今天给大家带来的分享主题是 “能落地的 AI 赋能抖音内容营销”。我会结合实际案例，详细讲讲我们在抖音内容营销中运用 AI 的经验、策略以及遇到的问题和解决方法。
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技术跨界者进入营销圈的几个观察
作为一个从技术跨界转型者，以前我觉得在SAP做IT信息部署很费钱，进入营销圈，我发现和2C端的营销端比起来，那营销才是真烧钱。尤其是在真实复杂的环境中做决策，往往是我们方案做了很久，数据分析了很久，但最终决策的时候还是拍脑门，一大笔钱花下去，直到完成也没有办法统计实际的花钱效率。
过去几年抖音处在流量红利期，营销增长还相对容易。但 2022 年之后，流量竞争逐渐变得异常激烈，投放费比越来越高。多数品牌都必须面对做抖音费比太高，不做抖音又没有增长的尴尬局面。
最近几年我们一直聚焦在抖音、小红书、B站为主体的内容电商营销领域。现在的抖音运营需要团队具备多方面能力，内容运营，直播运营，货架场，样样都要精通，每个体系都很复杂。对于我来说，我一直想弄清楚不同投放链路，甚至每条视频的投放性价比和 ROI。但不同平台的投放端口众多，仅抖音品牌广告和效果广告的投放口就有 30 多个，每个路径的数据甚至数据格式都不一样，而且往往数据格式也不尽相同，想要有效统计清楚难度很大。
2022年11月ChatGPT 3.5版本发布，我们看到了 AI 在营销领域的潜力，于是在这几年，我们开始了AI营销的探索，试图找到更好的营销解决方案。
这个过程里我们走过不少的弯路，也有不少意外之喜。今天我想通过5个实际案例跟大家分享一些我们的经验和教训。
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AI 赋能抖音内容营销的实战案例
2.1、AI综合性解决 Cleer的营销费比难题
Cleer 是最近几年在抖音很火的品牌，我刚接触Cleer时是以顾问身份，后来又加入了品牌担任CGO，管理公司的整体销售增长和品牌运营。当时它虽然产品很好，但还是个新品牌，用户没有什么认知，而且1300元左右的产品客单价较高， 抖音退后ROI 只有 0.93，GMV 也只有 8000万左右，属于进退两难的境地。
正式接手后，我们采取了一系列措施，第一步是先止血，解决直播间ROI 问题，然后优化投放，最后利用流量放大器提升GMV效果。
直播间的ROI如果只有0.9，那就会越做越亏，电商销售亏钱太多，也就没有营销预算，恶性循环。
解决掉销售端ROI问题，提升广告投放效率后，整体的盈利结构就会转好。这时候，就可以使用流量放大器，去进一步拉升整体的销售。
我们认为明星、达播、超投以及直播间大场（明星进直播间、总裁进直播间等）是四种不同的流量放大器。他们的高效协同可以起到快速起量的效果。例如：请明星去演已经成熟的跑量内容，就会大大提升整体效率。
直播间的转化效率提升，有几个关键点，首先，我们认为，直播运营，有复盘比没有复盘好，现场改善比事后复盘好。因为抖音的流量机制像个接力赛，你跑得越好，获得的掌声越多。成交的越多，系统分配给你的流量越多。只有在过程中干预，才能让直播间效率最大化。
但主播是人，很难全程保持稳定的状态，同时，直播间现场有很多用户弹幕提问，不熟练的主播容易被线下互动带跑。而且人多人少的不同情况下，需要采取不同的讲解策略，这对主播的现场判断能力要求很高。但我们很难批量招到特别优质的主播，现场管理难度很大。AI 的出现给我们带来了转机，我们尝试用AI 来盯播。
我们开发了自己的 AI 盯播工具，它能实时分析主播话术，检查是否跑题、违规，并结合本地知识库和前端话术模板，给主播提供合适的话术建议。这个工具对直播间运营提效帮助很大，它不是强迫主播讲什么，而是告诉主播缺什么，进行实时提示。例如，当主播长时间围绕一个产品特点讲解，而忽略了其他重要信息时，AI 盯播工具会及时提醒主播补充相关内容，以保持直播内容的节奏和持续吸引力。
我们还做了直播间分钟级的数据抓取，最初是抓半小时的数据到飞书表格，后来发现数据太多，现场的中控分析不准，而运营人员工作杂不一定及时看，就把数据交给 AI 分析。AI 能及时发现异常，比如点击率、成交率、转化率的变化，一旦出现异常就会在飞书或者微信群通知我们，这样就把直播间现场运营抓起来了。比如，当某个时段的点击成交转化率突然下降，AI 会迅速发出警报，同时发送一个分析结果给运营人去做相关检查，及时调整策略。
在投放方面，我们意外的发现，由于直播间多，投手很多，长期数据经过AI统计分析后，发现其中一个损失大的问题是投手操作失误，比如原本要投 800 块的计划，结果输入成了 8 万块，然后又跑飞了。为了解决这个问题，我们一方面制定 SOP 规范操作，另一方面用 AI 辅助检查，提高了投放效率。AI 可以在投手设置投放计划时，自动检查关键数据的合理性，如投放金额、投放时间、目标受众等，避免因人为疏忽导致的错误。
最终，我们帮 Cleer 在全渠道一天的 GMV 达到 了400 万，ROI 也从最初的 0.9 提升到了 2.7，GMV和ROI同时实现了三倍以上的增长。在相当长的一段时间里，Cleer在抖音影音类目稳居第一。
2.2、AI内容赋能：爆款内容雷达的打造
内容是抖音营销的关键，要做好内容，首先要有原创内容，摸出黄金公式和模板。基于这些模板，AI可以进行内容扩展。
一方面，我们可以通过AI大规模理解视频，让AI总结出视频的规律，从而找出黄金公式和模版。另一方面，直接让 AI 做内容容易太过于发散，但我们可以给它一些可以仿照的东西，这样它就能做出精彩的内容。我们每天会用爬虫抓取行业里跑得好的内容，同时利用视频理解模型和语音理解模型分析这些内容。比如：Gemini,GLM,阶跃星辰这些模型就可以理解视频，它能解读视频场景，分析视频的优缺点。
具体来说，在抓取到热门视频后，视频理解模型会对视频的画面、剪辑手法、色彩搭配等进行分析，语音理解模型则对视频中的台词、旁白等进行解读，综合两者的分析结果，总结出这些热门视频的成功要素。然后，AI 根据这些要素，结合给定的模板，生成新的内容。运营人员再从生成的内容中，挑选出最符合品牌调性和目标受众喜好的内容进行制作。
基于此，我们自己开发了爆款内容工厂，每天晚上自动抓取全网爆款内容，并且AI自动仿写。第二天早晨员工到公司时直接在AI写好的视频分镜稿基础上创作，就可以得到非常好的效果。
对视频内容的综合理解，这种在AI大模型时代之前是完全不敢想象的，但现在变成了现实。也极大的提高了效率。
当前AIGC生图和生成视频的可控性还不是很稳定，对于一般的创意视频已经可以使用，但对于千川广告这种对画面精确度要求很高的内容，还不够用。但AI进化的速度非常快，如果后续在某个时间，AIGC领域出现了非常高精度可控的生图模型，让整个视频内容生成从脚本到分镜，到最终视频，全部可以自动完成。那时候很可能整个营销行业被颠覆，因为AIGC可以产生高质量，大数量的内容，必然会出现碾压性的效果。
2.3、AI竞品洞察：竞品投放与策略优化
在我们工作的所有品牌中，达人种草是很大的一笔费用。为了花明白这笔钱，我们特别想了解头部优秀品牌的打法。于是尝试用 AI 写程序抓取数据，分析竞品每条视频的投放数据，包括 CPM、CPA3、CP Search，以及达人加热投放费用等。
通过分析，我们发现美妆行业头部品牌，例如：韩束、珀莱雅、谷雨的投放策略和其他品牌很不同。传统的种草方式是找垂类达人，但他们的核心投放资金并没有花在这上面，而是投给了很多泛类（生活、剧情等）达人。他们也会投垂类达人，但主要是中腰部的，但总预算并不高。
进一步研究发现：垂类号是必须要投的，垂类内容是为了守住搜索结果。但垂类美妆号价格贵、曝光量级小，过度聚焦于垂类，会导致种草效率显著下降。泛类号的问题是，虽然曝光量大，但回搜效果差。于是他们在具体内容上想办法，把泛类剧情和垂类内容有效结合，兼顾了曝光和种草效率。如在泛类达人的内容中，自然融入产品的核心功能或场景化价值，而非直接硬推，使其更易传播。
一般在种草的时候，我们认为看后搜和回搜成本CP Search更能反映真实的种草效果，我们还发现不同行业的 CP Search 成本差异很大，例如：美妆行业前 20 名的平均搜索成本是 46 元，而韩束、珀莱雅、谷雨在日常运营中甚至能做到两三块钱一个有效搜索。我们就通过AI分析它们投放的特点，学习他们的策略，应用到我们自己操盘的品牌上，逐渐将搜索成本优化到了六至七块钱。
另外，韩束这类顶尖的品牌运营团队，在大促节点，往往会有很成体系的流量运营打法。比如，我们发现它在双11大促时大大缩小了达人投放的预算，反而在内容加热上面放量。这是因为大促前往往达人成本会提高很多，所以不如在双十一周期里，用相对固定的加热成本来摊薄投放成本，从而以较低成本获得较高的曝光。
2.4、AI大数据策略：品牌 IP 矩阵打造
最近一两年，因为抖音进一步的商业化，蓝V基本已经没有什么流量，头部品牌获取流量转向了高管IP矩阵的打造。国民品牌海尔也是如此，准备让高管集体出道做 IP。我们在这个过程中，利用AI帮他们分析了矩阵做的最好的几个品牌，比如，小米，联想，以及个人IP涨粉很快的周鸿祎等。
企业家做个人IP，和普通人完全不同，他们的表演能力一般很有限，同时能花在视频上的时间也很有限。我们想要找到这些做的好的企业和企业家，他们成功的共性是什么？
但是我们发现，小米矩阵，联想矩阵，加上周鸿祎在抖音上的视频内容，有高达44.7万条，这用人工进行系统研究几乎是不可能的。
于是，我们把所有高管内容，以及蓝V经销商号中比较优秀的内容抓出来，一共9523条，交给AI来分析。于是发现了雷军、高管IP、员工IP，技术专家IP，营销型IP，蓝V，经销商矩阵等不同模式下的内容规律。
例如：小米的高管IP尽管起号晚，仅仅一年时间，总粉丝数已经达到1.1亿，超过了运营多年的蓝V+经销商体系。这说明在抖音上扩大曝光，高管IP是更重要的方式。
我们通过AI数据分析，分析了雷军所有高涨粉视频的内容类型，和关键涨粉因素。
我们也通过AI+人工分析爆款内容的特点，总结出了企业创始人，企业高管，员工等不同类型账号的不同内容方向，得出了近十条完全反常识的结论。这些内容非常细节，我们做了100多页的报告，时间有限，在这里就不赘述了。
2.5、AI优化评论区内容
另外，我们还利用 AI 优化评论区。玩梗能引发视频传播，但人工操作难度大，且生成的角度有限，这个工作可以交给AI来做。AI可以生成趣味评论，如海尔产品相关视频发布后，AI 能根据视频内容和用户历史评论数据，结合当下流行网络热词，对海尔产品特点进行幽默解读，吸引用户点赞和回复；还能对负面评论进行正向引导，不是简单删帖，而是从有意思的角度出发，结合产品知识和情绪模板生成合适的回应；另外，在面对全网热门视频时，AI 能帮官方号找到蹭热点的角度。
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AI 营销的经验总结与建议
今年可视为AI营销元年，随着 DeepSeek 等高级模型的普及，未来几年AI在营销领域有望迎来爆发式变革，传统IT时代，信息化更适合处理财务，法务等相对流程固定的工作，而AI的灵活运营，可以有效帮助营销这类前端灵活变动的领域。
相对于传统IT上来就需要一大笔钱进行IT改造，AI时代，往往不需要很大投入就可以开始。小步快跑，快速试错是更好的姿势。在实际的业务场景中，寻找AI进行提效的场景来实际解决问题，一边做一边学，是更好的方式。
AI这个时代，非常有利于复合型人才，它打破了文理科生的边界壁垒。但想要真正适合AI时代，唯有打破认知壁垒。
另外，将一线业务人员培训成为AI增长官，对于企业进入AI时代至关重要。AI增长官，就是让营销各领域的业务专家，学习AI的工程能力，以及敏捷思维，从而转变成适合AI时代的高阶人才，从而扩大个人能力上限，并推动组织变革。
想在AI时代保持优势，需要这几方面的关键能力。首先是要能够持续稳定的使用先进的大模型，在营销领域的不同场景下，不同模型有着各自的能力优势，我们需要把它们组合起来使用，以便完成更高水平的内容。例如，DeepSeek很适合用来写诗歌，散文，但写公文的时候就会显得太飞了。写广告素材的时候，我会更推荐使用Claude，但Claude在理解复杂的场景需求时有时候会出错，这时候又需要DeepSeek R1的分析推理能力来拆解问题。
另外，我们还发现，在营销团队使用的业务工具角度，一般来说，只要可能，我们都尽量减少开发独立应用，而是尽量把相关的能力集成到企业内使用的飞书，钉钉等工具中去，这样可以大大提高企业的利用率。
另外，从我们使用的情况看，AI时代的工作重点应该不在于替代人，而在于发现更多机会，去做人做不了的事。这样才更有机会优化自己的生意模式，获得超前的营销机会。
作者 | 张华宇 北大硕士，Al技术+营销跨界实践者。前SAP首席架构师，后转型成为抖音头部影音品牌/头部护肤品牌内容电商操盘手。操盘GMV累积破50亿，年化增长300%。现任品牌高管顾问，通过AI赋能内容营销降本增效。
