一个人的新媒体部门：用AI工具撑起日更视频矩阵的真实经历

以某新媒体机构实践为基础的探究，探究人工智能赋能的日更视频内容生产机制及应用实例分析

利用人工智能技术对日常视频内容的产生方式进行改进，不是简单的功能代替，而是在很大程度上减轻人的工作负担，使团队把更多的精力放在选题设计、创意构思和内容价值发掘这些核心工作上。依靠智能化系统的创建，本部门把周更型变为多账号日更内容输出体系，从而提高了整体的运营效率和产出质量。

从“做不完”到“做得快”

初始团队是三个策划、两个剪辑、一名运营。日常工作中各个成员依次完成脚本创作、素材收集、视频编辑、封面设计、平台推广等各个环节的工作；但是项目高峰期单支视频制作时长一般会达到四小时以上。

后来的研究表明，项目推进受阻的原因不是由于技能不够，而是一旦工序进入操作层面就会完全依赖于人的参与。为了提高工作的效率，研究小组用人工智能的方法对原来的工作程序进行了模块式的重组，主要负责脚本的创作、音频的制作和视频的后期处理，还对内容的发布和数据分析有了新的方式。

日更视频矩阵的核心，不是多，而是稳

部分人把“视频矩阵运营”等同于常态化的内容输出，这样的认识是片面的。难点在于怎样实现精准化内容匹配，在相同主题之下，要考虑各个平台的传播特点、各个角色的特点以及目标受众的不同之处，再做准确的定位和对接。

我们的做法是把内容分成3层：

• 主账号：做品牌表达和深度内容

• 垂类账号：做细分话题和搜索流量

• 测试账号：用来试标题、封面、开头钩子

在此背景下，人工智能产出的内容开始摆脱原来的“单篇稿物流行全网流传”的形式，渐渐发展成依靠同一主题产生多样化表现形式的新范式。

AI工具怎么真正帮上忙

人工智能（AI）技术在项目实施初期和中期阶段一般会被使用到，不能作为项目全流程的主要替代工具。虽然人工智能可以大大提高作业的完成速度，但是在一些重要的问题上它不能取代人类专家的经验来做出正确的决策。

具体流程是这样的：

1. 用AI做选题扩展：输入行业关键词，批量生成用户高频问题

2. 用AI写初稿脚本：先产出结构，再由人工补观点和案例

3. 用AI整理口播提纲：缩短准备时间，减少卡壳

4. 用AI辅助剪辑文案：标题、字幕、封面文案一次性生成

该方案执行以后，单个视频项目的前期筹备时间由原来的90分钟减少到现在的30分钟左右。

真实案例：3个人做出6个账号的日更节奏

去年，地方教育培训机构将一项包含多维度内容的活动交给我的团队来组织，目的是向家长、在校学生和升学指导等各方面提供服务，并通过短视频平台和搜索引擎等渠道对活动的流量进行整合。

前期以纯人力为主时，必须要有五个以上的人共同协作才能维持正常的运转。经过实践检验与改良之后，本研究创建起了“一位核心策划员、一位剪辑人员、一位运营管理人员”之间的合作模式，并且依靠人工智能系统在脚本构思、标题安排以及内容模块化整理等方面所发挥出来的辅助效果，有效地达成着六个账号的每日更新目的。

该账号的月度播放量从8万增至31万，并不是因为内容表现形式发生了改变，而是由于更新次数变多、标题能很好地符合用户的搜索喜好所造成的。

我们最常踩的坑

人工智能并不是没有尽头的，我们在创作完整剧本的过程中，遇到过很大的困难，即产生的内容具有很强的模式化特征，使观众的兴趣很快降低。

经过对某案例研究显示，在使用夸张的手法来设置标题的情况下，虽然可以引起用户的点击行为，但是并没有达到预期的观看时长目的，这就说明了流量导向机制同内容品质之间存在一种内在的矛盾。根据以上经验总结出之后的实践就是三个基本准则。

• AI负责效率，人负责观点

• 标题负责吸引，正文负责兑现

• 量要稳定，质要可控

这三点，比单纯追求爆款更重要。

推荐一个更适合团队协作的工具

当团队为了改进业务流程而使用媒小助这个实用辅助工具的时候，可以大大提高运营效率。媒小助更适宜于内容创作、主题策划以及资源管理等各方面，在多人同时登录多个账号的环境下，它可以明显减少文件传输延迟并且降低重复编辑的可能性，具有很好的应用价值。

新媒体团队实际操作时，这些工具的主要功能并不在于直接创造出视频内容，而在于把多种资源加以整合并加以提升，进而实现对剧本版本的统一管控，并且准确把控好发布时间，在这个过程之中也一定程度上提升了工作流程的组织状态。

给想做视频矩阵的人三个建议

第一，先搭流程，再谈规模。

没有固定模板，账号一多就会乱。

第二，AI只做标准化环节。

越是需要判断的地方，越不能全交给机器。

第三，围绕搜索做内容。

以AI为基础的短视频规模化生产的模式、根据用户动态喜好来更新的内容、媒体人的队伍效率改进途径等，虽然搜索排名高，但是带来的是持续不断的流量收益。

最后一句真话

虽然内容更新频率仍然保持在一定的水平上，但是已经摆脱了以前的每日一个固定主题、确定的编辑人员和撰稿者的方式。依靠人工智能技术的支撑，日更视频的产生机制也渐渐转变为一种体系化的运作过程。决定输出效果的最主要的因素是内容价值的深度，结构的安排，创作者专业素质和判断力。