贾真：怎么教会 AI 智能体，帮你做一张高点击率主图？
怎么教会 AI 智能体帮你做一张高点击率主图？
我的核心思路不是给 AI 灌输一堆理论知识，而是先让它做样本的模式识别。
这句话怎么理解？举个例子：
如果我要做一个淘宝某关键词下的高点击率主图，我不会先讲“构图法则”“色彩心理学”，而是直接把这个关键词下销量高、综合排序高的 30 张主图喂给 AI。
然后我会让 AI 去识别：
● 这 30 张图里，核心的共性元素是什么
● 共性的色彩倾向是什么
● 文案的排版逻辑、表达重点是什么
也就是让 AI 先总结出：这类图“长什么样”。
第二步，我会把这个关键词对应的 150 个相关搜索词给 AI，让它通过这些搜索词去理解用户的真实需求和决策动机。
第三步，我才把我的产品图喂给 AI，让它基于：
1. 我的产品特征
2.消费者搜索词的意图
3.前面那 30 张高点击主图的样本规律
综合得出一个高点击率主图的生成策略，并输出成一条高质量的提示词。
如果 AI 有生图能力，它就可以基于这条提示词，生成多张不同参数控制下的主图方案。
相比我们自己凭感觉做图，这种方式的方向感会清晰得多。
而且，在做不同平台的主图时，我喂给 AI 的样本是不一样的：
● 淘宝主图，喂淘宝高点击样本
● 拼多多主图，喂拼多多高点击样本
● 抖音主图，喂抖音高点击样本
AI 会告诉我：
这三个平台的高点击主图，在视觉逻辑上有非常明确的差异。
淘宝主图应该怎么做，拼多多主图应该怎么做，抖音主图又该怎么做。
如果我们长期重复这个动作，AI 收集的高点击样本越多，它对“什么是高点击主图”的方法论就会越来越精准。
这里有一个很重要的设定：
我会特意提醒 AI，它收集到的历史高点击主图，只代表当时的有效解法，未必适用于现在。
因为平台算法在持续变化，所以我每次都会给它最新的高点击主图样本。
它在记忆过去样本时，只需记住：
● 人类视觉识别的基本规律
● 图像本身的生物属性原理
但在分析新样本时，必须通过点击率变化，去反向窥探算法和平台规则的变化。
基于这个方法论，AI 会形成一项能力：
帮我在不同阶段、不同平台，持续设计出更匹配当下算法的主图。
当然，这种方法的本质是数据驱动 + 反馈迭代：
如果我再把实际投放后的点击率数据反馈给 AI，它就能基于这些数据不断优化提示词和生成策略。
它不是一套死的方法论，而是一个不断循环、持续进化的系统。
最后说一点现实预期：
AI 做出来的图，点击率不一定“一定很高”，但它最大的价值在于——
给你一个具象化的高点击主图方向。
美工可以在 AI 输出的基础上再做精细化调整，而不是从零开始瞎试。
这，就是我用 AI 做高点击率主图的核心逻辑。
每日思考精华回顾
高点击率主图的方法论，是先喂平台的30个主图样本数据，让龙虾ai进行模式识别，找出高点击率主图的规律。
第二步，喂给它相关搜索词150个，让龙虾知道用户在搜索的时候的需求。
第三步是喂给龙虾你自己的产品图，让龙虾生成你的产品高点击率主图的提示词。
第四步，既可以让龙虾直接生成主图，直接用（平常上新）。
也可以把生成主图给美工参考，去人肉设计高点击率的主图（爆款）。