遊戲買量素材雙視角拆解
拆解遊戲素材，診斷轉化留存並給出優化建議
遊戲買量素材雙視角拆解
拆解遊戲素材，診斷轉化留存並給出優化建議
展示內容
描述
對遊戲買量（廣點通/騰訊廣告等）素材進行「情緒心理七模塊 + 投放診斷四部件」雙視角拆解。先填寫素材事實清單並做證據分級，再拆解情緒心理（前3秒鉤子/情緒曲線/結尾行動指令/付費點/心理需求/人性洞察/迭代方向），隨後用 C-E-B-A 貼標籤 + 七層診斷定位問題並落實到投放動作（定向/出價/降承諾SOP），最終輸出九節結構拆解報告。核心紀律：素材層結論必須有 A 級畫面幀證據、雙圖層結論以用戶實際體驗為準、不把素材引導人群等同於遊戲真實目標人群、正文用投放通俗語言。
相關技能
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投放素材掉量診斷
幫助你找出已經投放但未達預期、正在掉量或逐漸疲勞的短視頻素材，判斷問題究竟出在前 3 秒鉤子、中段敘事、場景同質化、結尾轉化，還是定向出價、賬戶環境等外部因素。你可以提供一句症狀，也可以提交 CTR、3 秒流失率、完播率、轉化率、ROI、流失拐點、口播稿、分鏡表或後台截圖，獲得基于現有證據的素材診斷。 它會結合素材生命周期、投放目標、敘事人稱、場景機位和賬戶基准，給出明確的病位、證據與待確認項；如果確認需要改素材，只選擇一項單變量動作：換頭、換嘴、換景或換骨，並說明為什麼選它、為什麼暫不選擇另外三項。處方會區分每一段該改什麽、該保留什麽以及必須一字不動的部分，避免為了修一處問題而把已驗證有效的結構全部推翻。 最後你會得到一張可執行的實驗卡，明確改動范圍、預期觀察的指標方向、變體與原版的對照方式，以及這一刀無效後的下一步。適用于短視頻成交、線索和種草投放場景，讓素材迭代從憑感覺改稿，變成可復盤、可驗證的單變量實驗。
寫作熱門文案拆解與評分
把短視頻連結、口播文案或圖片文字整理成可分析的內容檔案，並還原原文、平台、字數、語速與估算時長。無論是抖音、快手、小紅書、視頻號、B站還是 YouTube，都能根據文案中的具體信號識別帶貨、科普、劇情、教程、情感、知識付費等類型；無法取得原文時會明確說明，不憑標題或封面臆測內容。 在此基礎上， skill 會從鉤子、鋪墊、核心、轉折和 CTA 五個環節拆解短視頻結構，分別診斷每段作用、前後關鍵幾秒的表現與結構順序，並從鉤子力度、資訊密度、情緒張力和行動引導等維度評分，給出清晰的扣分原因與可執行既提分動作。合規篩查會標記絕對化表達、虛假承諾、收益與功效宣稱、私域引導等風險，並提供可直接替換的措辭。 需要改稿時，可基於原文生成適配不同視頻時長的 15 秒、30 秒和 60 秒口播版本，保留核心資訊並說明壓縮取捨，不憑空添加事實或承諾。支援多條文案批量對比、競品或參考稿橫向分析，以及 Markdown、JSON、CSV 和純文本交付，適合內容營運、編導、投放人員和自媒體作者進行熱門複盤、合規檢查與拍攝前改稿。
小紅書新手起號助手
1. wb-xhs-monetization-backsolve 融合： 小紅書帳號的變現路徑倒推、帳號定位和內容方向。 yanliudreamer 的 timing 判斷、個人 IP 路線、長期表達能力和 10-20 條驗證思路。 視覺導演的“不同信任路徑需要不同視覺信任感”判斷。 核心變化：不只問“怎麼變現”，還要回答“為什麼現在做、為什麼是你、你能否長期講下去，以及需要建立什麼視覺信任”。 2. wb-xhs-low-follower-pattern 融合： 小紅書的低粉高數據樣本拆解。 yanliudreamer 的點擊率 × 停留時長 × 互動率，以及五類用戶底層需求。 dbskill 的對標過濾、傳播原因和共鳴機制判斷。 視覺導演的封面構圖、主視覺、頁間節奏和手機端可讀性檢查。 核心變化：不再只模仿樣本形式，而是判斷它究竟在哪個數據環節有效、哪些內容和視覺機制可以遷移。 3. wb-xhs-account-profile 融合： 小紅書的帳號檔案和長期記憶。 yanliudreamer 的信任資產、個人 IP 故事、人設垂直和評論/私信反饋寫回。 dbskill 的個人語言樣本、可信證據和 AI 文風校準。 視覺導演的畫幅、色彩、字體、組件和禁用反模式組成的視覺身份。 核心變化：帳號檔案從靜態風格說明升級為可持續更新的“信任名片 + 內容與視覺記憶”。 4. wb-xhs-topic-bank 融合： 小紅書的選題矩陣和標題公式。 yanliudreamer 的五類用戶需求與發帖前三問。 dbskill 的標題觸發器、標題硬檢和可追溯的觸發原因。 視覺導演的封面鉤子、主視覺方向、信息密度和頁數建議。 核心變化：選題不只是生成標題，而是同時給出用戶需求、內容承諾和可以交給視覺生產的 Brief。 5. wb-xhs-humanize-compliance 融合： 小紅書的初稿校準和發布前檢查。 dbskill 的鉤子、單一核心機制、先診斷再改寫和 5 秒開頭。 視覺導演的 6-8 頁圖文結構、信息層級和手機端可讀性。 核心變化：去 AI 味不只是口語化，而是讓一篇內容同時更像真人、更容易被看完，也能被清楚地拆成圖文頁。 6. wb-xhs-schedule-review 融合： WorkBuddy 的前 10 條、7 天、30 天排期和覆盤閉環。 yanliudreamer 的系統畫像、10-20 條驗證和爆款後順勢加深。 dbskill 的狀態記錄與結論寫回機制。 視覺導演的母版、視覺確認圖、最終圖和視覺覆盤節點。 核心變化：排期不只安排發布時間，也安排內容和視覺生產；它只保存視覺約束，不替代視覺路由或圖片交付。 7. wb-xhs-visual-router 融合： 本專案已有的選題、改稿、排期所產出的標題、頁面和視覺約束。 本次新增的共用 Visual Brief、事實邊界、真實運行狀態和 QA 記錄約定。 核心變化：視覺請求有了唯一入口；它先補齊封面標題、證據和事實邊界，再分流給對應專家，不把“尚未調用圖片工具”寫成已經交付圖片。 8. wb-xhs-cover-anchor 融合： ponyodong2026/ponyo-cover-anchor-system 的信息密度 × 視覺錨點、衝突/數字/截圖/情緒四類模板、舊封面診斷與完成封面提示詞。 生活方式封面的塗鴉描邊小清新、陽光膠片拼貼白描邊變體，以及 3:4 縮略圖可讀性規則。 小紅書事實邊界：數字、截圖、案例和主體只在已確認或已獲授權時使用。 核心變化：封面不只是一個標題骨架，而是可發布的完成封面與可量化診斷；缺少證據時仍保留可信標題與構圖，不把未經證實的數據、案例或結果畫成事實。 9. wb-xhs-xiaohei-illustration 融合： helloianneo/ian-xiaohei-illustrations 的小黑角色、16:9 正文配圖、shot list、白底手繪和怪誕認知隱喻。 純白背景、黑色細線、少量紅橙藍批註，以及“小黑必須承擔核心動作”的 QA。 核心變化：把文章中的判斷、流程、狀態和隱喻轉成一眼可讀的正文認知配圖；保留 MIT 來源歸屬，重造每張圖的隱喻，不複製示例成圖或構圖。 10. wb-xhs-material-illustration 融合： op7418/guizang-material-illustration 的材質化中心解釋圖、圖表語義重畫、參考只補事實與外層卡片分工。 機制、流程、循環、層級、對比、圖表以及從中心圖拆出的物件、箭頭、角標和說明組件。 核心變化：先讓一張寬幅中心圖講清關係或數據，再沉澱可復用組件；同時需要“素材 + 封面”時，先確認封面精確標題，再分別完成兩種交付。
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