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當(dāng)“內(nèi)容為王”成為共識(shí)，企業(yè)卻陷入更深的困境：

?? 每天生產(chǎn)100條內(nèi)容，爆款全靠“玄學(xué)”；

?? 熱點(diǎn)永遠(yuǎn)追不上，用戶興趣像謎團(tuán)；

?? 困在“寫稿-改稿-投放-復(fù)盤”的死循環(huán)，

ROI越算越絕望……

沒有洞察支撐的內(nèi)容投放，其實(shí)是一場(chǎng)豪賭。

• 如何獲得更精細(xì)的消費(fèi)者洞察？

一是解碼內(nèi)容詞元，從客觀內(nèi)容看廣告創(chuàng)意內(nèi)容的描述對(duì)象；二是激發(fā)受眾反饋，把握不同的消費(fèi)者看到相同內(nèi)容的主觀感受差異；三是對(duì)齊品牌價(jià)值，基于品牌的價(jià)值理解，了解不同品牌對(duì)于內(nèi)容的差異化要求。

基于這一邏輯，insightFlow CMS內(nèi)容營銷平臺(tái) ，從內(nèi)容洞察、內(nèi)容策略、內(nèi)容選題、內(nèi)容生成四大模塊，進(jìn)行深入的內(nèi)容分析。借助多模態(tài)大模型AI技術(shù)解碼，針對(duì)不同品牌的價(jià)值觀、視角，實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性、精準(zhǔn)化的內(nèi)容生成。

01

AI解碼好內(nèi)容，從多維數(shù)據(jù)中找到發(fā)力點(diǎn)

過去，企業(yè)依賴于人工拆解視頻內(nèi)容，維度較為單一，如文案拆分、tag選取等，大量視頻、畫面、語音中的隱藏價(jià)值被浪費(fèi)。

如今，借助多模態(tài)大模型，insightFlow CMS 能夠?qū)σ曨l、圖片、語音、文字等多種形式的內(nèi)容進(jìn)行深度解碼，提煉關(guān)鍵信息，讓數(shù)據(jù)洞察成為“行動(dòng)指南”，直接指導(dǎo)腳本優(yōu)化。

02

統(tǒng)計(jì)現(xiàn)象→歸因公式，建立可復(fù)制的爆款模型

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)復(fù)盤只能回答“什么內(nèi)容火了”，卻很難理清“為什么火”。insightFlow CMS能夠?qū)馕龊蟮膬?nèi)容標(biāo)簽進(jìn)行歸納統(tǒng)計(jì)，結(jié)合平臺(tái)的相似內(nèi)容，總結(jié)出創(chuàng)造爆款內(nèi)容的“黃金公式”：

X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + …… + Xn = Y(MAX)

在“黃金公式”中，X是話題熱度、文案風(fēng)格、畫面節(jié)奏等變量，Y是[互動(dòng)數(shù)]或其他以測(cè)算為目標(biāo)導(dǎo)向的數(shù)值。

從人群或者場(chǎng)景出發(fā)，通過算法進(jìn)行各變量因子之間的最佳組合值，用戶畫像故事或內(nèi)容策略得以科學(xué)生成。通過這種歸因方式，建立可復(fù)制的內(nèi)容生成模型，爆款帖子不再是“玄學(xué)”。

• 如何判定內(nèi)容優(yōu)質(zhì)與否？

明略科技旗下秒針營銷科學(xué)院通過研究美妝、食品飲料、快消等幾十萬行業(yè)客戶案例，總結(jié)出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容“四有三友好”原則：

• 創(chuàng)作側(cè)，好內(nèi)容需要具備和用戶“有關(guān)系”、對(duì)用戶“有好處”、讓用戶覺得“有意思”，對(duì)內(nèi)容“有期待”的“四有”原則；

• 傳播側(cè)，好內(nèi)容則需要滿足和平臺(tái)“算法友好”“圈層習(xí)慣友好”“語境友好”三大原則。

基于“四有三友好”原則，insightFlow CMS進(jìn)一步總結(jié)出“黃金32條”方法，專注優(yōu)化品牌文案和視頻的開場(chǎng)3秒，使產(chǎn)品展示更吸引用戶，提升內(nèi)容在社交平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力。

03

結(jié)合品牌價(jià)值觀，打通創(chuàng)意落地最后一公里

在內(nèi)容生成環(huán)節(jié)，insightFlow CMS 依托強(qiáng)大的AI大模型能力，支持文案、圖像、視頻等多種形態(tài)的內(nèi)容生成。

無論是小紅書文案、品牌策略，還是創(chuàng)意 brief，系統(tǒng)都能高效輸出，已經(jīng)在實(shí)際投放中取得了顯著效果。

在某品牌投放中，insightFlow CMS 生成的內(nèi)容互動(dòng)量提升了12%，73%的帖子高于歷史賬號(hào)發(fā)帖平均互動(dòng)量。