利用Python的自然语言处理（NLP）和机器学习库，如NLTK、TextBlob或Gensim等，可以开发一个自动化内容生成器。这个程序可以根据预设的主题或关键词自动生成相关的文章，为各个子站提供持续更新的内容，节省人力成本。

- 利用词云、关键词提取等技术确定主题内容。

- 使用文本生成模型（如Markov Chain, LSTM, GPT-2等）生成符合语义的文章段落。

- 为了保证内容质量，需要对生成的文章进行一定的审核和优化。

- 对生成的内容进行原创度检测，避免重复和抄袭问题。

- 结合SEO优化策略，生成利于搜索引擎抓取和排序的内容结构和关键词布局。

Python的数据采集库如Scrapy、Requests等可以用于从互联网上获取相关领域的热点话题、新闻资讯等，然后对数据进行清洗、处理、分析，为内容创作提供素材和方向。

- 设计爬虫程序抓取目标网站上的热门文章、关键词等信息。

- 通过数据分析，找出关注度高、具有潜力的话题和关键词。

- 实时监测和分析竞争对手的内容策略，以便调整自己的内容发布计划。

- 避免过度依赖单一来源的数据，确保内容多样性。

Python可以通过API接口与其他服务集成，实现内容的自动分发到各子站以及对内容效果的监控。

- 设计脚本将生成或收集的内容自动发布到各个子站上。

- 利用Python的Web API库（如requests, Flask, Django等）搭建监控系统，实时跟踪各子站的流量、搜索引擎排名、跳出率等相关指标。

- 根据监控结果及时调整内容策略，例如增加某一领域内容的发布频率或者减少低效内容的输出。

- 尝试通过A/B测试等方式对比不同内容策略的效果。