文｜清奈科技创始人兼 CEO 大萌

整理｜霞光社

7 月 3 日，由霞光社和清奈科技共同主办的「从效能跃迁到增长飞轮：AI 内容‘新模型’定义出海下半场新范式」在深圳星河吉酒店宴会厅成功举办。

本次活动现场参会人员有500余号人，现场直播预计20000人线上参与。主题聚焦AI 内容增长飞轮如何重构品牌，现场霞光社&霞光智库创始人何维Vivi，清奈科技创始人大萌、联合创始人志明等多位一线项目操盘手、品牌创始人和品牌官方代表带来实战干货分享。现场围绕着AI 内容增长飞轮如何重构品牌、如何产出高质量的AIGC素材、高端产品如何打通内容心智、Gmvmax如何科学投放、如何借助品牌流量红利获取规模化增长等话题进行分享。活动最后嘉宾们开启圆桌会议，围绕着全域运营展开探讨，拆解本土化流量沉淀方法，梳理短期流量转化和长期品牌资产建设的平衡思路。整场分享全面且实操干货很强，吸引了现场很多的品牌卖家，同时也为布局海外市场的中国品牌卖家提供了可直接复用的落地打法。

最后清奈科技发布了一套AI内容增长飞轮（如何重构品牌出海）的管理系统—LoopLab。它到底是怎么来的呢？为什么我们会推这个系统，接下来为您拆解。

很多品牌已经开始用 AI 写脚本、做图片、生成视频、辅助投放复盘。半年过去，大家慢慢发现，内容变多了，但增长并没有因此变得更简单。

品牌到底该如何判断，哪些 AI 内容是有效的，哪些 AI 内容增长方法是真的有效。AI 内容增长飞轮如何重构品牌。

AI 让内容生产门槛下降，但也让内容增长更难了

AI 视频模型的升级，正在形成一次新的生产力变化。它有点像蒸汽机出现之后，真正改变产业的不是蒸汽机本身，而是谁能把这种新生产力转化到具体场景里。

今天也是一样。

谁能把 AI 视频这场生产力变化，真正转化为品牌增长力，谁才会成为这一轮变化里的赢家。

但这件事并不容易。当每个人都可以生成 AI 视频时，真正稀缺的是什么？

过去品牌做内容，最直接的问题是产能。谁来拍、谁来剪、谁来发，决定了品牌能不能持续有素材。

但今天，AI 视频生成、AI 图片生成、AI 脚本工具越来越成熟，内容生产门槛被快速拉低。越来越多团队都可以更快、更便宜地生产内容。

与此同时，视频内容本身变得越来越重要。品牌不只是用视频做曝光，而是越来越依赖视频去拿点击、拿转化、拿成交。

问题在于，内容供给正在暴涨。用户的时间没有变多，注意力没有变多，平台也不会因为你用了 AI、发了更多内容，就自动给你更多流量。

所以品牌真正要回答的问题变成了：

我到底应该发什么？这么多卖点里，哪个更值得讲？这么多人群里，哪个更值得打？

过去，品牌缺的是生产能力。现在，品牌更缺的是判断能力。

工具越多，企业反而越焦虑

面对 AI 时代，品牌不是没有行动。很多品牌已经在很努力地解决问题，但过程中也走了不少弯路。

第一个动作，是追新工具。现在工具特别多。今天一个新模型，明天一个新平台。从市调到脚本，从图片到视频，从投放到复盘，每个环节都有工具。

工具越多，链路越碎，团队反而越焦虑。

第二个动作，是批量生成。现在已经有很多工具可以做到输入 URL 直接出视频。一天生成 100 条、1000 条内容，也不新鲜了。

但内容平台本质上是赛马机制。谁的内容稍微更好一点，平台就给谁更多流量。谁的内容更精准一点，能给品牌带来点击和转化，平台才会继续分发。

如果大家都用相似工具、相似模板、相似逻辑批量生成，内容差异化会降低，有效性也会下降。

第三个动作，是继续依赖达人素材。达人内容天然更原生，优质率可能更高。但现在达人寄样、沟通、拍摄和投放成本都在上涨。对于很多品牌来说，这条路很难长期只靠预算堆。

第四个动作，是自建团队。自建团队前期可控，但规模化很难。淡季按黑五规模招人，团队会冗余；按淡季规模配置，黑五又不够用。更关键的是，真正懂本土内容、懂平台表达、懂转化逻辑的编导，非常难招。

第五个动作：复制爆款。过去做实拍时，看到爆款就复拍，这很正常。但在 AI 时代，复刻爆款要更谨慎。因为一个好的内容团队，一旦自己的品牌跑出爆款，会非常快地用 AI 把它复刻掉，把红利吃完。你能看到并复刻的爆款，很多时候别人已经跑过一轮了。

所以品牌会发现：

自己跑出一条爆款，再复制，也还是开盲盒。绝大多数视频跑不出来，但不知道下一步该怎么总结。

AI 工具变多之后，企业不是更轻松，而是进入了一个新的内容生产混乱期。

但任何混乱期，都代表机遇。

真正有价值的事情，不是继续补单点能力，而是把内容判断、内容生产和数据复盘连成一套系统。

AI 视频真正的价值，不只是降本

很多人理解 AI 视频，会先想到降本。

但我觉得，AI 视频真正的价值不是便宜，而是它可以做很多实拍很难做，或者成本极高的事情。

第一个，是极致原生感。AI 可以生成某个国家、某个城市、某种生活方式下的场景和人物。比如美国暴风雪天气、时代广场街头、本土用户穿搭，这些都可以成为更贴近用户情境的内容元素。

第二个，是极致效果展示。比如清洁产品、高压水枪、收纳产品、功能性服饰，都需要强烈的使用前后对比。过去实拍要造场景、造效果，成本高，也很难反复拍。AI 可以更高效地展示这种对比。

第三个，是极致痛点展示。很多痛点很难反复拍。比如晒伤、摔倒、危险场景、极端生活状态。AI 可以在不伤害真实用户的情况下，把痛点用更强的视觉方式表达出来。

第四个，是情绪放大。短视频很重要的一点，是影响用户的潜意识。一个强情绪开场，不一定需要观众完全理性认同，但它会让用户意识到：这件事可能和我有关，我应该关注。

所以 AI 视频不是为了替代便宜实拍。

它真正打开的，是过去内容生产做不到的变量空间。

爆款不是玄学，而是变量工程

这些有效的专家经验如果只停留在我脑子、者清奈编导脑子里，它就很难复制。

内容行业有一个很真实的问题：优秀编导非常难招。

因为核心竞争力都在少数人的脑子里。

清奈现在要做的，是把我们实战跑通的内容底层能力，内化给 AI。

我们发现真正有效的链路是：矩阵化脚本测试，视频发布，数据反馈，再调整脚本和内容方向。

这时候，我们开始利用AI技术把内容经验结构化。

发现，内容的底层逻辑可以变成变量公式：

内容表现 = 商品 × 人群 × 痛点 × 钩子 × 场景 × 证明 × 平台

商品怎么讲，人群怎么切，痛点怎么选，钩子怎么写，场景怎么表现，证明怎么建立，平台原生感怎么控制。

这些变量组合在一起，决定了一条内容有没有机会跑出来。

AI 视频生成技术进步之后，内容生产方式发生了一个重要变化：

我们可以尽量保持一部分变量内容不变，只改变一个关键变量。

比如同一个商品、同一个场景、同一个镜头结构、同一种原生风格下，只换钩子、换痛点、换人群表达、换证明方式。

这时候，内容就不再是“拍一条视频试试”，而是变成一组可计算、可测试、可复盘的内容实验。

过去，爆款靠灵感拍。现在，我们要设计一组变量去测试。

经验不再只停留在人脑里，而是沉淀在变量系统里。这就是清奈所说的继 “计算广告” 之后，AI 正在驱动 “计算内容”。

LoopLab：输入一个商品，启动一轮内容增长实验

基于这套逻辑，于是有了 LoopLab。LoopLab 是清奈的 AI 内容增长作战台。

输入一个商品，就能启动一轮内容增长实验。

Loop 的意思，是循环。 Lab 的意思，是试验。

内容增长不是一条直线，不是商品来了、生成几条视频、投出去就结束。

一个商品进入 LoopLab 后，会经过商品输入、用户洞察、内容变量、脚本矩阵、AI 生成、发布测试、投流复盘，再回到下一轮优化。

帮品牌方用一个商品持续决策出更容易点击、更容易加购、更容易成交、更容易放大和复制的内容讲法。

第一步，是商品输入。

这一步看起来和很多工具一样，上传商品链接、商品名称、资料文件。但它的目的不是填表，而是启动清奈内容专家内置的产品调研规则。

过去要求编导拿到一个产品后，必须先做调研。产品分析、评论分析、竞品分析、市场全景、热点和风险信息，都要看完。很多时候，一个品的调研就要花一个上午。

现在，我们把这套调研逻辑内化进 AI。商品不是被上传进系统，而是被放进市场语境里。

第二步，是生成可测试的用户需求假设。

我们把它叫做心智线索。

心智线索不是简单卖点，也不是简单痛点，而是用户起心动念的那一刻。

也就是：谁，在哪里，因为某个场景、问题或情绪，被触发了需求，而这个需求恰好是产品能满足的。

心智线索是内容生成的第一颗扣子。判断错了，后面视频再好，也只是更高效地跑偏。

第三步，是脚本矩阵。

我们不相信单条脚本。

一条视频有太多偏差。短视频测试必须是一组一组地测。

所以面对同一条心智线索，我们会生成多种脚本表达：不同场景、不同钩子、不同证明方式、不同节奏结构。

品牌不应该问哪条脚本最好，而应该问哪组脚本最值得测试。

第四步，是回溯。

在心智线索上做回溯，也在脚本上做回溯。

为什么开场钩子这样写？它对应哪条评论？哪个痛点？哪个商品卖点？有没有平台上的爆款视频做过类似表达？

过去这些判断在资深编导脑子里。现在，我们把它拆成系统能识别、能展示、能复盘的结构。

第五步，是 Prompt 工程和视频生成。

Prompt 不是一句咒语，而是一套内容生产工程。

普通AI视频提示词像抽卡，给一句Prompt，等模型自己自由发挥。

我们把人物真实感、环境真实感、镜头节奏、产品露出、瑕疵感、UGC 质感等变量写进提示词工程结构里，把脚本变成一条可控的生成轨道。

第六步，是投流复盘。

传统内容测试只看结果，但不知道下一轮怎么改。

清奈要做的是，把数据翻译成下一轮内容调整的方向。

如果 3 秒留存低，可能是钩子不准。 如果 CTR 低，可能是场景或卖点不够吸引。如果加购低，可能是信任和证明不够强。

清奈要做的，是把数据翻译成内容语言。

比如 3 秒留存低，可能说明开场钩子没有圈住对的人；CTR 低，可能是场景和卖点不够吸引；加购低，可能是信任和证明不够强；CVR 低，可能是购买理由还没有打透。

我们不是只看一条视频的数据好不好，而是要判断：这条视频里哪些变量是有效的，哪些变量需要修正。

数据飞轮：让品牌拥有自己的增长记忆

LoopLab 背后的核心，是数据飞轮。

第一步，把内容生成出来，进入真实发布和真实投放。

第二步，拿到数据，做归因。

第三步，结合专家经验判断内容原因。

第四步，把这些判断写回系统，形成品牌专属的增长记忆。

第五步，再进入下一轮优化。

这套增长记忆里，沉淀的不是几条视频，而是品牌越来越清楚地知道：什么人群更值得打，哪些痛点更容易转化，哪些表达更容易被相信，哪些结构更值得放大，哪些心智线索可以迁移到其他 SKU。

这件事很重要。因为我见过太多内容团队，每一次做新素材都像从零开始。新品来了，从零研究；大促来了，从零准备；换市场了，又从零判断。表面上每一次都有内容交付，但真正的经验没有沉淀下来。

如果品牌的判断逻辑、投放数据、优化方向都能持续进入同一个系统形成品牌专属的增长记忆，它就会变成长期复利。内容会过期，素材会失效，数据也会刷新。 但品牌对自己商品、用户和平台表达的理解，可以越来越准。

这才是数据飞轮真正的价值。

AI 时代，品牌真正的内容护城河是什么？

工具会趋同。

脚本工具、图片工具、视频工具、数字人工具，每个品牌都能买到。生成能力会变成基础设施。

内容会过剩。

平台会控制重复内容，用户注意力也有限。大家看多了同质化内容，一定会划走。

真正能够长期沉淀下来的，是品牌一次次对心智线索的验证。

什么人群更值得打，什么痛点更值得讲，什么场景更容易转化，什么证明方式更容易被相信，什么内容结构可以持续放大。

这些东西不是通用 AI 工具天然知道的。

它来自真实内容测试，来自平台反馈，来自用户点击、停留、加购、成交和评论。

当某个场景、某个痛点、某个需求被反复验证，并且和品牌持续绑定，用户在未来看到类似场景时，自然而然想到这个品牌，这种用户心智的绑定，才是更长期的护城河。

AI 时代，不能被简单生成的，才是真正的护城河。

我们的愿景

我们的愿景，是让每一个商品都拥有自己的内容增长飞轮。

过去，品牌在等爆款；现在，品牌可以跑增长试验；未来，每一个产品都应该拥有自己的专属增长记忆，持续测试、持续反馈和持续进化。

让商品不仅拥有更多视频，而是持续找到属于自己的正确内容讲法。

这就是 LoopLab 想做的事。