作者 | 張帆

編輯 | 陳維賢

設計 | 蝶哥

前幾天，運營研究社發布了一篇文章，聊到“在抖音 AIGC 帶貨越來越普遍，頭部操盤手甚至能月銷超 2000 萬”，這篇內容受到了上千位運營人點贊和轉發。

不少操盤手感嘆，AIGC 內容質量越來越高，利用 AI 視頻、圖文“收割”流量、打爆產品的案例越來越多了。

比如某三文魚商家在視頻號，靠一條 AI 播客視頻賣貨 100+ 萬元；再比如運營操盤手俱樂部的資深會員老狙用 AI 批量生成圖文內容，日均往私域引流 300+ 精準用戶；另一位資深操盤手姣姣在 AIGC 工作流的幫助下，僅靠4 人小團隊一年撬動了千萬成交……

類似靠 AI 撬動效率提升、業績增長的運營操盤手正在批量涌現，他們是如何靠 AI 一天生成上百條內容的？這些內容又如何幫助商家實現獲客和業績增長？今天這篇文章就來聊聊這些話題。

011條視頻帶貨 100+ 萬，誰在用 AIGC 瘋狂獲客和賣貨?

“第一批用 AI 內容帶貨的人，已經賺翻了。”

這句話不是噱頭，而是很多操盤手的真實寫照。

前幾天運營社專門寫了一篇文章拆解“抖音電商 AI 視頻帶貨”的趨勢，文章中提到了一位“素人”博主（雪梨爆爆），僅憑借 11 萬粉絲三個月賣貨 1000~2500 萬。

另一位女裝博主 @皖皖很想你 成績同樣突出，在抖音靠批量發布 AI 生成的視頻直接用小黃車和櫥窗賣貨，累計促成了 23 萬單訂單。

很明顯，在種草、賣貨領域，AIGC 已經完全跑通了，很多人已經借助 AI 賺到了錢。

比如我們在搜集資料時，就找到了一個值得關注的案例。某國產三文魚商家，借助 AI 做了一條約 4 分鐘的高質量播客視頻，用來宣傳旗下三文魚產品的品質，竟然意外出圈。單條 AI 視頻收獲過萬點贊、轉發和收藏，播放量超 50 萬人次，還直接帶動了 100+ 萬元的成交。

由此可見，AI 帶貨正在大行其道，而且各個平臺、各個賽道都開始涌現出一些成熟案例。

姣姣是運營操盤手俱樂部的一位資深會員，同時她也是某知名童鞋品牌的內容營銷負責人，主要負責整個品牌在抖音、小紅書、淘寶逛逛等多個渠道的內容。

據統計，這些渠道每周需要發布 160+ 條視頻內容，而姣姣手下只有 3 名全職小伙伴。在過去，這是一項不太可能完成的任務，但是借助 AIGC ，她們能輕松實現。

姣姣在公司內部打造了一條內容生產“流水線”，借助 AI 讓團隊每周都能高效批量輸出視頻。更關鍵的是 AI 輸出的內容效果還很好，單條視頻往往能帶動幾百元乃至數千元的成交。據不完全統計，她們四人團隊曾靠 AIGC 在抖音、淘寶逛逛等渠道一年累計賣貨超 1400 萬元。

事實上，AI 生成的內容不只能用來直接賣貨，也逐漸成為線索型商家們獲客的重要手段。

運營操盤手俱樂部資深會員老狙就很擅長用 AI 生成的圖文內容在微信生態批量獲客，借助“AI+矩陣賬號”的組合，他在微信生態一天能獲取 300+ 精準用戶，幫助大健康生意穩定增長。

另一位資深操盤手有姜姜同樣也在操盤手俱樂部分享過“ AIGC 在小紅書批量獲客”的方法，在她手下 AI 能輔助內容種草全流程提效：既能源源不斷地提供選題，將筆記的爆款概率提升到 30%；還能批量生成小紅書筆記 ，讓團隊產能直接提升 5 倍……

在這些商家和操盤手看來，AIGC 已經不是“嘗鮮工具”，而是運營領域最重要的效率杠桿。誰能深度掌握 AI ，誰就更有機會在流量內卷中靠效率領跑。

021天100條視頻？運營“大牛”們如何用AI批量生成內容？

既然 AIGC 的應用范圍如此廣泛又實用，很多人不禁好奇，在實操層面該如何操作？制作圖文和視頻時，怎樣效率更高？

無獨有偶，“AI輔助運營提效”也是最近運營操盤手俱樂部最受歡迎的話題之一，上文提到的資深操盤手老狙、有姜姜、姣姣都曾就“ AIGC 種草、帶貨”主題做過分享，我們結合這些分享整理了一套值得借鑒的實操方法。

1) 效率提高 10 倍，AI 如何助力爆款視頻批量生成？

運營社認為，在布局 AIGC 之前，商家需要先認清一個事實：AI 是團隊的“效率放大器”，但絕不是“包治百病的萬能解藥”。

“有些商家一開始做視頻，就想著用 AI 寫腳本、做剪輯，一定有問題。”資深操盤手姣姣認為，只有在團隊對爆款內容的生產路徑足夠熟悉的前提下，再去借助 AI 工具提高效率，才能真正達到批量生產視頻的目的。

簡而言之，AI 提效是生產爆款視頻的“最后一步”，而非第一步。

具體而言，操盤手在開始批量生產視頻之前，需要先掌握兩個核心要點：

1、熟悉行業爆款視頻的特點，了解爆款案例有哪些特性。行業爆款視頻的很多細節內容值得借鑒，比如構圖、畫面色彩、音效、模特狀態，前三秒術語等。

2、構建選題庫和素材庫，沉淀打造爆款內容的 SOP。提前儲備好選題庫和素材庫，是商家低成本規模化生產短視頻的基礎。

3、精準判斷視頻的優劣，為爆款內容定標準。視頻發布前，操盤手或相關負責人能大致判定視頻的質量。

有了這些鋪墊后，商家才能更容易地實現低成本高頻地輸出短視頻內容。具體實操層面，操盤手俱樂部的另外一位嘉賓思文分享了 AI 工具賦能內容輸出整套流程，大致可分為三個板塊。

①腳本輸出

思文告訴運營社，在腳本輸出上，她的團隊探索了很多路徑，測試下來用 AI 工具對已經被驗證過的爆款腳本進行爆改是效率最高的方法之一。

即針對行業內（或相似行業）已經取得好成績的內容進行借鑒和模仿，比如她們會用蟬媽媽、飛瓜等數據抓取工具（也可用 AI 手搓工具），一鍵提取行業爆款視頻的腳本。

然后根據爆款腳本，借助 AI 進行智能改寫，她們通常會給到「腳本結構」的提示詞：情緒營銷+產品功效+產品賣點+用戶痛點+產品賣點+產品功效+適用場景+產品功效+行動號召+服務保障。

“通過這套提示詞框架，最后生成的腳本往往比較符合預期。

此外，針對進階操盤手，思文還分享了一套生成原創腳本的方法，她們測試下來效果最好的是多模型協作的模式。具體流程是：

1、用文心一言進行提示詞框架的投喂，生成一個初版文本；

2、把初版文本投給智腦，讓它進行分析；

3、 智腦分析完后，再讓豆包進行優化；

4、 豆包優化完后，最后投給 Deepseek，進行最終輸出。

思文還強調，關于提示詞有一個非常值得關注的重點細節：一定要跟 AI 強調清楚視頻的用途。

“要說清楚腳本是用于抖音信息流投放、快手信息流投放，還是給抖音頭部達人投放，或者是給抖音腰尾部達人投放，只有提前強調應用場景，AI 輸出的腳本才會更符合預期。”

②視頻素材生成

在得到最終腳本之后，她們會讓攝影老師根據腳本中的空鏡和場景，用 AI 工具進行圖片生產。“用 AI 生成空鏡比自己拍攝更符合需求，而且成本更低。”

她們會針對腳本進行解構和視覺轉譯，從而確定提示指令。“我們會提取一些關鍵要素，包括場景、主體、情緒等。”

比如腳本對應的場景是野外，森林，主角是一只小貓，它的情緒可能是呆萌，也可能是威武霸氣，還需要考慮當時的背景信息，可能是陽光明媚，充滿大自然的氛圍。

需要把這些要素輸入到結構化的題詞模板中，生成最終的生圖指令，讓 AI 自動生圖，再將 AI 生成的圖片轉換成視頻。

在給到視頻指令時，需要重點關注動態描述，比如“布偶貓側躺在沙發上搖晃尾巴，側頭看向右邊，鏡頭緩慢推近聚焦貓咪的側臉，營造舒適愜意的氛圍。”

其次，非常重要的是確定參數，比如時長，一般而言需要 3~5 秒，“經過我們測試，時長越短視頻效果越好，時長過長，視頻里的運動軌跡就很容易不符合現實規律，AI 感加重。”

另外，運動軌跡的指定也需要盡量清晰，比如是推拉、平移還是環繞。

③后期剪輯和制作

有了腳本和空鏡之后，操盤手再進行一些后期剪輯， AI 視頻就誕生了。思文還分享了三個利用 AI 進行后期剪輯的小技巧，以供參考。

技巧一：純拍素材+臺詞分組

筷子是她們最常使用的剪輯類 AI 工具，它的優點之一在于批量處理功能。她們會直接把大量素材（可以是自己拍攝的素材，也可以是 AI 生產的素材）上傳到筷子上，按照團隊需求和習慣，進行分類。

“它支持上傳數百個空鏡，一次性批量處理，不用一個個地調整濾鏡和比例。”

對于長素材，如果中間有氣口，或者有很多拍得不好的畫面，只要記住大概的時間，借助“時間拆分”功能，可以快速把素材裁剪成很多切片。

對于短視頻短素材，也可以用筷子進行時長統一復用，裁剪掉一些氣口，還可以添加一些裝飾，比如花字、語氣、臺詞等。

技巧二：固定素材+多樣包框

在有些領域，可能涉及很多圖標和授權，需要視頻上下有邊框，同批素材可以通過更換邊框貼圖等元素來延展新視頻，這類視頻同樣可以用 AI 來承接和處理。

“我們一般在筷子上用「組合優化」的「裝飾層」，讓它進行隨機組合。

調試好其中一個視頻后，再進行一鍵復用功能，復用到所有視頻里，就能輕松實現批量處理。”

技巧三：分組拍攝+快捷剪裁

如果有些視頻需要精剪，思文也會用 AI 做前期處理。

拍攝時，她們通常會按照腳本分組，進行切片，然后在剪映或 PR 上進行精修，把視頻變成長素材，然后將長素材上傳到筷子里。

再利用筷子自帶的 AI 畫面拆分功能，對長素材進行裁剪和切片，最后把這些切片放在素材庫里。如果有些視頻效果突出，還可以用于二次剪輯，制作多個切片進行投放發布。

2）用圖文矩陣一天獲客 300+ ，能自動生成批量圖文的智能體如何搭建？

老狙是一位大健康領域的操盤手，很多產品客單價比較高，他們選擇不在公域直接成交，而是通過內容向私域引流，最終通過 1V1 溝通或私域直播來完成轉化，所以他們渴望源源不斷的流量和新客，來推動生意穩定增長。

老狙在運營操盤手俱樂部的分享中提到，他們主要通過飛書多維表格批量生產文案和封面圖，為圖文種草提供內容來源。

具體而言，老狙將“批量生成圖文”的方法分為以下三步，大家可以借鑒。

①找對選題

選題是內容的基礎，老狙總結了圖文選題的四個主要來源：用戶真實問題、評論區常見問題、競品爆款拆解、平臺熱點趨勢。

他還提到操盤手可以直接用 AI 工具去采集平臺內的爆款內容進行借鑒，采集時需要注意“ 3 分看水上， 7 分看水下”。即模仿爆款圖文除了看內容以外，還需要關注評論區的互動，評論區往往藏著用戶的真實需求、痛點和爆款選題來源。

此外，對于做矩陣獲客的商家而言，一個受歡迎的爆款選題往往能拆分成多個選題。比如大健康領域的熱門內容“糖尿病病人早餐不能吃的 5 種食物”，就可以通過對內容、形式的改變，衍生出多個不一樣的爆款選題，“ 5 種食物”可以換成“ 8 種”，“早餐”能換成“午餐”“晚餐”，科普形式可以替換成問答、清單、故事等多種形式，于是一個爆款就變成了源源不斷的爆款。

② AI 創

某種程度上，“ AI 批量生成圖文”與“ AI 批量輸出視頻”邏輯非常相似，操盤手擬定明確的內容標準（選題、表達形式、文本結構、篇幅、使用場景、受眾等）后，直接將提示詞發給 AI ，就能得到相關的內容。

老狙則在此基礎上，直接用飛書多維表格做了一個自動工作流，能自動“爬取”“拆解”選題的同時，還會基于選題生成能直接用的腳本和文案。

再加上一個給定標題，自動生成封面的工作流，便可以自動批量生成圖文內容了。

老狙在分享中還推薦了一些“批量生成圖文”過程中能發揮不同作用的 AI 工具，比如素材收集可以用 openclaw，分析歸類可以用豆包或 Kimi2.5……

③檢查內容合規性

對于大健康、教育等相對敏感的行業，能批量生成內容還不夠，要想穩定獲客流量、批量打造爆款，還需要一套檢測內容合規性及審核敏感詞的方法。

老狙自創了一套檢測內容合規性的方法，大致分為 5 個層級：

第一層級，判斷賬戶權重；

第二層級，判斷賬號是否有明顯導流和違規動作；

第三層級，內容的文本、標題、圖片是否出現行業敏感詞；

第四層級，內容畫面是否出現嚴重的敏感場景；

第五層級，腳本是否存在強因果邏輯，比如是否違規承諾療效等。

他直接提供了一個精心制作的內容檢查表格，將表格喂給 AI (豆包、元寶、DeepSeek、Gemini)，就很容易建立一個智能體，幫助操盤手自動檢查內容的合規性。

不過老狙強調, AI 智能體檢測確實能大幅提高效率，但最終判斷，還是需要由對行業有深度理解的操盤手來完成。

03結語

不難發現，AIGC 在運營領域的應用，已經走過了“能不能用”的階段，進入了“怎么用得好、更自動化”的新階段。

從視頻帶貨到圖文獲客，從單人提效到團隊協作，這批跑在前面的操盤手，用實際成績驗證了一件事：AI 不是來替代運營人的，而是來放大運營人價值的。但前提是，運營人本身要懂業務、懂用戶、懂內容，以及已被你證明有效的運營打法。

最后，你如何看待“ AIGC 種草、帶貨”這個話題？歡迎在評論區留言、討論。

ps.運營操盤手俱樂部還有很多與“AI+運營提效”相關的運營打法實戰閉門分享，包括“短視頻AI提效”“圖文AI提效”等，歡迎掃碼添加會員助理咨詢加入。

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