苏墨盯着屏幕上那条评论：“为什么我明明什么都没看懂，却觉得心口压着一块石头？”她没有移开视线。这条评论的发布时间是预告片上线后第四十七分钟，来自一个IP位于上海浦东的用户，设备为安卓手机，停留时长两分三十六秒，重复播放了五次。
她点了下标记，将这条评论设为情感基准样本。
“启动数据清洗流程。”她对着系统说，“以完播率超过85%的用户群体为核心池，过滤掉七秒内跳出的观看记录。”
身后传来键盘敲击声。数据分析团队已经就位，四名成员各自调出后台日志，开始处理跨平台数据流。国内三大视频网站、社交媒体、海外搬运链接，所有信息都被导入统一分析框架。
“系统提示，初始样本量为八百二十三万。”一名分析师报告，“其中非结构化文本占比67%，弹幕和评论存在大量语义重复与情绪发泄内容。”
“启用热度溯源模块。”苏墨输入三项变量：星芽发声时刻、凌澈跪地片段、母亲低语段落的时间戳；再叠加弹幕峰值区间和二次传播高峰时段。
屏幕中央出现动态模型。数据点如星群般浮现，自动聚类成五个区块。系统根据用户行为标签进行匹配，逐步剔除噪声。
二十分钟后，初版画像生成。
主体人群集中在25至35岁之间，一线城市占比61%，本科及以上学历占74%。他们普遍关注科技、哲学、艺术类话题，在社交平台上有较高的内容输出频率。过去一年中，超过半数参与过科幻主题线上活动或线下展览。
“这部分人不是普通观众。”苏墨低声说，“他们是能接受复杂叙事的早期接纳者。”
她调出兴趣图谱。数据显示，这群人对“意识上传”“生态重建”“记忆伦理”等概念有明显搜索倾向。他们在观看过程中更关注细节暗示而非视觉冲击，尤其在意声音设计与角色心理的关联性。
“继续交叉比对。”她说，“提取YouTube两条高播放搬运视频的观看轨迹，匹配国内转发路径中的关键节点。”
团队切换到传播链分析界面。一条从波士顿某高校华人社团发起的分享链被识别出来，二十四小时内经由七个中层账号扩散至主流平台，带动转发量增长320%。另一条源自长三角地区某科幻读书会的讨论帖，引发知乎专题热议，相关问答浏览量突破百万。
“北美东部、长三角、珠三角，这三个区域的信息穿透效率最高。”分析师指出，“尤其是高校圈层和文化社群，形成了稳定的二级传播网络。”
苏墨点头。“标记这三个区域为首轮重点辐射区。后续物料投放优先适配当地语言习惯和文化语境。”
她打开区域热力图。全球点击密度显示，除了中国大陆，北美西海岸、新加坡、澳大利亚悉尼也有明显聚集趋势。但进一步分析发现，这些地区的活跃用户多为留学生或海外工作者，其社交影响力有限，且缺乏本地化传播支点。
“先集中资源打透三个核心区域。”她说，“其他地区保持自然扩散节奏。”
接下来是行为模式拆解。
数据显示，用户在观看预告片后的互动行为呈现明显分层。第一层是即时反应：点赞、转发、发弹幕；第二层是深度参与：撰写解析帖、制作帧级截图对比、发起话题讨论；第三层则是创作延伸：有人用AI生成星芽设定图，有人写短篇同人，还有程序员尝试还原神经链接的模拟程序。
“真正有价值的，是第二层和第三层用户。”苏墨说，“他们不只是观众，是在共建世界观。”
她让团队提取这三类行为的转化率。结果显示，每一百个观看者中，有十二人进入第一层互动，三人进入第二层，仅零点四人产生原创内容。但正是这不到千分之五的人群，贡献了87%的长尾传播量。
“锁定这千分之五。”她说，“找到他们的共性特征。”
新的筛选条件加入：是否使用专业剪辑软件、是否有公开作品主页、是否加入垂直兴趣社群。系统重新建模，最终锁定一类高价值用户画像——具备跨领域知识背景的内容创作者，年龄28-33岁，职业分布于高校研究、科技公司、独立媒体等领域。
“这类人一旦认同作品内核，就会主动替我们说话。”苏墨说，“宣传不是灌输，是点燃火种。”
她调出IP具象化推演系统的战略面板，输入当前数据模型。系统开始模拟不同宣传策略下的扩散路径。
方案A：全面铺开，覆盖全年龄段大众市场。结果预测：初期流量爆发快，但三周后热度断崖式下跌，核心设定被简化误读，衍生讨论趋于娱乐化。
方案B：聚焦年轻白领与学生群体。结果预测：中期增长稳定，但难以突破圈层壁垒，易陷入小众自嗨。
方案C：精准切入知识型人群，以深度解读带动外围扩散。结果预测：启动速度较慢，但留存率高，口碑积累强，六个月后有望形成文化现象级影响。
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