摘要

最近小编发现咱们圈子大佬们对小红书的热情度还是蛮高的,基于小红书种草社区的特性,做小红书就需要精美的封面、吸睛的标题、优质的文案,而生产大量爆款标题和文案,好在这类大语言模型的成熟,让优质内容输出的难度大大降低。于是小编希望能借助在文案生成方面的优势,尝试批量产出符合小红书特性的标题和文案,以此来提高做小红书的效率。

最近小编发现咱们圈子大佬们对小红书的热情度还是蛮高的,基于小红书种草社区的特性,做小红书就需要精美的封面、吸睛的标题、优质的文案,而生产大量爆款标题和文案,好在这类大语言模型的成熟,让优质内容输出的难度大大降低。于是小编希望能借助在文案生成方面的优势,尝试批量产出符合小红书特性的标题和文案,以此来提高做小红书的效率。

首先,是一个大语言模型(LLM ),存储了海量的知识沉淀,因为海量,也会存在大而杂的特点。所以,在使用的时候,如果想要得到精准的答案,是需要精准的指令的,直白的说,是需要有具体的限定范围。

所以,在一开始,我便对优先做了一些“调教”动作:

除了针对平台特性的语言风格之外,还可以根据产品属性、产品风格和受众偏好,对文案描述风格进行更加具体的“调教”,比如上面截图中,我就让其使用“幽默有趣”的语言风格,并限定其“结合相关产品”。

网商苦淘宝久已!

这里我就以女装为例,在淘宝上搜索连衣裙,随便选择一款连衣裙。

提取这个款式的标题关键词:连衣裙、女神范、甜美、法式、温柔、复古。

结合关键词输入具体指令,让产出10个标题:

进一步二次优化及emoji表情添加:

通过这种方法,可以一直循环生成更多的标题,将这些标题复制到文档中,作为标题备选库,便解决掉了灵感枯竭的问题!

下面再让根据标题,来进一步生成具体文案。

我们可以利用一个标题,用这种方式,循环产出更多的文案;也可以将上面无限的标题,用这个方式生成无限的文案!同样,我们将文案也记录到文档中,作为文案库。

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