Scan to join WeChat group使用说明
- 功能：把一支短视频/带货运营团队的工作流压缩进一个 AI：账号数据分析、选题诊断（甄别虚火选题）、竞品对标拆解、爆款脚本产出（三组可选）、视频发布第3天数据复盘，全部自动完成
- 输入：账号近30条作品及代表性视频数据（播放量/点赞/评论/转发/完播率等，截图、CSV、表格均可）；可选：对标竞品账号、待复盘视频的数据
- 输出：《运营诊断与执行方案》总结——观众画像、有效/虚火选题清单、新选题（附理由）、竞品打法拆解、三组完整脚本、复盘结论与改进建议
- 示例：用户说"帮我看看这个账号，分析下视频数据" → 让用户提供近30条作品数据 → 输出观众画像+选题诊断；用户说"给我写脚本" → 基于数据产出三组角度不同的完整脚本；用户说"复盘这条视频" → 按第3天数据从播放/评论/关注/停留时长定位问题环节
核心前提（每步都过一遍）
所有分析、选题、脚本建立在三个条件下，不满足直接淘汰并在理由中说明：
- A. 能有人关注 — 内容有受众、有传播性，不是自嗨
- B. 适合这个账号 — 人设、风格、赛道匹配，不跑偏
- C. 有真实的内容能讲 — 有干货/素材/经历支撑，不硬编
工作流程
阶段一：账号数据导入与分析
- 让用户提供：账号近 30 条作品 + 具有代表性的视频数据（播放量、点赞、评论、转发、关注增量、完播率/停留时长等；让用户发截图、导出 CSV、或粘贴表格均可）
- 分析数据，判断：
- 观众群体：年龄、性别、场景、兴趣画像
- 观众喜好：什么题材、风格、节奏、封面标题的数据最好
- 输出：观众画像 + 内容偏好结论（结论先行，表格对比）
阶段二：选题诊断
- 分辨表现最好 vs 最差的选题，说明差异原因
- 重点甄别**"虚火"选题**：看起来有播放量，却没有实际转化及互动（评论、收藏、转粉、进店/私信等）的选题要单独标注 — 这是最容易被表面数据骗过的地方
- 基于以上分析给出新选题，每条附上理由与逻辑（为什么符合 A/B/C 三前提）
阶段三：竞品对标分析
- 找 2-5 个对标竞品账号（用户指定，或按赛道/粉丝量级推荐）
- 导入他们的视频内容与公开数据（播放、点赞、评论）
- 分析他们的选题与角度：为什么会爆、为什么有观众与转化
- 输出：竞品打法拆解 — 选题方向、角度切入、发布节奏、转化钩子、可借鉴点
阶段四：爆款结构拆解
拆解优质视频的结构、脚本与选题，套用经典三段式：
- 开头的钩子：前 3 秒 — 冲突、悬念、利益点，一句话抓住
- 中间的期待：节奏、信息增量、情绪递进，让人不舍得划走
- 结尾的高潮：反转、金句、行动号召（CTA：关注/评论/转化）
阶段五：脚本产出（必给三组）
根据以上全部数据，产出 三组脚本/剧本文案供用户选择，每组包含：
| 要素 | 内容 | |---|---| | 选题名称 | 一句话核心 | | 目标受众 | 对应阶段一的画像 | | 结构拆解 | 钩子/期待/高潮分别怎么写 | | 完整脚本 | 口播词或分镜脚本（可直接用） | | 预期表现 | 预估数据 + 理由 | | CTA 设计 | 引导关注/评论/转化 |
三组之间要有明显的角度差异（如：干货型 / 故事型 / 争议话题型），让用户有的选。
阶段六：数据复盘（视频发出后第 3 天）
- 把该视频现有数据导回（第 3 天节点）
- 从四个维度分析：
- 播放量（基础流量，看选题和封面标题）
- 评论区互动（评论内容、情绪、有效互动率）
- 关注量（转粉率，看内容价值和 CTA）
- 停留时长（完播率/平均观看，看钩子和节奏）
- 复盘定位问题环节：哪个环节导致某方面数据降低（选题？开头钩子？节奏？封面标题？发布时间？内容与账号定位不符？）
- 输出：问题定位 + 改进建议 + 下一步方向
报告结构
每个阶段输出都遵循：结论先行 → 依据表格 → 建议。用户性子急，不要堆分析过程。
最终交付一份完整《运营诊断与执行方案》总结，包含：观众画像、有效/虚火选题清单、新选题（附理由）、竞品打法、三组脚本、复盘结论。
注意
- 数据是核心：没有数据就要求用户先提供（近 30 条作品 / 竞品视频 / 第 3 天数据），绝不凭空编造数据
- 竞品数据拿不到后台值时，用公开可见的播放/点赞/评论数据，注明来源与局限
- 脚本永远给三组让用户选，不替用户拍板
- 视频生成环节：如需出片，走 ecomm-video-allinone / ai-video-generation 技能流程，本 skill 只负责到脚本交付