ヒット企画の选题錬金術
トレンドから即実行可能な企画案を作成
ヒット企画の选题錬金術
トレンドから即実行可能な企画案を作成
コンテンツ紹介
説明
トレンドや商品、個人の経験を、価値あるヒット企画へと錬金します。「ヒットの4遺伝子」と12の企画ノウハウで実行判断と切り口を定め、8次元の加权スコアリングで3〜5つの候補からメインを絞り込みます。10の分類タイトルと、1つの形式に特化したディープな創作プラン（記事構成案／ショート動画の絵コンテ・台本／マンガのコマ割り台本／H5ページのフロー）を生成し、拡散アンカーと事実・コンプライアンス・感情・プラットフォーム・炎上の5つのリスク自己点検を添えて、会話での速覧と完全版の企画ドキュメントを納品します。
関連スキル
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中国語バズ記事・タイトル企画
テーマ、キーワード、リンク、または断片的な素材を、WeChat公式アカウント、小紅書（RED）、知乎（Zhihu）、抖音（Douyin）などのプラットフォームでの公開に適した中国語長文に変換し、クリックされやすく、読み切られ、シェアされやすい記事にします。曖昧な方向性だけでも、ターゲット層、実際のシーン、拡散のコンテキストを組み込んで、明確で独自の切り口を抽出できます。具体的な体験、ブランド情報、NGワードが提供された場合もそれに従って内容を構成し、事実を勝手に変更しません。 完成稿は単なる意見の積み重ねではなく、具体的な会話、行動、時間、モノから切り込み、矛盾、原因、より深い法則を順に展開して、実行可能な解決策に着地します。クリックの魅力と読者の共感を両立させ、感情型、情報型、アイデンティティ型の複数のタイトルを提供し、プラットフォームや文字数の要件に応じて表現を調整します。最終的に、構造が完全で、トーンが自然で、具体的なフレーズと再利用可能なトピックの方向性を含む中国語の拡散用長文が納品され、コンテンツクリエイター、SNS運営者、ブランドコンテンツを継続的に発信する必要があるチームの利用に適しています。
執筆バズ動画の台本分析とスコアリング
ショート動画のリンク、口演台本、または画像内のテキストを整理して分析可能なファイルにし、原文、プラットフォーム、文字数、話速、推定時間を復元します。抖音（Douyin）、快手（Kuaishou）、小紅書（RED）、動画アカウント、Bilibili、YouTubeのいずれであっても、内容から販売、解説、ストーリー、チュートリアル、感情、有料知識などのタイプを識別します。原文が取得できない場合はその旨を明確にし、タイトルや表紙だけで内容を推測しません。 これに基づき、フック、導入、核心、転換、CTAの5つのステップでショート動画の構成を分解し、各部分の役割、冒頭数秒のパフォーマンス、構成順序をそれぞれ診断します。また、フックの強度、情報の密度、感情の強さ、行動誘導などの次元からスコアを付け、明確な減点理由と実行可能な改善アクションを提示します。コンプライアンスチェックでは、絶対的な表現、虚偽の約束、収益や効果の誇大広告、プライベートドメインへの誘導などのリスクにマークを付け、直接置き換え可能な表現を提供します。 原稿の修正が必要な場合は、原文を基に動画の尺に合わせた15秒、30秒、60秒の口演バージョンを生成し、核心情報を保持しながら圧縮の取捨選択を説明し、根拠のない事実や約束を追加しません。複数原稿の一括比較、競合や参考原稿の横断的分析、Markdown、JSON、CSV、プレーンテキストでの納品をサポートしており、コンテンツ運用者、構成作家、広告配信担当者、SNSクリエイターのバズ動画の振り返り、コンプライアンスチェック、撮影前の原稿改訂に適しています。
バズるショート動画ネタ選定エンジンv6
5段階のバズるショート動画ネタ選定システム。アカウント診断から7日間の公開計画まで、全工程を一貫して提供します。 🎯 アカウント診断と変数プロファイリング：9つの変数スロットで、領域・オーディエンス・目標・フェーズを正確に特定 🔬 5種類のネタ選定モデルを構築：悩み型／逆説型／結果型／失敗回避型／ストーリー型。各タイプにフックと禁止表現を設定 📋 30件の候補ネタライブラリ：各ネタに3秒フック、バズる可能性スコア、撮影難易度とリスクの注意事項を付与 💎 Top 10を徹底ブラッシュアップ：選出理由、動画構成、最後の誘導、シリーズ化展開を全次元で磨き上げ 📅 7日間の公開計画＋振り返り指標：実行可能なスケジュール＋データ振り返り＋次回の最適化方向 起動後、アカウントの領域・対象視聴者・アカウント目標を入力し、「診断開始」と返信すると5段階のプロセスが始まります。各段階の終了時に確認ポイントが出力されるので、確認後に次の段階へ進めます。
情報
- バージョン
- v2
- 最終更新
- 実行クレジット
- 使用量に応じて消費
- モデル
- 自動選択
