我用龙虾写了一个公域渠道自动化获客的Skill
我先跟大家汇报一下我设计这套Skill的整体思路。
这些年我一直在于零售行业，对用户增长的各类运营打法也非常熟悉。在精细化运营的各环节，公域获客无疑是整个用户运营链路中最核心、最关键的一环，相信大家对此也深有体会。
但公域获客真正的难点，其实在于转化效率偏低，成本不可控，这也是行业长期存在的痛点。
公域获客运营的核心，归根结底就是五件事：选对渠道、找对人群、做好内容、做好数据追踪、找准触达时机。
我对市面上主流 MA 营销引擎非常了解。目前而言这类平台基本都具备了客群筛选、标签圈选、营销时段设置、内容配置、多渠道分发以及 A/B 测试等核心功能，但这些环节，大多还是依赖人工操作，或是通过固定规则逻辑来执行，需要经验丰富的人才才能很好的发挥作用。
这类 MA 系统，离真正意义上的智能化、全自动营销还有明显差距，我认为一个成熟的自动化营销工具要具备以下几项关键能力：
第一，品找人能力。结合商品自身特征、用户画像及社媒热点动态信息，精准定位最优转化渠道，实现商品与目标客群的匹配。
第二，营销时机智能把控。能根据不同用户在各渠道的流量规律与行为偏好，自动匹配最优触达与发布时机，提升整体触达效果。
第三，渠道偏好识别。采集用户在不同渠道的行为反馈数据，结合营销投放渠道/平台的特性，精准判断并匹配用户的偏好渠道。
第四，自动预测能力。在输入商品等营销目标后，自动圈选目标客群、预测投放预算与转化效果，给营销决策提供数据化、前瞻性运营支撑。
第五，跨平台用户数据采集与全链路行为跟踪。采集统一用户在不同平台的行为数据，识别用户在不同平台的多维标签，形成统一、完整的用户行为视图。
除此之外，现有 A/B 测试仍高度依赖人工操作，最优策略无法自动沉淀复用，经验难以体系化传承，也无法形成持续迭代的营销能力。
过去几年，我深度参与了国内多家头部零售企业的 AI 场景落地实践，对 AI 如何与业务场景深度融合、如何真正解决业务痛点，积累了较为成熟的实战经验。
今年大模型能力及工具迭代速度也非常快，我也持续研究并验证测试了相关能力，比如我让小龙虾充当我的运营代理人，全权负责小红书运营，包括人设定位、账号登录、内容策划、内容发布等全流程执行。
我也是基于对公域获客各类痛点的深刻理解，加上不同公域平台在客群画像、内容风格、转化路径上均存在明显差异，我尝试着把这些痛点问题喂给AI，通过不断的训练和迭代，AI真按照我的要求写了一个营销自动化skill，当然现在还存在很多缺陷，但至少可以让我看到自动化营销不在是停留在美好的想象阶段。
接下来，我就为大家详细介绍我编写的这个skill——《让公域获客营销成为可验证、可迭代的自动化体系》借助大模型能力，实现多渠道同步获客、全流程自动化运营，以此解决前面提到的行业痛点。
一、我们先来看看L-Auto-Marketing 功能清单
核心功能模块
1. 🔄闭环优化系统
•自动化营销流程（假设→创作→发布→评估→优化）
•实验历史归档管理
•策略迭代与版本控制
•KEEP/DISCARD/CRASH决策机制
2. 📢多平台内容发布
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平台 |
状态 |
支持内容 |
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小红书 |
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图文、视频 |
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抖音 |
✅ |
短视频 |
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微博 |
✅ |
文字、图片、视频 |
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微信公众号 |
✅ |
图文 |
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B站 |
✅ |
视频 |
3. 🧪 A/B 测试实验
•最多 10 组实验同时运行
•流量自动分流（随机/哈希/规则）
•实验数据隔离追踪
•统计显著性检验（自动计算p值，确保结果可靠）
•冠军组自动选择（自动扩大投放比例，最大化ROI）
4. 📊数据追踪与分析
•曝光量统计（全平台统一统计，无需手动汇总）
•互动率计算（点赞/收藏/评论/分享）
•转化漏斗分析（全链路追踪：曝光→点击→落地页→注册→购买→留存）
•粉丝增长追踪（新增粉丝、粉丝活跃度、粉丝流失率）
•多维度指标评估（支持自定义指标，适配不同行业需求）
5. 👥客群管理
•按漏斗阶段自动分组（高意向、已转化、流失客群等）
•精准客群标签（自动生成行为标签、兴趣标签、转化标签）
•CSV/JSON 格式导出（无缝对接CRM、企业微信等工具）
•再营销支持（针对不同客群自动匹配再营销策略）
我们再来看看技术特性
1、发布功能
•小龙虾调用浏览器自动化发布（Playwright/Selenium，适配各平台网页端）
•官方 API 对接（部分平台，提升发布稳定性和效率）
•多平台同时发布（一次操作，同步分发至所有配置平台）
•内容自动适配（标题/正文/标签，适配各平台规则和用户偏好）
•定时发布（支持自定义发布时间，贴合各平台流量高峰）
•随机间隔防爬（避免同一时间发布被平台判定为违规）
2、数据采集（效果还在验证中）
•各平台数据抓取（实时抓取曝光、互动、转化等全量数据）
•Cookies 会话管理（安全存储，自动续期，无需频繁登录）
•代理 IP 轮换（规避平台反爬限制，保障数据采集稳定性）
•User-Agent 轮换（模拟不同设备访问，提升采集成功率）
3、自动化能力
•7×24 小时无人值守运行（全程自动化，无需人工干预）
•Cron 定时任务（支持自定义执行频率，自动完成发布、评估等操作）
•失败自动重试（发布、采集失败后，自动重试，降低人工维护成本）
•异常告警通知（出现异常时，及时推送告警，快速排查问题）
•自动回滚机制（实验组表现异常时，自动恢复至稳定版本，降低营销风险）
AI自动化内容创作
1、标题生成
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数字型模板（如“3个技巧，让营销效率提升10倍”）
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好奇型模板（如“为什么别人的营销转化率是你的2倍？”）
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对比型模板（如“传统营销vsAI营销，差距不止一点点”）
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结果导向型模板（如“用对方法，7天实现粉丝翻倍”）
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痛点型模板（如“营销数据混乱？这款工具帮你一键搞定”）
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清单体型模板（如“5个高转化营销文案模板，直接套用”）。
2、正文模板
•产品推荐型（突出产品优势、使用场景，引导转化）
•教程型（分步讲解操作方法，提升用户信任度）
•测评型（客观分析产品优缺点，增强说服力）
•清单型（整理行业干货、技巧，提升内容价值）
3、标签管理
•自动标签生成（根据内容主题，自动生成相关标签）
•行业标签库（内置各行业热门标签，可直接选用）
•热门标签追踪（实时更新平台热门标签，提升内容曝光）
关于评估指标（可以自己设置评估指标）
1、核心指标
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指标 |
计算公式 |
平台参考 |
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互动率 |
(点赞+收藏+评论+分享)/曝光 |
小红书>8% 优秀 |
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收藏率 |
收藏/曝光 |
小红书>3% 优秀 |
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评论率 |
评论/曝光 |
小红书>1% 优秀 |
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粉丝转化率 |
新增粉丝/曝光 |
小红书>0.5% 优秀 |
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完播率 |
完整观看/总播放 |
抖音>40% 优秀 |
2、辅助指标
•点击率 (CTR)（点击量/曝光量，衡量内容吸引力）
•分享率（分享量/曝光量，衡量内容传播力）
•平均观看时长（衡量视频内容质量，适配抖音、B站等平台）
•搜索曝光占比（搜索带来的曝光/总曝光，衡量内容SEO效果）
•推荐流量占比（平台推荐带来的曝光/总曝光，衡量内容优质度）
我们再来看看有哪些使用场景（想象空间还是很大的）
•自动化社媒运营（多平台内容自动发布、维护，节省人工成本）
•内容营销策略优化（通过A/B测试，筛选最优内容方向，提升转化）
•广告投放实验（测试不同广告创意、投放渠道，优化投放效果）
•营销效果追踪（全链路数据实时监控，及时调整营销策略）
•批量内容生成与发布（快速生成符合平台规则的内容，批量分发）
•多平台内容同步（一次创作，同步至所有目标平台，保持内容一致性）
•转化漏斗优化（定位漏斗薄弱环节，针对性优化，提升整体转化率）
•客群分层运营（按客群价值分层，实现精准触达和再营销）……
二、 技术特征：5大技术亮点（部分能力待验证）
✓智能分流算法 - 支持随机、哈希、规则三种分流方式，确保实验组流量分配精准（对应核心功能模块A/B测试实验）
✓统计显著性检验 - 自动计算p值，确保实验结果具有统计学意义，避免误判（对应核心功能模块A/B测试实验）
✓自动回滚机制- 当实验组表现异常时，自动恢复到上一个稳定版本，降低风险（对应技术特性自动化能力）
✓客群自动导出 - 支持CSV/JSON格式，可直接导入企业微信、钉钉、CRM等系统（对应核心功能模块客群管理）（待验证）
✓Cron定时任务 - 支持设置定时执行，自动生成日报、周报，无需人工值守（对应技术特性自动化能力）
三、L-Auto-Marketing使用场景示例
我们先来看看与传统MA营销的功能对比
传统营销方式：
•❌人工操作多，效率低
•❌凭感觉决策，风险高
•❌数据分散，难分析
•❌一次性的，难沉淀
Auto-Marketing方式：
•✅自动化运行，7×24小时不间断（对应技术特性自动化能力）
•✅数据驱动，科学决策（核心功能模块数据追踪与分析、A/B测试实验）
•✅全链路追踪，一目了然（对应核心功能模块数据追踪与分析）
•✅客群沉淀，持续运营（对应核心功能模块客群管理）
让营销从"拍脑袋"变成"算数据"，从"一次性"变成"可持续"。
使用示例：3个实战场景
场景一：新品推广（内容营销）
某数码品牌要推广新款智能手环，使用Auto-Marketing进行全渠道投放：
Step 1：创建任务
Step 2：设置A/B实验
测试4种不同内容角度：
•功能测评型（强调产品功能）
•场景种草型（展示使用场景）
•对比横评型（与竞品对比）
•价格优势型（突出性价比）
Step 3：启动并查看结果
实际效果：
•冠军组（功能测评型）互动率：7.2%
•较对照组提升：80%
•人效提升：3倍
场景二：信息流广告投放
电商大促期间，使用Auto-Marketing优化信息流广告：
Step 1：创建广告任务
Step 2：设置多维度A/B测试
测试不同创意组合：
•视频-痛点型
•视频-产品型
•图片-促销型
•图片-场景型
•图文-教程型
•对照组-默认
Step 3：自动优化执行任务
基于设置的条件，系统每天自动执行：
1.收集各组数据（曝光、点击、转化）
2.计算CTR、CVR、CPA
3.自动调整预算分配（向冠军组倾斜）
4.淘汰表现差的创意
场景三：客群运营与再营销
通过漏斗分析，自动沉淀高价值客群：
输出结果：
2、常见问题
Q1：不会编程能用吗？
A：基础使用只需要修改配置文件，不需要写代码。高级功能可以参考示例代码。
Q2：支持哪些平台？
A：新媒体：小红书、抖音、快手、微博、B站、公众号；信息流：巨量引擎、广点通、微信广告、小红书聚光、百度信息流。
Q3：数据安全吗？
A：所有数据存储在本地，不会上传到第三方服务器。Cookies等敏感信息请妥善保管。
Q4：实验要运行多久？
A：建议至少7天，每组至少1000次曝光，确保统计显著性。
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