会用 AI 的团队,不是一天写 100 条脚本,而是少拍 900 条废片

阅读提示：本文约 4200 字，建议收藏后对照团队内容流程自查。文末可领取《内容资产自查表》。

最近和品牌团队做内容复盘时，我发现一个很典型的现象：

很多团队用了 AI 以后，确实更忙了。

以前一天写 10 条脚本。现在一天写 100 条脚本。

以前一个编导憋半天写一个开头。

现在打开 AI，10 分钟生成 30 个开头。

以前拍一批素材要开会、讨论、改脚本。

现在一句话丢给 AI：帮我生成 50 条爆款短视频脚本。

看起来效率变高了。

但真正投出去以后，问题还是那些问题：

素材跑不动

进房率上不来

挂车成交差

公众号文章没人看完

小红书有收藏没咨询

直播间来了人也接不住

最后团队复盘时，又开始问：

是不是 AI 写得不够像爆款？提示词还不够好？还要换一个更强的工具？

但我想说，很多团队对 AI 的理解，从一开始就偏了。

AI 不是用来帮你多写几条内容的。

AI 是用来帮你少做无效动作的。

会用 AI 的团队，不是一天写 100 条脚本。

而是知道哪 90 条脚本根本不该写，哪 900 条素材根本不该拍。

真正值钱的，不是内容产能。

而是内容资产。

很多团队用 AI，只是更快地放大了混乱

我见过很多团队的 AI 工作流，基本是这样的：

拿到一个商品。

打开 AI。输入一句：

帮我写 20 条小红书种草文案

帮我写 50 条抖音爆款脚本

帮我写 30 个公众号标题

帮我模仿这个爆款开头

然后团队觉得自己进入了 AI 时代。

但问题是：

如果商品价值没拆清，AI 写出来的脚本只是更整齐的混乱。

用户决策链没想明白，AI 写出来的开头只是更像爆款的空话。

卖点没有可视化，AI 生成再多文案，用户也看不见为什么要买。

素材复盘没有变量，AI 只能帮你继续复制不知道为什么有效的表面。

这就是很多团队用了 AI 后，数据没有变好的原因。

不是 AI 不够强。

是团队没有把 AI 放在正确的位置。

常见 AI 用法	看起来解决了什么	实际留下的问题
批量写脚本	内容产能变高	不知道该拍哪条
批量改标题	标题更多	不知道哪个标题对应真实痛点
模仿爆款	形式更像	不知道爆款真正变量是什么
生成配图	画面变多	卖点没有被看见
批量日更	发布频率提高	资产没有沉淀

所以，AI 的第一性用法，不是让团队写得更多。

而是让团队判断得更清楚。

第一步，不是写脚本，而是拆商品价值标签

很多团队做内容，第一步就错了。他们拿到商品以后，第一反应是：

这条视频怎么拍？

这个开头怎么写？

这个标题怎么起？

但真正要先问的是：

这个商品到底凭什么被用户选择？

如果这个问题没回答清楚，后面所有内容都会跑偏。

脚本只是表达。

商品价值才是内容的地基。

AI 在这里最该做的，不是直接写脚本，而是帮团队把商品价值拆细。

可以按这张表做：

步骤	要问的问题	输出结果
1. 事实举例	商品客观有什么	成分、工艺、规格、价格、包装、证书、评价
2. FABE 推导	这些事实对用户有什么用	事实、优势、利益、证据
3. P0/P1/P2 分层	用户最该记住什么	核心价值、辅助价值、兜底价值
4. 内容弹药库	这些价值怎么表达	场景、画面、动作、话术、证据

其中最关键的是 P0/P1/P2层级。

层级	定义	用在哪里
P0	用户最该记住的核心购买理由	主推素材、直播主循环、公众号核心观点
P1	帮助用户理解和相信的辅助价值	达人种草、详情页、直播答疑
P2	降低决策风险的兜底价值	福利、保障、品牌背书、服务

举个简单例子。你卖一款夏凉被。

如果团队没有拆 P0，大家可能会各讲各的：

有人讲面料

有人讲凉感

有人讲酒店同款

有人讲价格平替

有人讲不闷汗

这些都可能是卖点。

但它们不一定都是核心购买理由。

如果当前用户最痛的是空调房里盖普通被子又闷又热，那层级人群可能不是酒店同款，而是空调房不闷汗。

如果当前用户已经被竞品教育过，正在找平替，那酒店同款和价格优势才可能成为层级人群包。

所以流量层级不是品牌自己拍脑袋定的。

它要结合用户场景、竞品教育、内容数据一起验证。

AI 可以先帮你拆假设。

但最终，要用内容数据和成交数据复盘得出你这款最终的人群层级。

第二步，把卖点变成用户看得见的画面

很多品牌讲卖点，讲得很认真。

但用户没感觉。

为什么？

因为品牌讲的是参数，用户需要的是感知。

你说：

高支高密。

黄金配比。

凉感科技。

专利结构。

多维营养。

这些话都可能是真的。

但用户脑子里没有画面。

没有画面，就没有感知。

没有感知，就很难形成购买理由。

所以 AI 的第二个重要作用，是帮团队做卖点可视化。

不是问 AI：帮我把这个卖点写得更高级。

而是问：

这个卖点怎么被用户看见？

怎么被用户感受到？

怎么被用户相信？

可以用这张表：

卖点类型	常见错误表达	可视化表达方式
参数型卖点	成分很高级	用对比、实验、用户结果解释
触感型卖点	面料很舒服	用揉捏、贴肤、睡觉翻身画面表现
功能型卖点	防漏、控温、透气	用真实场景和极端场景演示
价格型卖点	很划算	给参照物、规格、权益和理由
信任型卖点	大品牌、好口碑	展示报告、评价、细节和真实使用

卖点可视化，有 6 种常用方法：

这里有个判断标准：

如果用户关掉声音，只看画面，也能大概明白你的卖点，这个卖点才算初步可视化。

如果用户必须听完一大段解释，才知道你在讲什么，那这条素材就太重了。

第三步，不要复制爆款，要拆素材变量

很多团队看到一条素材跑出来，马上做裂变。

换一个达人

换一个开头

换一个尾巴

换一个 BGM

换一个场景

最后做了几十条，发现都跑不动。

然后开始怀疑：是不是爆款不能复制？

不是爆款不能复制。

是你不知道原来的爆款到底为什么跑。

你复制的是表面，不是变量。

真正的素材复盘，不是看这条好不好，而是拆它在哪些轨道上有效。

这张表的价值，不是让你写复盘报告。

是让你知道下一条素材只改哪里。

比如一条素材跑出来，你不要马上 10 个地方一起改。

你要先判断：

它跑出来，是因为第一帧？

还是因为商品露出？

还是因为福利出现时间？

还是因为达人动作很强？

然后做排除变量。

测试轮次	保留什么	只改什么	看什么数据
第一轮	商品、达人、口播主体	第一帧画面	3 秒停留、完播
第二轮	第一帧、商品、达人	卖点顺序	点击、进房、挂车点击
第三轮	开头和卖点	证明方式	转化、评论疑问
第四轮	前中段结构	行动引导	进房率、成交率

这就是 AI 真正适合做的事。

它可以帮你把素材拆细。

帮你做多条素材对比，找到差异，把有效变量沉淀下来。

但它不能替你决定什么一定有效。

有效与否，必须让数据投票。

第四步，把每次内容反馈回沉淀资产

大多数团队内容做不起来，不是因为没有素材库。

恰恰相反，很多团队素材库很大。

几百条视频。几千张图。几十个脚本文件夹。

但问题是：

素材库只是存文件。

内容资产库是存判断。

素材库告诉你：我们拍过什么。

内容资产库告诉你：什么被验证过，为什么有效，下次怎么复用。

这两者完全不是一回事。

一个团队真正要沉淀的资产，至少包括这些：

资产类型	要沉淀什么	用途
商品资产	被验证过的 P0/P1/P2	统一脚本、直播、详情页
用户资产	哪类人群在哪些场景会被触发	选题和素材定向
画面资产	哪些第一帧、动作、道具有效	降低拍摄试错
话术资产	哪些表达能让用户理解和相信	直播、短视频、公众号复用
证明资产	哪些证据能降低顾虑	挂车、直播、详情页
分发资产	哪个平台适合承担什么任务	公众号、小红书、抖音、视频号分发

所以，每条内容发布后，都要问 5 个问题：

问题	目的
用户为什么停下来？	找到有效钩子
用户为什么继续看？	找到有效信息链
用户为什么相信？	找到有效证明
用户为什么行动？	找到有效转化按钮
这次结果能复用哪里？	沉淀成下次资产

如果这 5 个问题答不出来，这条内容即使爆了，也只是运气。

如果答得出来，这条内容即使没爆，也有资产价值。

因为它排除了一个错误方向。

很多时候，少走一个错误方向，就已经是在赚钱了。

会用 AI 的团队，不是更能写，而是更会少浪费

AI 时代，内容团队真正的差距，不在谁会写更花的提示词。

而在谁能把业务问题拆得更清楚。

不会用 AI 的团队，工作流是：

想到选题→ 让 AI 写脚本→ 拍摄发布→ 看数据好坏→ 继续让 AI 写下一批

会用 AI 的团队，工作流应该是：

拆商品价值→ 做卖点可视化→ 设计内容任务→ 拆素材变量→ 小批量测试→ 数据复盘→ 回写总结资产库→ 再做下一轮内容

你会发现，差别不在 AI。

差别在团队有没有一套内容资产工作流。

低效团队	高效团队
先写脚本	先拆商品价值
追爆款形式	拆爆款变量
一次拍很多	小批量验证
只看播放和 ROI	看内容承担什么任务
发完就结束	发完回写资产库
人走经验走	经验沉淀成 SOP

所以，我一直不建议团队把 AI 当成脚本外包。

如果你只是让 AI 代替编导写稿，短期看起来省了时间。

但长期看，团队的判断能力没有变强。

真正好的 AI 工作流，是让团队越来越清楚：

什么内容不该拍

什么卖点不该讲

什么达人不该找

什么脚本不该投

什么文章不该写

能少拍 900 条废片，比多写 100 条脚本更值钱。

敲重点！内容资产，是品牌真正的复利

过去做内容，很多团队像在消耗体力。

今天拍一条。明天再拍一条。

这个月换编导。下个月换投手。

人一走，经验也走了。

但内容资产不一样。

它会留下来告诉团队：

用户为什么停？商品为什么被买？卖点怎么被看见？素材为什么跑？直播间怎么接？

AI 真正的价值，不是让团队每天从零开始写更多内容。

而是让每一次内容生产，都变成下一次内容生产的起点。

所以，别再问 AI 能不能帮你写 100 条脚本。

你真正该问的是：

我的商品价值有没有拆清？

我的卖点有没有被看见？

我的素材变量有没有被验证？

我的直播承接有没有接住用户？

我的内容反馈有没有沉淀成资产？

如果这些问题都有答案，AI 才会变成内容团队真正的放大器。

AI 时代，拉开差距的不是谁更会写提示词。

而是谁能把商品、用户、内容和数据，沉淀成一套可复用的内容资产系统。

行动落实

我整理了一份《内容资产自查表》。

里面包括：

表格	用途
商品价值 P0/P1/P2 表	拆清核心购买理由
卖点可视化表	把参数变成画面
素材复盘 8 轨表	复盘素材为什么跑
内容资产库清单	沉淀选题、标题、素材、直播资产
发布前质检表	检查内容是否能提升完读、收藏和转化

适合品牌老板、内容负责人、投手、超级编导使用。

如果你正在用 AI 做内容，但数据没有变好，可以先拿这张表自查。

很多时候，不是 AI 不够强。

是你的内容系统还没有搭起来。

👇回“内容资产“我发你表。