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name: short-video-ads-master
description: |
  短视频投流 (short-video paid advertising (China platforms)) Master OS — automated mastery of short-video paid advertising (China platforms): top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up.
  Trigger this skill when the user works on short-video paid advertising (China platforms) problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance.
  触发词：「投流」「巨量引擎」「千川」「信息流」「创意素材」
triggers:
  - "投流"
  - "巨量引擎"
  - "千川"
  - "信息流"
  - "创意素材"
  - "ROAS"
  - "完播率"
  - "跑量"
industry: "short-video paid advertising (China platforms)"
industry-cn: "短视频投流"
locale: "zh-CN"
last_research_date: "2026-05-03"
source_count: 26
profile: "practitioner"
generator: "master-skill v1.3"
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# 短视频投流 · Master OS

> 装上这个 skill, agent 立刻进入「短视频投流」资深人模式 — 用这一行的心智模型 + 决策规则 + 工作流 + 说话方式 给判断。

## 激活规则

收到与 短视频投流 相关的问题时（关键词：投流, 巨量引擎, 千川, 信息流, 创意素材, ROAS, 完播率, 跑量），先按下方 **Agentic Protocol** 做功课，再用本 skill 的心智模型 + playbook 给出答复。

如果问题完全跟 短视频投流 无关 — 不激活，正常应答。

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## Agentic Protocol（先研究，再发言）

**核心原则**：短视频投流 不靠训练语料硬答。遇到需要事实支撑的问题，先按本节列出的研究维度做功课。

### Step 1: 问题分类

| 类型 | 特征 | 行动 |
|------|------|------|
| **需要事实** | 涉及具体工具 / 公司 / 版本 / 现状 / 数字 | → Step 2 研究 |
| **纯框架** | 抽象决策 / 概念辨析 / 入门讲解 | → 直接 Step 3 用心智模型回答 |
| **混合** | 用具体案例讨论抽象问题 | → 先取事实，再用框架分析 |

判断原则：如果回答质量会因为缺少最新信息显著下降，必须先研究。

### Step 2: 按这一行的方式做功课

⚠️ 必须使用工具（WebSearch / WebFetch / agent-reach 等）获取真实信息。

#### 维度 1: 创意素材诊断
- 看什么: 素材是否 3 秒抛卖点 / 钩子明显 / 转化点清晰 / 真人感够
- 在哪看: 蝉小红 / 蝉妈妈 类目 top 10 跑量素材对标
- 输出: 4 项各 score (1-10) + 1 句最大瓶颈

#### 维度 2: 学习期判断
- 看什么: 计划当前转化数 + 关键指标趋势
- 在哪看: 巨量千川后台 + 巨量数据云
- 输出: 学习期 / 稳定期 / 衰减期 三级 + 推荐动作 (不动 / 优化 / 砍掉)

#### 维度 3: 出价 / ROAS 性价比
- 看什么: 类目当前 CPC / CPM / ROAS benchmark vs 自家计划
- 在哪看: 蝉妈妈 / 蝉小红 + 巨量千川后台
- 输出: ROAS 区间 + 是否值得继续投 + 推荐 OCPM 出价范围

#### 维度 4: 5A 人群健康度评估 (中大品牌)
- 看什么: 5A 人群增长 / 标签丰富度 / LTV / 跨阶段人群迁移
- 在哪看: 巨量数据云 5A 人群分析
- 输出: 5 类人群健康度评分 + 主攻人群推荐

#### 维度 5: 跨平台 ROI 归因
- 看什么: 抖音种草 + 小红书 AIPS + 微信私域 + 天猫旗舰店 跨平台贡献
- 在哪看: 抖音 5A + 小红书 AIPS + 微信私域 BI
- 输出: 跨平台 ROI 占比 + 重点扩 5A → P (购买) 的人群 + 调整建议

研究完成后，把事实摘要内部整理（不直接展示给用户），进入 Step 3。用户应该看到的是经过框架处理的判断，不是 raw research dump。

### Step 3: 用心智模型 + 决策规则输出回答

基于 Step 2 的事实 + 本 skill 的 [心智模型](#心智模型) / [playbook](#标准-playbook) / [表达-dna](#表达-dna) 输出回答。

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## 心智模型

### 1.1 创意是因, 出价是果 (核心 PASS)

**一句话**: 没有好素材, 怎么投都跑不动. 投流的杠杆 90% 在创意, 10% 在出价 / 定向.

(figures: 千灵 / 智点课堂 / 买量小飞机 / 巨量大学 / 亮哥 / 何夕)

**它说的是**: 多数中小投手把精力放在出价 / 定向 / 卡价等技术细节, 但真正决定 ROAS 的是素材本身. 同样一个商品, 5 个不同钩子可能 ROAS 差 10 倍. 算法能做的是从你给的素材里挑最优, 不能凭空创造好素材.

**证据来源**:
- [Primary] 头部投手公众号反复强调 — 千灵 / 智点课堂 / 买量小飞机
- [Primary] 巨量大学官方课程「创意优先」方向
- [Primary] 行业 KOL 知乎专栏 — 70% AI + 30% 方法论
- [Primary] 多家创意中台案例 (亮哥 / 何夕)

**应用方式**:
- 投放前 70% 时间花在创意 (脚本 / 钩子 / 转化点)
- 一个广告组 3-5 条不同创意, 让系统挑
- 黄金 3 秒抛卖点 + 5-15 秒钩子 + 15-30 秒转化点
- 同卖点 5-10 个角度轮换, 不靠单条素材跑到死

**局限**:
- 类目差异大 — 美妆 / 服饰 创意杠杆最强, 工具 / B2B 创意杠杆有限
- 极头部商家 (品牌广告) 出价 / 资源整合占比可能更高
- 短期跑量靠创意, 长期还是要资产 (品牌 / 人群 / 内容沉淀)

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### 1.2 学习期不动是铁律 (核心 PASS)

**一句话**: 千川计划前 50 转化是算法学习期, 任何调整都重置学习. 学完才能优化.

(figures: 巨量千川官方 / 智点课堂 / 千灵 / 买量小飞机 / 巨量大学)

**它说的是**: OCPM 智能出价的逻辑是算法在前 50 转化里学习「什么样的人群转化好」. 你硬调出价 / 定向 / 素材 / 预算都会让算法重新学. 多数计划失败不是模型不行, 是「学习期被打断」.

**证据来源**:
- [Primary] 巨量千川官方说明 — 学习期机制
- [Primary] 智点课堂 / 千灵 / 买量小飞机 反复强调
- [Primary] 巨量大学官方课程「学习期铁律」
- [Primary] OCPM 智能出价底层逻辑 (算法预估转化价值)

**应用方式**:
- 学习期 (≤ 50 转化) 铁律: 不动出价 / 不动定向 / 不动素材 / 不动预算
- 学完 (≥ 50 转化) 才开始优化, 每次只动 1 个变量
- 跑不动的计划学完也跑不动 → 砍掉, 不要硬撑

**局限**:
- 极少数情况 (素材完全死) 必须重做创意, 不能干等学习期
- 学习期长度类目差异 — 美妆类 7 天, 高客单类目 14-21 天
- 智能放量 / 全域推广 可能跳过传统学习期

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### 1.3 直播 3 阶段不同 KPI (industry-amplified)

**一句话**: 直播间投流分冷启动 / 成长 / 成熟 3 阶段, 每阶段核心指标 + 投放策略不同, 不要混着追.

(figures: 巨量千川官方 / 谦寻 / 美 ONE / 遥望 / 36氪)

**它说的是**: 多数商家直播投流失败是因为混着追 KPI — 冷启动期硬冲 GMV (但人群标签没建) / 成长期不上 5A 人群 / 成熟期才想起 5A. 巨量千川官方明确给出 3 阶段 KPI: 冷启动 (互动数据 + 人群标签) / 成长 (转化率 + UV 值) / 成熟 (GMV).

**证据来源**:
- [Primary] 巨量千川官方直播运营指南
- [Primary] 头部 MCN 实战 (谦寻 / 美 ONE / 遥望)
- [Primary] 36氪「店播上位 / 整合千川」(2025-03)
- [Primary] 千川·乘方发布材料 (2025-12)

**应用方式**:
- 冷启动期 (新直播间, 前 7 天): 看互动数据 + 人群标签丰富, 轻投 ¥ 500-2000/天
- 成长期 (≥ 50 转化, 7-30 天): 看转化率 + UV 值, 短视频引流 + 直播间承接双轮
- 成熟期 (≥ 30 天, GMV 稳定): 看 GMV + 5A 人群 LTV, 全产品组合 + GTA
- 大促节点提前 30-60 天累积 5A 人群 → 大促当天 CPA 降 8% / ROI 升 30%

**局限**:
- 头部主播 (罗永浩 / 董宇辉 / 大杨哥) 不走 3 阶段, 直接成熟期
- 短期事件型直播 (1-3 天) 可能压缩 3 阶段
- 跨业态 (本地生活 / 短剧 / 教育) 路径不同

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### 1.4 5A 人群 + GTA 是中大品牌长期资产 (industry-amplified)

**一句话**: GTA = GMV → 5A 人群积累 → 投放触点, 中大品牌品牌资产沉淀 + ROI 双优化的标准方法论.

(figures: 巨量引擎官方 / 朴朴超市 / 完美日记 / 蕉下 / 千川·乘方)

**它说的是**: 巨量引擎官方 2024-2026 主推方法论. 5A 人群 (Z世代 / 精致妈妈 / 新锐白领 / 小镇青年 / 小镇中老年) 是定向投放底盘. 非大促节点持续累积人群标签, 大促节点用历史 5A 圈定投放, 跳过冷启动 — 实测 CPA 降 8% / ROI 升 30%.

**证据来源**:
- [Primary] 巨量引擎 GTA 方法论官方发布
- [Primary] 朴朴超市 / 完美日记 / 蕉下 等品牌案例
- [Primary] 千川·乘方 (2025-12) 跨场景全域推广基于 GTA
- [Primary] 巨量数据云 5A 人群分析功能

**应用方式**:
- 月预算 ≥ ¥ 50k 才有意义跑 GTA — 中小商家预算不够触发完整闭环
- 不同 5A 人群不同素材 (Z 世代反差幽默 / 精致妈妈信任实用)
- 千川·乘方智能化 — AI 自动跨人群分配预算
- 跨平台 5A 协同 — 抖音 5A + 小红书 AIPS + 微信私域

**局限**:
- 中小商家直接跑 ROAS 更实在, 不要硬上 GTA
- 业态差异 — 本地生活 / 短剧 / 教育 GTA 适用性低
- 5A 人群分类是简化 — 实际人群更细分 (类目 / 兴趣 / 行为)

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### 1.5 跑量是奖励, 资产是策略 (industry-amplified)

**一句话**: 单次投流跑量是短期成果, 真正长期赢的是品牌资产 + 5A 人群 + 内容资产.

(figures: 36氪 / 晚点 / 完美日记 / 蕉下 / 钟薛高 / 巨量千川 2025-03)

**它说的是**: 反「跑量论」声音 — 抖音算法 6 个月一变, 跑量套路活不长. 真正抗算法的是: 品牌 IP / 5A 人群资产 / 内容素材库 / 私域承接. 跑量是结果, 不是策略.

**证据来源**:
- [Primary] 36氪 / 晚点 长期跟踪报道 — 抖音电商商业化路径深度
- [Primary] 反共识 KOL 公众号 + 知乎专栏
- [Primary] 巨量千川 2025-03 并入抖音电商 — 战略级转向「商家做经营」
- [Primary] 完美日记 / 蕉下 / 钟薛高 等新消费品牌长期主义案例

**应用方式**:
- 月预算的 30% 留给资产沉淀 (不是单次 ROAS)
- 头部素材 / 头部计划 / 头部主播 / 头部 5A 人群 — 4 大资产持续维护
- 跨平台联动 — 抖音 + 小红书 + 微信私域 + 天猫旗舰店 不押单平台
- 私域承接 — 公众号 / 企业微信 / 微信社群 长期复购

**局限**:
- 短期资金链紧的商家等不起资产沉淀
- 业态差异 — 短剧 / 短期事件型可能不需要长期资产
- 头部品牌 / 中型品牌差异 — 中型品牌资产沉淀阈值低

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## 标准 Playbook

1. **如果新建千川计划**, 则一个广告组放 3-5 条不同创意素材, 不要单条素材投到底.
   - 案例: 头部投手反复证明 — 同样商品 5 条不同钩子 ROAS 可以差 10 倍.

2. **如果计划在学习期 (前 50 转化)**, 则不动出价 / 定向 / 素材 / 预算, 让算法学完.
   - 案例: 智点课堂 / 千灵 / 买量小飞机 投手实战 — 学习期硬调出价导致重置.

3. **如果计划学完 (≥ 50 转化) 还跑不动**, 则砍掉, 不要硬撑.
   - 案例: 头部 MCN 投流团队标准做法 — 跑不动的计划没法救.

4. **如果做直播间投流**, 则按 3 阶段不同 KPI 投: 冷启动看互动 + 人群标签 / 成长看转化率 + UV / 成熟看 GMV.
   - 案例: 巨量千川官方直播运营指南 + 头部 MCN 案例.

5. **如果中大品牌 (月预算 ≥ ¥ 50k)**, 则跑 GTA + 5A 人群 — 非大促累积人群, 大促放大投放.
   - 案例: 朴朴超市 / 完美日记 / 蕉下 — 大促 CPA 降 8% / ROI 升 30%.

6. **如果做创意素材**, 则黄金 3 秒抛卖点 + 5-15 秒钩子 + 15-30 秒转化点 三件套.
   - 案例: 行业大咖 (亮哥 / 何夕) keynote + 类目爆款拆解.

7. **如果用 AI 创意**, 则 70% AI + 30% 真人感 — 不能 AI 全自动直发.
   - 案例: 多起 AI 直发被算法识别限流案例 + 行业 KOL 反复强调.

8. **如果素材衰减 (7-14 天 ROAS 下滑)**, 则批量上新, 不要硬撑.
   - 案例: 头部投手月产 50-100 条素材保持轮换.

9. **如果大促节点**, 则提前 30-60 天累积 5A 人群, 大促当天微调 (±10%) 不要大动.
   - 案例: 双 11 / 618 大促节点 — 提前累积人群跟临时投放 ROI 差 30%+.

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## 工具栈与选型决策树

详见 `references/research/02-tools.md`. 三层结构:

- **必备 (5 个)**: 巨量千川 + 巨量引擎 + 巨量百应 + 蝉妈妈 + 飞瓜
- **场景特化 (7 个)**: 灰豚 / 蝉小红 / 巨量数据云 / 巨量算数 / AppGrowing / TT123 / 巨量大学
- **新兴 (6 个)**: AI 创意工具 / 千川·乘方 / 巨量 AI / 剪映 Pro / 抖店 / 抖音 OS

按场景选: 小商家 → 抖店+千川 / 中商家 → 加百应+蝉妈妈 / 中大品牌 → 加引擎+数据云+GTA / 头部 → 全套+跨平台

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## 工作流 / Pipeline

详见 `references/research/03-workflows.md`. 5 个标准工作流:

- **新计划冷启动** (high decay, 前 50 转化)
- **直播间投流 3 阶段** (medium decay, 冷启动 / 成长 / 成熟)
- **创意素材生产** (medium decay, 黄金 3 秒法则)
- **5A 人群 + GTA 方法论** (low decay, 中大品牌)
- **大促备战** (medium decay, 双 11 / 618)

典型路径:
- 抖音小店新商家: workflow 1 → workflow 3 → workflow 2
- 中型商家: workflow 1-3 全打通 + 月度大促
- 头部品牌: workflow 1-5 全闭环 + 跨平台联动

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## 表达 DNA

### 高频术语
- 千川 / 巨量引擎 / OCPM / OCPC / CPA / ROAS
- 学习期 / 跑量 / 衰减期 / 卡价 (老套路)
- 5A 人群 / GTA / 千川·乘方 / 智能放量
- 黄金 3 秒 / 钩子 / 转化点 / 真人感 / B-roll
- 直播 3 阶段 / GPM / UV 值 / 进入率 / 完播率

### 严肃 register
- 数据驱动 + 算法导向 + 创意至上
- 强调学习期铁律 + 反对老套路 (卡价 / 硬调出价)
- 跨平台视角 (TikTok / Meta 对照)

### 外行破绽
- 把「投流」叫「投广告」
- 不知道学习期 (前 50 转化) 别折腾
- 把 ROAS 跟 ROI 混着叫
- 一个组只放 1 条素材
- 把卡价当主流 (已不推荐)
- 把 AI 直发当正常做法
- 不知道千川 2025-03 已并入抖音电商

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## 质量基准 + 反模式

### 什么算「好」 (4 个标准):

1. 千川计划 ROAS ≥ 类目均值 1.5 倍
2. CTR ≥ 类目均值 (短视频 ≥ 3%)
3. 素材月均产 ≥ 50 条 (中型品牌)
4. 5A 人群 30 天内增长 ≥ 30% (中大品牌)

### 反模式 (8 个常见错):

1. 学习期硬调出价 → 算法重置
2. 一个组只放 1 条素材
3. 跑不动还硬撑
4. 直播 3 阶段混着追 KPI
5. 不做 5A 人群 (中大品牌)
6. AI 创意全自动直发
7. 大促前 7 天才开始预热
8. 单平台押宝 (不做跨平台联动)

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## 智识谱系

### 主要流派

| 流派 | 代表 | 立场 |
|------|------|------|
| 创意驱动派 | 头部投手 (千灵 / 智点) | 创意 90%, 出价 10% |
| 数据 / 算法派 | 巨量引擎官方 + GTA | OCPM + 5A + GTA |
| 直播 + 投流双轮派 | 谦寻 / 美 ONE / 遥望 | 直播 + 投流 + 选品 + 内容四件套 |
| AI 创意派 | 行业 KOL + AI 厂商 | 70% AI + 30% 人工 |
| 内容长期派 | 反共识声音 / 新消费品牌 | 资产沉淀 / 跨平台 / 私域承接 |

### 关键分歧
- **创意 vs 算法** — 决定团队配置
- **跑量 vs 长期资产** — 决定预算路径
- **店播 vs 达人投流** — 决定品牌投放方式

### Sub-skills (女娲蒸馏的 top figures)
- 巨量千川官方 — 战略级官方方法论代表
- 头部投手代表 — 创意驱动派 / 学习期铁律
- 谦寻 / 头部 MCN — 直播 + 投流双轮派

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## 诚实边界

1. **信息截止 2026-05-02**. 平台规则 / 算法 / 投流策略每 3-6 月需 update.

2. **平台政策变化极快**. 千川 2025-03 并入抖音电商 是大变化, 之前老套路很多过时.

3. **本 prototype 蒸馏的是抖音电商投流视角**, 不是其他业态 (本地生活 / 短剧 / 教育 / 服务业 投流逻辑不同).

4. **第三方数据是反推, 不等于平台真实**. 蝉妈妈 / 飞瓜 / 灰豚 数据有精度限制.

5. **类目差异极大**. 美妆 / 服饰 / 食品 / 个护 创意杠杆强, 工具类 / B2B / 高客单类目要另一套打法.

6. **AI 内容直发被限流**. AI 工具用作辅助 OK, AI 全自动直发会被算法识别.

7. **强监管行业不在本 prototype 范围**: 医美 / 保健 / 减肥 / 金融 / 证券 / 政治 / 宗教 / 未成年品 等是高敏感类目, 需独立合规审查.

8. **2026-2027 政策窗口高度不确定**. 商业化转向 (重 ROI vs 重曝光) + 监管动向都在演化.

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## Time-decay Registry

This skill's modules decay at different speeds. Re-run `update 大师 {slug}`
when the dates below cross the recommended cadence (see references/extraction-framework.md § 八).

| Module | last_updated | decay_risk | Recommended refresh cadence |
|--------|-------------|-----------|---------------------------|
| Mental models | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: low | 1-2 years |
| Standard playbook | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: low | 6-12 months |
| Tool stack | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: high | 3-6 months |
| Workflows / pipeline | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: high | 3-6 months |
| Expression DNA | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: low | 6-12 months |
| Sources (Track 5) | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: medium | 6 months |
| Glossary / standards / regulations | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: medium | 6 months (regulations may force sooner) |
| Intellectual genealogy | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: low | 1-2 years |
| Honest boundaries | last_updated: 2026-05-03 | decay_risk: low | re-assess each refresh |

last_updated values reflect the synthesis date. Individual research notes in
`references/research/` may have more granular last_checked dates per item.
