线下私享会精华｜能落地的AI赋能抖音内容营销

宝洁校友私享会精华分享，AI赋能抖音营销的实战经验。
核心内容：
1. 技术跨界者在营销领域的新观察与挑战
2. AI在抖音内容营销中的应用与实战案例分析
3. 抖音营销成本控制与效率提升的策略和方法

「宝洁校友线下私享会」是由宝洁校友会策划的线下交流活动，每期邀请一位嘉宾，围绕商业前沿洞察进行干货分享，旨在促进校友间的思维碰撞与资源共享。

本文为第三期直播文字整理稿，供回顾参考。

北大硕士，AI技术+营销跨界实践者。前SAP首席架构师，后转型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累计破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。

今天的分享主题是“能落地的AI赋能抖音内容营销”。咱们结合实际案例，详细拆解在抖音内容营销中运用AI的经验、策略，以及遇到的坑和解决办法。

01 技术跨界者进入营销圈的几个观察

从技术跨界过来，以前觉得在SAP做IT信息部署很费钱，进入营销圈才发现，和2C端营销比起来，那才是真烧钱。尤其在真实复杂的环境中做决策，方案做很久、数据分析很久，最后决策时还是拍脑门，大笔钱花下去，连花钱效率都统计不清楚。

过去几年抖音处于流量红利期，营销增长相对容易。但2022年之后，流量竞争急剧升温，投放费比越来越高。多数品牌面临两难：做抖音费比太高，不做抖音又没有增长。

最近几年一直聚焦抖音、小红书、B站为主的内容电商营销。抖音运营需要团队具备内容运营、直播运营、货架场等多方面能力，每个体系都很复杂。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，但平台投放端口众多，仅抖音品牌广告和效果广告就有30多个入口，每个路径的数据格式不同，想有效统计难度很大。

2022年11月ChatGPT 3.5发布后，看到了AI在营销领域的巨大潜力。这几年开始了AI营销的探索，试图找到更好的解决方案。过程里走了不少弯路，也有不少意外之喜。今天通过5个实际案例分享经验和教训。

02 AI赋能抖音内容营销的实战案例

Cleer是近几年在抖音很火的品牌。刚接触时以顾问身份加入，后来担任CGO管理整体销售增长和品牌运营。当时产品虽好，但用户认知不足，1300元左右的客单价较高，抖音退货后ROI只有0.93，GMV约8000万，进退两难。

正式接手后，第一步先止血——解决直播间ROI问题，然后优化投放，最后利用流量放大器拉升GMV。直播间ROI如果只有0.9，越做越亏，电商销售亏太多就没有营销预算，形成恶性循环。

解决销售端ROI、提升广告投放效率后，整体盈利结构会转好，这时候可以用流量放大器进一步拉升销售。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，高效协同能快速起量。例如，请明星去演已经成熟的跑量内容，会大大提升整体效率。

直播间转化效率提升有几个关键点。直播运营，有复盘比没有复盘好，现场改善比事后复盘好。抖音流量机制像接力赛，跑得越好，获得的掌声越多，成交越多，系统分配的流量越多。只有在过程中干预，才能让直播间效率最大化。

但主播是人，很难全程保持稳定状态；直播间现场有很多用户弹幕提问，不熟练的主播容易被带跑；人多人少时需要不同讲解策略，对主播的现场判断能力要求很高。很难批量招到特别优质的主播，现场管理难度大。AI的出现带来了转机——尝试用AI盯播。

开发了自己的AI盯播工具，能实时分析主播话术，检查是否跑题、违规，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，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，主播长时间围绕一个产品特点讲解而忽略其他重要信息时，AI盯播工具会及时提醒补充内容，保持直播节奏和吸引力。

还做了直播间分钟级的数据抓取。最初半小时数据到飞书表格，但数据太多，现场中控分析不准，运营人员工作杂不一定及时看，就交给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，一旦异常就在飞书或微信群通知，这样就把直播间现场运营抓起来了。例如，某个时段点击成交转化率突然下降，AI会迅速发出警报，同时发送分析结果给运营人做相关检查，及时调整策略。

在投放方面，意外发现由于直播间多、投手多，长期数据经AI统计后，其中一个损失大的问题是投手操作失误——原本要投800块，结果输入成8万块然后跑飞了。为了解决这个问题，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能在投手设置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，避免人为疏忽导致的错误。

最终，帮Cleer在全渠道一天GMV达到400万，ROI从0.9提升到2.7，GMV和ROI同时实现三倍以上增长。在相当长的时间里，Cleer在抖音影音类目稳居第一。

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。基于模板，AI可以进行内容扩展。

一方面，通过AI大规模理解视频，让AI总结出视频规律，找出黄金公式和模板。另一方面，直接让AI做内容容易太发散，但给它可以仿照的东西，它就能做出精彩内容。每天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。例如Gemini、GLM、阶跃星辰这些模型能理解视频，解读视频场景，分析优缺点。

具体来说，抓取热门视频后，视频理解模型分析画面、剪辑手法、色彩搭配等，语音理解模型解读台词、旁白等，综合两者结果总结成功要素。然后AI根据这些要素，结合给定模板生成新内容。运营人员从中挑选最符合品牌调性和目标受众的内容进行制作。

基于此，开发了爆款内容工厂：每天晚上自动抓取全网爆款内容，AI自动仿写。第二天员工到公司时直接在AI写好的视频分镜稿基础上创作，效果非常好。对视频内容的综合理解，在AI大模型时代之前完全不敢想象，现在变成了现实，极大提高了效率。

当前AIGC生图和生成视频的可控性还不够稳定，对于一般创意视频已经能用，但千川广告这种对画面精确度要求高的内容还不够。不过AI进化速度非常快，如果后续出现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自动完成，很可能整个营销行业会被碘伏——AIGC能产生高质量、大数量的内容，必然出现碾压性效果。

在所有操盘的品牌中，达人种草是很大一笔费用。为了花明白这笔钱，特别想了解头部优秀品牌的打法。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，发现美妆行业头部品牌如韩束、珀莱雅、谷雨的投放策略和其他品牌很不同。传统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，总预算并不高。

进一步研究发现：垂类号必须投，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，过度聚焦垂类会导致种草效率显著下降。泛类号的问题是曝光量大但回搜效果差。于是他们在内容上想办法，把泛类剧情和垂类内容有效结合，兼顾曝光和种草效率——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。

种草时，看后搜和回搜成本CP Search更能反映真实种草效果。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、谷雨在日常运营中能做到两三块钱一个有效搜索。通过AI分析它们投放的特点，学习策略，应用到自身操盘的品牌上，逐渐将搜索成本优化到了六至七块钱。

另外，韩束这类顶尖品牌的运营团队，在大促节点往往有成体系的流量运营打法。例如，双11大促时大大缩小达人投放预算，反而在内容加热上放量。因为大促前达人成本会提高很多，不如在双11周期里用相对固定的加热成本摊薄投放成本，以较低成本获得较高曝光。

最近一两年，抖音进一步商业化，蓝V基本没什么流量，头部品牌转向高管IP矩阵打造。国民品牌海尔也是如此，准备让高管集体出道做IP。在这个过程中，利用AI帮他们分析了矩阵做得最好的几个品牌，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，表演能力一般很有限，能花在视频上的时间也很有限。想要找到这些成功企业和企业家的共性是什么。但研究发现，小米矩阵、联想矩阵加上周鸿祎在抖音上的视频内容高达44.7万条，用人工系统研究几乎不可能。

于是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分析。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达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。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。还通过AI+人工分析爆款内容特点，总结出企业创始人、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，做了100多页的报告，这里不赘述。

另外，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，生成的角度有限，这个工作可以交给AI。AI可以生成趣味评论，例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，面对全网热门视频时，AI能帮官方号找到蹭热点的角度。

03 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、法务等流程固定的工作，而AI的灵活运用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。在实际业务场景中，寻找AI提效的场景来解决问题，一边做一边学，是更好的方式。

AI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。但想要真正适应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，扩大个人能力上限，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，要能持续稳定地使用先进的大模型。在营销领域的不同场景下，不同模型有各自优势，需要组合使用，以便完成更高水平的内容。例如，DeepSeek很适合写诗歌、散文，但写公文时会太飞；写广告素材时更推荐Claude，但Claude在理解复杂场景需求时有时会出错，这时又需要DeepSeek R1的分析推理能力来拆解问题。

另外，在营销团队使用的业务工具角度，一般来说，只要可能，尽量减少开发独立应用，而是把相关能力集成到企业内使用的飞书、钉钉等工具中，这样可以大大提高利用率。

从使用情况看，AI时代的工作重点不在于替代人，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，获得超前的营销优势。