直接上案例，感受下自动化办公的魅力，如果您绝对有用或有问题都可以评论或联系我们。
案例简介
帮助我的一个做保险销售的大姐在某音视频的评论里面找客户（其他平台同理），思路就是搜索到合适的视频，然后分析视频里的评论，我想一定会有人说 想买保险，我们就把这部分人找出来，人在哪客户就在哪，现在人都在抖音那自然就要去抖音里面找客户（其他行业同理）。
现在我们就来讲解实现的过程，已经如何去分析去和潜在客户沟通。
1. 设置好 关键词 “买保险”，然后 开始找
效果如下，搜索 “买保险” 这个词，然后找到3、5条视频（不要太多放慢节奏），然后逐一拿到每个视频里的留言。把留言保存到文件里。
2.格式整理
接下来我们把保存的数据文件格式整理一下，方便大姐可以清晰的看到有用的信息。
原数据是这样的，比较乱
我们处理下格式生成新的数据格式 ，包括昵称，主页地址，发帖时间，用户所在地。
字段解释:
主页地址:方便大姐找到对方
发帖时间:判断线索是否还有效
用户地址:可以分析，能不能给对方跨省办保险。
考虑到大姐的电脑环境，大姐肯定没有编辑器，那么我们就给大姐导出成EXC
接下来大姐完全可以自己操作了，把最简单的和她擅长的部分留给她，让她自己找线索，评估有效性和销售的策略去找目标客户
3.分析线索
比如我们在里面搜索 “想买” “想办” 或者搜同城客户比如 “北京”
示例1 ，搜索 “想买” ，现在可以看到一个人说47岁了想买个重大疾病险， 这线索你说精准不精准。但是我们一看时间有点远了，这位47的大姐可能已经办完保险了，那么我们就找下一个。
示例2，孩子3岁半，想给孩子买个保险，很精准啊，需求明确，时间是5月22日，
4.对话场景分析
作为用户它万万想不到它说的这些会被找到
作为保险公司它同样想不到可以通过这样的方法找客户
两种想不到，就会让交流起来不会那么尴尬，一切就像是偶遇，所以
5.比较合理的话术
“您好，我是XXX保险公司的经历，感谢对我们XXX保险公司的信任，我看到您在视频评论中有提到保险方面的问题，作为XXX保险公司的经理，我是专门负责解决某音上的客户问题的，您提到 孩子3岁半了，想给孩子买个保险，我可以为您解答这个问题，您可以留下一个联系方式我来给您详细介绍。
以上只是一个很基础的演示，我们可以用AI去自动生成内容，自动回复，还可以做更详细的分析和策略，好接下来就是技术环节的讲解部分了，对技术感兴趣的小伙伴们继续放下看。
整体流程
抓取全网视频、图片等自媒体中的信息，分析其中潜在的客户需求，再用LLM NLP大模型的api分析内容和回复内容，发送内容可以根据情况添加微信等联系方式，然后等客户加了绑定chatgpt 训练好的微信机器人，让机器人自己去聊，自动成交。
具体步骤
第一步，爬虫获取内容列表和内容评论
第二步，处理数据，这部分的目的去除冗余，调整出AI比较容易接受的格式
第三步，用大模型的 api 对处理的内容进行针对性的回复
注意事项
此间设计有几个难点需要注意，我举例两处，常见的问题
1.api 和网页版的聊天机器人不是一个模型，api的模型是未经过训练的，所以使用提示词来操作api是有一定难度的，这方面在网上查查吧，比较复杂本站还没有提供这些资料，以后有时间会写。
2.注意你选择的api模型，注意价格，使用前先搞少一点的数据，并且限制单位时间内的输入输出次数，别没弄好浪费了token。
3.api模型的能力不同，需要根据项目需求选择适合自己的模型，越新的模型肯定越好用，但也贵，找到你的阈值，才能省钱。
应用玩法
1、生成评论，自动评论截流
2、生成回复，自动私信
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