DeepSeek联动Excel，AI选题流程升级

来到golang学习网的大家，相信都是编程学习爱好者，希望在这里学习科技周边相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《DeepSeek联动Excel，AI写作选题新流程》，介绍一下，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

更高效的做法是将AI产出内容与数据结合做选题优化，具体方法为：一、先在Excel中建立关键词+内容模板结构，如“副业推荐”文章的标题关键词和内容结构字段，再用DeepSeek按模板指令生成内容；二、内容生成后回填数据至Excel，记录标题、关键词、结构版本、字数及润色需求等信息；三、使用COUNTIF、AVERAGE、VLOOKUP等Excel函数进行数据分析，识别受欢迎的关键词与结构；四、定期更新模板库，标记表现优异项并调整模板结构，形成闭环流程，从而提升写作效率与内容质量。

很多人用AI写作时只停留在生成初稿这一步，其实更高效的做法是把AI产出的内容和数据结合起来做选题优化。我这里说一个实际操作中非常实用的方法：用DeepSeek配合Excel，实现从内容生成到选题数据分析的联动流程。

一、先搭好基础结构：建立关键词+内容模板

在使用DeepSeek写文章前，第一步不是直接输入“帮我写一篇关于XXX的文章”，而是先准备好一套关键词和结构模板，放在Excel里。

举个例子，你想写一系列关于“副业推荐”的文章，那就可以在Excel里列出：

• 标题关键词（如：适合上班族、零基础可做、投入低回报高）
• 内容结构（比如：开头痛点引入、项目介绍、优缺点分析、适合人群）

然后每次调用DeepSeek时，就把这些字段拼接成指令，比如：

“请根据以下信息生成一篇关于副业推荐的文章：目标读者为上班族，要求低门槛、易上手，结构包括痛点引入、项目介绍、优缺点分析、适合人群。”

这样不仅能保证输出一致性，还能方便后续统一管理。

二、内容生成后回填数据，打通Excel与AI的桥梁

生成完文章之后，别急着关掉DeepSeek，把关键信息回填进Excel表格里，比如：

• 文章标题
• 使用的关键词
• 内容结构版本
• 输出字数
• 是否需要二次润色

这样做有几个好处：

• 方便统计哪些模板效果更好
• 后续可以按关键词筛选，快速复用
• 为下一步的数据分析打下基础

如果你经常写类似主题，这个步骤能帮你快速判断哪个方向更容易出爆款内容。

三、结合Excel公式做简单数据分析

接下来就是提升效率的关键环节了。你可以利用Excel的函数做一些简单的数据分析，比如：

• COUNTIF 统计某个关键词出现频率
• AVERAGE 看看不同结构下的平均字数是否稳定
• VLOOKUP 把历史数据中的点击率或阅读量匹配进来，看看哪些内容受欢迎

这样就能逐步建立起一个“内容-关键词-表现”的小型数据库。哪怕没有专业工具，也能看出趋势，指导你下一波写什么更容易被关注。

四、定期更新模板库，形成良性循环

最后一步也很重要：每隔一段时间回顾一下你的Excel表格，把那些表现好的关键词和结构标记出来，作为下次写作的优先选项。

还可以根据反馈不断调整模板结构，比如发现“案例+对比”比“纯理论”更受欢迎，就把它加入默认指令里。

这样一来，整个流程就形成了闭环：
设定模板 → AI生成内容 → 数据回填 → 分析优化 → 更新模板

基本上就这些，不复杂但容易忽略细节。只要坚持几周，你会发现写作不仅更快了，而且内容质量也越来越贴近用户真实需求。

今天关于《DeepSeek联动Excel，AI选题流程升级》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！