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Viral Predictor
Viral Predictor
该产品主要面向内容创作者，包括社交媒体运营者、博主、视频制作者等。他们需要在发布内容前评估内容的吸引力和传播潜力，以便优化内容策略，提高内容的影响力和用户参与度。Viral Predictor 通过提供数据支持和预测分析，帮助创作者更好地理
社交媒体服务AI信息平台#AI预测#内容创作#社交媒体#用户参与度#A/B测试#数据分析普通产品开源
总访问量： 492,133,528
占比最多地区： US(19.34%)
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产品介绍
网站流量
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替代品
简介
Viral Predictor 是一款利用人工智能技术预测内容在社交媒体上可能获得的用户参与度的工具。它通过模拟用户对不同版本内容的反应，为内容创作者提供数据支持，帮助他们优化内容策略，提高内容的吸引力和传播力。该工具支持多种社交媒体平台，能够实时预测点赞、评论、分享等关键指标，并提供统计置信度评分。其主要优点是能够快速、准确地提供内容效果的预估，帮助创作者在发布前做出更明智的决策。
截图
产品特色
支持A/B测试两种内容版本，比较哪种版本更能吸引用户。
支持多种社交媒体平台，包括Twitter、TikTok、Instagram等。
实时预测用户参与度，包括点赞、评论、分享和引用。
提供统计置信度评分，帮助创作者评估预测结果的可靠性。
通过可视化界面展示实时用户参与度数据，直观易懂。
可根据用户输入的API密钥接入OpenAI服务，获取更强大的预测能力。
支持自定义模拟用户数量，灵活适应不同规模的内容测试需求。
使用教程
1. 克隆该仓库到本地。
2. 安装依赖项，运行命令：pip install -r requirements.txt。
3. 获取OpenRouter的API密钥。
4. 运行应用程序：streamlit run viral_predictor.py。
5. 在应用界面输入两个版本的内容。
6. 选择目标社交媒体平台。
7. 设置模拟用户数量。
8. 输入OpenRouter API密钥。
9. 点击“Predict”按钮，查看预测结果。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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