文 | 李倩说青岛有粘钢绞线

以前这年，险些悉数的部门都在尝试同件事：用 AI 作念内容。

出案、写案牍、出海报、作念……

率确乎上去了，以前，个团队小组三天出篇稿，当今个东说念主天能出十篇；本钱也确乎降下来了，以前拍支 TVC 动辄几万几十万，当今用 AI 生成，几千块就能科罚。

听起来很好意思好，但问题也随之来了。

开小红书、抖音、公众号，松懈翻翻就能看见：几个不同的内容，从翰墨、语气到结构、钩子，都长得差未几，个别的语句以至样式；把几张不同的海报放在起，遮住 Logo，也根天职不清谁是谁。

这种内容看到几次，用户很快就烦了，他们远比认为的灵巧，这种"眼 AI "的同质化内容，他们连秒的停留都懒得给。

这不是骇东说念主听闻。

当个行业的基础坐褥力被 AI 拉平之后，"谁作念得快多"不再是势，真确的竞争点形成了"谁像作风明显的我方"。

而当下，些并莫得矍铄到问题，还在用 AI 加快着我方的等闲。它们地坐褥着行业平均水平的抒发——安全，但也莫得辨识度的那种抒发，越来越隐入 AI 内容的大浪里。

01 内容使用 AI 的真确向

为什么大越来越像？原因很浅近：现时的 AI 只会凭证东说念主类的提示来输出。

淌若我方没想明晰"我是谁"，喂给 AI 的东西唯有品类的通用信息，那 AI 输出的内容就注定是千东说念主面的套话。

这不是 AI 的错，这是我方要探究的问题：用 AI，真确的向到底是什么？

我的谜底是：内容的化。

什么是"内容化"？很浅近：产出的每篇案牍、每张图、每段……在去掉 Logo 和家具名之后，依然能让东说念主眼认出"这是谁的"。

厚味可乐的红、飘带和" Open Happiness "；Apple 的简、留白和" Think Different "；不雅夏的东诗意、昆仑煮雪和"迟缓来"……这些的内容，遮住 Logo 咱们也知说念是谁。

因为它们都有我方的"口音"——种特的、不可复制的抒发系统。

这便是"内容化"的中枢：有的抒发基因。

它包括许多具体的维度：何如言语，何如起标题，何如处理点，何如安排感情，何如把家具放进内容里，哪些词能说，哪些词不说，哪些画面看就像它，哪些语气听就不是它。

AI 在内容坐褥过程中的价值，不是单纯地多出内容，而是替放大照旧确立的抒发系统。帮把我方的有抒发，以的率，系统地坐褥出来、投递出去。

AI 像台放大器。

自身的致确立，AI 就能把它放得快、稳、大鸿沟；淌若本来便是虚的、散的、扭捏的，它也会把这种虚和散起放大。

是以 AI 能为钞票作念什么，取决于个大前提：是否想明晰了"我是谁"。 

淌若个对我方的定位、用户、语气、审好意思、价值和规模都朦胧，即使用上强的模子，AI 也产不出有灵魂的内容，以至因为它的率，反而加快了内容的朦胧和等闲。

反过来，个淌若照旧把我方想明晰了，AI 才会真碰巧用。它会把本来靠东说念主脑和训诲撑着的内容智商，迟缓形成可以复制、可以调用、可以鸿沟化坐褥的智商。

可以说，AI 是特抒发的放大器，但淌若没想明晰我方是谁，那它亦然等闲内容的加快器。

用 AI 的真确分水岭，不是本领智商，而是我方对我方的和洽度。

02 "内容化"的五个层

若何借助 AI 还能作念到"内容化"呢？接下来，我用五层智商道路，来拆解在和 AI 配的过程中若何步步杀青"内容化"。

它像条智商递进旅途。每层解决个中枢问题，每层都有先驱照旧跑通了玩法。

层：先把内容产能拿起来

这是大多数常用到 AI 的 。

先让 AI 去作念那些耗时、重叠、机械的责任，比如写初稿、拆剧本、作念分镜、出图、剪基础，拉升的内容率。

参考案例是兔，借助飞书多维表格的 AI 智商，对的短坐褥历程进行了智能化矫正，他们将历程拆解为剧本生成、分镜设想、内容校验等多个节点，各自调用不同模子，再用混 Agent 作念整。

它解决的，是制作里费时、容易把团队拖进反复疏通的方法。

传统上作念，从创意到落地，时时卡在改剧本、磨分镜、对引申上，耗时耗力。

兔把 AI 接进来，正刚正理这几个方法：先凭证主题快速生成多个剧本，再把分镜批量生成出来，拍摄案和预算也提前作念预判。

个镜头从航拍改成跟拍青岛有粘钢绞线，单镜头就能省下 7000 元；35 张分镜从原来的 5 天压到 350 秒，AI 生成的分镜也把实拍度提到了 80 傍边。

这么作念的价值在于，把那些重、慢、容易返工的基础工序压下去。剧本、分镜、预算和低容错场景都能快速生成和考证，后头方法的疏通就顺畅了。

团队腾出来元气心灵，就能回到内容自身：镜头准不准，感情够不够，后想传递的东西有莫得立住。

这个案例里的 AI，处理的是坐褥问题，在贫寒、低、总在返工的方法。

兔后续短片《晨曦而行》的曝光和口碑进展，也确认这种提的兴味，它把内容从摩擦、低详情的手责任坊，往涌现的半自动系统了步。

但这层的上限也很彰着。它解决的是"作念得多未几""作念得快不快"，还莫得解决"像不像我"。

二层：把表率形成 AI 能调用的东西

这层的盘算是：让表率形成 AI 的指系统，解决"内容不像我"的问题。

坐褥力如斯昌盛，们都不缺内容了，但出来的内容不像我方，这很苍凉。图看着挺，但像竞品；话写得挺顺，但像实习生；节律看起来没错，但便是莫得我方的气息。

何如会这么？

因为我方的法律确认和表率，莫得被整理成 AI 可调用的内容钞票，就没观点指 AI 的坐褥责任。

期许的个案例也许可以参考，他们的内容坐褥痛点很具体：边是业务团队时时要物料，许多场景等不了；边是录用团队被大批需求拖住，长久依赖外包，本钱和周期都压不下来。名义上看是率问题，其实是表率何如投入坐褥系统的问题。

他们用的枢纽解法是"模板 +AI "。先把法律确认钉住，再把 AI 放进去。

这套案的中枢想路是：先用访佛 PSD 结构的模板，锁死版式、Logo 乃至角方向精准位置，确保规；AI 则在模板允许的框架内，矜重填充创意内容和可变信息。

比如业务东说念主员输入个 SKU 编号，平台就能自动合手取对应参数，套进模板，平直生成家具彩页；大促来了，设想团队也无用再张张处理图，而是用批量套版把同类需求快速以前。

内容坐褥形成种有框架的生成，表率形成了套 AI 可调用、可引申的系统。

这个表情的 1.0 和 2.0 阶段，AI 生成的家具彩页因为法东说念主工微调，可用有限。比如点字数黑白不，排版很容易乱，自后系统能自动识别长字数，并据此统字号，把版面从头收整。作念了许多这类轻浅的退换。

这也确认：表率唯有进到细部，才撑得住鸿沟化生成。

这层蹙迫的，是运转把我方的抒发智商，形成内容钞票。

什么能动，什么不可动；那处可以生成，那处须收住；什么样的版式、信息密度和视觉节律。这步作念出来，内容化才真确有了地基。

从这里运转，内容不再只靠某几个有嗅觉的东说念主来掌控，蓝本散的训诲，运转形成能调用、能复用、也龙套易走样的东西。

三层：让用户接住的抒发

自媒体时间，内容早就从单向发布形成了双向互动。要作念能让用户互动以至共创的内容，才智施展出多的势能。

但这里有个误区：不是只须让用户"用下 AI "，就叫共创。共创的枢纽不在器具，而在有莫得给出值得参与的抒发式。

用户为什么闲静参与？为什么闲静共享？共享出去之后，这份内容若何还能带着的滋味？

Manner 咖啡和 Kimi 的联名举止可以鉴戒。

这个联名作念得相比巧，它先我方定内容的语气，再让 AI 带着这种语气，跟每个下单的东说念主单说句话。

它的落点不重。便是用户在小表率下单之后，系统及时调用 Kimi，钢绞线厂家凭证订单、时候、天气这些信息，生成句属这个用户的"曼语"，再成张带翰墨和咖啡的小海报。用户顺遂截图发出去，的内容就投入到了用户的冒昧媒体里。

看起来这仅仅下单后的个小动作，但因为 Manner 对 AI 作念了作风死心（也便是前边的二层责任）：规矩了什么话可以说，什么话不可说；语气是什么嗅觉，感情给到什么进程；句子里要有点生存感，但不可油，也不可满。

调有了套模子能引申的生陈规模，用户发出去的互动内容就龙套易狼藉了。

难的地，就在这里。让 AI 写出句像样的话，不难。难的是一语气写出许多句，还都是同个气息的。

大模子本来就会正常见、顺遂的抒发上靠，抑遏不够，后出来的就只会是些通用的柔和句子、轻巧段子，单看不丢丑，放在语境里却莫得顾忌点。

Manner 作念的，是把这种滑向平均值的倾向先拦住，再把我方的语法放进去。

这件事里，东说念主很蹙迫。联名的向、中枢创意、后哪些内容能用，都要东说念主来作念死心。AI 矜腾达成，东说念主来定向、筛成果、收规模。这么跑出来的内容，才既有生成感，也有我方的滋味。

这层蹙迫是，在前边两层的基础上，限定 AI 内容在投入互动后，也还带着我方的气息。借着用户的下单、截图和共享，投入冒昧媒体的流通里。

用户接住的是句属于我方的话，放出去的，照旧我方的语气。

到了这层，内容不再仅仅发、用户看，而是形成了和用户，用户和用户之间的流动。

的抒发，也借助用户的泄气传播出了远昌盛的人命力。

四层：智能交互，让 AI 代表和用户言语

和用户之间的商量，不单发生在传播内容里，也发生在沟通、购、售后和多样问答里。

以前这块直很贵，也很难尺度化。客服水平杂沓不都，购很难 24 小时在线，办事多，体验就容易掉线。

于是尽管许多的前台内容作念得可以，但到后台流畅的时候，感就扣头。当今，可以让 AI 成为的触点。

京东的"京小智 5.0 "，算是这面的个参考案例。京小智莫得像许多智能客服样只想着回复快、说好话。而是往前了步，往购和参谋人的向作念责任。

用户进来之后，系统不单矜重回答，还要判断需求、匹配商品、确认荐事理、接住后续疑问。它不是只会照着商品页复述信息的器具，它越来越像个能和洽用户的东说念主。

京东作念的是这么的责任：把购先隔断，把探需求、作念匹配、和蔼由、处理追问这些原来都混在起回复的责任，拆成几个方法分离处理，再通过多 Agent 合作串起来。

刚正很实质：对话不再仅仅在"答对"，而运转有了过程，有了判断，也有了高下文一语气。用户感受到的，不再是个信息接口，而是个能顺着问题往下走的办事过程。

蹙迫的是，京东把我方的诡计式放进去了。

京东在广时发现，不同商的法并不样。有东说念主重滚动，有东说念主重确认；有东说念主语气强点，有东说念主克制；有的店铺适主动荐，有的适少点。是以它莫得把系统作念成统话术，而是给商留了调空间，让每个都能凭证我方的训诲和计谋退换。

前边几层，AI 的责任东要还在内容坐褥；这层，它行为触点站到了用户眼前。感从内容侧投入到互动和办事里。

是以这层真确有价值的，是和用户之间具体的战争，AI 说的话，不再仅仅正确与否的问题，也运转形成东说念主格的部分。

五层：AI 成为家具自身

走到这层，AI 照旧不仅仅内容器具，也不仅仅触点器具，而是平直进到家具里，成为家具价值的部分。

小度 AI 眼镜 Pro 是这类，行为全天候个东说念主智能助理的个角，AI 平直集成于家具，决定了家具若何和洽用户、反应场景。

用户买它，不仅仅为了戴眼镜，而是为了领有个能识物、能翻译、能备忘、能灌音、能随时被唤起的 AI 助手。

到了这层，AI 决定家具何如和洽用户、何如反应场景、何如继续介入生存。像"帮我记下"这种，名义看仅仅顾忌和调用，其实照旧是家具在代替用户处理小段践诺生存了。

这里枢纽的变化是，  AI 不再是附加，而是中枢体验自身。硬件成了载体，AI 成了主体。

这层照旧出了"内容化"的狭义范围，但它和前边几层其实是条线上的事。

因为当 AI 真确投入家具自身时，抒发也就不再仅仅停留在说什么，而是落实到"家具何如陪你""何如和洽你""何如继续回话你"。

来把以上使用 AI 的五个层放在起看，就很明晰：

层解决的是"多快"；二层运转解决"像我方"；三层让这种抒发被用户接住并参与进来；四层再把感带进互动和办事里；五层，则让感投入家具自身。

要确认的是，这五层不是每个都要作念，也不是都得按同个规定来进行。每个有我方的具体情况，不同阶段，卡住的问题不样，那起步的地也不样。

有的刚起步，就先作念层；有的照旧有大批内容，真确的短板在二层；也有些，会从三层、四层去开新的商量和体验。

许多的问题，不是想得太少，而是跳得太快。层还没跑顺，二层还没建起来，就急着谈智能交互、谈捏造东说念主、谈 AI 重塑家具。

任何时候，使用器具前，都要搭建好基础，要先把使用者我方的逻辑捋顺，才智指器具运行。尤其是 AI 这么的器具。

03 AI 定，定魂

五个层捋完，照旧赢得到根蒂的地：是否知说念"我是谁"？

AI 不会替回答"我是谁"，它只会放大照旧想领会的谜底。

的定位、理念、价值不雅……等等等等，AI 都不会替下判断，这切现时都还离不开东说念主类。

唯有东说念主，才有可能厘清我方企业的中心轴，理顺我方的十成分；唯有东说念主，能为坐褥器具涌现调，能限定坐褥内容的向和水准。

AI 再宏大，也要紧记：任何时候，器具都是为东说念主所用。

是以，今天应该作念的件事，是先厘清我方的中心轴，搞明晰我方是谁。

我是谁？ 我办事谁？ 我用什么语气言语？ 我信奉什么价值不雅？ 我的畴昔愿景是什么？ 我允许内容淆乱到什么进程，克制到什么进程？ 我但愿用户用什么式记取我？

……

这些东西明晰了，AI 才有可能形成替身，形成放大器，形成真确趁手的内容系统。

是以用 AI，真确的分水岭，是有莫得先把我方的魂定住。

魂定住了，AI 才智把率、鸿沟和致起带出来。魂没定住，就仅仅地变等闲。

先定魂，再用 AI，才不会在率的决骤中，弄丢了我方。

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