Bạn không thể thoát khỏi nó.
Thật sự MỌI NƠI bạn nhìn trên feed đều tràn ngập những thứ về "jEv is iNsAnE"... và nó đã tạo ra hàng chục triệu lượt xem trên X chỉ trong chưa đầy một tuần.
Thật đấy.
Tôi cũng mắc lỗi này.
Tôi đã đăng bài về nó HAI LẦN trong vài ngày qua.
Mọi người khác đang cưỡi con sóng này đều khoe một demo slop (mà họ thực sự chỉ tạo bằng Claude), rồi chia sẻ quan điểm về một thứ mà họ không \thực sự\ hiểu.
Nhưng KHÔNG CÓ MỘT AI, ngoài tôi, THỰC SỰ cho thấy nó hoạt động trong công cụ của họ.
(kiểu như thế này):
Vì vậy, điều tôi cần bạn làm là: ngừng tin vào những gì bạn thấy trên feed, và hãy CHÚ Ý KỸ những gì tôi sắp cho bạn xem... bởi vì đội ngũ của tôi và tôi đã thực sự tích hợp Jev vào SaaS của chúng tôi, và đang chạy các thử nghiệm với nó MỖI NGÀY.
Và nếu bạn làm content marketing, có lẽ bạn mơ ước về Jev:
- tìm thấy hooks, formats, và angles đang bùng nổ trong ngách của bạn trước khi đối thủ của bạn kịp nhận ra
- biến dữ liệu này thành scripts/briefs, được chứng minh bằng dữ liệu hiệu suất, để bạn có thể quay video theo đó.
Đó chính là những gì bài viết này sẽ dạy bạn.
Nội dung bên trong
- Jev thực sự là gì, giải thích bằng ngôn ngữ dễ hiểu
- Cách thiết lập một agent nghiên cứu nội dung tự động lướt TikTok thay bạn
- Điều kiện mọi video phải vượt qua trước khi đến tay bạn
- Cách Jev xem, phân tích, và đánh giá các video viral
- Các thử nghiệm chúng tôi đang chạy với Jev so với bộ đánh giá hiện tại
- Jev + Virlo = viral scripts & briefs
- FAQs
- Cách trở nên viral với phương pháp này
Jev thực sự là gì
Trước khi bất kỳ điều nào ở đây liên kết với content marketing, bạn cần thực sự hiểu khái niệm mà mọi người đang thổi phồng.
Bởi vì một khi bạn nắm được nó, trường hợp sử dụng cho content marketing sẽ tự nhiên xuất hiện.
Mọi mô hình bạn từng dùng trước đây đều hoạt động theo cùng một cách: Claude, GPT, Gemini.
Bạn hỏi nó điều gì đó, nó viết câu trả lời cho bạn, từng từ một.
Ngay cả một câu hỏi yes-or-no cũng nhận được kiểu xử lý như một bài luận dài:
- Mô hình AI suy nghĩ to thành tiếng.
- Sau đó nó đốt token và thời gian cho một quyết định lẽ ra chỉ mất một phần giây.
Hãy nghĩ về cách não bộ của bạn thực sự hoạt động.
Hai hệ thống, chạy song song.
Một hệ thống chậm và có chủ đích, giải quyết vấn đề thực tế trên giấy, trong khi hệ thống kia xử lý thông tin tức thì... giống như "đọc vị phòng học", ngay khoảnh khắc bạn bước qua cửa.
Mọi mô hình AI cho đến nay đều dựa vào hệ thống đầu tiên - và bạn biết rõ cảm giác khi sử dụng chúng.
Vậy thì?
Jev là ví dụ ĐẦU TIÊN thực sự về khả năng xử lý tức thì trong AI mà chúng ta đang thấy.
Hiệu quả mà Jev mang lại cho các giải pháp của Virlo
@TypeSafeAI đã xây dựng nó, do Diogo Almeida sáng lập - đồng tác giả của ChatGPT và RLHF.
https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925682726002904
Nó tiếp nhận một tình huống lộn xộn và một tập hợp các câu trả lời có thể, rồi trả về một quyết định, không phải một đoạn văn, kèm theo điểm độ tin cậy.
Ba cách bạn có thể hỏi nó điều gì đó:
- Choice → chọn một tùy chọn từ danh sách bạn định nghĩa. "Đây là video hướng dẫn, đánh giá, hay kể chuyện?"
- Score → đánh giá một thứ theo thang đo bạn định nghĩa. "Hook này mạnh đến mức nào, từ yếu đến tầm viral?"
- Noul → trả lời câu hỏi yes-or-no, dưới dạng xác suất, không phải true hoặc false đơn thuần. "Video này có thực sự nói về ngách được gắn hashtag không?"
Hỏi cả ba về cùng một video, trong một yêu cầu, và Jev trả lời mọi câu hỏi song song. Một câu hỏi hay mười lăm câu, thời gian phản hồi hầu như không thay đổi.
Mỗi câu trả lời đều đi kèm với điểm độ tin cậy.
Điểm độ tin cậy được trả về bởi Jev, trong Virlo
- Độ tin cậy cao?
Hành động ngay.
- Không chắc chắn?
Leo thang, sang một mô hình mạnh hơn hoặc một con người.
Nghe có vẻ tự tin và việc đúng đắn không phải là một, và đó chính xác là nguồn gốc của các ảo giác (hallucinations) của Claude.
Jev được huấn luyện trên điều ngược lại: độ tin cậy trung thực.
Nói 90%, đúng 90% số lần.
(Việc định tuyến một lệnh gọi "có khớp không" thông qua một
mô hình suy luận đầy đủ
giống như gọi bác sĩ phẫu thuật để kiểm tra xem cửa đã khóa chưa.
Về mặt kỹ thuật thì có khả năng... nhưng sai công cụ cho nhiệm vụ.)
Và chúng nhanh hơn tới 200 lần, rẻ hơn 400 lần so với một mô hình tương đương trong công việc phân loại.
"Jev không tạo nội dung cho bạn... Nó đánh giá những gì bạn nên tạo."
Dưới đây là lý do tại sao điều này thực sự THAY ĐỔI CUỘC CHƠI cho marketing năm 2026, và tại sao bạn cần đi trước đón đầu trước khi bị tụt hậu so với đối thủ...
Bởi vì khi nói đến nghiên cứu nội dung...
BẠN mới là robot.
- Liên tục doomscrolling TikTok và Instagram HÀNG GIỜ
- Cố gắng thủ công phát hiện những hooks, formats, và angles nào thực sự hiệu quả trong ngách của bạn.
- VÀ cố gắng biến tất cả dữ liệu thủ công này thành ý tưởng nội dung mà \có thể\ chỉ đạt 100 lượt xem...
Con người chỉ có thể duy trì hiệu suất tốt nhất trong một khoảng thời gian giới hạn.
5-10 phút đầu tiên lướt và lưu nội dung luôn luôn cảm thấy tuyệt vời...
Sau đó sự mệt mỏi bắt đầu.
Một video brainrot lọt vào feed, bạn bị phân tâm, hoặc bạn chỉ cảm thấy chán, và độ chính xác có mặt mười phút trước đó lặng lẽ biến mất.
Bạn biết rằng mức hiệu suất mong muốn đó không quay lại cho đến ngày hôm sau.
Và chu kỳ lặp lại mỗi ngày.
Nhưng có một công cụ đang BÙNG NỔ ngay bây giờ, phá vỡ hoàn toàn chu kỳ này.
Nó tên là Virlo, và nó không phải là một nền tảng lắng nghe mạng xã hội AI trung bình... nó thực sự làm nghiên cứu THAY BẠN.
Vậy đây chính xác là cách nó hoạt động:
- Virlo tạo ra các "content research agents" xem ngách hoặc ngành của bạn 24/7, trích xuất các video thực từ cơ sở dữ liệu hơn 12,8 triệu video viral trên TikTok, Instagram Reels, và YouTube Shorts
- Nó xem, phân tích, và đánh giá từng video, hiện tại thông qua lớp đánh giá của Jev, mà tôi sẽ phân tích chi tiết bên dưới
- Biến các ngoại lệ thành các script và brief chiến thắng, được hỗ trợ bởi dữ liệu hiệu suất short-form đã được chứng minh
Và bạn cần DI CHUYỂN NHANH, vì chúng tôi vừa vượt mốc 100.000 người dùng trên nền tảng, với nhiều người tham gia thêm mỗi ngày.
Video demo 1 phút về việc sử dụng Virlo để tìm ý tưởng nội dung viral trong 3 prompts.
Không biết bắt đầu từ đâu?
Không sao - phần tiếp theo là hướng dẫn từng bước đầy đủ để thiết lập toàn bộ quy trình.
Cách thiết lập một content research agent tự động lướt TikTok thay bạn
Giờ đây, đây là một lựa chọn đơn giản dành cho bạn:
- Thích một giao diện thực tế... nơi để nhấp vào dashboard, duyệt nghiên cứu của agent, tự xem các video?
→ Thiết lập content research agent đầu tiên của bạn tại virlo.ai
- Thích chạy nó thông qua một AI agent như Claude Code thay thế + MCP của Virlo?
→ Lấy API key tại dev.virlo.aiSau đó chuyển các prompts này cho agent của bạn:
PROMPT 1: Kết nối Jev vào pipeline của bạn
1Goal:2- connect my TypeSafe Jev API key so every video from my Virlo marketing agent3 gets judged before it reaches me45Keys:6- Jev (TypeSafe) API key: [PASTE YOUR TYPESAFE KEY]7- Virlo MCP server: https://dev.virlo.ai/api/mcp/mcp8- Virlo API key starts with virlo_tkn_910Process:11- walk me through connecting both12- once connected, confirm by running one real video through Jev and showing me the judgment
PROMPT 2: Thiết lập marketing agent của bạn
1Goal:2- set up a Virlo marketing agent that tracks what's outperforming in my niche34Process:5- ask me for my niche, my brand name, my competitors' names, and which platforms6 (TikTok, Instagram, YouTube Shorts)7- draft the keyword mix, then confirm it with me before saving89Save the agent ID when it's done.
PROMPT 3: Nhận đánh giá của Jev cho mọi video
1Goal:2- run every video my marketing agent [AGENT ID] surfaces through Jev34Process:5- for each video, get Jev's judgment directly, not a description:6 1. Noul: worth scripting, 0 to 17 2. Choice: the hook type, the format, and the angle8 3. Score: how it performed against that creator's own baseline9 4. Confidence attached to each call10- only hand me the ones that pass the Noul threshold
📌Pro tip nếu bạn đang dùng MCP/API: Chỉ cần chuyển nguyên bài viết này dưới dạng Markdown cho Claude sẽ mang lại kết quả mạnh mẽ nhất...
(Nhưng những gì tôi nhận thấy từ dữ liệu Stripe, là nhiều team marketing giàu kinh nghiệm của chúng tôi sử dụng cả API và web app.)
Điều kiện mọi video phải vượt qua trước khi đến tay bạn
Giờ đây, điều bạn có lẽ đã chờ đợi suốt bài viết này... đây là cách Jev THỰC SỰ đánh giá các video mà content agent của bạn tìm thấy.
Tôi đã thiết lập một content research agent cho một thương hiệu Ecom trị giá 9 chữ số tên là "Bloom Nutrition", và đặt một câu hỏi: Những hooks, formats, và angles nào thực sự đang hiệu quả trong lĩnh vực này ngay lúc này?
Và trong vòng chưa đầy 20 giây, agent đã trả về hơn 384 video, đã được phân tách theo hook, format, và angle.
Để làm rõ: con số đó không phải vì chỉ có bấy nhiêu video về Bloom tồn tại.
Mà thực tế là vì rất nhiều video khác đã được xem xét và đánh giá trong cơ sở dữ liệu 12 triệu video của chúng tôi, trước khi bất kỳ thứ nào đến tay chúng tôi.
Mỗi video được đưa vào một đợt nghiên cứu cần phải có Clearance trước.
Hai kiểm tra cụ thể, không phải kiểu "tin tôi đi" mơ hồ:
- Điều này có thực sự khớp với ngách không? Được đánh giá dựa trên caption, hashtags, và transcript, không chỉ riêng hashtags.
- Hashtags có đang nói dối không? Một video có thể nhồi nhét hashtags để lọt vào mọi tìm kiếm ngách trending trong khi nội dung thực tế lại hoàn toàn khác.
Bất kỳ ai đã từng lướt thủ công một ngách và mở một "kết quả hoàn hảo", chỉ để thấy một video không liên quan đeo đúng tags, đều biết điều này xảy ra thường xuyên như thế nào.
Cả hai đều là các quyết định cấu trúc, yes-or-no-kèm-điểm-tin-cậy, một lệnh gọi nhanh và lặp lại áp dụng cho mọi video mỗi lần, thay vì một người nhìn mắt vào hashtags và hy vọng.
Một lần kiểm tra Clearance chạy trên khoảng 7.000 input tokens cho một batch đầy đủ gồm 25 video.
Chỉ một phần nhỏ của một cent.
Đủ rẻ để chạy trên mọi video, mọi lúc.
Chạy cùng một quyết định đó thông qua một mô hình suy luận đầy đủ thay thế, trên hàng trăm video mỗi ngày cho mỗi ngách, và bạn hoặc là đang trả một chi phí thực sự, tăng dần cho một thứ lẽ ra phải gần như tức thì...
...hoặc bỏ qua nó và chỉ tin vào hashtags.
Hầu hết các thiết lập âm thầm làm cái thứ hai.
Mỗi video bạn đang xem từ đây đã giành được chỗ đứng của mình, vì vậy giờ đồng hồ bạn lẽ ra dành để nghi ngờ hashtags là giờ đồng hồ bạn dành để viết script.
Cách Jev xem, phân tích, và đánh giá các video viral
Một khi video vượt qua vòng kiểm tra, nó nằm gọn trong một content research agent.
Một agent đã benchmark 80 tín hiệu hiệu suất trên từng video, cạnh nhau, để phơi bày những hooks, formats, và angles nào thực sự đang chiến thắng trong một ngách.
Sáu danh mục thực tế.
Đánh giá của Jev đóng vai trò khác nhau trong từng danh mục, theo từng nhóm.
Danh mục 1: Viral Hooks Intelligence 💬
Một hook được chấm điểm so với mọi hook khác trong ngách, không bao giờ bị đánh giá đơn lẻ.
Vai trò của Jev nằm ở thượng nguồn của toàn bộ quy trình:
- Một so sánh hiệu suất hook chỉ có ý nghĩa nếu mọi video trong so sánh đó thực sự thuộc về ngách
- Cung cấp cho nó một video nhồi nhét hashtags và bạn đang benchmark một hook chống lại một mẫu vốn chưa bao giờ là thật
Danh mục 2: Viral Format & Topic Intelligence 🧩
Logic tương tự, sắc bén hơn.
- Một pattern format (review vs. tutorial vs. storytime) chỉ giữ vững như một tín hiệu nếu chủ đề bên dưới nó thực sự đúng chủ đề
- Đây là danh mục mà Clearance bảo vệ trực tiếp nhất, vì sự lệch chủ đề chính xác là kiểm tra thứ hai nó chạy trên mọi video
Danh mục 3: Visual Intelligence 📸
Virlo THỰC SỰ xem video - Jev chỉ lấy kết quả của Virlo, sau đó kết hợp với caption, hashtags, và transcript để đưa ra quyết định.
- Danh mục này nằm ở hạ nguồn của đánh giá Jev, không phải bên trong nó
- Clearance quyết định xem một video có đáng để phân tích hay không. Những gì camera thực sự đang làm được gắn tag sau khi vượt qua.
Danh mục 4: Production Intelligence 🎥
Mối quan hệ tương tự như visual.
- Clearance quyết định đầu vào
- Cách nó được quay, bối cảnh nó ở trong, được gắn tag sau đó
Danh mục 5: Speech Intelligence 🎙️
Danh mục duy nhất mà Jev thực sự chạm tới trực tiếp.
- Transcript là một trong ba đầu vào thực tế mà nó đánh giá chống lại
- Và KHÔNG CHỈ transcript, mà còn cả sóng âm của mỗi video
- Một video có nội dung nói không khớp với hashtags của nó chính xác là pattern mà Clearance được xây dựng để bắt
Danh mục 6: Product & Sales Intelligence 💸
Loại CTA, tần suất CTA, tier an toàn thương hiệu. Tất cả được gắn tag per video.
- Sai danh mục này trên một ngách đầy các video lệch lạc và bạn sẽ kết luận sai rằng CTA nào chuyển đổi, vì một nửa mẫu của bạn chưa bao giờ thực sự cạnh tranh trong cùng một ngách
- Clearance là thứ giữ cho so sánh đó trung thực trước khi nó ever reaches this tab
Trên tất cả sáu danh mục, Jev không tự tạo ra bất kỳ tín hiệu nào trong số này.
Đó là công việc của Virlo'.
Nó quyết định những video nào xứng đáng được tính vào benchmark. Làm sai điều đó, và mọi danh mục ở trên thừa hưởng sai lầm đó.
Sáu câu trả lời thực tế, về những hooks nào, formats nào, và angles nào thực sự đang chuyển đổi trong một ngách, mỗi câu trả lời đáng tin cậy vì mẫu đằng sau nó đã được đánh giá trước khi ever counted.
Các thử nghiệm chúng tôi đang chạy với Jev so với bộ đánh giá hiện tại
Tôi sẽ không nói dối bạn rằng Jev đang điều hành toàn bộ show.
Bởi vì nó không phải vậy.
Jev đang ở trong giai đoạn chúng tôi gọi là Calibration trong Virlo hiện tại: đối đầu trực tiếp với bộ đánh giá mà nó có thể thay thế, trên traffic thực, trong khi chúng tôi theo dõi kết quả trước khi trao chìa khóa cho nó.
Hai kiểm tra thực tế cho đến nay.
Chúng tôi đã chạy nó trên 44 video thực, được dán nhãn bởi con người, trên 6 intent nghiên cứu.
Jev đúng 33 lần. Bộ đánh giá hiện tại của chúng tôi đúng 30 lần.
Mẫu nhỏ. Đối đầu trực tiếp thực tế. Jev đã thắng.
Lớn hơn: một so sánh live trên gần 300 video thực nơi Jev và bộ đánh giá hiện tại thực sự bất đồng, quần thể chính xác đáng để kiểm tra bằng tay.
Những ngày đầu. Chỉ một vài cái được chấm điểm cho đến nay.
Nhưng trên vài cái đầu tiên, Jev đúng 3 trên 4 lần.
Không cái nào là một nghiên cứu hoàn chỉnh.
Cả hai đều thực. Cả hai đều chỉ cùng một hướng.
📌 Một bài test đo lường trực tiếp, vẫn chưa hoàn tất quá trình di chuyển, và hiện tại Jev đang thắng nó.
Shoutout Austin - một POWERHOUSE tuyệt đối.
Jev + Virlo = viral scripts & briefs
Tất cả những gì ở trên cung cấp cho bạn một bộ video đã được lọc, xếp hạng, và gắn tag. Muốn khép kín vòng lặp đến tận một script thực tế? Gửi cho content research agent của bạn điều tiếp theo này:
1Turn the highest-ranked result into an actual script, not2just a brief.34Goal:5- stop handing over a list of videos in no particular order6- get a beat-by-beat script modeled on a real, currently-7 winning video in this niche, ready to hand to whoever's8 filming910Process:11- take the top-ranked, already-tagged results12- group by how each one opens: a question, a bold claim, or13 a before-and-after14- group by the real hook, format, and angle already attached15 to each result, not a guess16- pick the best-fitting outlier for the brand and write a17 beat-by-beat script modeled on its real opening, pacing,18 and structure, adapted, not copied word for word1920Tool:21- Virlo2223Knowledge:24- a script needs the real hook and structure behind it, not25 just a link to a video that performed well26- adapt the winning structure, never copy it verbatim
Một script xây dựng trên một video nhồi nhét hashtags là một script xây dựng trên hư không.
Đó là lý do tại sao Clearance phải chạy trước.
FAQs
Điều này chỉ là cưỡi sóng hype, hay nó thực sự đang live?
Cả hai.
Xu hướng là thực, tôi là một phần của nó, và bản build bên dưới nó cũng thực. Calibration là một bài test live chạy trên traffic thực, không phải một tính năng hoàn chỉnh.
Điều này có thay thế nghiên cứu thủ công mà tôi đang làm không?
Nó nhắm vào giờ đồng hồ bạn mất khi lướt một ngách, nơi một nửa những gì bạn lưu hóa ra là off-topic khi bạn thực sự xem lại.
Jev có phải là thứ gắn tag hooks và formats không?
Không, và đó là sai lầm phổ biến nhất trong mọi thread tuần này.
Jev quyết định những gì đáng để gắn tag. Bảng 80-signal của Virlo thực hiện việc gắn tag thực tế. Hai công việc khác biệt - ĐỪNG NGHE THEO LARPERS
Chuyện gì xảy ra nếu một video bỏ qua Clearance?
Quay lại vấn đề cũ.
Một số kết quả thực sự liên quan, rất nhiều video đeo đúng hashtags nhưng không hề nói về ngách của bạn, và mỗi một trong sáu danh mục ở trên thừa hưởng sự lệch lạc đó.
Điều này chỉ dành cho các agency quản lý hàng tá khách hàng?
Nó dành cho tất cả mọi người!
Chúng tôi có các multi-client agencies, các team marketing in-house, và các solo operators/marketers tất cả đều đang xây dựng viral content engines trên nền tảng của chúng tôi.
Tại sao công bố điều này trong khi Calibration vẫn đang chạy?
Một cuộc đối đầu trực tiếp, thực tế nơi thứ mới đang thắng có giá trị hơn một thông báo hoàn chỉnh sau này.
Ai biết được Jev + Virlo sẽ tuyệt vời như thế nào trong tương lai?
Bài học thực sự từ việc xây dựng điều này
Bước nhảy lớn nhất về độ chính xác không đến từ một mô hình lớn hơn... hay một prompt dài hơn.
Nó đến từ một câu.
Ban đầu, Jev liên tục coi mọi chi tiết trong một research brief là một yêu cầu cứng nhắc.
Format. Tone. Ngay cả mô tả audience.
Phần lớn những thứ đó là preference, không phải rule.
Một phiên bản nghiêm ngặt hơn của cùng một câu hỏi, phản chiếu lại nguyên văn wording của brief, chỉ đúng 16 trên 44 trên test set của chúng tôi.
Một dòng nói với nó rằng topic là yêu cầu thực tế, mọi thứ khác là preference, đã đẩy con số đó lên 33 trên 44.
Cùng một test set.
Một câu.
Gần gấp đôi độ chính xác.
Cách trở nên viral với phương pháp này
Tất cả những gì ở trên đều có thể ăn cắp, ngay bây giờ, dù bạn là một solo creator hay đang quản lý mười khách hàng.
- Ngừng lướt thủ công. Thiết lập một content research agent cho mỗi ngách và để nó xem TikTok, Instagram Reels, và YouTube Shorts theo lịch trình.
- Ngừng lãng phí thời gian review vào các video off-topic. Mọi kết quả đều đã vượt qua Clearance, vì vậy những gì bạn đang xem thực sự khớp với ngách.
- Ngừng trao một đống links. Biến kết quả top đầu thẳng thành một script hoặc brief beat-by-beat, sử dụng prompt ở trên, hook và structure đã được gắn sẵn.
Làm ba điều đó, và bộ đánh giá nhanh mà mọi người đang đăng tải ngừng trở thành một headline và bắt đầu trở thành lý do tại sao video viral tiếp theo của ngách bạn đến từ nghiên cứu của bạn, không phải của đối thủ.
