手机行业早已进入竞争激烈的存量用户时代，各手机厂商越来越关注重要机型的用户换机行为，请使用提供的手机样本A(华为)和手机样本B(iPhone) 用户原发博文文本数据进行利用语义模型处理分析，挖掘影响用户换机行为的潜在情感因素，再根据语义分析出来的心智情感因素点结合微博平台生态价值或者内容落地形式设计营销手段(简单规划即可) 实现分析结论与业务结合落地。使用python代码写出来

由于数据和语义模型处理的具体实现方式并未提供，以下是一个简单的Python代码示例，用于说明如何对手机样本A和样本B的用户原发博文文本数据进行情感分析和营销策略规划：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import jieba
import jieba.analyse
import snownlp

# 读取手机样本A和B的用户原发博文文本数据
df_a = pd.read_csv("sample_a.csv")
df_b = pd.read_csv("sample_b.csv")

# 对文本数据进行分词和关键词提取
def extract_keywords(text):
    # 使用jieba进行分词和关键词提取
    seg_list = jieba.cut(text)
    keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=False, allowPOS=())
    return keywords

# 对文本数据进行情感分析
def analyze_sentiment(text):
    # 使用snownlp进行情感分析
    s = snownlp.SnowNLP(text)
    sentiment = s.sentiments
    return sentiment

# 对手机样本A和B的用户原发博文文本数据进行情感分析和关键词提取
df_a["keywords"] = df_a["text"].apply(extract_keywords)
df_a["sentiment"] = df_a["text"].apply(analyze_sentiment)
df_b["keywords"] = df_b["text"].apply(extract_keywords)
df_b["sentiment"] = df_b["text"].apply(analyze_sentiment)

# 按照情感分析结果进行分组统计
grouped_a = df_a.groupby("sentiment")
grouped_b = df_b.groupby("sentiment")
count_a = grouped_a.size()
count_b = grouped_b.size()

# 输出手机样本A和B的情感分析结果
print("手机样本A的情感分析结果：")
print(count_a)
print("手机样本B的情感分析结果：")
print(count_b)

# 根据情感分析结果和关键词提取结果，设计营销策略
def design_marketing_strategy(keywords, sentiment):
    if sentiment > 0.5 and "功能" in keywords:
        # 优化产品体验
        print("建议厂商针对该情感因素优化产品体验，提升用户的使用体验。")
    elif sentiment < 0.5 and "外观" in keywords:
        # 提升外观设计
        print("建议厂商在外观设计方面进行创新，满足用户对于外观的个性化需求。")
    elif "品牌" in keywords:
        # 挖掘品牌形象
        print("建议厂商加强品牌营销和提高品牌形象，增强用户对于品牌的认知度和信任感。")
    elif "社交" in keywords:
        # 社交媒体营销
        print("建议厂商利用微博等社交媒体平台，开展品牌推广和用户互动活动，吸引用户的关注和提高品牌影响力。")
    elif "明星" in keywords:
        # 明星代言
        print("建议厂商借助明星的影响力和号召力，进行代言推广活动，吸引用户的关注和提高品牌认知度。")
    else:
        # 其他情况
        print("暂时未发现有效的营销策略。")

# 对手机样本A和B的每条博文进行营销策略设计
for i, row in df_a.iterrows():
    print("手机样本A的第{}条博文：".format(i+1))
    design_marketing_strategy(row["keywords"], row["sentiment"])

for i, row in df_b.iterrows():
    print("手机样本B的第{}条博文：".format(i+1))
    design_marketing_strategy(row["keywords"], row["sentiment"])

以上代码仅为示例，实际情况下需要根据具体的数据和分析需求进行修改和优化。