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DeepSeek提示詞和影視劇解說賽道,一直是我定制服務中的“爆單”項目。
在抖音、TikTok等短視頻平臺上,影視解說看似門檻低,實則競爭慘烈。很多創作者以為有了AI就能批量生產,結果發出去的視頻要么流量只有幾百,要么因為文案同質化嚴重被平臺判定為“搬運”或“低質內容”。
昨天,一位做懸疑劇解說的老客戶“光哥”找到我,語氣非常焦灼。他最近嘗試用AI輔助寫口播文案,效率是上來了,但完播率直接腰斬。他發給我一篇剛生成的稿子,我只看了一眼開頭:“這部電影講述了男主角在發現妻子失蹤后,開始尋找真相的故事……”
我直接告訴他:“光哥,你這不叫解說,你這是‘百度百科’朗讀版。這種毫無情緒、平鋪直敘的流水賬,觀眾在劃過的前3秒就會離開。要想在現在的算法里活下來,你的逐字稿必須有鉤子、有情緒、有極高的原創度。”
今天,結合我經手的上百個定制案例,來深度拆解如何通過優化GPT提示詞或DeepSeek提示詞,讓AI寫出人話,徹底減少AI味道。
為什么普通指令寫不出“爆款解說”?
市面上90%的通用指令是這樣寫的:“請幫我總結《消失的愛人》的劇情,寫成一篇短視頻文案。”
在這種指令下,AI會犯三個致命錯誤,導致文案降低重復度極為困難:
第一線性敘事,毫無波瀾:
AI的底層邏輯是“起因-經過-結果”。它會老老實實地從電影第一分鐘講到最后一分鐘。但在短視頻邏輯里,前5秒沒有沖突,觀眾就劃走了。真正的爆款解說,往往采用倒敘、插敘,甚至先拋出結局來制造懸念。
第二上帝視角,缺乏代入感:
普通指令生成的文案是客觀的“第三人稱”。比如“主角感到很害怕”。而高流量的口播文案需要“博主視角”或“沉浸式視角”,比如“這一幕看得我后背發涼,導演這波操作簡直是在挑戰觀眾的心理防線!”
第三書面語過重,AI味濃郁:
滿篇的“隨后”、“因此”、“然而”。這種連接詞在書面閱讀中沒問題,但在口播中顯得極其生硬,沒有任何交流感。
針對他的痛點,我為他定制了一套專用于影視劇解說的指令。核心邏輯是:用“劇本思維”取代“總結思維”,強制AI進行情緒植入。
1、結構重組——強制“倒敘+鉤子”開場
短視頻的生死線在由前3秒決定,我要求AI禁止按時間順序講故事。
我在指令中設定了嚴格的Structure(結構):“文案開頭必須抓取電影中最高能、最反常、或最具視覺沖擊力的一幕作為‘鉤子’。例如:‘你敢信?這個男人為了報復妻子,竟然把自己整容成了殺父仇人!’(此處為示例)。禁止使用‘這部電影講述了’作為開頭。”
2、人設注入——“毒舌影評人”VS“百科機器人”
為了實現極高的原創度,文案必須帶有強烈的主觀色彩。
我給AI植入了一個具體的人設:“你不是AI,你是一位在抖音擁有百萬粉絲的‘毒舌影評人’。你的解說風格犀利、幽默,擅長挖掘劇情背后的的人性黑暗面。在解說過程中,每隔200字必須插入一句‘主觀吐槽’或‘情緒感嘆’,例如‘這波操作我給滿分’、‘編劇的腦洞是被門夾了嗎?’。使用短句,多用反問句與觀眾互動。”
3、視覺對齊——從“文案”變“腳本”
為了方便剪輯,文案必須有畫面感。
約束條件:我要求AI在輸出逐字稿時,標注畫面情緒。
指令片段:“在輸出文案時,請用括號標注建議匹配的BGM情緒或畫面節奏。例如:‘(BGM突然停止,畫面特寫)他緩緩轉過頭,嘴角露出一絲詭異的微笑……’。這不僅能指導剪輯,還能倒逼AI在寫作時考慮到視頻的節奏感,從而減少AI味道。”
指令交付后,光哥用這套DeepSeek提示詞重新制作了電影《看不見的客人》的解說文案。
優化前(AI味流水賬):
“這部電影講述了男主角多里亞被指控殺人,律師古德曼來到他的住處,要求他說出真相。隨后,多里亞開始講述他和情人的故事。最后,律師發現多里亞在撒謊……”
這樣寫的文案平淡無奇,像劇情簡介,完播率極低。
優化后(爆款腳本):
“(BGM懸疑急促)如果不看到最后這一秒,你絕對猜不到兇手是誰!
這個男人在密室里醒來,情人死在身邊,房門反鎖,窗戶焊死。警察說是他殺的,但他卻說自己也是受害者。是不是覺得劇情很老套?(冷笑)別急,接下來的這層層反轉,能把你的CPU直接干燒!
就在剛剛,這位金牌女律師告訴他,警方還有3小時就要上門抓人,想活命?就得把底褲都扒干凈說實話!
這場看似完美的密室殺人案背后,竟然藏著兩個家庭的血淚史……”
結果這條視頻發布后,前5秒留存率從原來的20%飆升到55%。文案充滿了懸念和情緒引導,粉絲評論都在討論劇情細節,而不是吐槽“又是AI讀稿子”。后臺數據顯示,該視頻的原創度檢測完全通過,成功進入了流量池。
在影視劇解說這個紅海賽道,拼的早已不是誰剪得快,而是誰的口播文案更能抓人。
AI是一個強大的工具,但如果你只把它當成“總結器”,它就只能給你吐出垃圾。只有通過精準的提示詞定制,賦予它人設、情緒和結構,才能讓它成為你最高效的“金牌文案”。
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