二｜以平台搜索逻辑反推内容入口（Search & Keywords）

在 TikTok 上，内容是否被看到，很大程度上取决于它是否命中了用户“正在找什么”，而不仅是是否足够吸睛。因此，我没有把账号定位成单纯的信息输出，而是将其视为一个搜索入口的集合，围绕 AI + 科技 主题去承接真实的用户意图。

首先，我通过 TikTok 的搜索下拉联想来判断平台当前正在放大的问题类型。输入核心词如 “AI”“ChatGPT”“AI tools” 时，下拉结果往往直接暴露了用户最常见、也最具体的搜索动机，例如“能不能用”“适不适合我”“是不是已经太晚了”。这些联想词并不是创意灵感，而是平台已经验证过的需求信号，我会优先围绕这些 query 设计内容切口。

其次，我会回看自己粉丝来源中的 search query，分析用户是通过什么问题找到我，而不是只看播放量高的内容。一个反直觉的发现是：有些播放量中等的视频，反而持续通过搜索带来新关注，这说明内容在“解释问题”而不是“制造情绪”。这些 query 会被整理成可复用的主题池，用来校准账号的长期内容方向。

第三步是横向对照同类作者的热门视频，但关注点不在“他们做了什么形式”，而在“他们解决了什么问题”。我会拆解标题、开头前三秒和评论区，判断哪些视频实际上是在回答具体搜索问题，哪些只是蹭热点。前者往往生命周期更长，也更适合承载专业主题下的品牌认知。

基于以上信息，我在内容设计上刻意弱化“爆点叙事”，强化“搜索可读性”：明确的问题表达、可被复述的关键词、以及与搜索意图一致的结论结构。这让账号逐步从随机曝光，转向在 AI + 科技 相关问题中被反复“找到”，从而建立稳定且可累积的主题知名度。