「DeepSeekは小紅書マーケティングを強化し、効率変革の新たな時代を切り開きます。」小紅書マーケティング分野において、DeepSeekがなぜ効率向上の鍵となっているのでしょうか？戦略、データ、そして世論において、DeepSeekはどのように機能するのでしょうか？そして、マーケターはDeepSeekを正しく活用し、業務パフォーマンスを向上させるにはどうすればよいのでしょうか？

DeepSeek は中国の AI 業界にとって恩恵をもたらすだけでなく、私たちマーケティング専門家にとっても恩恵をもたらします。

あなたもマーケティング担当者であり、まだDeepSeekを使用して作業効率を改善したことがない、またはDeepSeekの使い方がわからない場合は...

この記事をよく読んでください。私自身の応用方法もシェアします。

私は日々の仕事で、DeepSeek を使用して 3 つのシナリオで効率を向上しています。

これらは、戦略立案、データ分析、世論の監視であり、いずれも非常に役立ちます。

I. 戦略の見直し

DeepSeekに「小紅書ブランドのキャンペーンプランを書いてください」と安易に頼まないでください。それは医者に「病気なので薬を処方してください」と頼むようなものです。得られるのは効果の薄い薬だけです。

AIをスーパーサービスプロバイダーと考えてみてください。AIは最高レベルの機能を備えていますが、明確な要件を提示する必要があります。提供できる情報が多いほど、AIはより正確な戦略を提案します。回答が広範すぎたり、一般的な内容だったりするのはAIのせいではなく、むしろ標準的な回答を提供するには情報が不足しているからです。

正しい指示例：「あなたは現在、VCファンド出身の新しいスキンケアブランド（平均発注額389人民元）の小紅書（リトルレッドブック）マネージャーです。主力製品は『ブルー銅ペプチドアンチエイジングエッセンス』で、主な特長は以下のとおりです。①中国科学院と共同開発したマイクロカプセル化技術。②実地試験では、28日間で特定の茶色のボトルのシワ軽減効果を上回ることが示されています。③交換可能な環境に優しいパッケージ。競合にはHBNダブルレチノールやProya Rubyなどがあります。予算は30万人民元です。要件：」

1) アンチファネルモデルに基づいて、6か月間のシーディング・ハーベストパスを設計します。2) 6.18プロモーション期間中、Tmall旗艦店の購入特典メカニズムと連携する必要があります。3) ドラマを見ながら夜更かしする人、ノーメイクで運動する人、ビジネスで軽装で旅行する人の3つの異なるシナリオを統合します。4) ROIの見積もりでは、コンテンツのシーディング期間（1〜3か月）とコンバージョンのハーベスト期間（4〜6か月）を区別する必要があります。

競合他社の分析、予算配分のガントチャート、リスク警告を含む提案書を提出してください。

こうすることで、論理的に正しい解決策が得られます。ただし、そのまま適用することはお勧めしません。使用前に最適化し、欠点を特定する必要があります。

私たちのチームはすでにDeepSeekをワークフローに統合しており、戦略策定の効率が大幅に向上しました。ぜひ一度お試しください。

II. データ分析

人間はデータ分析を必要としますが、分析に失敗することがよくあります。

なぜなら、データ分析を行う際に、自分の主観に影響を受けずに済むことは誰にとっても難しいからです。

しかし、DeepSeekは

同様に、データをただ投入して分析を期待するのではなく、まずデータを前処理するのが最善です。

まず、外れ値を整理します。例えば、ある投稿が著名人の推薦によって突然多くのビューを獲得したなどです。こうした外れ値を手動でマークし、コンテンツタイプ（実用レビュー／コンピレーション／商品推奨など）ごとにディメンションタグを追加します。最後に、618ショッピングフェスティバル期間中の競合他社の広告など、競合他社の情報を同期させ、市場情報で補完します。

指示には要件と標準を含める必要があります。

指示例: DuPont 分析を使用して、次の点に焦点を当てて Q2 の展開効果を分析してください。

①618ショッピングフェスティバルの影響で、中堅KOL（フォロワー5万～10万）のインタラクションコストは異常に変動しているでしょうか？ ②「脂性肌・ニキビ肌の緊急ケア」と「アンチエイジング」関連のコンテンツの収集率の違いを比較します。 ③注意：インタラクション数が1万回以上だが購入率が0.5%未満のノート（有料コメント投稿者による操作の疑いあり）。

競合他社の広告コンテンツとデータを活用して、バイラル コンテンツ マテリアルのライブラリを作成することもできます。

コマンドの例: Qiangua からクロールまたはエクスポートされた 200 件の人気のある競合他社の記事に基づきます...

① LDAトピックモデリングを用いて上位3つのコンテンツタグを抽出する ② ユーザーコメント感情変動のヒートマップを描く ③ 頻繁に発生する非標準シナリオキーワードを特定する（例：デートの応急処置/マスクの顔）

既存のデータを使用して将来の ROI を予測します。

指示例: 履歴データと次の変数に基づきます。

Xiaohongshuの内部トラフィックコストは前四半期比で12％増加しました。

競合他社は第3四半期に手頃な価格の代替製品を発売すると予想されます。

同プラットフォームは9月にアルゴリズムの重み付けをアップグレードする予定。

モンテカルロシミュレーションを使用して、3 つの予算配分スキームの ROI 分布範囲を予測してください。

DeepSeekの親会社はMagic Square Quantであり、クオンツトレーディング会社の最大の強みは過去の取引データに基づいて将来の市場動向を予測することにあるという点を押さえておくことが重要です。この分野におけるDeepSeekの予測推論能力は恐るべきほど強力です。

III. 世論のモニタリング

これまで、これらのAIツールがなければ

私たちのアプローチは、半自動スクリプトを作成し、関連するすべてのメモを毎日リアルタイムでキャプチャし、世論モニタリングシステムで処理してキーワードアラートをトリガーしたメモを特定し、フラグを付けて適切な対応を取るというものです。このプロセスには、実は一定の技術的限界があり、多くのブランド、ましてやサービスプロバイダーは、このような世論モニタリングシステムさえ持っていません。

しかし、今のところは、DeepSeek で十分です。

私は毎日メモを入力し、いくつかの異なる指示セットを使用して自動分析を行っています。これは高速かつ正確です。

ノート監視コマンドの例: 次のバリアント表現をリアルタイムで監視します。

① 直接的な悪影響：使いにくい／アレルギー反応／詐欺

② 高度な皮肉：「この価格で、これ以上何を求めるんだ？」（怒りの絵文字付き）

③釣り質問：「ブランドXXはダメだと思うのは私だけでしょうか？」

コメント監視の指示の例: ユーザーコメントを分析: ①「批判に迎合する」レトリックを特定する (例: 積極的に製品を宣伝しながら、実際には競合他社にトラフィックを誘導する) ②「通行人が反対する」から重要な転換点をマークする (「パッケージングが良い」から「パフォーマンスが悪い」へのコメントの軌跡) ③ 絵文字のサブテキストをキャプチャする ([笑顔] 絵文字は皮肉を表現する場合があります)

政策の失敗の確率を予測するコマンドの例: 「次の次元を組み合わせて世論リスクのレベルを評価します。」

否定的な感情の増加率（1 時間あたり 50 件以上の新しい否定的なレビュー？）

伝播ノードの性質（一般ユーザー vs. 業界KOL）

感情伝染の強さ（否定的なコメントの二次伝染率）

IV. 結論

信じてください。もしDeepSeekの回答に不快感や不満を感じたとしても、それはDeepSeekの問題ではなく、あなた自身の問題です。AIの回答能力の限界は、あなた自身の理解力の限界に左右されるのです。

AI出力値 = 質問の深さ × 要求粒度 × フィードバックの反復回数

DeepSeek を使用して、アンチファネル オーディエンス戦略に基づいた Xiaohongshu マーケティング戦略を生成できる場合、毎週のキャンペーン パフォーマンスと毎日の世論モニタリングに関するデータ分析を実行できます。

そうすれば、マーケターが仕事を辞められないのは、決して仕事量の問題ではなく、「AI は信頼できない」という偏見によるものだと理解できるでしょう。