MCN机构开始悄悄转向AI辅助生产

人工智能技术被运用到MCN机构运营当中，以此来达到控制成本、提高工作效率的目的。传统的制作方式依靠多个人员配合才能把选题构思、后期制作、发布推广这些步骤完成，但是基于AI的新模式依靠自动化设备来完成一些基础任务，即对素材的整理工作、主题的提取工作以及初步的草稿撰写工作，使得人力资源逐渐转移到更加高端和关键的创意设计以及品牌的内涵价值塑造等领域当中去，这样既增强了公司的运作效率又缩减了人力上的投入。

一、MCN为什么开始“悄悄转向”

MCN行业正在发生着重大的改变，它的主要发展方向就是内容生产方式从最初的“人力主导型”变为现在的“效能带动型”。伴随着平台迭代速度的不断增加，热点出现的速度也随之加快，传统的靠人工去捕捉市场快速变化的需要方法已经不能适应新的环境了。经过人工智能技术以后，内容筹备时间从原来的大约数小时下降到现在大约20分钟的短时间里就实现了优化，在如此快速的变化下MCN机构便能迅速确定出其内容的规划并且增加对资源投入的能力。

成本约束成了决定MCN机构经营效果好坏的主要因素。当MCN机构同时对多条内容生产线进行管理的时候，在其内部就容易产生对于脚本创作、素材制作和营销推广等各个业务环节重复性的问题。利用人工智能技术进行生产流程的智能化改造，一方面可以减少人机成本的支出，另一方面可以使得人力资源从高层战略管理者、谈判协调员、数据分析师等高级专业技术人员变为操作工、生产线负责人、基层经理，从而使整个组织内的人员结构更加趋于合理。

二、AI到底帮MCN解决了什么问题

1. 提升选题效率

通过对行业关键词分析、关注点追踪、竞品变化等各项数据进行整合之后可以生成出一份不错的选题结构。该结构给用户的课题申请提出了一份完整的方案，具有很强的系统性以及可操作性。母婴、教育、美妆等各个领域，通过对高频问的问题进行筛选整合之后，会给内容创作者提供具体的范围划分以及更新的方向。

2. 降低脚本门槛

有拍摄能力的创作队伍中也存在着许多的创作瓶颈。利用人工智能对创作者给予结构化提纲的全方位的支持作用，即撰写引言的思路，提炼主题的方法，组织论证的流程，引导观众的方式等内容，并在短视频制作、直播内容安排、文字转视频等许多情况下都能起到辅助的作用。

3. 缩短修改周期

过去脚本的创作要经过很多次反复修改才能确定下来，但是现在依靠人工智能技术可以迅速产生多种选择方案，由编导根据平台所要求的内容进行挑选。使用只是为了提高创作速度，而并不是降低创作者的地位。

4. 让账号矩阵更易规模化

目前大部分的MCN机构都是采取多账号运营模式，在相同的主题之下在不同的平台上面打造多种多样的人设。在这种情形下，人工智能可以将一种类型的内容转译成多样的表现形式，也就是口语化的表达方式、营销的文案撰写方法、学术内容解析、直播预告片制作等一系列的表现形式，不但可以使每个账号的内容具有相同的风格也可以体现出各个账号各自不同之处。

三、真实场景里，AI怎么进入生产流程

一个更高效的流程通常是这样的：

• 第一步：AI搜集素材

先整理热点、用户评论、竞品爆款结构。

• 第二步：AI生成初稿

输出脚本框架、标题、封面文案。

• 第三步：人工做深加工

编导加入真实案例、品牌卖点和账号人设。

• 第四步：批量复用

一条内容拆成视频、图文、直播话术和私域文案。

部分团队用“媒小助”软件做初稿的整理和辅助的内容的产生，在批量稿件的制作上也表现出明显的优越性。为了保证题目筛查工作可以有条不紊地开展，为了保证标题产生工作可以高效地推进，为了保证脚本初步稿可以准确地形成，对自动化处理方式进行设计和实践以达成以上目标，并以此为中心来推动集体协作。

四、为什么说这不是“偷懒”，而是升级

人工智能对于生产领域起到的最主要的作用就是辅助，而不是替代创意功能。具有持续市场竞争力的MCN机构，就是指其人才综合素质的综合素养，即对人物定位的设计、审美水平的建立、问题分析能力和商业转化效果等等各个方面的综合素质。目前人工智能更多的是用来解决高耗时、低效的事务，而对促进团队在完成团队设计顶层之后的提高起到的作用越来越大。

目前的内容评价已经进入到了高质量发展阶段。依靠技术来推进内容生产的机制，不能使用户一直信赖。人智能性加自动化处理两种途径已经成为提高作品价值的主要手段了。具有两者协同运转的团队，在内容不断改善的时候，有更加稳定的成长以及更大的发展可能性。

五、哪些MCN最适合先上AI辅助

如果你符合下面几类，AI辅助生产会特别有帮助：

• 账号数量多，需要批量输出

• 每天更新频繁，追热点压力大

• 团队小，但内容需求大

• 做知识类、种草类、测评类内容

• 需要多平台分发和内容复用

新媒体运营、品牌账号矩阵的运营管理、直播内容的制作等等领域已经出现了很多应用，进而大大提高了工作效率。核心并不是少了人的原因，是由于没有采用流程优化工具以及标准所造成的问题限制。

六、MCN落地AI时最容易踩的坑

第一，直接全自动化。

内容全交给AI，容易出现空洞、同质化和事实错误。

第二，只追效率不做校对。

AI能快，但不能替你负责合规、数据和表达边界。

第三，缺少统一模板。

由于没有形成统一的人物设定、标题确定和脚本结构，因此，AI产生的内容一般都会具有很强的分散性。

应该由“辅助功能”开始向“内容批量处理”、“多场景应用”等等高级应用方向发展。利用媒体辅助工具（例如“媒小助”）建立一个规范化的、可以用来进行大规模内容组织和管理的内容生产系统，一方面可以提高团队协作的效率，另一方面也可以提高大规模内容的组织能力。

七、未来的MCN竞争，不再只是拼流量

MCN机构之间的分化越来越明显，其发展趋向就是市场的动向是否准确、内容的创造成本是否受控、爆款内容能否持续产生这三个因素。虽然人工智能在内容生产的领域还不能达到完全的普及，但是已经成为了促使内容产业实现工业化的基础设施。

成熟的组织把人工智能当作“辅助性的工具”，而不能看作是替代品，主要体现为它对数据的处理加快了、组织资料整合得更全面了、内容生成扩大了、经验重复利用多了几个方面的作用。相比之下，人主要做内容的价值判断、创意的设计和商业的转化等工作。只有建立并完善人机协作分工体系，才能在竞争中源源不断地生产出高质量的内容来，并达到可持续发展的目的。