我用DeepSeek写出了一套无懈可击的小红书营销方案
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“DeepSeek 赋能小红书营销,效率变革新篇。” 在小红书营销领域,为何 DeepSeek 能成为提效关键?它在策略、数据和舆情方面如何发挥作用?营销人员又该如何正确运用 DeepSeek 提升工作成效?
DeepSeek不仅是中国AI届的福音,也是我们这些营销工作者的福音
如果你也是营销工作者,还没有用DeepSeek做工作提效,或者还不知道怎么用DeepSeek
请认真看完这篇文章,我会把我自己的应用方式分享出来
我在日常工作中,会有三个场景利用DeepSeek来做提效
分别是:策略梳理、数据分析和舆情监控,好用的一批
一、策略梳理
别傻呵呵的去跟DeepSeek说:“帮我写个小红书品牌投放方案”,这种指令就像跟医生说“我病了,开点药”,得到的只能是板蓝根
要把AI理解成你的超级乙方,能力是顶尖的,但要给到明确需求,提供的信息越多,给出的策略就越精准,回答太宽太泛不是AI的锅,而是指令信息太少,AI只能给标准答案
正确指令示例:“你现在是某VC基金背景的新锐护肤品牌(客单价389元)小红书负责人,主推单品‘蓝铜胜肽抗老精华’,核心优势:①与中科院联合研发的微囊包裹技术 ②实测28天淡纹效果超过某棕瓶 ③采用可替换环保包装。竞品锁定HBN双A醇、珀莱雅红宝石。预算30万,要求:
1)基于反漏斗模型设计6个月种草-收割路径2)6.18大促期间需联动天猫旗舰店满赠机制3)植入3个差异化场景:熬夜追剧党、健身素颜党、出差轻装党4)ROI预估需区分内容种草期(1-3月)与转化收割期(4-6月)
请输出一份包含竞品内容拆解、预算分配甘特图、风险预警的方案”
然后你将会获得一份逻辑超强的方案,当然,不建议直接应用,还是需要优化一下,查补漏缺以后再拿来应用
我们团队已经把DeepSeek融入到工作流当中,对策略制定的工作效率还是有很大的帮助,大家不妨可以尝试探索一下
二、数据分析
人类需要数据分析,但又经常做不好数据分析
因为很难有人在做数据分析的时候,不被自己的主观所影响
但DeepSeek可以
一样的,不要傻呵呵的把数据丢过去就让分析,数据最好还是要先预处理一下
首先清洗异常值,比如是不是有某篇笔记突然爆量是因明星同款?手动标注出来,然后添加维度标签,可以按内容类型进行打标:干货测评/合集植入/单品推荐等,最后补充战场情报,同步竞品信息,比如618期间竞品的投放情况
指令上,要有要求,要给标准
指令示例:请用杜邦分析法拆解Q2投放效果,重点观察:
① 中腰部KOL(5-10w粉)的互动成本是否受618大促影响异常波动② 对比「油痘肌急救」和「抗初老」两类内容的收藏率差异③ 预警互动量>1w但加购率<0.5%的笔记(疑似水军干扰)”
还可以通过竞品投放内容和数据,创建爆文素材库
指令示例:根据爬取或从千瓜导出的的200篇竞品爆文
① 用LDA主题模型提取TOP3内容标签② 绘制用户评论情感波动热力图③ 识别高频出现的非标场景关键词(如:约会急救/口罩脸)”
以及通过现有数据来预测之后的ROI
指令示例:基于历史数据和以下变量:
小红书站内流量成本季度环比上涨12%
竞品Q3预计推出平替款
9月平台将升级算法权重
请用蒙特卡洛模拟法预测三种预算分配方案的ROI分布区间
要知道DeepSeek背后的母公司是幻方量化,量化公司最强的能力就是基于历史交易数据来预测之后的行情,这方面的推理预测DeepSeek强的可怕
三、舆情监控
以前,没有这些AI工具
我们的方式是写半自动化脚本去每天实时抓所有关联笔记,然后过舆情系统,看有哪些笔记粗发了关键词报警,然后标记处理,这事其实有一定技术门槛,别说服务商了,很多品牌都没有这样的舆情监控系统
但现在,DeepSeek足够了
每天把笔记投喂进去,用不同的几套指令进行自动化分析,又快又准
笔记监测指令示例:实时监控以下变体表达:
① 直接负面:难用/过敏/欺诈
② 高级黑:”这个价格还要什么自行车“(搭配愤怒表情)
③钓鱼式提问:”只有我觉得XX品牌鸡肋吗?
评论监测指令示例:分析用户评论:① 识别‘粉装黑’话术(如疯狂安利实则引流竞品)② 标记‘路人转黑’关键转折点(从‘包装好看’到‘效果拉胯’的评论轨迹)③ 捕捉emoji潜台词([微笑]表情可能表达嘲讽)”
爆雷概率预测指令示例:“结合以下维度评估舆情风险等级:
负面声量增速(每小时新增差评≥50条?)
传播节点性质(普通用户vs行业KOL)
情感传染强度(负面评价的二次传播率)”
四、写在最后
相信我,如果你用DeepSeek的感受是不好用,对回答不满意,这一定不是DeepSeek的问题,而是你的问题,AI回答问题的界限,取决于你的认知界限
AI输出价值=提问深度×需求颗粒度×反馈迭代次数
当你能用DeepSeek生成一套基于反漏斗人群策略的小红书营销策略,当周的投放情况的数据分析和以天为单位的舆情监测
你就会明白,阻碍营销人下班的原因,从来不是工作量,而是“总觉得AI不靠谱”的偏见
本文由运营派作者【赵子辰Vic】,微信公众号:【Vic的营销思考】,原创/授权 发布于运营派,未经许可,禁止转载。
题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议。
说到心坎了,在工作中经常遇到这样的问题,在这里找到了思路。
整理得还挺全,解读得也很透彻,值得一读。
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