全部案例/CapCut
创意智能 · 更好的任务书
CapCutPanoverse 把建议和按素材角度拆开的互动表现接在一起，内容团队可以当场核对提案引用的那个指标。
“素材切角度的提案直接引用了我们自己的实测 ER——提案第一次自带证据。”
10 个用例在 Panoverse 上运行客户自述
01用例
新角度容易想，难的是排先后。跟受众的实测反应之间没有一条看得见的线，建议最后只能靠审美和说服力。
内容团队在一次评审里就把想法和证据一起判了，任务书因此更经得起质疑，也更容易改好、通过。
新提出角度的互动率
让创意提案带上一个量得出来的执行理由，好让人对着证据质疑它，而不是最后靠审美收场。
按素材角度整理的互动表现，覆盖账户自身已发布的内容，粒度与账户自身数据一致。
角度算在内容自己头上，不算在它所属的 campaign 头上，所以同一个角度可以跨创作者、跨形式、跨周次去比。campaign 层的平均值做不到这件事：它报的是组合，而组合恰恰是提案想改的东西。
提案会写清角度、它依据的那次实测反应，以及这个反应的度量窗口——引用的指标就在任务书里当场打得开。评审的人要是怀疑这个数字，是直接去读，而不是开口去要。
结果：待客户确认后公布。
02用例
在没有共同度量的评审里，排出来的是「自信程度」的排序；而自信程度与角度是否有效之间没有关系。
每个角度都带着自己的实测反应和对应窗口，排先后就成了任何人都能重跑一遍的查询。
第一轮评审即通过的角度提案占比
03用例
账户自身历史只能给它已经试过的角度排序，而最有价值的那个角度，按定义就不在这个集合里。
品类内容按跟账户同一套角度分类去读，所以「没有的那个角度」会以空缺的样子露出来，而不是完全不留痕迹。
每季度识别出的可用新角度数
04用例
一条表现出色的内容对两种解释的支持力度完全相同，而放大了错的那一个，代价更高。
把同一角度跨创作者比较、把同一创作者跨角度比较，在预算跟进之前先把两者区分开。
押错变量的放大投入占比
05用例
单一互动数字把「决定开始看」和「决定继续看」混在一起，而这两种失败需要完全相反的修法。
这两件事对同一条素材分成两条独立的曲线来看，任务书因此说得出该重写哪一半。
判断素材哪一半失效所需时间
06用例
衰退是渐进的，每一周的下滑单独看都解释得通；一个角度因此能在失效之后继续拿一个月的预算。
衰退拿这个角度自己的曲线当基准来定级，不是一周一周地比，所以趋势是按趋势提出来的。
角度越过拐点后仍继续消耗的天数
07用例
素材跑完之后再挑指标，几乎总能找到一个改善了的，因为账户里总有指标在涨。
验收指标、窗口与预期方向在素材上线前写定，上线后不可修改。
放大后反而跑输对照组的素材占比
08用例
写在任务书里、却存放在另一个系统中的数字，没有人会去复核；任务书会原样继承它携带的任何错误。
数字挂着算它用的那些内容原始行，评审的人靠读把疑问解决掉，不靠问。
每份任务书通过前的评审轮数
09用例
失败的角度不留痕迹，于是同一个想法每隔几个月就被重新提出一次，自信程度与第一次完全相同。
失败的角度按当初的验收条件保留下来，重新提案时从记录出发，而不是从零开始。
已知失效角度被重复提出的次数
10用例
一个角度在某种形式里验证过，常常被换到另一种形式去执行，结果却又拿来给这个角度定性。
角度与形式作为两个独立字段保留，任务书同时写明两者，结果也就能归因到正确的那一个。
归因到正确变量的结果占比
02现在跑的是什么
Panoverse 按素材角度把互动表现理出来，认出相关的变化，围绕实际观察到的 ER 出提案，而不是丢给你一个笼统的趋势判断。
03起点
新角度容易想，难的是排先后。跟受众的实测反应之间没有一条看得见的线，建议最后还是落回审美和谁更会说。
04怎么测的
页面所示结果，或来自客户自述，或来自我们拿客户历史做的回测。结果会随数据、执行和市场情况而变。
05现在怎么工作
想法和证据放在同一次评审里一起看，任务书更容易被质疑、被改好、被通过。
