爆款特征提取方向 - 开放式赛题解题示例
1. 构思需求
需求：爆款商品标题的关键词提取与优化建议
制造业企业在新品上架电商平台时，常需撰写吸引点击的标题。人工分析竞品标题耗时费力，现用大模型智能体自动提取爆款标题中的高频关键词，并生成优化建议。
2. 所需数据（简单、可获取）
3. 智能体设计
功能：输入3-5个爆款标题，输出高频关键词和优化建议。
实现步骤：
1. 输入：用户粘贴竞品标题（或上传CSV文件）。
2. 大模型处理：
o 调用大模型（如GPT-4）完成以下任务：
§ 提取高频词（如“不锈钢”“便携”“限时折扣”）。
§ 分析文案结构（如“前缀促销词+核心属性+功能描述”）。
3. 输出：
o 关键词排行榜（按频率排序）。
o 生成建议（如“建议在标题开头加入促销词，并强调‘防漏’功能”）。
4. 示例代码
Python：
# 输入：爆款标题列表
titles = [
"【限时折扣】不锈钢保温杯500ml 便携防漏 商务简约",
"大容量运动水壶 1000ml 户外骑行 防摔耐磨",
"儿童保温杯 吸管款 食品级316不锈钢 防烫"
]
# 大模型提示词
prompt = f"""
分析以下商品标题，完成2项任务：
1. 列出所有标题中的高频关键词（排除通用词如“的”“款”）；
2. 总结爆款标题的常见结构（如“促销词+材质+容量”）。
标题列表：{titles}
"""
# 模拟大模型输出（实际调用API）
output = """
1. 高频关键词：不锈钢(2次)、防漏(1次)、便携(1次)、耐磨(1次)、316(1次)；
2. 文案结构：50%标题以促销词开头，80%包含材质和功能描述。
建议：新品标题可参考“【促销】+材质+核心功能+差异化词（如‘儿童专用’）”。
"""
print(output)
5. 优势说明
零训练成本：直接调用现成大模型，无需训练数据。
快速落地：企业可立即用于优化标题撰写。
扩展性：后续可加入主图分析、价格区间匹配等。
参赛者亦可设计类似“小场景+大模型调用”的解决方案，如：
爆款主图的色彩分析 → 推荐配色方案
短视频黄金3秒话术提取 → 生成脚本模板