短视频作者标签制作 AI批量生成短视频获客文案SOP

用户投稿 2025年09月08日 11:10:05 78 0

AI批量生成短视频获客文案SOP

短视频还在卷创意？不如卷效率。这篇文章拆解一套能“批量生成+快速测试”短视频获客文案的AI创作SOP，覆盖关键词挖掘、文案模板、测试机制与效果复盘，教你用AI把短视频变成获客流水线。

做短视频营销，我的核心观点是：B2B短视频营销，不是营销创意的竞争，而是营销内容生产效率的竞争。

Part1 B2B短视频获客的基本逻辑

在B2B营销中，有一条铁律，从成交转化率指标来评估渠道效果的话，老客户转介绍＞品牌词搜索＞产品词搜索＞通用词搜索＞线下地推＞陌客外呼。

从营销结果上来看，我们更需要的是能成交的客户，而不是无意向的客户。

短视频获客的逻辑并不难，我们来算一笔账你就明白了。

假设你的一条视频只有100个播放，10条视频就有1000个播放，100条视频就有10000个播放，除了平台的主动分发流量，这100条视频还会被用户在搜索场景下搜到，每个视频被搜到10次，你就又多了1000次播放。

这就像我们发传单，发一万一千份传单，带来的效果取决于你要发给谁。如果是在行业展会上发10000份传单，效果一定会比在地铁口发10000份传单要好。

所以，B2B短视频营销的效果取决于3个方面：

短视频数量，数量越多，曝光量越高；对产品/服务的介绍是否能引发用户兴趣，用户是否知道你是卖什么的；平台给这条视频打上了什么标签，决定了会推给什么标签的用户，以及在搜索什么关键词的时候会出现这条视频。

很多团队做短视频，觉得没播放、没咨询、没成交，老板不满意，员工没心力，逐渐就放弃了，或者只是维持更新。

其实不是短视频没效果，而是你发的数量还不够，你的内容脱离了产品本身，你太想讨好用户了，太想让更多人看到了，拼了命的卖艺，却从不敢卖产品，导致用户根本不知道你是卖什么的。

在一次内训课上，有学员问了一个问题，他说老师你讲的很对，我也认同，但是我们做一条视频要花几个小时，每天只能做1-2条，做着做着，就不知道该讲什么了。

如果一天做一两条视频，只有一两百的播放，老板不满意，自己也没动力。

这个问题很棒，背后的矛盾是单条视频的投入产出比失衡。

花一天时间，做2条视频，自然希望单条视频的产出越高越高，但是如果一天时间能做20条视频呢？是不是就对单条视频的期待，没有那么高了。

所以我说，短视频营销，看的不是创意，而是内容生产效率。

那么，该如何提高短视频的内容生产效率呢？用AI呗。

这篇文章来分享一下，用AI批量生成B2B短视频营销文案的智能体工作流的搭建流程，可以实现的效果是通过一个关键词，生成3-5条视频文案。

搭建工具有2种，第一种是通过飞书多维表格，第二种是通过coze工作流。

（飞书多维表格短视频文案生成工作流）

（coze搭建短视频文案生成工作流）

Part2：AI批量生成短视频文案的3种方法

刚开始做短视频，会面临3个卡点：

心理卡点：怕被别人说不好，有偶像包袱；内容卡点：不会写文案，不会包装产品，说不出高大上的观点；拍摄卡点：对着镜头不自在，稿子背不下来，眼神飘忽不定。

心理卡点很难解决，也很好解决，真被逼到悬崖边了，就没人考虑今天穿的衣服是不是得体了；拍摄卡点不太好解决，需要刻意练习，脱稿拍够100条，就好了。

AI能够解决的，是内容卡点，但是需要我们提供给AI足够丰富的背景信息，包括客户痛点、场景、产品卖点、价值点、解决方案。

所以团队内想要实现批量化的营销内容生产，核心是要去建立痛点场景案例库。

这个我们后面可以单开几篇文章来讲，这篇文章，主要和大家分享一下，使用AI批量生成内容的3种方法。

方法一：直接使用提示词

上图是一份2000字的B2B营销短视频生成提示词，这份提示词的使用方法有2种：

一种是把提示词原文复制给DeepSeek、Kimi、豆包等等AI大模型工具，根据他的回复提示，提供相关背景信息；

第二种是通过扣子建立一个简单的对话智能体，粘贴到提示词的部分，在右边的测试栏，同样通过他的回复提示，提供相关背景信息。

生成效果：

这份提示词使用起来的难点是，每次都需要提供给他完整的背景信息，可以选择不同的文案风格、文案结构、发布平台，同样的一份痛点场景信息，可以生成10篇左右的短视频文案。

比如，我以CRM系统营销的背景信息为例，提供的提示词是：

生成的文案是：

方法二：使用飞书多维表格

如果你还不了解搭建AI智能体工作流的具体方法，那么使用飞书多维表格，是我觉得普通人搭建智能体工作流最简单的方式。

通过飞书多维表格创建智能体工作流，只需要3步：

第一步，选中列，右键选择“修改字段/列”；

第二步，鼠标移动至“探索字段捷径”处，选择DeepSeek或豆包大模型；

第三步：输入AI提示词，可引用表格内的其他列的信息作为背景信息。

工具操作简单，难的是流程设计和每个步骤环节下的AI提示词。

使用飞书多维表格，是企业没有建立知识库的情况下，可以搭建的团队协同工作流。

在B2B内容营销中，有一个“死结”：

就是会做内容的市场、运营同学，不懂产品，不接触客户，不了解客户场景；而每天和客户打交道的销售、售前、客服同学，更懂客户在产品使用、产品选择、购买决策环节中的痛点问题。

但是不同团队之间很难每天坐在一起沟通，大家都很忙，如果为了短视频而投入专门的时间，就又会导致投入产出比失衡的问题，造成短视频业务的夭折。

为了解决信息互通的问题，我做了这样一个团队协同流程：

1.由短视频运营的同学，提供一个客户信息收集模版；

2.销售、售前、客服团队，在团队内部的复盘会上，使用这个信息收集模版，作为客户复盘模版；

3.将团队复盘中收集到的信息，填充到多维表格中，自动生成短视频文案。

当然，我们不能要求其他团队的同学，完全按照模版的格式要求来填充内容，销售、售前、客服，每个角色都有自己的视角和关注点，我们需要的，也是各自角色的关注点。

所以，这个多维表格工作流的第一个环节，就是处理信息，把其他团队的复盘信息，按照短视频文案所需要的基础信息，做信息整理。

处理完信息的第二个环节，就是根据处理好的信息，结合短视频的选题特点，策划话题，我可以要求AI根据一个背景信息，从不同维度策划出5-10个话题；

第三个环节是根据账号过往的历史数据，总结出效果更好的话题的标准，转变为提示词，让AI进行话题筛选，从上一个策划话题的步骤中，筛选出3个有效话题；

第四个环节是根据筛选出的话题1，结合提供的背景信息，撰写短视频文案，相应的，我需要在这一环节的AI提示词中，规范短视频文案的结构、语言风格、字数；

同理，我可以继续针对筛选出的话题2、话题3分别设置一个大模型，来生成一篇短视频文案。

第五个环节是针对上一个环节撰写出的短视频文案，设计短视频标题，相应的，我需要在提示词中写清楚标题设计的规则。

通过以上5个环节，我就可以让这个多维表格，根据各团队复盘总结出的客户案例信息，自动生成多篇短视频文案。

通过这张图，我们可以稍微get一下创建AI智能体工作流的基本逻辑：

1.拆分一件具体工作任务的流程环节，比如我将通过客户复盘撰写短视频文案的工作流程，分为了5个环节；

2.每个环节都是一个大模型节点，可以单独看做是一名流水线员工，只处理这个环节需要解决的问题，相应的，我们需要明确每个环节的具体方法、标准、规范；

3.各环节之间，通过引用字段的方式，引用上下游信息，形成工作流水线。

这样我们就完成了一个飞书多维表格工作流的搭建，工具操作并不难，难的是对工作流程的梳理，和每个流程环节下具体方法、标准的设计。

方法三：使用Coze搭建智能体工作流

如果你能用多维表格搭建工作流，现在换到了Coze，只是换了工具，思路还是一样。

飞书多维表格的优势，是可以引用指定的背景信息，但劣势呢，还是需要我们去填充背景信息。

Coze的优势，是可以创建知识库，你只需要输入关键词，就可以在知识库里自动去调取出相关的背景信息，更简单，但是难的是创建知识库，另外一个劣势是你并不能完全控制他从知识库中调取出来的信息。

如果是大型团队，比如我服务的一个客户，他们要赋能代理商去做短视频营销，沟通成本更高，覆盖人数上百人，就最好使用Coze智能体。

Coze智能体工作流的工作逻辑是：

第一步：用户输入相关关键词，可以是产品功能，可以是客户特征（行业/需求/规模/预算/购买阶段等等），只需要输入关键词即可，人工只需要做这个动作；

第二步：工作流在接收到关键词后，先从知识库中调取出相关匹配的信息，知识库就是我们前面提到的痛点场景案例库；

第三步：设置一个大模型节点，根据调取出的信息，按照短视频背景信息结构进行整理，有缺失信息，再回到知识库中去重复查找；

第四步：根据整理出的背景信息，策划话题，生成文案，优化文案，策划标题，这一步和飞书多维表格的工作流程一致；

工作流逻辑并不复杂，在上图的工作流示例中，我设置了一个循环节点，也就是根据整理出来的信息，从策划话题这一步开始，到优化文案这一步结束，设置循环，循环5次，就可以生成5篇短视频文案。

另外一种批量生成短视频的逻辑，是在生成文案这一步，设置多个节点，按照不同平台、不同结构、不同风格、不同营销侧重点去撰写短视频文案，也可以根据一个关键词，生成多篇短视频内容。

很多人会被Coze工作流的搭建操作难住，其实就是配置好输入、输出参数就可以了，遇到问题的时候搜一搜相关的教程，其实并不难。

专栏作家

敏捷增长研究室，人人都是产品经理专栏作家。聊热点写故事，用人话讲干货，偏爱热点营销类话题。

本文原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

一文独懂抖音、小红书、视频号三大主流平台的推荐和审核机制

最近一直在研究三大视频平台的机制，了解推荐、审核机制也能更好的做视频的整体工作。此文将今日研究的一些成果做一些记叙。

抖音：行为预测主导的去中心化推荐

抖音采用深度学习模型+去中心化推荐机制，通过神经网络预估用户行为，机器判断比传统的用户标签更灵活。

抖音的内容分发流程主要分为三个阶段：

1. 视频审核阶段

视频在进入冷启动前，会进行机器初判阶段。此时，就要根据口播文案、视频字幕文案、画面等内容进行合规性判断。通过AI识别文本、图像、声音中的违规内容，包括侵权、低俗、违法违规、诱导、虚假宣传等。然后进入到冷启动阶段，此时会进入到200-500人的流量池。

2. 算法推荐阶段

通过多模态特征识别技术，对视频内容进行深度分析

文本特征：通过NLP技术解析标题和字幕中的关键词视觉特征：利用图像识别技术提取视频中的画面元素音频特征：通过声纹分析捕捉语音讲解中的关键词频率

平台根据“打分机制”来评判视频后续的推荐，完播率、点赞率、评论率、转发率等用户行为指标综合计算。

抖音的推荐算法已几乎不依赖对内容和用户打标签，而是通过神经网络直接预测用户行为，计算用户观看内容获得的价值总和。

3. 流量分配机制

多样性打散：打破 “相似内容连续轰炸”

算法会在推荐列表中主动 “打散” 高度相似的 AIGC 内容。

多兴趣召回：挖掘用户的 “隐藏兴趣点”

传统 “单兴趣召回” 仅针对用户最明显的兴趣（如 “AI 搞笑视频”），而多兴趣召回会通过用户行为数据（如浏览时长、搜索记录、评论关键词）识别多个兴趣标签。

小红书：CES评分驱动的标签匹配系统

小红书的推荐算法以CES评分(社区参与度评分)为核心

采用”内容标签+用户标签”的双向匹配机制

CES评分公式为：CES=点赞数(1分)+收藏数(1分)+评论数(4分)+转发数(4分)+关注数(8分)

内容识别流程：

初始流量池：笔记发布后进入500-1000人的初始测试池标签匹配：通过NLP技术提取标题/正文中的关键词，与用户兴趣标签匹配CES评分评估：系统根据互动数据(评论、关注、收藏、点赞、转发)计算CES分数，决定是否进入下一级流量池

小红书内容的“互动率”（点赞、评论、收藏）是突破幼稚内容的关键。这三项是推荐优质笔记进入1w~100w流量池差异化的关键。

优质内容会按顺序进入覆盖 1 万、10 万、100 万以上用户的展示范围，其中用户的互动表现（如点赞、评论、收藏等行为的综合占比）是实现层级突破的关键因素。

小红书的召回周期很长，即使发布2-3个月的视频也会被找回进行流量推送，更注重长尾浏览。所以做小红书一定要注重图文质量和实际功能性的内容，通过“搜索”还可以推荐到优质内容。

视频号：私域撬动公域的社交推荐体系

视频号的推荐算法与抖音、快手等平台有本质区别，其核心逻辑是”私域流量撬动公域流量”，内容权重在三大平台中最低，约占50%，社交关系链权重较高。

推荐机制：

私域流量推荐：用户点赞和互动后，其微信好友可能看到该内容，通过社交关系链形成第一波推荐兴趣算法推荐：基于用户行为标签与内容特征标签的匹配，进行个性化推荐

内容审核流程：

上传视频并解码机器审核文案、画面、声音是否存在违规行为机器无法识别的内容，唤起人工审核若作品已发布且被举报或流量异常，再次触发人工审核

违规判定标准：视频号对直播内容的审核更为严格，禁止录播、低互动行为、虚假演绎等

同时，平台对内容原创性、画质清晰度、互动真实性均有要求，私域流量中的”好友互动异常”(如短时间内大量点赞)可能被判定为违规

流量分配特点：视频号的流量分配更依赖社交关系链，初始流量主要来自关注者、好友和社群的自然流量，随后基于地理位置、兴趣标签等进行基础推荐

内容得分排序权重为：完播率＞点赞数＞评论数＞点击扩展链接数量＞转发数＞收藏数

文本NLP拆词机制解析

抖音：子词级分词与深度语义理解

抖音的文本NLP处理采用子词级分词技术，主要基于以下方法：

分词基础算法：抖音使用前向最大匹配算法进行基础分词，同时结合BERT或RoBERTa等预训练模型进行语义分析。关键词提取：抖音的NLP系统通过多模态特征提取技术，识别视频中的关键信息。文本特征提取主要依靠双向Transformer架构，能够同时考虑前后文信息，提高关键词提取的准确性。标签化过程：抖音的标签化主要通过神经网络计算实现，系统会根据内容特征和用户行为，自动为视频打上精准的标签。这种标签化方式不再依赖传统的人工打标签，而是通过算法模型自动完成，更加高效和精准。