# 📘 Example Report · Age of Empires Mobile · 美/日/韩 3 国 · 2026-05-09

这是一份**真实的工具产出**，用于展示本工具在**多国跨文化归因**场景下能交付什么。

> 样本来自公开可见的 FB/TT/YouTube/AdMob 创意广告，去标识化后保留分析结果。

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## 📊 数据概览

| 维度 | 数值 |
|------|------|
| 样本总数 | **150 条** |
| 投放市场 | 🇺🇸 美国 96 条 · 🇯🇵 日本 33 条 · 🇰🇷 韩国 21 条 |
| 时间跨度 | **14 个月**（2024-10 ~ 2026-05） |
| 游戏品类 | SLG（策略战争） |
| 分析耗时 | ~7 分钟（6 路并发，含精品复核） |
| AI 调用次数 | ~110 次（含视觉去重节省 ~30%） |

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## 📂 本目录交付物

| 文件 | 说明 | 看这个来理解 |
|------|------|-------------|
| `素材分析汇总.xlsx` | 主交付物，30+ 字段 / 每条 + 缩略图 + 条件格式高亮 | 工具的核心产出物长什么样 |
| `交互看板.html` | 可筛选/搜索/画廊/情绪曲线的 HTML 看板 | 运营日常用的界面 |
| `跨国深度归因洞察.md` | **AI 基于 15+ 文化维度生成的深度洞察**（2500 字） | ⭐ 最能体现差异化价值 |
| `运营周报.md` | 800 字以内周报，可直接发群 | 给运营总监看的摘要 |
| `Top复刻清单.txt` | 团队已复刻爆款清单，直接给设计 | 交付物 → 执行的闭环 |
| `汇报稿_下午讲.md` | **基于本批数据写的 15 分钟汇报稿** | 怎么用这些数据跟团队讲故事 |
| `分析结果_raw.json` | 原始结构化数据，可用于二次开发 / 跨批次查询 | 想二次开发的人看 |

> 💡 先打开 **`汇报稿_下午讲.md`** 通读一遍，能最快理解工具的完整价值链。

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## 🌟 本批次的关键洞察（摘录）

### 🔥 团队自己验证过的爆款（复刻 ≥ 2 次）

- 🇺🇸 **美国 ×3** — POV 情怀杀 / 夸张道具口播 / 查尔斯国王 Meme 梗
- 🇰🇷 **韩国 ×1** — **帝王专业户老戏骨扮演卑微游戏主播**（神坛跌落反差）

### 🏆 跨文化长青公式（14/14 个月持续复刻）

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#真人 + #快节奏 + #有字幕 + #有BGM + #口播
```

### 🌐 跨国文化归因三大反差

| 市场 | 风格定位 | 深层逻辑 |
|------|---------|---------|
| 🇺🇸 美国 | 反叛的极客与邻家兄弟 | Reddit/4chan 后真相时代的**解构主义** + 美国梦的微缩投射 |
| 🇯🇵 日本 | 二次元滤镜 + 外教崇拜 | **"失去的三十年"低欲望社会** + 大龄二次元的怀旧狙击 |
| 🇰🇷 韩国 | 阶级权威 + 极致外貌资本 | 儒家等级制下的**权力解构狂欢** + 财阀焦虑的视觉军备竞赛 |

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## 🛠️ 想自己跑一次？

回到[仓库主页](../../README.md)，三步即可：

```bash
# 1. 配置
cp .env.example .env   # 填入 WINKY_API_KEY

# 2. 安装依赖
pip3 install requests openpyxl
brew install ffmpeg

# 3. 跑
python3 batch_ai_analyze.py /path/to/你的视频文件夹
```

或者直接双击 `一键安装.command` → `AI批量分析.command`。

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## 📅 跟 `examples/demo-report/` 的区别？

- `examples/demo-report/` — **老版本**（v5.8）的演示用样本，结构简单
- `examples/2026-05-09-aoe-mobile-3countries/` — **v5.9 新版**的真实多国多月案例，带精品复核 + 跨国归因 + 汇报稿全链路

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*Generated by Korean Video Analyzer v5.9 · 2026-05-09*