我用DeepSeek寫出了一套無懈可擊的小紅書營銷方案
DeepSeek不僅是中國AI屆的福音，也是我們這些營銷工作者的福音
如果你也是營銷工作者，還沒有用DeepSeek做工作提效，或者還不知道怎么用DeepSeek
請認真看完這篇文章，我會把我自己的應用方式分享出來
我在日常工作中，會有三個場景利用DeepSeek來做提效
分別是：策略梳理、數據分析和輿情監控，好用的一批
一、策略梳理
別傻呵呵的去跟DeepSeek說：“幫我寫個小紅書品牌投放方案”，這種指令就像跟醫生說“我病了，開點藥”，得到的只能是板藍根
要把AI理解成你的超級乙方，能力是頂尖的，但要給到明確需求，提供的信息越多，給出的策略就越精準，回答太寬太泛不是AI的鍋，而是指令信息太少，AI只能給標準答案
正確指令示例：“你現在是某VC基金背景的新銳護膚品牌（客單價389元）小紅書負責人，主推單品‘藍銅勝肽抗老精華’，核心優勢：①與中科院聯合研發的微囊包裹技術 ②實測28天淡紋效果超過某棕瓶 ③采用可替換環保包裝。競品鎖定HBN雙A醇、珀萊雅紅寶石。預算30萬，要求：
1）基于反漏斗模型設計6個月種草-收割路徑
2）6.18大促期間需聯動天貓旗艦店滿贈機制
3）植入3個差異化場景：熬夜追劇黨、健身素顏黨、出差輕裝黨
4）ROI預估需區分內容種草期（1-3月）與轉化收割期（4-6月）
請輸出一份包含競品內容拆解、預算分配甘特圖、風險預警的方案”
然后你將會獲得一份邏輯超強的方案，當然，不建議直接應用，還是需要優化一下，查補漏缺以后再拿來應用
我們團隊已經把DeepSeek融入到工作流當中，對策略制定的工作效率還是有很大的幫助，大家不妨可以嘗試探索一下
二、數據分析
人類需要數據分析，但又經常做不好數據分析
因為很難有人在做數據分析的時候，不被自己的主觀所影響
但DeepSeek可以
一樣的，不要傻呵呵的把數據丟過去就讓分析，數據最好還是要先預處理一下
首先清洗異常值，比如是不是有某篇筆記突然爆量是因明星同款？手動標注出來，然后添加維度標簽，可以按內容類型進行打標：干貨測評/合集植入/單品推薦等，最后補充戰場情報，同步競品信息，比如618期間競品的投放情況
指令上，要有要求，要給標準
指令示例：請用杜邦分析法拆解Q2投放效果，重點觀察：
① 中腰部KOL（5-10w粉）的互動成本是否受618大促影響異常波動
② 對比「油痘肌急救」和「抗初老」兩類內容的收藏率差異
③ 預警互動量>1w但加購率<0.5%的筆記（疑似水軍干擾）”
還可以通過競品投放內容和數據，創建爆文素材庫
指令示例：根據爬取或從千瓜導出的的200篇競品爆文
① 用LDA主題模型提取TOP3內容標簽
② 繪制用戶評論情感波動熱力圖
③ 識別高頻出現的非標場景關鍵詞（如：約會急救/口罩臉）”
以及通過現有數據來預測之后的ROI
指令示例：基于歷史數據和以下變量：
小紅書站內流量成本季度環比上漲12%
競品Q3預計推出平替款
9月平臺將升級算法權重
請用蒙特卡洛模擬法預測三種預算分配方案的ROI分布區間
要知道DeepSeek背后的母公司是幻方量化，量化公司最強的能力就是基于歷史交易數據來預測之后的行情，這方面的推理預測DeepSeek強的可怕
三、輿情監控
以前，沒有這些AI工具
我們的方式是寫半自動化腳本去每天實時抓所有關聯筆記，然后過輿情系統，看有哪些筆記粗發了關鍵詞報警，然后標記處理，這事其實有一定技術門檻，別說服務商了，很多品牌都沒有這樣的輿情監控系統
但現在，DeepSeek足夠了
每天把筆記投喂進去，用不同的幾套指令進行自動化分析，又快又準
筆記監測指令示例：實時監控以下變體表達：
① 直接負面：難用/過敏/欺詐
② 高級黑：”這個價格還要什么自行車“（搭配憤怒表情）
③釣魚式提問：”只有我覺得XX品牌雞肋嗎？
評論監測指令示例：分析用戶評論：
① 識別‘粉裝黑’話術（如瘋狂安利實則引流競品）
② 標記‘路人轉黑’關鍵轉折點（從‘包裝好看’到‘效果拉胯’的評論軌跡）
③ 捕捉emoji潛臺詞（[微笑]表情可能表達嘲諷）”
爆雷概率預測指令示例：“結合以下維度評估輿情風險等級：
負面聲量增速（每小時新增差評≥50條？）
傳播節點性質（普通用戶vs行業KOL）
情感傳染強度（負面評價的二次傳播率）”
四、寫在最后
相信我，如果你用DeepSeek的感受是不好用，對回答不滿意，這一定不是DeepSeek的問題，而是你的問題，AI回答問題的界限，取決于你的認知界限
AI輸出價值=提問深度×需求顆粒度×反饋迭代次數
當你能用DeepSeek生成一套基于反漏斗人群策略的小紅書營銷策略，當周的投放情況的數據分析和以天為單位的輿情監測
你就會明白，阻礙營銷人下班的原因，從來不是工作量，而是“總覺得AI不靠譜”的偏見
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