订阅。在这样的平台上做数据分析，目标很明确：看懂Medium / Substack后台数据，用数据指导选题和优化，而不是被数字焦虑牵着走。下面整理了做Medium / Substack数据分析时最常用的模板。

模板一：基础版

数据记录表：
| 文章 | 发布时间 | 支柱 | 曝光 | 互动 | 收藏 | 关注 | 关键发现 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 【标题】 | 【时间】 | 【支柱】 | 【数】 | 【数】 | 【数】 | 【数】 | 【发现】 |
（表中数据请填写你的真实数据）

一个示例场景

设想一位虚构的创作者「Kevin」，主做独立开发日记，面向开发者和产品爱好者。ta 最常遇到的问题是内容很硬核，新用户看不懂。如果把数据分析落到 ta 的账号上，可以先拿「工具推荐」这个方向试一次：为不同目标选择核心指标；然后对比同类内容找出差异；一段时间后回头检查效果。（人物与情节均为虚构，仅作演示。）

模板二：填写示例（示意）

以一家社区花店为例（虚构），按基础模板填写时可以这样思考：

  • 了解后台各项指标的含义（以官方说明为准） → 结合「一家社区花店」的实际情况写具体内容
  • 为不同目标选择核心指标 → 结合「一家社区花店」的实际情况写具体内容
  • 建立数据记录表，每条文章发布后定时记录 → 结合「一家社区花店」的实际情况写具体内容
  • 对比同类内容找出差异 → 结合「一家社区花店」的实际情况写具体内容

模板三：发布前核对表

  • 理解指标
  • 选择核心指标
  • 及时记录
  • 对比分析
  • 结合评论
  • 形成行动

模板四：AI 辅助填写

提示词 1

这是我过去一个月Medium / Substack的数据（我的真实数据）：【数据】。请找出表现最好和最差的内容的共同特征，并给出下个月的 3 个行动建议。

提示词 2

请解释Medium / Substack后台中【指标名】的含义以及我应该如何利用它，若不确定请提示我查看官方说明。

放在Medium / Substack上要注意什么

读者为深度与观点付费或订阅，稳定更新和清晰定位比单篇爆款更重要。从分发上看，订阅邮件、平台推荐、搜索和社交分享是最重要的几个入口。

文字平台重点关注互动和转发。

数据来源主要是平台提供的阅读、打开与订阅数据，各指标的定义以官方说明为准。

用模板时的注意事项

  • 只看播放/阅读：结合互动、收藏、关注。
  • 单条数据下结论：看趋势和多条对比。
  • 忽视定性反馈：结合评论。
  • 数据记录不及时：固定记录时间。
  • 看完不行动：每次分析都写下一步。

填写要点

  • 建立周、月两级数据看板
  • 给每条内容打标签便于分组分析
  • 设置异常提醒，及时发现问题

落地建议

建议把数据分析拆成固定的小任务：每周固定一个时间集中处理，平时只做记录。这样既不会占用太多创作时间，也能保持连续性。

数据分析的效果通常需要一段时间才能看出来。建议设定一个观察周期，在周期结束前不轻易推翻方案，避免被单条内容的表现带偏。

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提示：本文不提供未经核实的统计数字或“算法秘诀”；示例均为虚构，Medium / Substack的规则与功能请以官方公告和帮助中心为准。