如何分析TG群聊的“高频词”，来洞察用户的兴趣点和痛点？

分析TG群高频词其实是在“挖矿”，重点不在于词频，而是词背后的情绪和需求。

1. 抓准核心工具：使用TG原生搜索工具或Bot（例如@WordCloudBot）提取高频词，切勿过度依赖高级算法，小圈子的关键词往往隐藏在聊天记录中。

2. 分层拆解关键词：将高频词按照“需求”“情绪”“争议点”进行分类。如“割肉”可能是需求，“教程”可能是需求，“跑路”可能代表信任危机。

3. 结合上下文场景：一个词在不同场景下意思差异大，如“牛市”可能是褒义，可能是讽刺，需结合表情包、对话链判断。

4. 紧盯变化曲线：高频词随热点波动，陡然飙升的词代表新痛点/新机会，比如“监管”“钱包被盗”等词高频率出现要警惕。

不要只看词表，要回看聊天截图，高频词只是诱饵，真正的用户画像在聊天细节中。

利用TG的「群词云」机器人统计高频词，关注重复的疑问句和情绪词，截取一周聊天记录做对比，结合群成员发言频率，就能看出哪些话题容易引起群友共鸣，哪些需求长期存在却未被解决。不能单看词频，还要结合上下文多维度分析，才好把握真实需求。

1. 利用TG的群组导出或者第三方爬虫（Bot）爬取聊天记录

2. 用词频统计工具（在线词云 / excel）筛选出高频率关键词

3. 结合上下文，高频词是“吐槽点”还是“刚需点”

4. 特别关注负面情绪词（卡、慢等），暴露痛点

5. 定期复盘高频词变化，把握新趋势比静态数据更有价值

先用「导出群聊历史」功能备份文本，再用「WordArt」「AntConc」等工具抓取关键词，着重关注高频出现的名词（隐私/交易）和疑问句式（怎么/为什么），结合上下文分析用户关注重点。除了词频外，更应关注情绪词和突发词频。

抓取聊天记录→关键词提取→统计词频→意图分析→生成报告。Python+Telegram API自动抓取，确保隐私合规。高频词+情绪词更能体现痛点，如“价格高”比“价格”更有效。