結果
我不想先來一段冗長的開場白，而是想直接讓你看結果。接著，我會詳細拆解我是如何從找到一個已經奏效的格式，到創造出自己的版本、生成素材、建立投影片、組織內容，最後安排排程的完整過程。
1. 找到一個已經奏效的格式
我做的第一件事，就是尋找已經在運作中的內容。我不會從零開始，試圖想出一個完全原創的點子。
一旦我鎖定想進攻的利基市場，我會直接打開 TikTok 的搜尋欄。以健身為例，我會搜尋像是「fitness apps」、「gym apps」或「workout apps」這樣的關鍵字。
接著，我會使用 TikTok 的篩選功能，將結果按照過去一個月內獲得最多讚的貼文來排序。這能讓我更清楚地了解目前真正有效的是什麼。
我看到人們最常犯的錯誤之一，就是複製一年前爆紅的內容。它在當時可能有效，但這個格式很可能已經飽和了。
我在尋找的是能重複奏效的格式，而不是只有一支爆紅的影片。一支影片可能因為時機、運氣或某個非常特定的情境而爆紅。但當我看到同一個格式多次成功時，我就知道這是一個值得測試的可重複模式。
一旦我找到有趣的內容，我就會把它存起來，然後進行下一步。
在這個案例中，我找到了一個使用 通知格式 的投影片，這種格式目前在 TikTok 上隨處可見，而且極度爆紅。其中最吸引我注意的是這一個：
這個格式絕對值得測試，因為正如我前面提到的，它滿足了三個關鍵條件。
第一，它已經反覆爆紅。 我不是在看一個只靠運氣成功一次的格式。我已經看過這種類型的投影片多次爆紅，這是一個強烈的訊號，表示這個格式本身是有效的。
第二，它能在不同的利基市場中運作。 這對我來說是另一個重要的因素，因為它顯示這個格式並不依賴於某個特定的主題或觀眾。如果同樣的結構能在完全不同的利基市場中產生強勁的結果，那麼它就變得更有複製的價值。
第三，CTA 是在第二張投影片中，透過應用程式通知引入的。 我特別喜歡這一點，因為應用程式是在故事中自然地引入，而不是讓第一張投影片看起來像廣告。
基於這些原因，這正是我會存檔並用自己的應用程式來測試的格式類型。
2. 分析爆紅貼文
找到爆紅貼文只是開始。重要的是要理解它為什麼會成功。
當我找到一個想要複製的投影片或影片時，我會逐項拆解它。
我會分析鉤子、第一張圖片、頭像或角色、故事線、投影片數量、節奏、字幕、CTA，特別是留言區。
留言是研究中最有用的部分之一。我會看獲得最多讚的留言，因為它們能告訴我人們真正產生共鳴的是什麼。
我也會特別注意第一張圖片和鉤子文字。目標不是盲目複製貼文。我想了解它背後的機制，這樣我才能圍繞自己的概念和應用程式來重建相同類型的內容，並加入我自己的風格。
音樂也很重要。舉例來說，如果故事是感性或悲傷的，我會使用能強化那種感覺的音樂。我喜歡使用已經表現良好的音效，但我絕不會選擇一個與故事完全矛盾的熱門音效。
3. 拆解並複製貼文
一旦我理解了格式，我就會將其改編到自己的應用程式中。
很多人認為要爆紅，就必須想出一個前所未見的點子。根據我的經驗，情況幾乎相反。
你需要學會識別什麼已經在運作，理解它為什麼有效，然後圍繞著同樣的底層機制創造新的變化。
一旦我有了想要複製的內容，我會把它帶到一個專門為 GPT Image 2.5 設計提示工程的客製化 GPT，這是我在整個過程中使用的圖像生成模型。
我要求它逆向工程出每張圖片背後的提示詞。
目標是獲得一個詳細的提示詞，然後我可以直接將它帶入 GPT Image 2.5，用來生成我自己版本的圖片。
一旦我有了提示詞，我就會去 GPT Image 2.5，貼上我想要重新創建的每張圖片的提示詞。
我強烈建議也加入競爭對手的原始圖片作為參考。這能為 GPT Image 2.5 提供一個視覺參考，幫助我重現相同類型的視覺效果，同時進行我需要的修改。
除此之外，如果我想要一個完全個人化的角色，我也可以加入我自己的 AI 頭像作為參考。
我用於這個過程的客製化 GPT 是：
我從這個過程中獲得的結果，老實說，非常驚人。
這裡有一個例子：
這裡有一個螢幕錄影，可以證明我的截圖都不是假的：
4. 我使用 GPT-6 Astra 作為內容的大腦
一旦我有了一些已經在運作的內容範例，我不會就開始隨機創作新的影片。
這可能是我工作流程中最重要的一部分。
我將已經在運作的模式，交給 GPT-6 Astra，讓它把它們轉化為新的概念。
目標不是問 ChatGPT：
「給我 20 個爆紅的 TikTok 點子。」
這通常只會給你 20 個聽起來像是為其他人生成的、很普通的點子。
相反地，我希望 GPT-6 Astra 能理解 在我的利基市場中，什麼是真正有效的，識別出底層的模式，然後創造出遵循這些模式、但又不只是單純複製原始內容的新點子。
我從提供真實案例開始
舉例來說，假設我找到了 5 到 10 個在我鎖定的利基市場中表現極佳的 TikTok。
我會把這些案例提供給 GPT-6 Astra，並解釋我想要達成的目標。
我希望它關注以下幾點：
- 前 1 到 2 秒
- 鉤子
- 故事的類型
- 如何製造好奇心
- 投影片之間的進展
- 情感上的回報
- CTA
- 使用的圖片類型
- 節奏
- 每張投影片的文字量
- 是什麼讓人想要繼續滑下去
我不希望它只是告訴我這些影片在講什麼。
我希望它找出 為什麼有人會停止滑動並繼續觀看。
然後我讓 GPT-6 Astra 逆向工程出模式
這是我使用的提示詞結構：
「我將給你幾個表現極佳的 TikTok 投影片範例。請以內容策略師的角度分析它們。不要只關注主題。要識別出讓它們成功的底層模式：鉤子結構、好奇心循環、節奏、說故事技巧、情感觸發點、視覺進展、回報和 CTA。
分析完之後，創建一個可重複的內容框架，讓我可以用它來生成新的概念，而不只是複製原始影片。」
然後我給它實際的案例。
這就是擁有 真實案例 能產生巨大差異的地方。
模型並不是從零開始發明一個策略。
它正在分析那些已經證明人們願意觀看的內容。
5. 從一個成功的格式到數十個新點子
一旦 GPT-6 Astra 理解了這個模式，我可以更進一步。
與其問：
「給我更多點子。」
我會問：
「使用你識別出的模式，生成 20 個新的投影片概念。每個概念都應該使用相同的底層結構，但探索一個完全不同的情境。避免重複原始的主題或措辭。優先考慮那些能立即創造好奇心缺口，並且可以透過 6 到 10 張視覺投影片來說明的點子。」
現在我擁有了一份 源自於一個經過驗證的格式 的概念清單，而不是一些泛泛的 AI 點子。
例如，想像其中一個成功的影片是圍繞著這個主題建立的：
「我以為我男朋友在劈腿。然後我在他手機上發現了這個。」
我不希望 GPT-6 Astra 給我 20 個關於某人劈腿的變體。
相反地，我希望它理解這個點子背後的 機制。
然後它可以將這個機制應用到完全不同的故事中：
「我以為我最好的朋友在隱瞞我什麼事。然後我看到了這張照片。」
或者：
「我老闆在下班後叫我進他辦公室。我完全不知道為什麼，直到他給我看這個。」
或者：
「我女朋友告訴我要早點睡。凌晨 2 點 14 分，我收到了這則訊息。」
相同的心理結構。
完全不同的內容。
這就是 複製一支爆紅影片 和 重複使用一個爆紅格式 之間的區別。
6. 我使用 GPT Image 2.5 批量創建投影片
一旦我擁有了一份符合我識別出的爆紅格式的投影片點子清單，我就會為每一個點子重複相同的過程。
此時，我已經知道每個投影片要講什麼、故事將如何發展、以及每張投影片需要傳達什麼資訊。
現在我只需要將這些點子轉化為實際的視覺內容。
為此，我使用 GPT Image 2.5 來生成每個投影片的圖片。
對我來說，關鍵在於 批量生產，而不是一次只創建一個投影片。
如果我有 10 到 15 個強而有力的點子，我通常會在一次批次中把它們全部生成出來。
這樣我就有大約 10 到 15 個準備好的投影片，這足夠涵蓋整整一週的內容。
我為每個概念重複相同的過程：
例如，如果 GPT-6 根據我先前找到的模式給了我 15 個概念，我會逐一檢視這些概念，並生成我需要的所有視覺素材。
我也會盡量讓每個投影片中的視覺風格保持一致，同時根據故事調整場景。
另一件我強烈推薦的事情： 盡可能使用 Pinterest 的圖片，特別是那些沒有人類臉孔的圖片。它們在這種類型的內容中往往表現得非常好，因為感覺更自然、更原生。事實上，我用於應用程式行銷的圖片中，大約有 80% 來自 Pinterest。我發現，這些類型的圖片通常比過度修飾的 AI 生成視覺效果表現得更好，因為它們看起來更像是一個真實的人會自然發現並分享的東西。
目標不是花一整天時間來製作一個完美的投影片。
而是建立一個 可重複的生產系統，讓我可以在一段時間內，從一份經過驗證的內容點子清單，直接產出整整一週的內容。
一旦我完成了所有 10 到 15 個投影片，我的完整內容庫就準備好了。
然後我就進入下一步：用一個 Agent 來組織和排程所有內容。
7. 讓我的 Agent 組織一切
一旦我準備好所有內容，我不想在接下來的一週裡手動管理每一則貼文。
如果我已經生成了 10 到 15 個投影片，我就有足夠的內容可以覆蓋好幾天。此時，我可以把所有東西交給我的 ChatGPT Agent，讓它負責組織工作。
我可以將我創建的投影片和所需的背景資訊提供給 Agent，讓它決定如何在整個星期內分配這些內容。
當你批量生產內容時，這尤其有用。
與其創建一個內容、發布它，然後第二天再回來重複整個過程，我更喜歡一次性坐下來，創建大量的內容，然後讓系統處理重複的部分。
這就是我將 Agent 連接到 Postiz 的地方。
Postiz 讓我可以管理和排程我在各個社交帳號上的內容，所以 Agent 基本上可以準備好一切，然後將內容推送到我的發布工作流程中。
這裡的重點是，我不是在要求 AI 神奇地為我創造一個成功的內容策略。
我已經完成了困難的部分。
我已經研究了有效的格式，分析了它們背後模式，創建了自己的變體，並製作了實際的內容。
Agent 的作用是接手所有這些工作，讓管理變得更容易。
例如，一旦我完成了本週的 10 到 15 個投影片，我可以把它們交給 Agent，讓它組織每個投影片應該在什麼時候發布。然後，我可以使用 Postiz 來排程這些貼文，而不是自己手動上傳和排程每一則內容。
這聽起來可能只是一個小改進，但當你持續發布內容時，這些瑣碎的重複性任務很快就會累積起來。
而這最終就是我想消除的東西。
我不希望 AI 取代創作過程中的創意部分。我希望它能盡可能地移除 無聊、重複的工作。
一旦系統建立得當，我可以花幾個小時創建一週的內容，然後提前安排好發布的排程。
這給了我比單純生成更多 AI 圖片更有價值的東西：
一個可以每週重複運行的內容系統。
如果你已經在創作 AI UGC，但仍然手動上傳和排程每一則貼文，這大概是我會建議你最先自動化的事情之一。
內容創作只是問題的一半。
你還需要一個系統，讓你能夠持續地將這些內容呈現在人們面前。
而這正是將你的 ChatGPT Agent 與 Postiz 連接起來變得有用的地方。
8. 在有效的方法上加倍投入
當一個格式開始奏效時，我不會立刻轉向完全不同的東西。
我會圍繞這個成功的結構創造變體。
相同的鉤子、相同的故事。相同的角色、不同的細節。相同的結構、不同的角度。相同的情感、不同的情境。
這就是能夠不依賴「運氣」而一再爆紅的關鍵。
這也是我能夠一次又一次獲得數百萬觀看次數的主要原因之一。我不會一直試圖從頭開始重新發明一切。當我找到有效的東西時，我會持續推動它，並測試它的不同變體。
人們通常最大的恐懼是他們的內容可能會變得重複或「不夠有創意」。
但如果你做這行已經有一段時間，並且真正了解它的運作方式，你就會知道這正是你應該做的事情。
對我來說，任何能獲得超過 1 萬到 1.5 萬次觀看的格式，都值得用小幅度的變體來複製。
如果一個格式的觀看次數低於 3000 次，我會立刻放棄它，不再嘗試。
這裡我留下兩個例子，它們是來自不同投影片、幾乎相同的圖片，而且都爆紅了，這樣你就可以看到這個方法一次又一次地奏效。
成功的變成模板。失敗的變成數據。
9. 完整的系統 / 從一個爆紅格式到一個內容機器
從這整個過程中學到最重要的一點是，我不依賴於單一的爆紅影片。
我依賴的是一個系統。
我找到已經在運作的格式，拆解它們，將它們改編到自己的應用程式中，使用 AI 大規模生產內容，將所有東西批量處理，然後讓我的 Agent 和 Postiz 處理組織和發布的工作。
接著，我檢視結果，並利用學到的東西來創建下一批內容。
然後這個過程重新開始。
這就是為什麼我能反覆獲得數百萬觀看次數，而不是把每一次爆紅貼文都當作一次性事件。
你不需要每天重新發明內容。你需要找到什麼有效，理解它為什麼有效，並建立一個能讓你持續複製它的系統。
一旦你有了那個系統，你能夠測試的內容數量就成為了真正的優勢。
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如果你已經在創作大量內容，下一個瓶頸通常不是內容創作本身，而是管理和發布你所生產的所有內容。
一旦我準備好一整批內容，我可以將它連接到我的 AI 工作流程，讓 Agent 為我組織一切，從決定如何在整個星期內分配內容，到準備好發布的貼文。這意味著我不需要手動管理每一則貼文，也不需要花時間一個一個上傳和排程。我可以批量創建內容，讓我的 AI 處理組織工作，然後使用 Postiz 來排程所有內容。
