包含埋点测试指令、会话分析模型以及关键执行建议，助力系统提升笔记互动率。一、埋点测试指令1. 指令：为同一活动设计 A/B 测试方案：· A 组：结尾提问“你会尝试这个搭配吗？”· B 组：引导“留言身高体重帮你选码”· 要求 DeepSeek 预测两组互动率差异及优化建议。二、会话分析模型1. 模板：分析 100 条高互动评论，提取以下内容：· 高频表情符号 TOP5，据此优化表情使用策略。· 问题类型分布（例如产品咨询 40%、经验分享 30%等），依此调整内容结构。· 互动高峰时段（如 20:00-22:00），以便优化发布时间。三、关键执行建议1. 自然感营造：避免使用机械式话术，可适当添加平台特色词汇，如“姐妹”、“蹲蹲”、“神仙用法”等，增强文案的亲和力和平台适配性。2. 节奏控制：每 100 字内容设置 1-2 个互动点，重点布局在以下位置：· 正文第 2 段结尾（此时阅读完成率约 70%，可有效吸引用户参与互动）。· 图片描述文字（小红书特有的互动触点，合理设置互动点可提升用户参与度）。3. 风险规避：使用 “请生成不违反《小红书社区规范》第 3 章的互动方案” 指令进行合规性校验，确保文案内容符合平台规定，避免违规风险。综合运用上述提示语策略，可系统提升笔记互动率。建议先使用 V3 模型进行数据预测，了解潜在趋势和效果；再通过 R1 模型生成创意内容，增加文案的吸引力和独特性；最后用 “模拟用户视角评审该方案” 指令进行查漏补缺，从用户角度出发优化方案，提高整体质量。

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