# 批量 Query 构造 · 设计脑暴

> 目标：批量造出一大堆「好 query」，喂给小红书/抖音搜索，把全网**教创作的帖子**捞回来解构。
> 配套：本目录《产品文档.md》《技术文档.md》《创作知识拆解框架.md》。本文是策略脑暴，非最终实现。

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## 0. 先说清楚在干嘛

搜索引擎不认识「创作知识」这种抽象概念，它只认**关键词（query）**——就是你在小红书搜索框敲的那几个字。
所以问题变成：**怎么批量造出一大堆好 query。**

**好 query 两条标准：**
1. **真有人这么搜**（否则搜索返回空）；
2. **搜回来的帖是教创作的**（灵感/选题/脚本），不是教制作的（剪辑/调色/参数/器材）。

> 一句话边界：我们要**创作**（怎么想 / 怎么判断 / 怎么搭框架），不要**制作**（怎么把成品做出来）。

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## 1. 我们手里的素材：两棵正交分类树

本地 `scope_trees/` 里 5 棵作用域树，其中**实质**和**形式**正是造 query 的两根主轴（和那个「制作 query 工厂」dashboard 的前两列同源）：

| 树 | 节点数 | 管什么 | 一级/二级骨架 |
|---|---|---|---|
| **实质** | 972 | 讲什么（**题材/对象**） | 理念(事件/情感/方法/现象/知识/观念) + 表象(声音/视觉) |
| **形式** | 624 | 可迁移的**怎么呈现（手法/结构）** | 架构(修辞/创意/叙事/策略/逻辑) + 呈现(听觉/视觉) |

- **实质 = 题材轴**：历史、商业、健身、美食、职场、情感、自然科学…
- **形式 = 手法轴**：叙事视角、反转、悬念、对比反差、三幕结构、模拟扮演…

> 那个 dashboard 是 7 轴正交（实质×形式×动作×作用×类型×模态×工具），但后 5 轴（生成/加工/成品/素材…）是一条**「把东西生产出来」的制作流水线**，不适用创作。我们**只留实质、形式两轴**，把后 5 轴整体换成一条**「创作阶段意图轴」**（灵感/选题/脚本）。

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## 2. 关键判断：实质 × 形式 不能硬正交

972 × 624 = **60 万组合**，绝大多数是语义噪声（"军事事件 × 配乐"、"自然科学 × 修辞意象" 没人搜、也搜不到帖）。

**两棵树在 query 里扮演的角色根本不同：**

| 轴 | 在 query 里怎么用 | 例子 |
|---|---|---|
| **实质（题材）** | 当**主语**，× 创作意图 | "美食 选题怎么找"、"历史 脚本"、"健身 文案开头" |
| **形式（手法）** | 当**独立知识点**，基本不配题材 | "叙事视角怎么选"、"反转结尾"、"三幕结构" |

形式树本身就是创作知识的骨架——"悬念怎么设置" 要的就是可迁移手法，跟题材无关；硬塞题材（"美食 悬念设置"）反而打窄召回、多半噪声。

**所以不是一个大正交，是两套生成逻辑：题材轴做「题材×意图」矩阵，形式轴做「手法单点」清单。**

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## 3. 四种生成打法（逐个讲透 + 真实例子）

### 打法① 题材 × 创作意图矩阵（主力，铺垂类）

**大白话**：做填空题——左边一个**题材**，右边一个**创作意图词**，拼成 query。

- 题材：从【实质树】叶子拿（剔掉太抽象的高层 理念/观念）。
- 意图词：把 `灵感/选题/脚本` 翻译成创作者真会搜的词：

| 阶段 | 真实搜索词 |
|---|---|
| 灵感 | 找素材、内容方向、案例拆解、灵感 |
| 选题 | 选题、爆款选题、选题方向、什么内容火 |
| 脚本 | 脚本、文案、开头、钩子、结构、标题、结尾 |

**真实例子**——题材「健身」× 意图词：
```
健身 选题怎么找     健身 爆款选题     健身 视频脚本
健身 文案开头       健身 标题怎么写   健身 内容方向
```
规模：几百题材 × ~10 意图 = **几千条**，条条像活人搜。负责"把各垂类铺开"。

### 打法② 形式手法单点清单（最纯的创作金矿）

**大白话**：【形式树】每个叶子本身就是一个"创作技巧名"，直接当 query（+教学后缀），**不配题材**。

**真实例子**——直接拿形式树叶子：
```
叙事视角怎么选     反转结尾怎么写     悬念怎么设置
对比反差 文案      三幕结构讲故事     模拟扮演 玩法
```
**为什么最值钱**：召回的帖几乎一定是**纯方法论**（可迁移到任何题材），正中 form 知识，且基本不混进制作。→ **建议这批先跑。**

### 打法③ 平台联想词 / 热搜 反向扩展（接地气，防瞎编）

**大白话**：别闷头造词。在搜索框敲"健身 脚本"会跳出一排**下拉提示词**——那是平台告诉你"真实用户还在搜这些"。爬虫接口里**已有此能力**（小红书`联想关键词`/`热搜`/`垂类推荐`；抖音/知乎`搜索推荐词`）。

**玩法**：把 ①② 的种子词丢进联想词接口，收回长尾真词。

**真实例子**——种子「健身 脚本」→ 联想词可能返回：
```
健身博主脚本模板   健身vlog脚本怎么写   健身房探店脚本   减脂科普脚本
```
平台担保"有人搜、有帖"，且是我们想不到的长尾。业界造 query 标准做法（种子 → 自动补全扩展）。

### 打法④ LLM 当"正交器 + 清洗工"（去噪/口语化/滤制作）

**大白话**：代码硬拼笛卡尔积会拼出一堆狗屁组合。改让大模型拼——喂"题材 + 三阶段定义 + 几个好 query 范例"，让它像懂行运营，吐出**创作者真会打的、口语化的、不带制作味的** query。

**真实例子**——输入 题材「历史」+ 说明"要灵感/选题/脚本，别要剪辑调色"，LLM 输出：
```
✅ 历史类视频选题怎么找    ✅ 历史故事怎么讲得抓人
✅ 历史科普开头怎么写      ✅ 冷门历史选题方向
✗ 历史视频怎么剪辑   ✗ 历史视频调色参数   ← 自动不输出
```
一步搞定：**正交 + 去重 + 滤制作**。

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## 4. 闭环：用「覆盖度」自动决定下一批搜什么

前四种是"怎么造一批"。不该一次灌完，而要**会自我调整的循环**——盯着**树上哪些节点还空白**，专门补白处（即 SEO 圈的 content-gap analysis，也是 dashboard「维度覆盖度」的逻辑）。

**一圈怎么转**（每步我们现在都有能力做）：
```
① 造一批 query
   ↓
② 跑搜索 → 召回帖 → 解构出"颗"
   ↓
③ 每颗解构时本就会打作用域 → 命中【实质/形式树】具体节点
   （现成能力：embedding 最近邻定位 scope_link）
   ↓
④ 统计每个节点被多少颗知识覆盖 → 画"覆盖度地图"（哪些满、哪些白）
   ↓
⑤ 挑"白的/稀的"节点 → 专为这些节点造下一批 query（回到①）
   ↓
   再转一圈，地图填得更满……直到满意
```

**比方**：像填涂色书——先随手铺底色，再看哪块白，**专门涂白处**，不重复涂已满处。

**真实例子**：第一圈跑完——
- 实质树「情感」分支：知识覆盖 60%（够了）
- 实质树「自然科学」分支：知识覆盖 5%（大片空白）

→ 下一批 query 重点补自然科学："天文 选题怎么找"、"地理冷知识 脚本"、"科普 开头钩子"，**不再生成情感类**。预算永远花在缺口，不重复爬热门。

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## 5. 两个现实约束（来自实测）

1. **单 query 召回有限**：小红书翻 3 页 58 条、去重只剩 35；抖音每页 ~10 但无重复。
   → **广撒网、每个浅挖**（每 query limit ~10–20，别深翻），所以 query 要多、要散。
2. **创作 vs 制作过滤前移**：query 层就用创作意图词（选题/脚本/叙事）偏置、屏蔽制作词（生成/参数/导出/软件/调色）；解构链 `creation_gate` 再兜一道。两层一起，省爬取 + 解构预算。

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## 6. 推荐的 Pilot：四种打法全用，只跑一小圈

不追规模，目的是**验证流程跑通 + 产出确实是创作不是制作**。把四种打法串成流水线，再转**闭环第一圈**：

```
②形式单点 + ①题材×意图   →  ③联想词扩展  →  ④LLM清洗  →  跑解构  →  出覆盖度报表
   （造种子）                （接地气放大）    （去噪滤制作）  （小批量）  （闭环第1圈）
```

**具体数字走一遍：**

| 步 | 动作 | 量 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 1 造种子(②+①) | 形式单点 ~30 + 题材×意图 ~120 | ~150 条 | `叙事视角怎么选`、`反转结尾`；`历史 选题`、`健身 脚本`、`美食 开头` |
| 2 ③联想词放大 | 150 种子各打一次联想词 | ~500 条长尾 | `健身博主脚本模板`、`减脂科普脚本`… |
| 3 ④LLM清洗 | 去重/去制作味/口语化 | ~300 条干净 | 留创作味，剔 `…怎么剪辑/调色` |
| 4 跑解构 | 300 条 × 每条 ~10 浅挖 | ~3000 帖→去重~1500 | 喂现成解构链（创作闸+拆颗+作用域） |
| 5 出覆盖度报表 | 闭环第 1 圈 | 1 张地图 | 看打中实质/形式树多少节点、哪空 → 定下一圈 |

**Pilot 验证两件事：**
1. 这 300 条 query 召回解构出的颗，**确实落在 灵感/选题/脚本**（创作），而非制作；
2. **覆盖度报表跑得出来**——闭环能转。

一圈跑通，再用覆盖度驱动放量到几千上万条 query。

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## 7. 待定（往下落实现前要拍的）

1. **种子主力**：②形式单点先行（最纯）还是 ①题材×意图先铺量？倾向 **②先行**。
2. **意图词表 + 制作屏蔽词表**：决定 query 的"创作味"和"防制作"边界，需拟一版。
3. **闭环何时接**：pilot 第一圈就做覆盖度报表，还是先把前 4 步跑通再加。

> 参考：[Query Expansion in LLMs](https://arxiv.org/pdf/2509.07794) · [AmazonQAC 自动补全](https://arxiv.org/html/2411.04129v1) · [Content Gap Analysis & Topic Clusters](https://thatware.co/content-gap-analysis-with-topic-cluster-optimization/)
