游戏买量素材拆解·双视角方法论
拆解游戏买量素材，定位转化与留存问题并给出投放优化动作
游戏买量素材拆解·双视角方法论
拆解游戏买量素材，定位转化与留存问题并给出投放优化动作
展示内容
描述
对游戏买量（广点通/腾讯广告等）素材做「情绪心理七模块 + 投放诊断四部件」双视角拆解。先填素材事实清单并做证据分级，再拆情绪心理（前3秒钩子/情绪曲线/结尾行动指令/付费点/心理需求/人性洞察/迭代方向），后用 C-E-B-A 贴标签 + 七层诊断定位问题并落到投放动作（定向/出价/降承诺SOP），最终输出九节结构拆解报告。核心纪律：素材层结论必须 A 级画面帧证据、双图层结论以用户实际体验为准、不把素材导来人群等同于游戏真实目标人群、正文用投放白话。
相关技能
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写作爆款文案拆解与评分
把短视频链接、口播文案或图片文字整理成可分析的内容档案，并还原原文、平台、字数、语速与估算时长。无论是抖音、快手、小红书、视频号、B站还是 YouTube，都能根据文案中的具体信号识别带货、科普、剧情、教程、情感、知识付费等类型；无法取得原文时会明确说明，不凭标题或封面臆测内容。 在此基础上， skill 会从钩子、铺垫、核心、转折和 CTA 五个环节拆解短视频结构，分别诊断每段作用、前后关键几秒的表现与结构顺序，并从钩子力度、信息密度、情绪张力和行动引导等维度评分，给出清晰的扣分原因与可执行的提分动作。合规筛查会标记绝对化表达、虚假承诺、收益与功效宣称、私域引导等风险，并提供可直接替换的措辞。 需要改稿时，可基于原文生成适配不同视频时长的 15 秒、30 秒和 60 秒口播版本，保留核心信息并说明压缩取舍，不凭空添加事实或承诺。支持多条文案批量对比、竞品或参考稿横向分析，以及 Markdown、JSON、CSV 和纯文本交付，适合内容运营、编导、投放人员和自媒体作者进行爆款复盘、合规检查与拍摄前改稿。
小红书懒人起号工具
1. wb-xhs-monetization-backsolve 融合： 小红书账号的变现路径倒推、账号定位和内容方向。 yanliudreamer 的 timing 判断、个人 IP 路线、长期表达能力和 10-20 条验证思路。 视觉导演的“不同信任路径需要不同视觉信任感”判断。 核心变化：不只问“怎么变现”，还要回答“为什么现在做、为什么是你、你能否长期讲下去，以及需要建立什么视觉信任”。 2. wb-xhs-low-follower-pattern 融合： 小红书的低粉高数据样本拆解。 yanliudreamer 的点击率 × 停留时长 × 互动率，以及五类用户底层需求。 dbskill 的对标过滤、传播原因和共鸣机制判断。 视觉导演的封面构图、主视觉、页间节奏和手机端可读性检查。 核心变化：不再只模仿样本形式，而是判断它究竟在哪个数据环节有效、哪些内容和视觉机制可以迁移。 3. wb-xhs-account-profile 融合： 小红书的账号档案和长期记忆。 yanliudreamer 的信任资产、个人 IP 故事、人设垂直和评论/私信反馈写回。 dbskill 的个人语言样本、可信证据和 AI 文风校准。 视觉导演的画幅、色彩、字体、组件和禁用反模式组成的视觉身份。 核心变化：账号档案从静态风格说明升级为可持续更新的“信任名片 + 内容与视觉记忆”。 4. wb-xhs-topic-bank 融合： 小红书的选题矩阵和标题公式。 yanliudreamer 的五类用户需求与发帖前三问。 dbskill 的标题触发器、标题硬检和可追溯的触发原因。 视觉导演的封面钩子、主视觉方向、信息密度和页数建议。 核心变化：选题不只是生成标题，而是同时给出用户需求、内容承诺和可以交给视觉生产的 Brief。 5. wb-xhs-humanize-compliance 融合： 小红书的初稿校准和发布前检查。 dbskill 的钩子、单一核心机制、先诊断再改写和 5 秒开头。 视觉导演的 6-8 页图文结构、信息层级和手机端可读性。 核心变化：去 AI 味不只是口语化，而是让一篇内容同时更像真人、更容易被看完，也能被清楚地拆成图文页。 6. wb-xhs-schedule-review 融合： WorkBuddy 的前 10 条、7 天、30 天排期和复盘闭环。 yanliudreamer 的系统画像、10-20 条验证和爆款后顺势加深。 dbskill 的状态记录与结论写回机制。 视觉导演的母版、视觉确认图、最终图和视觉复盘节点。 核心变化：排期不只安排发布时间，也安排内容和视觉生产；它只保存视觉约束，不替代视觉路由或图片交付。 7. wb-xhs-visual-router 融合： 本项目已有的选题、改稿、排期所产出的标题、页面和视觉约束。 本次新增的共用 Visual Brief、事实边界、真实运行状态和 QA 记录约定。 核心变化：视觉请求有了唯一入口；它先补齐封面标题、证据和事实边界，再分流给对应专家，不把“尚未调用图片工具”写成已经交付图片。 8. wb-xhs-cover-anchor 融合： ponyodong2026/ponyo-cover-anchor-system 的信息密度 × 视觉锚点、冲突/数字/截图/情绪四类模板、旧封面诊断与完成封面提示词。 生活方式封面的涂鸦描边小清新、阳光胶片拼贴白描边变体，以及 3:4 缩略图可读性规则。 小红书事实边界：数字、截图、案例和主体只在已确认或已获授权时使用。 核心变化：封面不只是一个标题骨架，而是可发布的完成封面与可量化诊断；缺少证据时仍保留可信标题与构图，不把未经证实的数据、案例或结果画成事实。 9. wb-xhs-xiaohei-illustration 融合： helloianneo/ian-xiaohei-illustrations 的小黑角色、16:9 正文配图、shot list、白底手绘和怪诞认知隐喻。 纯白背景、黑色细线、少量红橙蓝批注，以及“小黑必须承担核心动作”的 QA。 核心变化：把文章中的判断、流程、状态和隐喻转成一眼可读的正文认知配图；保留 MIT 来源归属，重造每张图的隐喻，不复制示例成图或构图。 10. wb-xhs-material-illustration 融合： op7418/guizang-material-illustration 的材质化中心解释图、图表语义重画、参考只补事实与外层卡片分工。 机制、流程、循环、层级、对比、图表以及从中心图拆出的物件、箭头、角标和说明组件。 核心变化：先让一张宽幅中心图讲清关系或数据，再沉淀可复用组件；同时需要“素材 + 封面”时，先确认封面精确标题，再分别完成两种交付。
研究拆解爆款视频
把一条热门短视频拆成看得懂、学得会、拍得出的内容方法。无论你提供抖音、视频号、YouTube、小红书等平台链接、本地视频、截图，还是已有台词与简介，都能围绕视频本身还原可分析素材，并标注信息完整度与缺失项，避免把猜测当成事实。 报告会呈现视频档案、带时间码的逐字稿、结构分段与视听手段，进一步解释它为什么能留住观众、在哪些环节出现中段塌陷或结尾失焦。内容归因会区分可复制的选题与表达方法，以及账号基础、发布时间和平台环境等外部因素；六维评分则结合时间码、公开数据或评论证据，分别评估钩子力、结构力、信息价值、情绪张力、表达力与传播力，同时明确指出不足。 最终你会得到一份适合内容策划和短视频创作的 Markdown 拆解报告，包括可迁移策略、不可照抄风险，以及可替换选题直接使用的填空式脚本骨架，帮助你从“看懂爆款”进一步落实到下一条视频怎么拍。
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