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要让sora生成精准吸引养宠人群的宠物用品视频，必须在提示词中明确嵌入目标人群特征，如用英文逗号分隔人群标签、通过场景动词绑定行为、借助环境道具暗示身份，并按宠物类型→生活状态→情感/功能诉求三级优先级嵌入，避免多标签混淆。
想让sora生成的宠物用品视频精准吸引养宠人群，必须在提示词中明确嵌入目标人群特征，否则模型会默认输出泛泛而谈的通用画面，比如笼统展示狗粮包装盒，却无法体现“新手猫主人”或“银发养犬家庭”的真实使用场景。
直接在主体描述后追加人群标签
在写完产品核心画面后，用英文逗号+空格接上人群关键词，例如：a sleek automatic cat feeder dispensing kibble at dawn, 【targeting first-time kitten owners aged 22–28】。Sora对这种结构识别稳定，人群信息会直接影响镜头语言——它会倾向呈现年轻人蹲着调试设备、手机界面显示APP操作步骤等细节。
避免写成“for young people”，必须具体到行为与身份交叉点，如“college students living in small apartments with rescue dogs”比“young dog owners”更能触发准确构图。
用场景动词绑定人群行为
方法一：用现在分词锁定动作主体
shot from low angle as 【a silver-haired woman gently places a joint-support supplement into her senior Labrador’s bowl】 → 这类描述天然携带年龄、宠物品种、健康需求三重人群信号，Sora会强化皱纹特写、慢动作倾倒药片、木质厨房背景等元素。
方法二：通过环境道具暗示身份
show a compact pet grooming station folded inside a tiny Tokyo studio apartment, beside a laptop open to a remote veterinary consultation → “Tokyo studio apartment”+“remote vet consult”组合直接锚定都市独居养宠青年，无需额外标注人群。
一款AI工具，主要用于在主代理响应前，并行运行Kimi K2.5和GPT 5.3 Codex，注入双方观点以增强认知多样性，适合需要提升相关任务效率的用户。
注意：不要堆砌多个无关人群标签，如“senior citizens, Gen Z, busy professionals”会让Sora混淆焦点，生成割裂画面。
按优先级嵌入人群维度
第一步：确定最影响购买决策的1个硬性维度（如宠物类型）→ 必须前置
第二步：叠加1个生活状态维度（如租房/有院、全职/远程办公）→ 决定空间构图
第三步：补充1个情感或功能诉求（如“anxious about separation anxiety”“needs one-handed operation”）→ 触发特写镜头选择
示例完整提示词：
wide shot of a waterproof dog raincoat being zipped up on a small terrier by 【a parent holding a toddler’s hand】, rain streaks visible on window behind them, urban apartment balcony setting → 这里“parent + toddler”直接定义核心用户是幼童家庭，“urban apartment balcony”排除别墅庭院场景，“raincoat being zipped”强调亲子协作动作，三者缺一不可。
