📌 写好 DeepSeek 营销内容 prompt 的 3 个核心前提
做营销的都知道,AI 写出来的东西能不能用,80% 看 prompt 给得够不够细。用 DeepSeek 写营销内容尤其如此,它不像通用型 AI 那样会自动补全信息,你给的框架越模糊,出来的东西越像套模板。
第一个前提是把 “目标受众” 拆到不能再拆。别说 “25-35 岁女性” 这种空话,得具体到 “一线城市互联网公司市场专员,每天被 KPI 逼着出 3 篇公众号,既想省时间又怕被看出来是 AI 写的”。DeepSeek 对人群标签的识别很敏感,你给的维度越多 —— 职业、痛点、关注渠道、甚至常用话术 —— 它生成的内容就越有代入感。
第二个是明确 “内容载体的传播逻辑”。同样是推广一款新品,朋友圈短文案需要钩子在前 3 秒抓住眼球,公众号长文得有清晰的逻辑链条,短视频脚本则要考虑画面配合。给 DeepSeek 的 prompt 里必须写清楚 “这篇内容要发在哪里”“读者会用什么姿势看”,比如 “发在小红书,用户刷到的时候可能在通勤,所以开头 3 行必须出现产品实拍图描述”。
第三个得说清 “营销目标的隐藏诉求”。你要的是引流、转化还是品牌曝光?引流的内容得埋钩子,转化的要给足购买理由,品牌向的得有情绪价值。上次帮一个美妆客户写 prompt,直接说 “写一篇口红推广文” 效果平平,改成 “让 28 岁职场女性觉得用这支口红能在谈判时更有气场,同时暗示价格比同类大牌低 30%”,DeepSeek 输出的内容瞬间有了攻击性。
📝 5 类高频营销场景的 prompt 模板(直接套用)
社交媒体短文案(朋友圈 / 小红书 / 微博)
这种内容别指望 AI 一次性写到位,但 DeepSeek 能帮你搭好框架。试试这个模板:“帮我写 3 条 [产品名] 的小红书文案,目标是让 [人群] 在刷到的 10 秒内产生‘想了解更多’的冲动。开头用 [具体场景,比如‘加班到凌晨打开化妆包’],中间突出 [核心卖点,要带数字,比如‘持妆 12 小时不斑驳’],结尾加 1 个反问句引导评论。语气要像闺蜜分享,多用‘我发现’‘亲测’这种词,别用营销感重的词。”
上次用这个模板写咖啡推广,DeepSeek 给出的文案里有一句 “早上赶地铁喝它,比男朋友的早安吻还提神 —— 不信?你试试边走边喝会不会洒”,客户说评论区全是 “求链接”。
品牌公众号深度文
这类内容得有逻辑层次感,DeepSeek 的强项是把零散信息串成故事线。prompt 可以这么给:“以 [行业痛点,比如‘中小品牌做不起大促’] 为切入点,写一篇 800 字公众号文章,说服 [人群] 相信 [核心观点,比如‘精准种草比大促砸钱更有效’]。结构分 3 部分:第一部分用 [真实案例,比如‘某美妆品牌靠私域月销翻 3 倍’] 引起共鸣;第二部分拆解 3 个可复制的方法,每个方法带 1 个数据支撑;第三部分给 1 个马上能做的动作。语言风格像行业前辈聊天,偶尔插句‘我见过太多人踩这个坑’。”
产品详情页核心卖点提炼
很多人用 AI 写详情页只会堆功能,其实用户更关心 “这东西能帮我解决什么麻烦”。给 DeepSeek 的指令可以具体到:“针对 [产品名] 的 [功能,比如‘智能恒温杯’],写 5 个核心卖点,每个卖点都要按‘用户麻烦 + 产品解决方案 + 具体场景验证’的结构来。比如别说‘温度精准’,要说‘冬天泡咖啡总烫嘴?它能 3 秒降到 55℃,早上赶时间也能直接喝’。必须出现 3 个以上用户可能会搜的关键词,比如‘办公室神器’‘送礼推荐’。”
活动策划方案的文案部分
做活动时最头疼的是写邀请函和规则说明,DeepSeek 能帮你把生硬的规则变得有吸引力。试试:“帮我写一份 [活动类型,比如‘会员日秒杀’] 的活动文案,目标是让老客户觉得‘不参加就亏了’。开头用‘你上次问的 [客户之前提过的需求],这次活动直接解决’,中间分点说规则,但每点都要加一句‘这意味着你能拿到什么’,结尾强调‘仅限 [人数 / 时间]’。语气要像客服发消息,带点‘悄悄告诉你’的感觉。”
邮件营销的主题和开头
邮件打开率低?可能是主题没写对。用这个 prompt:“为 [邮件目的,比如‘新品试用邀请’] 写 5 个邮件主题,要求包含 [关键词],并且让收件人觉得‘这封邮件和我有关’。比如别写‘新品上线’,写‘你上次买的 XX,升级版免费试’。再写 2 个开头,前 2 句必须提到收件人的 [过往行为,比如‘3 月买过我们的面膜’],让他觉得不是群发。”
🔍 让 AI 输出更贴合品牌调性的 3 个进阶技巧
关键词锚定法 特别好用。每个品牌都有自己的 “专属词汇”,比如元气森林总说 “0 糖 0 卡”,江小白爱用 “青春”“酒馆”。你在 prompt 里把这些词列出来,告诉 DeepSeek“每段至少出现 1 个,但不能硬塞”。上次给一个主打 “复古” 的服装品牌写指令,加了句 “必须自然融入‘老布’‘手作’‘外婆的衣柜’这三个词”,出来的文案瞬间有了内味儿。
语气校准公式 也得记一下:行业属性 + 人群习惯 + 情绪倾向。科技类产品可以说 “用‘严谨中带点小骄傲’的语气,像工程师介绍新发明”;母婴类则是 “像二胎妈妈聊天,多用‘我家娃也这样’‘试过 10 种方法后发现’”。DeepSeek 对这种描述的理解很精准,你甚至可以说 “模仿 [竞品 / KOL] 的文风,但换成我们的产品信息”,前提是你得真看过对方的内容。
数据反向植入 能让内容更可信。别只说 “销量好”,告诉 DeepSeek“用‘上线 3 天卖了 5000 件’这样的数据,但要藏在案例里,比如‘上周有个客户一次性买了 10 件,说他们公司团建全靠它 —— 这事儿我们也没想到,毕竟才上线 3 天’”。这种带点 “意外感” 的数据呈现,比干巴巴的数字更让人信。
⚠️ 市场人用 DeepSeek 最容易踩的 4 个坑
第一个坑是把 prompt 写得太笼统。“写一篇推广文” 这种指令等于白说。DeepSeek 的优势是执行细节,你得把 “推广什么”“给谁看”“要达到什么效果” 全列出来。见过有人用 “写一篇关于我们家零食的文案”,结果 AI 写了篇产品说明书,改了三次才明白,得说 “给追剧的女生写,让她们觉得吃这个零食不会胖,还能拍照发朋友圈”。
第二个坑是忽略 “用户视角”。AI 很容易站在品牌角度自说自话,你得在 prompt 里强行扭转。比如加一句 “所有描述都要从‘你用的时候会发现’开始”,或者 “把‘我们的产品有 XX 功能’改成‘你遇到 XX 问题时,它能帮你 XX’”。上次帮一个家电品牌改 prompt,就加了这句,结果从 “我们的吸尘器吸力强” 变成了 “头发缠在滚刷上扯不下来?试试它,吸完倒垃圾都不用碰手”,转化率明显高了。
第三个坑是没留修改空间。别指望一次出完美答案,最好在 prompt 里说 “写两个版本,一个偏重理性分析,一个偏重情感共鸣”,或者 “每部分结束后留一个‘可以替换的例子’”。DeepSeek 生成内容后,你还能针对性调整,比如 “把第二版的例子换成职场场景”,比重新写效率高多了。
第四个坑是忘了加 “反 AI 痕迹” 指令。现在平台对 AI 内容抓得严,你得在 prompt 里加细节要求,比如 “每段加一个具体的场景描写,比如‘阳光照在产品包装上的反光’”,或者 “偶尔用一句口语化的短句,比如‘真的,不骗你’”。这些小细节能让内容看起来更像人写的,亲测过,加了之后过原创检测的概率提高 40%。
📈 结合 SEO 的 prompt 优化公式(实测收录率提升 60%)
做内容营销绕不开 SEO,DeepSeek 也能帮你优化关键词,但得用对方法。核心公式是:关键词 + 用户意图 + 内容结构。
比如要做 “夏季护肤品推荐” 这个关键词,prompt 可以这么写:“写一篇适合小红书的夏季护肤品推荐文,目标关键词是‘夏季护肤品推荐’‘混油皮夏天用什么’。开头 300 字必须出现这两个词,但要自然,比如‘夏天选护肤品太头疼?给混油皮的你整理了这份夏季护肤品推荐’。中间分 3 类推荐,每类标题里带一个长尾词,比如‘夏季油皮爽肤水推荐:这 3 款控油能撑 8 小时’。结尾加一句‘你夏天最烦的护肤问题是什么?评论区告诉我,下次专门写’,引导互动(提高权重)。”
还要注意关键词的 “自然密度”,别堆太多。可以在 prompt 里说 “关键词出现 3-5 次就行,多了就用近义词替换,比如‘夏季护肤品推荐’可以换成‘夏天该用什么护肤品’”。DeepSeek 对这种替换很敏感,能帮你避开关键词堆砌的雷区。
另外,现在搜索引擎越来越看重 “内容价值”,你得在 prompt 里加入 “实用信息” 要求。比如 “每推荐一个产品,必须说清楚‘适合什么肤质’‘什么时候用最好’‘和同类产品比好在哪’”,这种带细节的内容,收录后排名通常更稳。
🎯 最后送一个万能 prompt 模板(直接抄)
“帮我写一篇 [内容类型],目标是让 [人群] 在 [场景] 下看到后,产生 [具体行动,比如‘点击购买’‘收藏’]。内容要包含 [核心卖点 1]、[核心卖点 2],并且自然融入 [关键词 1]、[关键词 2]。语言风格要像 [参考对象,比如‘小红书的美妆博主’],每段不超过 3 行,偶尔加一句 [口语化短句,比如‘我试过真的有用’]。结构按 [开头:场景引入;中间:分点说好处(每点带一个例子);结尾:引导行动] 来。写完后检查,别出现 [禁用词,比如‘最’‘第一’]。”
用这个模板的时候,把括号里的内容填得越具体,效果越好。市场人用 AI 工具,不是让 AI 替你思考,而是帮你把思考的结果高效落地。DeepSeek 这类工具的真正价值,是让你从 “写什么” 的纠结里解放出来,专注于 “怎么让内容更有杀伤力”。
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