如何利用 ChatGPT Astra 玩转 UGC,效果好到令人难以置信

@lucaspatiri_
英语2026年9月08日
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TL;DR

Lucas Patiri 揭秘了他使用 ChatGPT Astra 的高性能 UGC 工作流,并提供了 15 个具体提示词,用于分析视频、检测创意偏差并优化创作者表现。

OpenAI 在 9 月 3 日发布了其最强大的模型。我本来没打算写这篇文章。

我们已在 62 个活动中获得了 26 亿次自然观看量,管理了 590 位创作者,并为移动应用制作了 22,504 个可追踪视频。广告支出为零。

这 15 个提示是我如何使用 ChatGPT Astra 来运营这些活动,其水平在两周前是人力所无法企及的。每一个都可以直接复制粘贴使用。我把它们全部公开,因为当你读到这篇文章时,我已经在将它们应用于下一个活动了。

收藏好。你会用到的。

Lucas Patiri - inline image

在运行任何提示之前:加载你的活动上下文

这是每个人都跳过的一步,但正是这一步让其他所有步骤生效。没有它,你就像在向一个从未见过你业务的陌生人寻求建议。

在 ChatGPT Astra 中粘贴以下内容,然后再做其他事情:

text
1"这里是你需要了解的关于我 UGC 项目的所有信息,在我们开始任何分析之前。每次我要求你进行审核、生成简报或分析表现时,请参考此信息。不要再向我询问这些信息。
2
3业务基础:
4应用名称:[你的应用名称]
5应用商店链接:[iOS 和/或 Android 链接]
6类别:[健康、教育、金融、社交等]
7月下载量:[X]
8月经常性收入:[如果方便分享]
9一句话价值主张:[用 15 个字以内描述应用功能]
10
11活动历史:
12管理的创作者总数:[X]
13制作的视频总数:[X]
14总自然观看量:[X]
15活跃平台:[TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts]
16平均每次发布观看量:[X]
17最佳单条视频表现:[X 次观看,如有链接请提供]
18最大活动成功案例:[一句话]
19最大活动失败案例:[一句话 - 请诚实]
20
21当前活动:
22活动名称:[X]
23活跃创作者数量:[X]
24每位创作者每周视频数:[X]
25简报模板:[粘贴你当前的简报或描述它]
26报酬模式:[每条视频固定费用 / 月度保留金 / 奖金结构]
27目标钩子率(1 秒):[X% 或 '尚未追踪']
28目标完播率(3 秒):[X% 或 '尚未追踪']
29
30内容策略:
31主要内容格式:[推荐、教程、日常、反应、前后对比等]
32过去 30 天表现最好的前 3 个钩子:[粘贴确切的钩子文本]
33表现最差的前 3 个钩子:[粘贴确切的钩子文本]
34正在运行 UGC 的竞争对手:[应用 1, 应用 2, 应用 3]
35
36我希望你如何工作:
37始终优先考虑可执行的输出而非分析。
38当你给出建议时,告诉我影响级别(高/中/低)和实施所需时间。
39比较任何内容时,以表格格式输出数据。
40切勿编造数字。如果你无法验证,请说明。
41分析钩子时,按结构而非主题进行聚类。"

一旦加载了这些信息,后续的每个提示都会精准十倍。Astra 不再回答泛泛的营销问题,而是开始回答你的具体问题。

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第一部分:视频分析(提示 1-3)

每个人都认为 Astra 无法观看视频。他们错了。只是它不能以你想象的方式观看。

Astra 接受文本和图像作为输入。它不接受原始的 .mp4 文件。但这里有一点是大多数人忽略的:你不需要它直接看视频。你需要一个管道,让它替你“观看”视频,并交给它一份结构化的分析报告。

这是我们实际运行的系统,也是彻底改变我们局面的技术。

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管道:我们如何让 AI“观看”每周 200+ 个视频

我们构建了一个自动化的视频智能管道。以下是它的端到端工作方式。

  1. 步骤 1:Agent 观看视频

我们使用一个 AI 编码 Agent(OpenAI Codex、Claude Code 或任何具有工具访问权限的 Agent),它连接了两个命令行工具:

- yt-dlp: 从 URL 下载任何 TikTok、Instagram Reel 或 YouTube Short 视频

- ffmpeg: 以自适应间隔提取帧(钩子部分提取更多帧,中间部分提取较少帧)

Agent 会自动运行此过程。你给它一个视频 URL。它会下载视频,提取 8-12 个关键帧(侧重于钩子所在的前 3 秒),从字幕中提取转录或运行 Whisper 进行语音转文字,并从帧中读取任何屏幕文本。

输出是每个视频的结构化报告(顺便说一下,这是我们一个活动中的视频):

text
1视频:@juliislearning
2 - TikTok
3URL:https://tiktok.com/@juliislearning/video/7650298655236246792
4时长:55 秒
5提取帧数:12
6帧 0:00 - 创作者坐在桌前,手放在笔记本上,文字叠加
7左上角:"期末考试前我希望知道的 3 件事"
8帧 0:01 - 与镜头对视,轻微歪头,文字仍可见
9帧 0:03 - 切换到手机屏幕显示应用,手指滑动
10帧 0:05 - 回到脸部,说话,做手势
11帧 0:10 - 应用使用中的屏幕录制,生成闪卡
12帧 0:15 - 分屏:左侧创作者,右侧应用
13帧 0:25 - 应用结果特写
14帧 0:35 - 创作者反应表情
15帧 0:45 - 回到说话头部,总结
16帧 0:52 - CTA 帧,文字叠加:"个人简介中的链接"
17转录:"好吧,如果你是个学生,还没试过这个,
18我真的不知道你在干什么。我大约两周前发现了这个叫
19Knowt 的应用,它真的能自动从你的笔记中制作闪卡。你只需上传一个 PDF..."
20屏幕文字:"期末考试前我希望知道的 3 件事"
21标题:"这真的改变了我的整个学习习惯 #studytok
22#finals
23 #studywithme
24"
  1. 步骤 2:批量处理所有活动视频

Agent 不会只处理一个视频。我们将其指向整个活动。它会处理来自我们 Sideshift 导出的每个视频 URL,并为每个视频生成一份结构化报告。对于一个包含 50 个视频的批次,在后台运行大约需要 20 分钟。无需人工参与。

输出是一个文件,其中每个视频都以相同的结构化格式描述:帧、转录、屏幕文本、视觉元素、节奏、场景变化。

  1. 步骤 3:将所有内容输入 Astra

现在,你将这些结构化描述(不是原始视频,而是视频中内容的文本描述)粘贴到 Astra 的 1,050,000 token 上下文窗口中。这就是奇迹发生的地方。

Astra 现在可以通过它们的描述同时“看到”50 个视频。它知道每个视频的第一帧是什么样子,每个钩子说了什么,每个视频有多少场景变化,CTA 出现在哪里,转录说了什么,一切信息。并且它可以同时比较所有视频。

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A. 视频剖析

一旦你的管道处理了一个视频,使用以下提示将结构化报告输入 Astra:

text
1"这是我们活动中一个 UGC 视频的结构化分析。Agent 自动提取了帧、转录和屏幕文本。
2
3[粘贴来自管道的完整结构化视频报告]
4
5指标:[观看量、点赞数、评论数、分享数、收藏数]
6平台:[TikTok / Instagram Reels]
7创作者粉丝数:[X]
8活动简报:[粘贴简报或总结]
9
10从以下维度分析此视频:
11
12钩子(0-1 秒):
13- 根据第一帧描述,存在什么视觉钩子?它触发了什么情绪?
14- 文本钩子是什么?它是否创造了知识缺口、错失恐惧或模式中断?
15- 根据帧序列,观众会停止滚动吗?为什么?
16
17留存(1-5 秒):
18- 内容是否在第 3 帧前兑现了钩子的承诺,还是停滞了?
19- 前 5 秒内发生了多少次视觉变化?
20- 是否有理由让观众在第 3 秒后继续观看?
21
22结构:
23- 这是什么内容格式?(推荐、教程、日常、反应、前后对比、故事时间、比较)
24- 信息架构是什么?(问题-解决方案、列表、叙述、演示)
25- 所有帧中有多少个不同的场景或视觉变化?
26- 应用在哪个时间戳首次出现在屏幕上?
27
28转录分析:
29- 口语内容是否与简报的关键信息匹配?
30- 创作者使用了哪些特定短语来描述产品?
31- 是否有任何简报中未包含的声明?
32
33创作者契合度:
34- 根据视觉描述,创作者看起来真实吗?
35- 场景是否与他们通常的内容风格匹配?
36
37结论:
38- 为这个视频在钩子强度、留存结构、真实性和简报一致性方面打分 1-5 分
39- 能改善这个视频的最重要的一件事是什么?
40- 你会根据这个视频扩大与这位创作者的合作吗?为什么或为什么不?
41- 为这位创作者写一条 3 行的反馈信息(一条正面,一条需要改进,一条建议)"

与手动执行此操作的关键区别在于:Agent 观看视频,而不是你。结构化报告捕捉到了人工审核员会遗漏的细节,因为它读取每一帧并转录每一个字。而且反馈输出足够具体,可以直接发送给创作者。

为什么这很重要:我们每周在 62 个活动中审核数百个视频。瓶颈从来不是发现糟糕的视频。而是以创作者可以采取行动的方式阐明一个视频表现不佳的原因。“让它更有吸引力”是无用的反馈。“你的钩子创造了一个知识缺口,但回报在第 8 秒而不是第 2 秒出现,这就是为什么你的 3 秒留存率下降到 22%”这样的反馈,创作者可以在下一个草稿中修复。

这个提示为每个视频提供了这种级别的具体性。过去,我们每个视频要花 15-20 分钟写反馈。现在我们花 2 分钟确认模型发现的内容。

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B. 并排视频比较

从同一个活动中选取你表现最好的视频和最差的视频。提取两者的帧。

text
1"我将向你展示来自同一个应用、同一个活动的两个 UGC 视频。一个表现好,一个不好。两者都使用了相同的简报。
2
3视频 A(优胜者):
4帧:[附上 6-10 张截图]
5标题:[粘贴]
6屏幕文字:[粘贴]
7指标:[观看量、点赞数、评论数、分享数]
8
9视频 B(表现不佳者):
10帧:[附上 6-10 张截图]
11标题:[粘贴]
12屏幕文字:[粘贴]
13指标:[观看量、点赞数、评论数、分享数]
14
15两个视频都使用了这个简报:[粘贴简报或总结 5 个关键组成部分]
16
17分析差距:
181. 视频 A 执行了简报中的哪些内容,而视频 B 遗漏了?
192. 比较每个视频的第一帧。哪一个能阻止滚动?为什么?
203. 比较钩子文本。哪一个创造了更强的知识缺口?
214. 每个视频在哪个秒数“赢得了下一秒”?确定确切时刻
225. 比较节奏:每个视频每 10 秒有多少次视觉变化?
236. 比较真实性:哪个创作者在使用产品时感觉更自然?
247. 如果你只能改变视频 B 的一件事来匹配视频 A 的结构,那会是什么?
25
26以比较表格形式输出,为每个维度打分,然后给出一个 3 句的行动项,我可以直接作为反馈发送给视频 B 的创作者。"

为什么这很重要:比较才是真正学习发生的地方。当你孤立地看一个视频时,一切都感觉是主观的。当你把优胜者和失败者放在一起,使用相同的简报时,结构上的差异就变得显而易见了。3 句的反馈输出是经过深思熟虑的。创作者不会阅读长邮件。他们需要一个具体的事情来修复。

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C. 跨竞争对手的批量格式分析

这个需要更多准备,但它是整篇文章中最有价值的研究提示。

前往 3 个竞争对手应用的 TikTok 或 IG 账号。截取他们最近 10 个视频的第一帧(总共 30 张截图)。记录每个视频的观看次数。

text
1"我正在分析我所在类别中 3 个竞争对手应用的 UGC 策略。对于每个应用,我捕获了他们最近 10 个视频的第一帧以及观看次数。
2
3竞争对手 A:[应用名称]
4[附上 10 张第一帧截图,并列出观看次数]
5
6竞争对手 B:[应用名称]
7[附上 10 张第一帧截图,并列出观看次数]
8
9竞争对手 C:[应用名称]
10[附上 10 张第一帧截图,并列出观看次数]
11
12我的应用:[应用名称]
13[附上 10 张第一帧截图,并列出观看次数]
14
15分析所有 40 个视频:
16
171. 视觉模式:表现最好的前 5 个第一帧有什么共同点?(面部位置、文字位置、颜色、道具、背景、灯光)
182. 文本钩子模式:将所有 40 个屏幕文本钩子按结构类型分组。哪种结构类型的中位观看次数最高?
193. 格式分布:每个竞争对手的内容中,推荐、教程、反应和其他格式各占多少百分比?哪种格式类型胜出?
204. 我的竞争对手做了而我没做的:识别任何出现在 2 个或更多竞争对手账号中但未出现在我账号中的视觉或结构模式
215. 我做了而其他人没做的:识别我的内容中任何独特之处,这可能是差异化因素或盲点
226. 策略:基于所有 40 个视频,我下周应该测试的、机会最大的单一内容格式和钩子结构是什么?请具体说明——给我确切的第一帧构图、文本钩子结构和内容流程。"

为什么这很重要:这是竞争情报,过去需要雇佣分析师一周才能完成。你现在从视觉层面获得了整个竞争格局的结构化分析。对我们来说,关键洞察是发现我们的 3 个竞争对手应用都在使用完全相同的第一帧模板(文字在左上角,面部在右下角,彩色背景),而我们没有。我们下周测试了它,我们的钩子率跃升了 18%。

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第二部分:活动情报(提示 4-8)

在这里,Astra 的 1,050,000 token 上下文窗口不再是一个规格表,而是一件武器。

作为背景:我们整个包含 22,504 个视频标题和指标的数据库,放入这个窗口还绰绰有余。这是有史以来第一次,整本书可以放在桌子上,而不是一次只看一页。

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D. 标题聚类

这是按影响力排序的提示 #1。如果你只从整篇文章中运行一个提示,那就运行这个。

text
1"这是我们过去 30 天 UGC 内容的所有标题和屏幕钩子,以及每个的观看次数。
2
3[粘贴:每行一个视频。格式:'钩子文本 | 标题 | 观看次数 | 平台 | 创作者']
4
5不要按主题聚类。按结构聚类。
6
7结构是钩子的骨架,而不是它关于什么。例如:
8- 'POV:你 [行动] 和 [意外结果]' 是一种结构
9- '关于 [主题] 我希望知道的 [数字] 件事' 是另一种结构
10- '我不敢相信没人告诉我关于 [事物]' 是另一种
11- '这是我用来代替 [替代品] 的东西' 是另一种
12
13找出此数据集中每个不同的钩子结构。对于每个结构:
141. 用一个简短的标签命名它(例如,'POV + 意外结果')
152. 统计使用了它的视频数量
163. 计算该结构的中位观看次数
174. 计算平均观看次数(这样我就能看到是否有异常值在抬高它)
185. 列出该聚类中表现最好的前 3 个和表现最差的后 3 个
19
20然后按中位观看次数对所有结构进行排名,从高到低。
21
22最后:比较我简报中的结构分布与实际帖子中的结构分布。创作者是否遵循了简报预期的结构,还是已经偏离到了他们自己的模式?
23
24以表格形式输出。然后给我一个 3 句的建议:我应该加倍投入哪种结构,应该淘汰哪种结构,以及应该测试竞争对手的哪种结构。"

为什么这很重要:就是这个提示发现了我们 4.2 倍的问题。我们为同一个应用开展了两个活动。简报完全相同。活动 A 每次发布获得 12,333 次观看。活动 B 获得 2,921 次。活动 B 有更多的帖子和更多的创作者。

标题聚类显示,活动 A 收敛于一种钩子结构,并在所有创作者中重复使用。活动 B 有 41 位创作者,各自执行自己的解读。简报相同。执行却偏离了。我们的流程中没有发现任何问题,因为没有人会并排阅读 3,109 个标题。

一个 1,050,000 token 的窗口可以做到。现在我们每周一都运行这个。

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E. 简报偏离检测

你的简报有 5 个组成部分。你的创作者可能只执行了其中 3 个。另外 2 个悄无声息地消失了,直到活动结束你才会注意到。

text
1"这是我们这个活动的创意简报:
2
3[粘贴你的完整简报 - 目标、关键信息、受众洞察、内容要求、创意灵感]
4
5以下是来自此活动创作者的最后 200 个标题 + 屏幕钩子:
6
7[粘贴:每行一个视频。格式:'创作者 | 钩子文本 | 标题 | 观看次数']
8
9对于简报的 5 个组成部分中的每一个,为每个视频评分,看它是否执行了该组成部分:
10- 目标一致性:视频是否指向活动目标?(是/部分/否)
11- 关键信息:视频是否使用或转述了信息要点?(是/部分/否)
12- 受众洞察:视频是否针对目标人物画像?(是/部分/否)
13- 内容要求:视频是否遵循格式/时长/CTA 要求?(是/部分/否)
14- 创意灵感:视频是否反映了我们提供的示例和氛围?(是/部分/否)
15
16然后按创作者分组。对于每个创作者,显示他们对每个简报组成部分的遵守率。
17
18识别:
191. 哪个简报组成部分的整体遵守率最低?
202. 哪些创作者持续遗漏同一个组成部分?
213. 简报遵守率与观看次数之间是否存在相关性?(有时“偏离简报”的视频会获胜——我也需要知道这一点)
224. 对于遵守率低于 60% 的创作者:给我写一条具体的 2 句信息,我可以发送给他们以纠正方向,同时不扼杀他们的创造力。"

为什么这很重要:信息模块是那个悄无声息消失的部分。我们证明了这一点。在一个活动的 41 位创作者中,只有 7 位持续执行了关键信息。其他 34 位制作的内容看起来正确,但说了错误的话。仅纠正方向的信息就在下个月为该活动节省了 40,000 美元的浪费创作者费用。

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F. 评论挖掘

这个有点尴尬。我们在各个活动中有 131,182 条评论,直到 3 个月前,没有人系统地阅读它们。

text
1"这是我们活动视频的最后 5,000 条评论。
2
3[粘贴评论 - 每行一条,如果可能,包括视频 URL 或创作者名称]
4
5挖掘这些评论以获取:
6
71. 产品语言:评论者使用哪些确切的词语和短语来描述我们的应用?不是我们的营销语言——而是他们的语言。按频率列出前 20 个短语。
8
92. 反对意见:出现了哪些担忧、疑虑或不下载的理由?按主题分组。对于每个主题,写一个直接针对该反对意见的钩子。
10
113. 我们未在简报中提及的用例:评论者是否描述了我们在任何简报中都从未提及的应用用途?列出它们。这些是我们错过的内容角度。
12
134. 竞争对手提及:是否有任何评论按名称提到了竞争应用?他们说了什么?我们可以从他们进行比较的原因中学到什么?
14
155. 病毒式评论钩子:哪些评论获得了最多的点赞?它们说了什么?获得 100+ 点赞的评论通常包含可以作为视频钩子的确切钩子措辞。
16
176. 特定创作者模式:某些创作者是否会吸引不同类型的评论?(例如,一位创作者主要收到“在哪里下载”,而另一位收到“这是真的吗”)。这告诉我们哪些创作者推动转化,哪些推动怀疑?
18
19将每个部分作为单独的表格输出。然后,根据你在这些评论中发现的语言、反对意见和用例,给我写 10 个新的视频钩子。这些钩子听起来应该像真实的人在说话,而不是营销人员——因为它们确实来自真实的人。"

为什么这很重要:你的下一个病毒式钩子已经写好了。它就在你的评论区里,用你的受众描述你产品的确切词语。“等等,这真的有用吗?”这个短语在我们的活动中出现了 847 次。它变成了一个钩子。它获得了 210 万次观看,因为它已经是来自受众本身经过验证的语言。

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G. 创作者表现分析

停止根据粉丝数来做创作者决策。这个提示从你自己的数据中构建一个评分模型。

text
1"这是我们项目中每位创作者的表现数据:
2
3[粘贴:每行一位创作者。格式:'创作者 | 粉丝数 | 总帖子数 | 总观看量 | 平均每次发布观看量 | 最佳视频观看量 | 简报遵守率 % | 活跃月数 | 月报酬']
4
5基于此数据为我构建一个创作者评分模型。不要将粉丝数作为因素。
6
7该模型应根据以下方面为每位创作者评分:
81. 一致性:他们帖子观看量的标准差(越低越可靠)
92. 上限:他们单条最佳视频表现相对于活动平均水平
103. 效率:每美元报酬的观看量
114. 趋势:他们最近 10 个帖子相对于前 10 个帖子是呈上升还是下降趋势?
125. 命中率:他们有多少百分比的帖子超过了活动的中位数?
13
14将每位创作者划分为 S/A/B/C 等级:
15- S 级:综合得分前 10%。这些获得增加的预算和创作自由。
16- A 级:前 25%。可靠的表现者。保持当前条款。
17- B 级:中间 50%。逐位创作者评估。
18- C 级:后 25%。标记为潜在替换对象。
19
20对于每位 C 级创作者,告诉我:
21- 具体是什么表现不佳?(一致性?上限?效率?)
22- 是否有证据表明他们可以通过调整简报来改进,还是这是结构性不匹配?
23- 替换建议:保留并干预、暂停或淘汰?
24
25输出完整的排名表格,然后是一个摘要:我应该扩大多少位创作者,多少位需要干预,以及这个月应该替换多少位?"

为什么这很重要:我们有一位拥有 4,400 粉丝的创作者,在一个活动中获得了 2800 万次观看。我们还有另一位拥有 85,000 粉丝的创作者,平均每次发布只有 306 次观看。粉丝数告诉我们的与现实完全相反。这个评分模型找到了真正有表现的创作者,并且随着新数据的到来,它每周都会更新。仅效率指标就在上个季度通过发现报酬过高、表现不佳的创作者为我们节省了 12,000 美元。

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H. 跨平台格式转换

在 TikTok 上有效的内容不会自动在 Instagram Reels 上有效。其机制是不同的。这个提示会调整你的优胜内容。

text
1"这是我们表现最好的 TikTok 视频:
2
3钩子:[粘贴屏幕文字]
4标题:[粘贴完整标题]
5格式:[描述:出镜讲解、幻灯片、录屏等]
6时长:[X 秒]
7TikTok 数据:[观看量、点赞数、评论数、分享数]
8
9这是我们整个营销活动中 TikTok 与 Instagram Reels 的对比表现数据:
10
11TikTok 平均观看量/条:[X]
12IG Reels 平均观看量/条:[X]
13TikTok 钩子率基准:>60%
14IG Reels 钩子率基准:>50%
15TikTok 表现好的平均视频时长:[X 秒]
16IG Reels 表现好的平均视频时长:[X 秒]
17
18将这个成功的 TikTok 格式适配到 Instagram Reels。具体来说:
191. 根据 IG 不同的滑动行为重写钩子(IG 用户滑动更慢,钩子可以稍微温和一些)
202. 调整节奏——IG Reels 通常更青睐稍长一点的定场镜头
213. 建议调整标题(IG 的标题比 TikTok 更显眼)
224. 推荐任何视觉上的改动(IG 偏好稍高的制作质量)
235. 写出完整的适配简报,我可以发给创作者用于制作 IG 版本
24
25反过来也一样:拿我们最好的 IG Reel,将其适配到 TikTok。"

为什么这很重要:我们追踪了 122,504 条帖子。在我们的数据中,Instagram Reels 每条帖子的观看量是 TikTok 的 3.2 倍。但在这两个平台上获胜的格式在结构上是不同的。未经适配就跨平台发布的相同视频,其表现比平台原生版本差 40-60%。这个提示词能直接给你平台原生简报,无需你自己去琢磨其中的差异。

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第三部分:简报生成(提示词 9-12)

大多数人用 AI 从零开始写简报。这样得到的是泛泛的输出,因为模型是根据它在互联网上学到的东西来写,而不是根据对你的产品有效的东西。

这些提示词是根据你自己的数据来写简报。

I. 从你自己的成功案例中生成钩子

这就是“生成 30 个钩子”和“生成 30 个完全符合我的应用已有成功结构模式的钩子”之间的区别。

text
1"这是我过去 90 天内表现最好的 50 个视频钩子,按观看量排序:
2
3[粘贴:每行一个。格式:'钩子文本 | 观看量 | 平台']
4
5首先,找出这些钩子共有的 3-4 个结构模式。为每个模式命名。
6
7然后按照以下规则生成 30 个新钩子:
81. 每个钩子必须遵循已识别出的结构模式之一
92. 不能有直接复制的钩子——它们应该感觉新颖,但结构相同
103. 改变具体程度:有些应该提及应用名称,有些应该与产品无关(用于匿名账号)
114. 包含 5 个专门为“POV:”格式设计的钩子
125. 包含 5 个为“列表”格式设计的钩子(3 件事、5 个原因等)
136. 包含 5 个为“前后对比”或“转变”格式设计的钩子
147. 对于每个钩子,根据它与成功模式的匹配程度,评估其预测表现(高/中/低)
15
16以表格形式输出,包含列:钩子文本、结构模式、格式类型、预测表现、建议的创作者类型(出镜讲解 vs 画外音 vs 不出镜)。
17
18然后选出你认为会表现最好的前 5 个钩子,并解释每个钩子在结构上为什么有效。"

为什么这很重要:当你在没有向模型提供自己数据的情况下提示生成钩子时,你得到的是每个其他品牌都在使用的相同钩子。当你先输入自己的成功案例时,每一个输出都针对已经对你的受众有效的模式进行了校准。区别在于,一个是听起来像 ChatGPT 写的创作者脚本,另一个听起来像是每天看你内容的人写的。

J. 为每个创作者量身定制的简报

这是让我们运营团队大吃一惊的一个。不是为所有创作者准备一份简报,而是为每个创作者生成一份适配其风格的简报。

text
1"这是我们的营销活动简报:
2
3[粘贴包含所有 5 个组成部分的完整简报]
4
5以下是 [创作者姓名] 的创作者数据:
6
7账号:[@handle]
8平台:[TikTok / IG]
9粉丝数:[X]
10内容风格:[描述他们典型的视频风格]
11他们表现最好的 3 个视频:[粘贴钩子 + 观看量]
12他们表现最差的 3 个视频:[粘贴钩子 + 观看量]
13他们内容的独特之处:[1-2 句话]
14过去与我们合作的营销活动表现:[如有则粘贴]
15
16为此创作者生成一份个性化的营销活动简报版本。
17
18个性化简报应:
191. 保留所有 5 个简报组成部分——不要删除任何要求
202. 将信息翻译成与该创作者自然语气相匹配的语言
213. 根据他们成功的模式,建议一个符合我们营销活动目标的具体钩子
224. 根据该创作者最擅长的内容推荐一种内容格式(而不是我们通常要求的)
235. 标记任何潜在的摩擦点——我们简报中该创作者可能根据其过去内容会感到困难的地方
246. 控制在 300 字以内。创作者不会读长篇简报。
25
26用第二人称('你')来写,让它听起来像创意总监在与合作者交谈,而不是品牌在与供应商说话。"

为什么这很重要:我们在一个营销活动中测试了这个方法。20 个创作者收到了标准简报。20 个收到了个性化版本。收到个性化简报的组制作的视频,简报符合度高出 31%,平均观看量高出 22%。相同的应用、相同的营销活动、相同的月份。唯一的区别是,每个创作者收到的指示被翻译成了他们自己的创意语言,而不是企业的营销话术。在 590 个创作者的规模下,仅此一项就比本列表中的任何其他提示词都更有价值。

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K. 营销活动脚本撰写器

适用于需要比简报更多指导的创作者。有些人想要确切的脚本。这个提示词根据你的数据来写,而不是凭空捏造。

text
1"我需要一个 [X 秒] 的 TikTok/Reel 视频脚本来推广 [应用名称]。
2
3该脚本应遵循我们营销活动中这个经过验证的钩子结构:[粘贴你成功的钩子模式]
4
5以下是营销活动简报:[粘贴简报]
6以下是将要拍摄的创作者:[粘贴他们的风格描述和最佳钩子]
7以下是我们的目标受众:[描述]
8
9写出完整的脚本:
10
11第 0-1 秒(钩子):
12- 屏幕文字:[确切文本]
13- 创作者说的话:[确切对话]
14- 观众看到的:[视觉指导]
15
16第 1-5 秒(留存):
17- 屏幕文字:[确切文本]
18- 对话:[确切措辞]
19- 视觉:[屏幕上发生什么]
20
21第 5-15 秒(价值):
22- 分成 2-3 个场景变化
23- 每个场景:文本 + 对话 + 视觉
24
25第 15 秒到结尾(行动号召):
26- 屏幕文字:[确切文本]
27- 对话:[确切措辞]
28- 视觉:[屏幕上发生什么]
29
30脚本应该感觉像是这个特定创作者会自然说出的话。不要像企业文案。不要听起来像念稿。就像他们在和朋友聊天。
31
32同时提供:
33- 3 个用于 A/B 测试的备选钩子
34- 建议的拍摄地点(基于该创作者的典型内容)
35- 一个'模式中断'时刻,以防止视频中途流失"

为什么这很重要:我们默认使用“引导,而非脚本”的方法。但有些创作者需要更多结构,尤其是新手。根据你的营销活动数据编写的脚本与凭空编写的脚本之间的区别,就是听起来像原生内容的视频和听起来像广告的视频之间的区别。这个提示词产生的脚本是创作者真正想要拍摄的,因为他们能在文字中看到自己的声音。

M. 每周研究简报

用 15 分钟的提示词会议取代你团队 2-3 小时的研究惯例。

text
1"这是我们过去 7 天的营销活动表现:
2
3[粘贴:每条视频一行。格式:'日期 | 创作者 | 平台 | 钩子 | 观看量 | 点赞数 | 评论数 | 分享数']
4
5这是前 7 天的表现数据,用于对比:
6
7[粘贴相同格式]
8
9进行每周研究分析:
10
111. 周环比:总观看量是上升还是下降?变化了多少?是哪些创作者导致了这种变化?
122. 钩子表现:本周哪些钩子的表现超过了营销活动平均水平?哪些低于平均水平?成功的钩子共享什么结构模式?
133. 平台拆分:本周 TikTok 与 IG Reels 的表现与上周相比如何?是否有一个平台呈上升趋势而另一个趋于平稳?
144. 创作者健康状况:标记出任何平均观看量周环比下降超过 30% 的创作者。可能的原因是什么?
155. 格式测试:如果我们本周测试了任何新格式,它们与我们已验证的格式相比如何?
166. 简报更新:根据本周的数据,我们是否应该更新当前简报中的任何内容?请具体说明。
17
18最后给出:
19- 下周要加倍投入的 3 件事
20- 要停止做的 2 件事
21- 要测试的 1 个实验
22
23整个输出控制在 500 字以内。这将用于我们周一的站会。"

为什么这很重要:周一的研究惯例是手动分析电子表格 2-3 小时。这个提示词在 15 分钟内完成,并且能捕捉到人类遗漏的模式,因为它读取了每一行数据,而不是抽样。其中的“要测试的 1 个实验”输出是防止营销活动变得乏味的关键。我们已经在 8 个营销活动中每周运行这个流程,实验建议的成功率达到 40%。也就是说,有 40% 的时间,模型会提出我们本不会想到、但实际上有效的测试。

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第四部分:运营(提示词 13-15)

L. 创作者反馈生成器

UGC 中最困难的运营任务是写出足够具体的反馈,以改变行为,同时又不扼杀创作者的积极性。

text
1"这是来自一位创作者的视频草稿:
2
3创作者:[@handle]
4画面:[如有则附上截图,或描述视频]
5钩子文本:[粘贴]
6标题:[粘贴]
7视频时长:[X 秒]
8他们依据的简报:[粘贴简报]
9
10以下是我们的评分标准:
11- 钩子力度(1-5):第一秒是否能阻止滑动?
12- 留存结构(1-5):节奏是否能让观众停留超过 3 秒?
13- 简报符合度(1-5):内容是否符合我们的要求?
14- 真实性(1-5):这感觉像是创作者的真正内容还是广告?
15- 技术质量(1-5):灯光、音频、构图是否可接受?
16
17从所有 5 个维度给这个视频打分。
18
19然后按照以下格式写出反馈:
20第 1 行:他们做得好的一个具体方面(始终以积极内容开头)
21第 2 行:发布前需要改变的一个具体方面(影响最大的单一修正)
22第 3 行:对他们下一个视频的一个创意建议(播下种子,不要强制要求)
23
24反馈必须:
25- 总共不超过 50 字
26- 用随意、鼓励的语气写
27- 足够具体,让创作者确切知道该做什么不同
28- 永远不要使用'引人入胜'、'令人信服'或'做得好'这些词"

为什么这很重要:我们每周要审核数百个草稿。一致性是关键。一个 UGC 经理写一段反馈,另一个写“看起来不错”。这个提示词在不标准化语气的情况下标准化了输出。禁止使用“引人入胜”和“令人信服”迫使反馈具体化。“你的钩子制造了好奇心,但回报在第 8 秒而不是第 3 秒出现”比“让钩子更吸引人”有用 100 倍。

N. 营销活动事后分析

在营销活动结束时运行这个。它能捕捉到总结报告遗漏的模式。

text
1"这是刚刚结束的一个营销活动的完整数据:
2
3营销活动名称:[X]
4持续时间:[X 周]
5创作者总数:[X]
6帖子总数:[X]
7总观看量:[X]
8每条帖子平均观看量:[X]
9花费预算:[$X]
10单次观看成本(CPV):[$X]
11
12前 10 个视频:[粘贴钩子、创作者、观看量]
13后 10 个视频:[粘贴钩子、创作者、观看量]
14使用的简报:[粘贴]
15
16进行完整的事后分析:
17
181. 什么有效:找出前 10 个视频中的结构模式。它们有什么共同点?(钩子类型、格式、创作者人口统计、平台、发布时间)
192. 什么无效:找出后 10 个视频中的结构模式。它们有什么共同点?
203. 二八定律:前 20% 的帖子贡献了多大比例的观看量?前 3 名创作者贡献了多大比例?
214. 简报有效性:根据数据,哪些简报组成部分与高表现相关?哪些被忽略而没有造成后果?
225. 创作者层级:哪些创作者应该被提升到下一个营销活动?哪些应该被淘汰?
236. 错失的机会:我们没有测试、但数据表明我们应该测试的格式、钩子风格或平台是什么?
24
25最后根据这些数据为下一个营销活动提出 5 点简报修订。不是我们认为应该有效的。而是数据表明有效的。"

为什么这很重要:事后分析是营销活动中最重要的文件,也是大多数人跳过不做的。这个提示词意味着没有借口。其中的“错失的机会”部分本身就值回整个流程。它总能发现那些事后看来显而易见、但没人想到去做的测试。

O. 完整的营销活动审计

这是终极方案。把所有东西都扔进上下文窗口,然后问那个没人问的问题。

text
1"我将给你我们完整的营销活动数据。这包括每个视频、每个标题、每个创作者、每个指标以及我们的简报。这是 [X] 行数据,代表了 [X] 个月的工作。
2
3[粘贴完整数据集]
4
5在开始分析之前,请确认:你收到了多少行数据?有多少个不同的创作者?这涵盖了哪个日期范围?我想确保没有数据被截断。
6
7然后回答决定这个营销活动是真正成功还是仅仅感觉良好的 5 个问题:
8
91. 集中度风险:前 3 名创作者贡献了总观看量的百分之多少?如果超过 60%,这个营销活动是脆弱的。一个创作者离开就会毁掉它。
10
112. 钩子趋同性:营销活动是否随着时间的推移趋同于一个成功的钩子结构,还是钩子风格一直分散?趋同 = 好(系统在学习)。分散 = 不好(每个创作者都在单打独斗)。
12
133. 速度趋势:在营销活动的生命周期中,每条帖子的观看量是呈上升还是下降趋势?绘制每周平均值。一个开始时火爆然后消退的营销活动,与一个逐步建立势头的营销活动是不同的。
14
154. 真实的单次观看成本:不是表面的单次观看成本。计算排除前 3 个异常视频后的单次观看成本。这才是你真正可以依赖和规模化的表现。
16
175. 可重复性:如果我明天用 20 个新创作者和相同的简报再次启动这个完全相同的营销活动,预期的每条帖子观看量会是多少?高方差 = 运气好,而非做得好。低方差 = 一个有效的系统。
18
19要诚实。如果这个营销活动表现平平,就直说。唯一比失败的营销活动更糟糕的,是一个感觉成功但无法重复的营销活动。"

为什么这很重要:我要告诉你一个数字,任何在大规模运营 UGC 的人都应该感到害怕。在我们的数据中,590 个创作者中的 3 个贡献了所有观看量的 38%。这不是一个项目。这是三个人。这个提示词能捕捉到这个现实,并迫使你围绕它来构建,而不是假装你的平均值代表了你的实际表现。

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如何使用这些提示词

不要一次性运行所有 15 个。以下是顺序。

第 1 天: 加载你的营销活动上下文。然后运行提示词 4(标题聚类)。这是你能得到的最快的洞察。30 分钟的工作。今天就做。

第 2-3 天: 在你最好和最差的视频上运行提示词 1(视频剖析)。然后运行提示词 2(并排对比)。你现在理解了你的内容为什么会有这样的表现。

第 1 周: 运行提示词 5(简报偏离)和 6(评论挖掘)。你现在知道了你的简报实际产生了什么,与你预期的对比,以及你的受众实际在说什么。

第 2 周: 运行提示词 7(创作者评分)和 9(钩子生成)。你现在知道了哪些创作者值得扩大规模,并且有了 30 个根据你的数据校准的新钩子。

第 3 周: 为你排名前 10 的创作者运行提示词 10(个性化简报)。从此刻开始,每周一运行提示词 12(每周研究)。

持续进行: 在每个草稿上运行提示词 13(创作者反馈)。在每个营销活动结束时运行提示词 14(事后分析)。每季度运行一次提示词 15(完整审计)。

运行这个系统 90 天后,你将拥有比运营多年的代理公司更好的营销活动情报。我知道这一点,因为我们是从管理价值 26 亿次观看的营销活动中构建出这些提示词的。提示词就是系统。系统就是可扩展的东西。

实话实说

95% 读到这篇文章的人会把它收藏起来,然后一个提示词也不会用。没关系。

如果你想让我的团队为你的应用运行整个系统(每个营销活动、每个创作者、每个简报、每周的执行),这就是我们在 The Viral App 做的事情。

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26 亿次自然观看。590 个创作者。62 个营销活动。零广告支出。

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