用chatgpt超级写手批量制作抖音带货文案并直接SEO霸屏

带货文案怎么写?

最好的解决方案就是学习同行。

简版流程:

通过抖音热点宝(手机端)的种草视频,

或者抖音筛选出最多点赞,半年内的带货视频。

提取出带货文案,

然后用chatgpt直接改写一下带货文案,

也可以根据抖音商城的爆款商品,提炼出卖点,

然后利用chatgpt根据卖点和适用人群,根据热点宝的种草视频去仿写出新的带货文案。

最后用一帧妙创一键生成视频,如果你不愿意为了用云希的配音每月付88块。

那就麻烦一点注册一下微软azure,云希是微软的免费配音角色,魔X工坊也只是个中间商。

手动流程梳理清楚了,再利用RPA实现自动化。

如何通过chatgpt超级写手批量制作能够直接用的抖音带货爆款文案?

找带货文案模版

选文案模板视频时,只有一个标准,要有明显的带货性质,最好是机器人文字转语音的视频,

热点宝(手机端)

热点宝有两个路径可以找带货文案

a.种草

时尚

种草热点总榜

时间选近7天

有商品标签的热点就是我们要找的

b.热点

热点

近7天

上升热点榜

上升热点中的数据多一些,但带货的内容需要一个个去找,带货内容数量可能不如种草里多。

不过,1w赞的小热 点也有上榜,不至于那么卷。

需要注意的是,上升热点榜,最好用大的类目词去搜索 比如女装,牛仔裤甚至更上一级的鞋,裤去搜索。

抖音筛选

最多点赞

半年内

这里需要用到

### 音视频文案提取的Python实现 要从音视频中提取文案文本数据,可以按照以下方式操作。整个过程分为三个部分:获取视频链接、提取音频将其转化为文字。 #### 1. 提取视频链接 通过爬虫技术可以从音页面中抓取到视频的相关信息。以下是基于正则表达式的代码片段,用于从HTML源码中提取JSON数据,进一步解析得到视频的具体URL: ```python import requests import re from urllib.parse import unquote import json def extract_video_info(link): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36" } url = link response = requests.get(url, headers=headers) raw_data = re.findall(r'<script id="RENDER_DATA" type="application/json">(.*?)</script>', response.text)[0] decoded_data = unquote(raw_data) video_details = json.loads(decoded_data)["app"]["videoDetail"] # 返回视频描述和其他元信息 return { "title": video_details["desc"], # 视频标题 "author": video_details["author"] # 用户名或其他作者信息 } # 调用函数测试 link = "https://www.douyin.com/video/..." # 替换为实际链接 info = extract_video_info(link) print(f"Video Title: {info['title']} by Author: {info['author']}") ``` 此代码利用正则表达式匹配`<script>`标签内的JSON字符串[^1],通过解码和加载JSON对象获得视频详情。 --- #### 2. 将视频转换为音频 为了提取视频中的声音作为后续处理的基础,可借助FFmpeg工具将MP4文件转换成MP3格式。下面是一个简单的脚本示例: ```python import os import subprocess import time def convert_to_audio(video_path, audio_output_dir="/path/to/output"): timestamp = int(time.time()) base_filename = f"audio_{timestamp}.mp4" mp3_filename = f"audio_{timestamp}.mp3" input_file = os.path.join("/tmp", base_filename) output_file = os.path.join(audio_output_dir, mp3_filename) # 使用 FFmpeg 进行转换 command = [ "ffmpeg", "-i", video_path, "-vn", "-acodec", "libmp3lame", output_file ] result = subprocess.run(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) if result.returncode != 0: raise Exception("Audio conversion failed.") return output_file # 测试调用 converted_mp3 = convert_to_audio("/path/to/input_video.mp4") print(f"Converted MP3 saved at: {converted_mp3}") ``` 该模块负责把输入的视频文件转录为纯音频流以便于下一步分析[^3]。 --- #### 3. 音频转文字 最后一步是采用语音识别API(如百度AI开放平台、Google Speech-to-Text API 或者其他第三方服务),将音频信号映射至对应的书面语言表示形式。这里给出一个通用框架实例化流程: ```python import speech_recognition as sr def transcribe_audio(file_path): recognizer = sr.Recognizer() with sr.AudioFile(file_path) as source: audio_content = recognizer.record(source) try: text_result = recognizer.recognize_google(audio_content, language='zh-CN') return text_result except sr.UnknownValueError: return "无法理解音频内容." except sr.RequestError as e: return f"请求错误;{e}" # 应用案例演示 transcribed_text = transcribe_audio(converted_mp3) print(transcribed_text) ``` 上述逻辑依赖`speechrecognition`库完成最终的声音解读工作。 --- ### 注意事项 由于涉及多个外部资源和服务提供商,在部署前需确认各环节配置无误,尤其是API密钥的有效性和网络连通状况。 ---
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