私はDeepSeekを使ってXiaohongshuの完璧なマーケティングプランを作成しました

「DeepSeek は Xiaohongshu のマーケティングを強化し、効率変革の新たな章を切り開きます。」小紅書マーケティングの分野において、なぜDeepSeekが効率向上の鍵となるのでしょうか?戦略、データ、世論の面ではどのように展開するのでしょうか?マーケティング担当者は、業務効率を向上させるために DeepSeek をどのように正しく使用すればよいでしょうか?

DeepSeek は中国の AI 業界にとって朗報であるだけでなく、私たちマーケティング担当者にとっても朗報です。

あなたもマーケティング担当者であり、DeepSeekを使用して作業効率を改善したことがない、またはDeepSeekの使い方がわからない場合は

この記事をよく読んでください。私自身の応用方法を共有します。

私の日常業務では、パフォーマンスを向上させるために DeepSeek が使用されるシナリオが 3 つあります。

これらは、戦略の策定、データ分析、世論のモニタリングなど、多くの有用な

1. 戦略の見直し

愚かなことはせずに、DeepSeek に「Xiaohongshu のブランド配置計画の作成を手伝ってください」と依頼してください。この指示は、医者に「病気なので薬を処方してください」と頼むようなものです。得られるのはイサティスの根だけです。

AI をスーパー B パーティーとして考えてみましょう。最高レベルの機能を備えていますが、明確な要件を示す必要があります。提供する情報が多いほど、提供される戦略は正確になります。答えが広すぎたり一般的すぎたりする場合、それは AI のせいではなく、指示情報が少なすぎるためです。 AIは標準的な回答しか提供できません。

正しいコマンド例: 「あなたは現在、VC ファンドのバックグラウンドを持つ新しいスキンケアブランド (顧客単価 389 元) の Xiaohongshu マネージャーです。主な製品は「ブルー銅ペプチドアンチエイジングエッセンス」です。コアの利点は次のとおりです。①中国科学院と共同開発したマイクロカプセル包装技術 ②実際の 28 日間のシワ軽減効果は茶色のボトルを超えています ③交換可能な環境に優しい包装。競合相手は HBN ジレチノールと Proya Ruby です。予算は 30 万元で、要件は次のとおりです。

1) リバースファネルモデルに基づいて、6か月間のシーディングと収穫のパスを設計する 2) 6.18プロモーション中に、Tmall旗艦店のギフトメカニズムをリンクする必要がある 3) 夜更かししてテレビシリーズを見る人、化粧せずに運動する人、荷物を軽くして旅行する人の3つの異なるシナリオを組み込む必要がある 4) ROIの推定では、コンテンツのシーディング期間（1月〜3月）とコンバージョン収穫期間（4月〜6月）を区別する必要がある

競合コンテンツ分析、予算配分ガントチャート、リスク警告を含む計画を出力してください。

そうすれば、非常に論理的な解決策が得られます。もちろん、直接適用することはお勧めしません。適用する前に、最適化してギャップを埋める必要があります。

私たちのチームは DeepSeek をワークフローに統合しており、これは戦略策定の効率化に大いに役立っています。ぜひ試してみるといいでしょう。

2. データ分析

人間はデータ分析を必要としているが、うまくできないことが多い

なぜなら、データ分析を行う際に、自分の主観に影響されないようにするのは難しいからです。

しかしDeepSeekは

同様に、分析のためにデータをただ投入するだけではいけません。最初にデータを前処理した方が良いでしょう。

まず、外れ値をクリーンアップする必要があります。例えば、有名人の投稿によってコメント数が急増したことはありませんか？手動でマークしてから、寸法タグを追加します。コンテンツタイプ別にマークすることができます：乾物評価/コレクションの埋め込み/単一製品の推奨など。最後に、戦場情報を追加し、618期間中の競合製品の発売など、競合製品情報を同期します。

指示には要件と基準が必要です。

指示例: DuPont 分析方法を使用して、次の観察に焦点を当てて Q2 の発売効果を分析してください。

①618プロモーションにより中堅KOL（フォロワー5万～10万）のインタラクションコストが異常に変動するかどうか ②「脂性ニキビ肌の応急処置」と「アンチエイジング」の収集率を比較 ③インタラクションが1万回以上だがカート追加率が0.5％未満の警告文（水軍による妨害の疑い）

競合他社のコンテンツやデータを配置することで、人気記事のライブラリを作成することもできます。

コマンド例: Qiangua から競合のホット記事 200 件をクロールまたはエクスポートする

①LDAトピックモデルを使用してTOP3コンテンツタグを抽出します。 ②ユーザーコメント感情変動のヒートマップを描画します。 ③高頻度の非標準シーンキーワードを特定します（例：デート応急処置/マスク顔）

既存のデータを使用して将来のROIを予測する

指示の例: 履歴データと次の変数に基づきます。

小紅書のオンサイトトラフィックコストは前四半期比12％増加

競合製品は第3四半期に代替品を発売する予定

プラットフォームは9月にアルゴリズムの重みをアップグレードする予定

モンテカルロシミュレーションを使用して、3つの予算配分スキームのROI分布範囲を予測してください。

DeepSeek の親会社は Huanfang Quantitative であることを知っておく必要があります。定量分析企業の最も強力な能力は、過去の取引データに基づいて将来の市場状況を予測することです。 DeepSeek は推論と予測のこの側面において非常に優れています。

3. 世論のモニタリング

以前はAIツールは存在しなかった

私たちのアプローチは、半自動スクリプトを書いて、毎日関連するすべてのメモをリアルタイムでキャプチャし、世論システムをチェックして、どのメモがキーワードアラームを送信したかを確認し、処理対象としてマークすることです。実際には、これには一定の技術的な限界があります。サービスプロバイダーは言うまでもなく、多くのブランドはそのような世論監視システムを持っていません。

しかし今のところはDeepSeekで十分だ

毎日メモを入力し、さまざまな指示セットを使用して自動分析を行うと、高速かつ正確になります。

注監視コマンドの例: 次のバリアント式のリアルタイム監視:

① 直接的な否定：使いにくい/アレルギー/詐欺

②上級ブラック：「この値段で自転車が他に何が欲しいですか？」（怒った表情で）

③釣り質問：「XXというブランドはダメだと思うのは私だけでしょうか？」

コメント監視の指示の例: ユーザーのコメントを分析します。①「嫌悪者のふりをする」レトリックを特定します (製品を熱心に推奨しているが、実際には競合製品へのトラフィックを誘導しているなど)。 ②「通行人が嫌悪者に変わる」重要な転換点（「パッケージが素敵」から「効果が悪い」へのコメントの軌跡）を示す。 ③絵文字の裏の意味を捉える（「笑顔」の表情は皮肉を表現している可能性がある）

爆弾爆発の確率を予測する指示の例: 「次の次元に基づいて世論のリスクレベルを評価します。

否定的な意見の増加率 (1 時間あたり 50 件以上の新しい否定的なレビュー?)

コミュニケーションノードの性質（一般ユーザー vs. 業界KOL）

感情の伝染の強さ（否定的なコメントの二次的伝染率）