成本50不到的AI视频,4天狂卖100万?

先从选品开始，把“这个产品好像能卖”，变成一份可以检查的判断

看到一个产品有销量，第一反应往往是：我能不能做？

你可以先把已经拿到的资料交给AI，让它按同一套字段整理，再提出具体任务：

把这几款产品的价格、用户需求、主要差评和已知成本放在一起比较。缺少的信息单独列出来，不要自行补数。根据现有资料，列出我决定测品前还需要确认的三个问题

这样拿到的结果，就更容易检查。

哪项成本没有算，哪个卖点只是卖家自己在说，哪个用户需求在多条评价里反复出现，都有机会被集中摆出来

接下来，你再去补资料、核对成本、判断值不值得测

原来反复整理信息的时间，就能更多地用在判断上

选好产品以后，达人合作也可以用同样的方法往前推进

不少卖家的BD每天发了很多消息，但负责人追问起来，几个关键问题未必马上答得上来：

这批达人为什么适合我们？哪些已经寄样？哪些约定了交付时间？哪些需要今天优先跟进？

这些问题背后，需要的是清楚的合作记录

把达人内容资料、受众信息、历史合作表现，以及已经记录的寄样和沟通进度整理好

AI就可以辅助比较、归纳和排优先级

比如，让它根据你的产品人群，整理候选达人的匹配理由

根据真实沟通记录，起草不同的跟进话术

根据约定交付日期，列出需要BD核对的合作清单

BD拿着清单去核实、沟通、推进

负责人也更容易看清楚：到底是找的人不合适，还是合作推进卡在了某个环节

到了内容环节，AI能参与的工作，也远不止生成一条视频。

一款商品准备推给谁？

有哪些使用场景？

用户最在意什么？

现有素材已经讲了哪些角度？

还有哪些问题没有回应？

这些内容准备工作，都可以先借助AI整理

把商品资料、真实用户评价和已有素材放在一起

让AI归纳用户场景、提出选题方向，再围绕选定的方向起草脚本、列出镜头需求

卖家真正需要积累的，是一套能持续提出方向、安排制作、检查结果的工作方法

有了这个过程，AI生成的视频才更容易接上自己的商品和生意

最后，这些工作还得接到团队里。

选品有了结论，谁去补报价？

达人已经寄样，谁来跟交付？

脚本已经确认，谁安排制作？

投放发现问题，谁负责复查？

如果任务一直散在聊天窗口里，工具再多，也容易出现“每个人都做了点什么，但事情没有推进完”

这样一来，AI才能从个人偶尔打开的工具，逐步进入团队每天的工作

看到这里，你会发现，会用AI的TK运营，首先得学会把自己的工作说清楚

给它什么资料，让它完成什么任务，用什么标准检查，结果交给谁继续处理

这几件事越清楚，AI的输出就越容易用起来