AIGC是怎么为拥有5000家门店的行业头部企业做内容分发？

在AI的发展过程中，我们也曾走过弯路。最初，我们都沉浸在通过海量数据训练出超级智能的幻想中，但随着时间的推移，我们逐渐意识到，在商业应用中，技术的稳定性和可靠性远比单纯的先进性更为重要。特别是在面向企业的应用场景中，客户需要的是稳定、可靠的服务，而不是可能出错的概率性结果。

所以，我们现在需要做的是将工程技术与AI进行深度融合。通过工程手段来提升AI的稳定性和降低成本，这样我们才能在商业场景中更好地应用这项技术。

以我们的一个客户为例，它是一个拥有5000家门店的行业头部品牌。对它来说，如何在全国范围内高效地制作和分发视频内容就成为了一个巨大的挑战。在考虑为5000家门店每天发布一条短视频至抖音平台的成本时，不得不面对一个庞大的数字。假设每条视频的制作成本约为75元，这在当前短视频制作行业中，对于包含一定原创元素的内容来说，已经是相对经济的价格了。然而，当这个成本乘以门店数量（5000家）、天数（365天）时，一年的总成本将高达1.35亿元人民币。这样高昂的费用显然超出了许多企业的承受能力，也让人质疑其投入产出比是否合理。

面对这样的成本挑战，我们不得不深入思考：在商业与技术变革的当下，新技术是否真的能解决问题。这需要考虑如何优化内容制作流程、降低成本，同时确保视频质量能够吸引用户关注。 关于内容发布后的曝光量，通常每条视频在抖音平台上都能获得200至500次的初步曝光，这意味着视频有机会被这么多用户看到。然而，曝光并不等同于转化，许多用户在浏览过后可能并不会产生进一步的互动或购买行为。

那么，抖音平台上的短视频是如何实现流量增长的呢？这背后涉及到复杂的算法机制和用户行为分析。简单来说，当用户发布一条视频后，抖音的算法会根据视频的内容、质量以及用户的互动情况来评估其吸引力，并决定给予多少初始曝光。如果视频在初始曝光中获得了较高的点赞、评论和分享等互动指标，那么算法就会将其推荐给更多用户，从而实现流量的逐步扩大。这就是抖音短视频流量增长的基本逻辑。

在抖音平台上，视频内容首先会通过AI进行审核，这个过程涵盖了多个方面：检查音乐是否有版权问题，画面内容是否合规，语音文案中的文字是否违反规定。一旦视频通过初审，它将被推送到第一个流量池，这个流量池通常包含200至500个初始曝光量。这意味着，无论视频内容质量如何，只要通过审核，至少会有一定数量的用户看到它。对于拥有5000家门店并每天发布短视频的企业来说，这意味着每天至少能获得数亿次的曝光机会，其中任何一条视频如果表现出色，都有可能带来数十亿的流量。

在第一个流量池中，算法会根据一系列数据指标来评估视频的表现，包括两秒跳出率、五秒完播率、平均观看时长、整体完播率，以及点赞、评论、分享、收藏等互动数据。这些数据将帮助算法判断视频内容的吸引力和用户匹配度，从而决定是否将视频推送到更大的流量池。

如果视频在第一个流量池中表现出色，它将被推送到下一个更大的流量池，获得更多曝光机会。这个过程会不断重复，直到视频达到其流量潜力的极限。在这个过程中，AI和人工审核会不断介入，确保内容的合规性和质量。

此外，抖音的算法还会根据用户的兴趣和行为，将类似的内容推送给可能感兴趣的用户，实现精准推送。这种算法机制不仅提高了内容的曝光效率，也增强了用户体验。

那么，我们的核心竞争力是什么？ 在当今时代，创作一则优质视频，其背后的工作量多如牛毛，从构思脚本到拍摄剪辑，每一步都凝聚着心血。这不仅是众多品牌面临的共同挑战，更是蕴藏无限机遇的沃土。

首先，我们必须严守内容创作的底线——过审无忧。这意味着我们的作品必须远离雷区，杜绝任何不良引导，确保内容的纯净与健康。

其次，追求视觉与听觉的双重创新，降低内容的重复率。在混剪盛行的当下，我们深知独特性是吸引眼球的关键。无论是画面的精心编排，还是语音文案的匠心独运，我们都力求避免雷同，让每一帧画面、每一句台词都能触动人心。

然而，站在商家的立场，或许会对“商品概念重复说”的限制感到不解。但换位思考，当我们置身于消费者的视角，便能深刻理解那份对新鲜感的渴望。平台作为内容生态的守护者，其职责在于平衡广告与用户体验，确保每一位用户都能在刷视频的过程中，收获愉悦而非厌倦。

深入剖析大平台的运作机制，我们不难发现两大核心角色：产品研发团队与商业化团队。前者致力于提升用户满意度，后者则聚焦于广告变现。两者之间的微妙平衡，正是平台持续发展的动力源泉。而我们的目标，正是利用人工智能的力量，以更低的成本、更高的效率，助力内容突破重围，赢得初始流量池的青睐。

此外，我们还需直面一个现实问题：经销商群体的数字化技能参差不齐。这要求我们在设计产品时，必须充分考虑其易用性。一个成功的系统，应当像微信一样简洁明了，让经销商能够轻松上手，无需复杂的培训即可完成视频发布等任务。

回顾过去两年的实践，我们深刻体会到简化流程、提升用户体验的重要性。只有当我们的产品足够简单、足够直观，才能真正打通经销商与消费者之间的桥梁，实现市场的深度渗透。

因此，我们的策略清晰而明确：首先，利用人工智能优化视频制作流程，降低成本、提高效率；其次，简化发布流程，确保经销商能够轻松完成视频发布任务。这两步棋一旦走稳，我们的品牌便能在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现内容与市场的双赢。

此外，通过巧妙安排不同门店发布不同内容（如产品介绍、门店促销等），我们能够有效减少内容重复，避免给算法带来不必要的挑战。服务5000家门店，我们可以按照日期规划内容发布，确保每日都有新鲜、多样的内容呈现给受众。

关于每日生成5000张不重复图片的问题，这是许多行业都在面临的挑战。无论是饮料还是电子产品，未来的趋势都指向了高度个性化的内容生成。在过去，为了获得一张精美的产品图片，我们需要投入大量的时间和成本进行拍摄、设计和后期处理。但现在，随着AI技术的发展，我们可以更加高效地解决这个问题。

AI技术通过模型化背景、结合前景、优化光影等手段，能够生成既真实又个性化的图片。更重要的是，这些图片可以实现不重复，因为AI能够根据不同的需求和参数生成独一无二的背景。这样，我们就可以通过分层叠加AI技术的方式，实现图片的批量生成和审核。

具体到个性化图片的生产流程，我们首先会确定一个主视觉风格，然后，我们会制作一些模板，这些模板会预留出放置产品的空间。接下来，AI会负责解决背景不重复的问题，通过生成多样化的背景来确保每张图片的独特性。

同时，我们还会在图片上添加品牌信息和门店信息，以满足不同门店的个性化需求。这样，我们就可以轻松地实现每日5000张不重复图片的生成目标。

最后，当需要制作视频时，我们也会采用类似的高效流程。我们会精心策划视频内容，包括产品亮点介绍、功能演示等，并利用专业设备进行拍摄和后期剪辑。

视频首先被细分为多个短片段，每个片段的时长依据其背后的语义内容灵活设定，可能是一秒、两秒或三秒不等。这一过程中，语音识别技术被巧妙应用，将每个片段的语音内容转化为文字，随后通过大语言模型对这些文字进行深度分析，识别出它们各自的主题——无论是产品介绍、卖点阐述还是局部特征展示。

拥有了这些精心分类的片段后，我们进入了一个更为宏大的创作阶段。利用大语言模型，我们编写全新的脚本，这些脚本随后被拆解成词组，每个词组都与之前分类的视频片段形成对应关系。当脚本中的词组数量与视频片段库中的素材数量相乘时，便产生了海量的视频组合可能，比如10个词组对应10个产品，即可形成100种独特的视频内容。这种组合式的生产方式极大地丰富了视频内容的多样性，完成了每天高达5000条视频的需求。

面对原始素材不足的问题，我们采取了与品牌共创的策略，学习并借鉴品牌的销售经验，了解产品的核心亮点和卖点。通过构建一张包含产品各个方面信息的图表，我们能够将复杂的产品信息转化为易于理解和操作的词组，进而在素材库中筛选出与之匹配的视频片段。

最终，用户可以根据自己的需求设定视频的尺寸、是否添加画中画、个性化的开头或结尾等元素，并通过一键操作完成视频的生成。整个过程不仅高效而且灵活，能够迅速响应市场变化，满足多样化的内容需求。

在确定了产品的关键信息后，我们会构建一张详尽的图表，将外观设计、技术特点（如彩色PP材质、显示屏等）、以及核心卖点（如性价比、续航能力等）一一列出。这张图表不仅帮助我们梳理了产品信息，还为我们将产品信息转化为视频内容提供了清晰的框架。

接下来，我们利用这张图表生成一系列关键词，我们利用这些关键词去筛选和整理原始的素材库。通过这一过程，我们可以快速识别出哪些关键词下的素材丰富，哪些则相对匮乏。

在素材整理完成后，我们利用AI技术进行批量采购和拼接。AI能够根据脚本中的卖点和素材进行智能匹配，生成大量不同排列组合的视频内容。这些视频内容不仅创意独特，而且能够精准地传达产品的核心卖点。

在整个内容创作与分发的过程中，我们注重协作与效率。经销商负责准备原料和拍摄素材，总部则负责排计划、设计脚本和分发内容。通过一键分发功能，我们可以迅速将内容传递给经销商，并确保他们在保留自己IP的同时，能够快速、高效地完成发布。

总结