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  • AI语音：2026年如何创建完美的文本配音

    AI语音：2026年如何创建完美的文本配音

    在2026年，语音合成技术达到了令人难以置信的水平，将复杂的音频内容创作过程变成了几分钟的事情。现在，只需插入文本，选择模型和声音，您的文件就准备好了。然而，实践表明，第一个结果往往远非完美。问题不在于神经网络的质量，而在于大多数用户忽略的文本准备细节。让我们来了解如何避免错误，选择合适的模型并扩展AI制作，以创建完美的文本配音。

    文本准备：完美AI声音的秘密

    神经网络读取的是符号，而不是人类通过上下文构建的意义。为了避免错误，文本需要进行调整。

    同形异义词和重音的处理

    俄语中有许多词语写法相同，但根据重音不同而意义不同（例如，“за́мок”和“замо́к”）。模型会根据统计数据选择一个选项，这通常会导致错误。有两种解决方案：

    • 改写：改变句子以消除歧义。例如，“Замок заело”（锁卡住了）可以改为“Дверной замок заело”（门锁卡住了）。
    • 标注重音：使用特殊符号。在Yandex中，是在重读元音前加“+”（зам+ок），在大多数其他服务中，是在重读元音后立即使用Unicode U+0301（замо́к）。这种方法更可靠，但会降低文本的可读性。

    数字、缩写和拉丁字母

    • 数字：为了正确发音数字，特别是带有格和度量单位的数字，最好用文字写出来。例如，“к 15 марта”（到3月15日）将变为“к пятнадцатому марта”（到三月十五日），而“1 250 000 ₽”将变为“один миллион двести пятьдесят тысяч рублей”（一百二十五万卢布）。
    • 缩写：模型可以很好地处理按字母发音的缩写（НДС, МФЦ）或作为单词发音的缩写（ГОСТ, вуз）。然而，混合结构，如“ГОСТ Р 34.10-2012”，通常会逐个字符发音。在这种情况下，最好用文字写出来或将其移出画外。
    • 拉丁字母：俄语文本中的英语单词和缩写（API, OK）可能会被错误地读取。解决方案是音译：“эй-пи-ай вернул двести о-кей”（API返回200 OK）。
    • 字母“ё”：缺少“ё”可能会改变单词的含义（“все”和“всё”）。在文学文本和专有名词中，请手动添加“ё”。

    选择用于配音的神经网络：AI与真实UGC的效率

    模型的选择取决于任务。现代神经网络提供了广泛的功能，从基本的播音员声音到情感渲染。

    OpenAI TTS：可靠的主力

    tts-1 和 tts-1-hd 模型提供平稳、播音员式的朗读。它们非常适合教学视频、文章音频版本和界面提示。请求限制为 4,096 个字符。这些模型可在 BotHub 中使用：每百万个 token 分别为 1,767.86 ₽ 和 4,278.21 ₽。

    ElevenLabs：表达力领导者

    ElevenLabs v3 在俄语中具有最大的表达力，支持音频标签、停顿和语速变化。Multilingual v2 对于长文本更具可预测性。Flash v2.5 和 Turbo v2.5 速度快、价格低廉，一次可处理多达 40,000 个字符。然而，模型表达力越强，上下文越小（v3 只有 5,000 个字符），这需要将文本分成更小的片段。所有这些模型也可在 BotHub 中使用。

    Google Text-to-Speech：适用于大型项目

    Google 提供经典的语音（Standard、WaveNet、Neural2、Chirp 3 HD），按字符付费，以及 Gemini TTS，按 token 付费，并具有“Style instructions”功能来控制语调。提供 75 种以上语言的 380 多种语音。此服务适用于已在 Google Cloud 中拥有项目且需要大量语音的用户。入门门槛高：需要帐户和国外银行卡。

    Yandex SpeechKit：适用于俄罗斯市场

    自 2026 年起，集成到 Yandex AI Studio 中。费用从每百万字符 1,342 ₽ 起。所有计算均以卢布和含增值税进行，这对于俄罗斯法人实体来说很方便。非常适合俄语地区的语音机器人、自动应答机和 IVR。提供 Brand Voice 服务，用于创建独特的公司语音。

    本地解决方案：隐私和可扩展性

    对于对隐私有高要求或零预算的项目，可以在本地进行语音合成。示例包括 Kokoro 82M（无俄语）和 Fish Audio S2 Pro（80 种语言，商业用途收费）。这种方法适用于封闭环境、处理个人数据和大量数据，前提是愿意管理基础设施。

    测试与优化：深度伪造的伦理与效率

    选择声音不仅仅是音色。用几个声音朗读您自己的段落，以了解它们如何处理您的内容。

    AI-голос: как создать идеальную озвучку текста в 2026 году — illustration 2

    声音克隆：伦理方面

    ElevenLabs 的 Voice Clone 功能允许通过短录音创建声音副本。技术上很简单，但法律上很复杂：未经书面同意克隆他人的声音是被禁止的。遵守深度伪造伦理很重要。

    迭代过程：从首次运行到最终渲染

    1. 首次运行：朗读一小段文本（一个段落）。仔细听数字、名称、缩写和句子边界的发音。纠正文本中的错误，而不是通过设置。
    2. 第二次运行：朗读完整文本。评估片段之间的连接和整体节奏。具有较大上下文的模型会减少连接的数量，但可能表现力较差。
    3. 最终渲染：选择所需的格式。WAV 或 FLAC 用于进一步的无损编辑，MP3 或 AAC 用于播客。

    “无法扩展——现在可以了。订阅式神经制作为内容创作者开辟了新视野。”

    对比分析：AI 视频每分钟成本和计费细微之处

    为了评估 AI 与真实 UGC 的效率并了解 一个 AI 创意需要多少钱，了解费率很重要。

    测试运行：289 个字符

    压力测试文本：“2026 年 9 月 8 日，Yolochka LLC 签署了一份含增值税的 1,250,000 ₽ 合同。仓库的锁卡住了，这与 16 世纪的锁无关。截止日期已经错过，这是一个昂贵的教训。根据 GOST R 34.10-2012，签名是正确的，API 返回 200 OK，ElevenLabs v3 模型流畅地读出了这些。或者没有？”

    • OpenAI tts-1：23 秒音频，扣费 0.76851 ₽（每小时 45,200 个字符，120 ₽/小时）。
    • OpenAI tts-1-hd：23 秒音频，扣费 1.85998 ₽（每小时 45,200 个字符，291 ₽/小时）。
    • ElevenLabs v3：34 秒音频，扣费 7.68625 ₽（每小时 30,600 个字符，814 ₽/小时）。

    定价结论

    • 时长：ElevenLabs v3 阅读速度较慢，这会增加音频时长，从而在按时间计费时增加成本。
    • Token 与字符：俄语中按 token 计费与按字符计费有显著差异。289 个字符可能变成 435 个 token，从而增加实际成本。请务必在界面中检查实际扣费。

    常见问题

    如何选择最佳的神经网络来生成视频？

    选择取决于具体任务：对于旁白，OpenAI TTS 适用；对于情感配音，ElevenLabs 适用；对于俄罗斯境内的大批量内容，Yandex SpeechKit 适用。请考虑字符限制、成本和控制语调的能力。

    AI 语音可以用于商业项目吗？

    是的，大多数服务都提供商业许可。但是，在克隆语音时，务必获得版权所有者的书面同意，以避免法律问题。

    通过神经网络批量生成视频需要多少钱？

    成本取决于所选模型、文本量和最终音频的时长。以 10 小时有声读物为例，价格可能从 1,200 ₽ (tts-1) 到 8,100 ₽ (ElevenLabs v3) 不等。对于加密项目的 AI UGC 或电子商务的 AI 视频工厂，重要的是要考虑规模并优化流程。

    在哪里订购AI内容制作？

    像BotHub这样的服务提供了对各种语音合成模型的访问，包括OpenAI和ElevenLabs，支持卢布支付和试用访问。这是开始使用带字幕的AI头像、AI语音配音和AI换脸视频的便捷解决方案。

    结论：AI内容的未来已至

    AI视频生成和音频生成不仅仅是一种趋势，而是一个新的现实。随着技术的发展，我们获得了能够实现神经网络大规模视频生成和每天500个视频的AI生产线的工具。成功的关键在于理解文本准备的细微差别和正确选择工具。立即开始使用BotHub进行实验，以评估神经制作的可能性并扩展您的内容！

    2026年9月8日价格：

    模型或服务 单次请求字符数 免费 卢布支付（约）
    tts-1 in BotHub 4 096 试用访问 1 767,86 ₽ 每百万个token（2,66 ₽ 每1000个字符）
    tts-1-hd in BotHub 4 096 试用访问 4 278,21 ₽ 每百万个token（6,43 ₽ 每1000个字符）
    Eleven v3 in BotHub 5 000 试用访问 26,60 ₽ 每1 000个字符（按测量）
    Eleven Multilingual v2 in BotHub 10 000 试用访问 17,53 ₽ 每百万个token
    Eleven Flash v2.5, Turbo v2.5 in BotHub 40 000 试用访问 8,76 ₽ 每百万个token
    OpenAI 直接 4 096 无 15 $ 每百万个字符，高清 30 $
    ElevenLabs 直接 取决于模型 10 000 积分/月（无商业许可） 每月 6 $ 起
    Google Standard, WaveNet 取决于模型 每月最多 4 百万个字符 4 $ 每百万个字符
    Google Chirp 3 HD 取决于模型 每月最多 1 百万个字符 30 $ 每百万个字符
    Google Gemini 3.1 Flash TTS 取决于模型 32 000 个token 1 $ 每百万个文本token + 20 $ 每百万个音频token
    Yandex SpeechKit, API v1 未指定 根据 AI Studio 条款 1 342 ₽ 每百万个字符含增值税
    Yandex SpeechKit, API v3 未指定 根据 AI Studio 条款 0,1626 ₽ 每次请求（长请求按比例计算）
  • CPM划算吗？是否应该将Perplexity排除在AI可见性跟踪之外？

    CPM划算吗？是否应该将Perplexity排除在AI可见性跟踪之外？

    在 AI 搜索领域，领导者不断变化，哪些平台值得关注成为 SEO 专家们关注的关键问题。最近的讨论围绕着 Perplexity 平台展开：是应该继续监控它，还是只关注像 ChatGPT、Gemini 和 Claude 这样的巨头？我们将探讨市场份额的变化如何影响可见性评估，以及每投入一卢布能带来多少收益，以了解 CPM 是否划算。

    Perplexity 真的在失去阵地吗？

    Siege Media 首席执行官 Ross Hudgens 声称 Perplexity 的市场份额正在缩小。将其纳入与 ChatGPT、Gemini、Claude 和 Google AI 产品一起的总体指标可能会扭曲可见性的真实情况。Hudgens 呼吁：“每个人都应该立即将 Perplexity 从他们的 LLM 跟踪器中删除。”

    然而，经验表明，仓促下结论可能是错误的。2002 年 3 月，在搜索引擎策略大会上，讨论了将跟踪的搜索引擎从 15 个减少到 5 个。当时，Google 被排除在外。事实证明这是一个严重的失误，因为 Google 迅速崛起。类似的情况今天可能会重演。

    数据显示 Perplexity 下降

    • 根据 StatCounter 的数据，2026 年 6 月，Perplexity 占据了 AI 聊天机器人推荐份额的 7.91%，几乎与 Gemini (7.94%) 持平。
    • 到 2026 年 8 月，Perplexity 的份额下降到 4.31%，而 Gemini 增长到 10.9%。

    “小的市场份额并不总是意味着小的战略重要性。这就像投资股票：不应该只看当前的市值，还要看增长潜力。”

    市场正在整合，但并非围绕一个领导者

    Similarweb 2026 年 5 月的最新数据显示，ChatGPT 在七大 AI 助手中占据主导地位（全球网络访问量的 53.9%）。Gemini 占 27.9%，Claude 占 9.2%，DeepSeek 占 4.1%，Grok 占 2.4%，而 Perplexity 和 Copilot 各占 1.3%。

    重大变化并非 Perplexity 的消失，而是强大第二玩家的出现。ChatGPT 在 AI 聊天机器人网络流量中的份额从一年前的 76.4% 下降到 2026 年 5 月的 52.7%。Gemini 从 9% 增长到 27.3%，Claude 从 1.6% 增长到 8.9%。

    主要玩家及其优势

    • ChatGPT：每月活跃用户超过 9 亿（2 月），所有产品活跃用户超过 10 亿（7 月底）。这是一个庞大的直接消费者基础。
  • Gemini: Gemini 应用月活跃用户超过 10 亿（8 月）。通过 Google 搜索、Android 和整个产品生态系统进行分发。
  • Claude: 在企业和开发者领域占据强势地位。4 月，超过 10 万客户在 Amazon Bedrock 上使用 Claude。年收入超过 650 亿美元（8 月）。

这并非同一业务的三个版本，而是三个不同的分发优势。市场看起来像是一个正在形成的寡头垄断，而不是“赢家通吃”的局面。

SEO 专业人士应关注什么

Google AI Overviews 和 AI Mode 不应被视为普通的 LLM。它们远比这重要。6 月，Google 报告称 AI Overviews 覆盖了每月超过 25 亿用户，AI Mode 月活跃用户超过 10 亿。自发布以来，AI Mode 的查询量每个季度都在翻倍。

根据 Similarweb 的数据，到 2026 年 5 月，AI Overviews 出现在美国 43% 的 Google 搜索查询中，而一年前这一比例为 15%。AI Mode 的访问量从 2025 年 6 月的 1.26 亿增长到 2026 年 5 月的 2.79 亿。

这意味着 Google AI 是世界主导搜索生态系统中的一个独立层级。对于 B2B 公司而言，Claude 也具有巨大的重要性，尽管其消费者流量相对较小。普华永道、TCS 和 Cognizant 正在积极将 Claude 整合到他们的工作流程中，培训了数万名员工。超过 1000 家企业客户每年在 Claude 上花费超过 100 万美元。

三层 AI 可见性衡量系统

  1. 第一层：具有规模和战略重要性的平台。单独跟踪 ChatGPT 和 Gemini。为 B2B、企业和专业受众添加 Claude。
  2. 第二层：嵌入现有生态系统的 AI 搜索。将 Google AI Overviews 和 AI Mode 与 ChatGPT、Gemini 和 Claude 分开跟踪。目标是衡量 AI 如何改变搜索路径。如果公司在 Microsoft 365 中有重要业务，Microsoft Copilot 也可以包含在此层级。
  3. 第三层：新兴或专业平台。这包括 Perplexity、Grok、DeepSeek。不应忽视它们，但也不应赋予它们同等的重要性。监控它们是否存在异常可见性、推荐流量、引用和增长。

不要让平均值掩盖真实数据

LLM 可见性的聚合指标可能会产生虚假的精确感。例如，如果一个品牌在 ChatGPT 中的引用率为 40%，在 Gemini 中为 35%，在 Claude 中为 30%，在 Perplexity 中为 90%，那么简单的平均值将是 48.75%。如果 Perplexity 仅占对业务重要的流量的一小部分，这个数字就没什么意义。

CPM 划算吗？是否应将 Perplexity 排除在 AI 可见性跟踪之外？— 插图 2

与其问“我们在 LLM 中的平均可见度是多少？”，不如问：“对这项业务重要的人们真正在哪里遇到我们的品牌？”。

为此，您需要整合三组数据：

  • 受众覆盖：使用情况、访问量、平台分布。
  • 可见性：提及、引用、引用URL、生成它们的查询。
  • 业务影响：将AI推荐与参与度、潜在客户、销售和其他转化相关联。

我对Perplexity的看法

Ross Hudgens在问题上是正确的，但在解决方案上并不完全正确。不要将Perplexity从LLM跟踪器中删除，而是降低其权重。如果Perplexity生成了您1%的AI流量，那么在可见性评估中给予它25%或33%的权重是不合理的。但如果它占推荐流量的5%以上，正如Hudgens自己所暗示的那样，那么支持它的论点就更强了。

Perplexity的发展轨迹值得关注。Similarweb对2026年8月的分析仍然将Perplexity描述为AI搜索市场中的活跃参与者，指出其无广告策略以及对订阅和企业交易的关注。这表明了为什么“小”和“不重要”不是同义词。

常见问题

对于AI平台来说，什么样的CPM才算划算？

AI平台划算的CPM取决于您的目标受众和ROI。如果平台能产生高质量的潜在客户或销售，即使CPM相对较高，也可能是划算的。关键在于，不仅要计算展示成本，还要计算转化率。

在新AI平台上低成本测试假设是否值得？

是的，在新AI平台上进行低成本假设测试是必须的。只有这样才能发现下一个谷歌。不应在它们上面投入巨额预算，但监控和最小限度的测试将使您不会错过潜在的突破。

如果与AI平台相比，横幅广告或博主哪个更便宜？

在AI语境下，横幅广告或博主哪个更便宜的问题是不正确的。AI平台提供不同类型的互动。价格比较应通过效率指标进行：通过横幅广告展示100万次需要多少钱与生成100个AI视频的成本或通过AI工具发布500个视频的成本。每个渠道都有其独特的单位经济效益。

如何评估使用AI独特化一个视频的成本？

使用AI独特化一个视频的成本取决于任务的复杂性和所使用的工具。重要的是不仅要评估直接成本，还要评估AI节省的时间。带头像的AI视频每分钟价格也各不相同，但通常比人工劳动更划算，尤其是在大批量的情况下。

结论

AI搜索市场充满活力。完全忽视Perplexity或其他小众平台意味着冒着错过重要信号的风险。然而，盲目地给予它们与巨头相同的权重会扭曲事实。数学分析方法，根据平台对业务的实际影响进行加权，并持续监控新玩家——这是在SEO和划算的CPM策略中取得成功的关键。

计算现金，而不仅仅是跟踪器中的平台数量。不要忽视那些正在崭露头角的“黑马”。也许下一个市场领导者就隐藏在他们之中。立即开始分析您的数据，以免错失新机遇！

  • Molson Coors：如何加速营销并使内容创作者的参与度翻两番

    Molson Coors：如何加速营销并使内容创作者的参与度翻两番

    大型饮料制造商 Molson Coors 正在彻底改变与内容创作者互动的方式，放弃了电视时代过时的审批流程。现在，该公司专注于速度和灵活性，这使得受众参与度增长了四倍。这一决定对于那些旨在优化营销预算并从内容营销投资中获得最大回报的公司来说尤其重要。

    Molson Coors 的新方法：“框架内的自由”以激发创意

    自三月以来，Molson Coors 与 Movers+Shakers 机构的咨询团队 The Shake Squad 合作，开始实施更新的战略。Molson Coors 创意效率高级总监 Justin Stauffer 没有透露商业指标，但指出新系统已扩展到 230 名营销人员，他们在美国和加拿大为 100 多个品牌工作，包括 Miller High Life、Fever Tree 和 Zoa 能量饮料。

    “我们比以前快得多，因为我们的法务团队从一开始就参与了进来，他们更了解这个生态系统和消费者在这个领域的行为，”Stauffer 说。

    过时思维的问题及其解决方案

    Movers+Shakers 首席执行官 Evan Horowitz 强调，Molson Coors 的主要问题是许多大公司的典型问题：资深营销人员在“电视”世界中成长。这种思维方式也传递给了年轻的专业人士。

    “世界已经发生了巨大变化，”Horowitz 指出。“生态系统变得更加复杂，那些仍然使用电视策略的品牌具有广播心态。他们与客户交谈，却不明白存在数百个平行的对话。这需要对品牌建设有根本不同的看法。”

    为了解决这个问题，Molson Coors 与法务部门引入了“框架内的自由”系统。它将潜在的解决方案分为三类：

    • 快速通道：用于快速批准。
    • 需要讨论：用于需要额外分析的问题。
    • 明确拒绝：用于不可接受的提议。

    少即是多：放弃社交媒体上的“电视广告”

    Molson Coors 战略的第二个关键要素是降低单个帖子的重要性，并放弃将有机社交内容视为“高预算电视广告”的态度。

    影响者与创作者：有什么区别？

    霍洛维茨指出：“没有最好的平台，没有最好的创作者；只有一个问题：‘这个品牌试图覆盖哪些受众？’”。施陶弗和霍洛维茨区分了影响者和内容创作者：

    • 影响者：以社区和覆盖面为导向。
    • 内容创作者：专注于技艺和创意。

    这有助于撰写简报：创作者可以获得更自由的任务，这要求像 Molson Coors 这样的大公司进行一定的调整。

    衡量效率和对新方法的信任

    对于大公司来说，挑战之一是与创作者合作的效率“衡量差距”。“营销预算的变化速度不及消费者注意力的变化速度。许多大公司对有机社交内容和创作者合作的投入不足，因为他们无法证明投资回报率，而他们的竞争对手则凭信念投入资金并看到了成果，”霍洛维茨评论道。

    内容实验方法

    霍洛维茨的团队帮助 Molson Coors 重新思考了衡量方法和内容本身。“这必须是实验性的。这必须是一个我们可以测试、学习、观察信号、了解我们的社区并从粉丝那里为新闻源构建我们品牌的地方，”施陶弗说。

    The Shake Squad 为整个组织开发了一个培训系统，针对每个品牌及其“消费者群体”进行了调整。这使得 Molson Coors 能够了解每个品牌在这些群体的社交媒体中是如何呈现的。“我们每天都能看到 Miller Lite 的核心消费者新闻源中有什么，”施陶弗补充道。

    这种以文化为导向的方法有助于制定简报，并接受“低保真”内容的强大力量，这种内容看起来更真实，更不精致。

    “我们确实需要以不同于我们习惯于其他渠道的方式来定义这个领域的内容质量，”施陶弗强调。

    Molson Coors：如何加速营销并使内容创作者的参与度翻两番 — 插图 2

    信任是成功的基础

    对于一家市值超过 70 亿美元的公司来说，成功的新社交战略的最后一个，也可能是最重要的要素是信任。信任 The Shake Squad 的建议，并相信一家拥有数百年历史的公司（Molson 和 Coors 于 2005 年合并）可以彻底改变其营销策略，变得更加灵活和响应迅速。

    Molson Coors 的营销团队与 The Shake Squad 紧密合作了几个月，运用他们的研究、建议和专业知识来开发一种新方法。霍洛维茨指出，营销主管们以一种并非所有大公司都具备的谦逊态度进行合作，这使得整个过程更加顺畅和具有实验性。

    斯托弗表示，这种谦逊导致了彻底的重组：更少的限制，更少的犹豫，更多地关注以文化为导向的内容。

    Molson Coors 营销策略的未来可能更像 e.l.f.——一个美妆品牌，Movers+Shakers 帮助其在七年内从 2.2 亿美元增长到 15 亿美元，并成为 Alpha、Z 世代和千禧一代中的第一品牌。这个“以社交为中心”的品牌没有传统的营销机构，也很少使用电视广告来制造轰动。

    “他们彻底颠覆了游戏规则，”霍洛维茨总结道。

    常见问题

    Molson Coors 为什么要改变其营销策略？

    Molson Coors 旨在适应快速变化的数字环境，在其中，传统的“电视”内容协调方法已经过时。目标是通过与内容创作者合作，加速流程、提高灵活性并增加受众参与度。

    什么是“框架内的自由”系统？

    这是 Molson Coors 法务部门新的内容协调系统，将决策分为三类：快速通道、需要讨论和坚决拒绝。它显著加快了审批流程并提高了互动效率。

    影响者和内容创作者有什么区别？

    Molson Coors 和 Movers+Shakers 认为，影响者侧重于覆盖面和社区，而内容创作者则专注于创作高质量和有创意的材料。这种方法有助于为不同类型的合作制定更精确的简报。

    Molson Coors 如何衡量新策略的有效性？

    公司正在转向实验性方法，将内容视为测试和学习的机会。重点是观察社区的信号，并构建“由粉丝为新闻推送”的品牌，从而更好地了解受众并形成以文化为导向的内容。

    公司订购“一站式”视频制作能获得哪些好处？

    订购全周期视频制作使企业能够在一个地方获得所有必要的服务，这大大节省了时间和精力。它消除了协调多个承包商的需要，降低了风险，并确保了项目从构思到实施的统一愿景，这对于获得高质量和有效的内容至关重要，正如 Molson Coors 的经验所示。

    结论

    Molson Coors 的经验表明，要在当今数字世界中取得成功的营销，就必须放弃过时的方法，并信任新的策略。内容制作的综合方法，不仅包括创作，还包括战略规划和适应平台特点，是提高参与度和效率的关键。

    如果您也渴望取得同样的成果，并希望优化您的营销工作，请考虑订购全周期视频制作服务，这将使您的公司能够以创作者的速度前进，并达到新的高度。

  • ChatGPT广告：6个月后——什么算是划算的CPM？

    ChatGPT广告：6个月后——什么算是划算的CPM？

    在 OpenAI 广告平台 推出六个月后，ChatGPT Ads 仍然让广告商感到困惑。数据差异很大：每次点击成本 (CPC) 从不到 3 美元到 13 美元不等，而 有利的 CPM 并不总是显而易见的。有些广告系列以具有竞争力的价格带来高质量的潜在客户，而另一些则效果甚微。问题在于缺乏明确的评估效率标准，并且平台报告功能有限。

    报告可在广告系列、广告组和广告本身级别获取。转化跟踪通过 OpenAI Pixel 和 Conversions API 实现，支持购买、潜在客户和注册等操作。OpenAI 还可以使用建模转化。报告功能到此为止，这使得按价格比较和评估实际投资回报率变得困难。

    报告限制和竞争

    缺乏全面的竞争报告是一个关键问题。如果 CPC 上升，当前数据无法解释这是由于竞争加剧、相关性变化、库存量、出价还是广告所处的对话类型造成的。

    这阻碍了廉价测试假设和优化广告系列。

    Hostinger 的经验：70,000 美元的测试费用

    Hostinger 进行了最大规模的公开测试之一，花费了近 70,000 美元。PPC 负责人 Hüseyin Orak 最初指出，CPC 不高于 Google 搜索，并且广告系列带来了购买。然而，随着预算的增加，他的评估变得更加细致。

    “CPM 超过 65 美元，但主要问题是 CTR。更具体的案例效果更好，而广泛的信息则持续失败。流量质量不稳定，仅通过直接转化评估 ROAS 变得困难，”Orak 指出。

    这个例子表明，如何衡量有利的 CPM 是一个与上下文和流量质量相关的问题。

    其他测试：归因和潜在客户质量

    CTC 公司报告称，根据归因模型，归因收入从 19,000 美元到 38,000 美元不等，ROAS 从 3.3 倍到 6.8 倍不等。他们使用 Triple Whale 评估后续效果，因为 ChatGPT Ads 的报告不足。

    Floyd Blakey 分析了一项预算为 7,000 加元的 B2B 广告系列，记录了平均 CPC 为 9.29 美元，CPM 为 64.34 美元，CTR 为 0.7%。通过对访问者进行去匿名化处理，她的团队从 336 次付费点击中识别出 146 个组织。其中只有五个符合理想客户资料。

    这凸显了流量质量问题，并表明比网红便宜并不总是意味着更有效。

    地理差异和推荐的CPC

    Synter的测试显示出显著的地理差异。总CPC为9.89美元（总计4,428.84美元），在英国为5.10美元，在美国为10.62美元。在澳大利亚，CPC达到17.59美元，在新西兰为22.89美元，尽管这些地区的流量显著较低。每次点击费用在很大程度上取决于地区。

    OpenAI建议的起始最高CPC为 到 。然而，这个建议经常被视为一个基准，尽管它并非如此。这造成了对廉价替代播种和通过横幅广告展示100万次需要多少钱与AI广告相比的错误期望。

    ChatGPT Ads: 6个月后——什么才是划算的CPM？——插图2

    ChatGPT广告受众

    ChatGPT广告仅对免费和Go计划的用户开放，他们构成了主要受众。更昂贵的订阅（Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu）以及未成年人账户不显示广告。这意味着广告受众与ChatGPT的整体用户群不重叠。

    关于这部分受众的人口统计数据和购买力，目前没有足够的公开信息。ChatGPT的整体用户统计数据也不相关，因为它包括了那些不看广告的用户。地理位置进一步缩小了比较范围。

    • 试点启动：美国、加拿大、澳大利亚、新西兰（2月）。
    • 扩展：英国、日本、韩国、巴西、墨西哥（5月-8月）。
    • 广告管理器访问：52个国家（8月31日）。

    目前如何对待ChatGPT广告

    在这平台上廉价测试假设时，了解其当前的局限性至关重要。在开始花费之前，根据什么能使该渠道对您的业务有利来设定预期。在对竞争、受众以及这些结果背后的对话类型知之甚少的情况下，别人的CPC或CTR意义不大。

    早期结果需要比在成熟平台上更仔细的分析。由于缺乏诊断信号，很难区分实际的性能问题与测试期间展示、匹配或可用对话的特殊性。目前还没有一个通用的数字来定义ChatGPT广告中广告系列的成功。“好”是指该渠道为您的特定业务带来的价值，而不是抽象的数字。

    常见问题

    ChatGPT广告中划算的CPM是什么？

    ChatGPT广告中划算的CPM没有固定值。它取决于利基市场、流量质量、广告系列目标以及您获得的投资回报率。Hostinger的经验显示CPM高于65美元，但存在CTR问题。重要的是不仅要评估CPM，还要评估潜在客户的质量和最终的ROAS。

    是否值得投资 ChatGPT 广告以进行低成本假设检验？

    ChatGPT 广告可以作为低成本假设检验的工具，但有一些注意事项。有限的报告功能需要额外的分析工具（例如 Triple Whale、访客去匿名化）才能进行全面评估。请做好准备，因为价格与结果可能会有很大差异。

    横幅广告还是 ChatGPT 广告更便宜？

    将横幅广告还是博主更便宜与 ChatGPT 广告直接比较是不正确的。在某些地区，ChatGPT 广告的每次点击费用 (CPC) 可能远高于传统横幅广告，达到 10-20 美元。但是，如果流量质量和广告支出回报率 (ROAS) 证明这些成本是合理的，那么 ChatGPT 广告可能更有效。重要的是要计算单位经济效益。

    ChatGPT 广告的正常每次点击费用是多少？

    OpenAI 建议的起始最高每次点击费用为 3 到 5 美元，但这并非基准。实际的每次点击费用可能高得多，达到 13 到 22 美元。“正常”的每次点击费用是能够带来正向 ROAS 并符合您的单位经济效益的费用。不要仅仅依赖建议，始终进行低成本假设检验并分析您自己的数据。

    结论

    ChatGPT 广告是一个具有潜力的全新平台，但也存在严重的限制，尤其是在报告和透明度方面。习惯于详细统计数据的广告商需要进行平台外的深入分析，以评估实际效果。要了解每花费一卢布能带来多少钱，不要依赖一般数字，而应专注于您的指标和目标。

    进行低成本假设检验，分析漏斗的每个阶段，并根据您自己的数据和专家意见优化广告系列。只有这样，您才能找到自己的有利 CPM 并取得成功。

  • MrBeast 和 Google：推广 Gemini、Health 和 Fitbit 的长期合作伙伴关系

    MrBeast 和 Google：推广 Gemini、Health 和 Fitbit 的长期合作伙伴关系

    YouTube 上最大的博主 MrBeast，真名吉米·唐纳森，与 Google 签订了一份多年协议。这项合作旨在推广该公司的关键产品：聊天机器人 Gemini、平台 Google Health 和可穿戴设备 Fitbit。对于许多面临综合推广承包商选择问题的企业来说，这种方法展示了一种“一站式”模式，即所有服务都可以在一个地方订购。

    根据 Google 的官方声明，唐纳森作为第一个在 YouTube 上达到 5 亿订阅者的创作者，不断突破可能的界限。现在，他将使用 Gemini 来实现他雄心勃勃的想法，向观众展示人工智能如何帮助将最不可思议的概念变为现实。此外，这位博主还将展示 Google Health 如何支持健身和健康目标。

    合作细节：MrBeast 将如何推广 Google

    合作将于 9 月 5 日开始，届时 MrBeast 和他的团队将尝试在地球上最极端的环境中生存：北极、丛林和沙漠。在这项挑战中，他们将依赖 Gemini，它将帮助他们识别危险、应对天气骤变并保持领先一步。这是一个很好的例子，说明如何使用社交媒体内容外包，将大型项目的制作委托给外部专家。

    Gemini 作为物流和生存工具

    • 危险识别：聊天机器人将提供极端环境下的潜在威胁信息。
    • 天气预测：Gemini 将帮助团队适应不断变化的天气条件。
    • 项目物流：唐纳森还将成为 Gemini 新活动的面孔，展示该应用程序如何帮助他组织和实现他的大规模特技。

    “吉米·唐纳森，更广为人知的名字是 MrBeast，总是在突破可能的界限。现在他正在使用 Gemini 来实现最大胆的概念，向他的粉丝展示他们如何利用人工智能将令人难以置信的宏大想法变为现实，”Google 表示。

    推广 Fitbit 和 Google Health

    在即将发布的一个视频中，MrBeast 将在他的频道上使用 Fitbit Air 设备，这将突出其在日常生活和严峻挑战中的功能。这展示了通过短视频进行综合推广，其中每个产品都融入到内容的自然语境中。

    为什么 Google 选择 MrBeast？

    选择 MrBeast 作为合作伙伴并非偶然。他是 YouTube 上最受欢迎的内容创作者，拥有超过 5.15 亿订阅者，并且在他的主频道上每月产生 4 到 60 亿次观看。他参与了 Disney、Lowe’s 和 Jack Links 等品牌的广告活动，以及 Salesforce 在超级碗上的广告，这突显了他的影响力。

    合作对 Google 的战略意义

    尽管 Google 有时会与 YouTube 用户合作推广产品或活动，但这种长期承诺的程度是不寻常的。这可能是 YouTube 战略的一部分，旨在留住可能转向其他平台（例如提供优惠交易的 Netflix）的顶级内容创作者。对于企业而言，这是一个关于与关键合作伙伴建立长期关系并进行投资重要性的教训。

    MrBeast 和 Google：多年合作推广 Gemini、Health 和 Fitbit — 插图 2

    合作前景和投资回报率

    Google 承诺这只是他们与 MrBeast 合作的开始。这种合作关系确保了广泛的受众覆盖，并展示了短视频完整制作周期在推广复杂技术产品方面的潜力。对于那些正在考虑AI 或真实剪辑哪个更便宜，或者是独创性还是新制作更值得的人来说，Google 的例子表明，对高质量、有机整合内容的投资总是会获得回报。

    常见问题

    如何选择视频内容制作承包商？

    在选择视频制作承包商时，特别是对于短视频的完整制作周期，请注意其作品集、与类似项目的合作经验，以及提供从构思到发布的全方位解决方案的能力。重要的是，承包商要了解您的业务目标，并能够替代 SMM 团队，承担整个过程。

    使用 AI 创建内容还是从头开始拍摄更好？

    AI 生成和从头开始拍摄之间的选择取决于您的目标和预算。AI 可以有效地快速生成大量内容或进行内容重用，但对于像 MrBeast 那样独特、高质量和情感丰富的故事，从头开始拍摄或深度独创化仍然是首选。重要的是在成本和质量之间找到平衡，以使内容真正吸引受众。

    如何评估群发帖子的效果？

    评估群发帖子的效果包括分析覆盖率、参与度、点击率和转化率等指标。重要的是要跟踪哪些类型的内容和平台能带来最佳效果，以便优化策略。内容的质量，即使是在大规模分发的情况下，在实现高指标方面也起着关键作用。

    结论

    Google 和 MrBeast 的合作是一个很好的例子，说明大公司如何利用有影响力的人物来推广他们的产品。对于寻求有效解决方案的企业，如果他们想一站式订购所有服务——从视频制作到推广，这种模式展示了综合方法的潜力。请记住，投资高质量的内容和战略合作伙伴关系可以显著提高品牌知名度和受众忠诚度。如果您觉得您目前的 SMM 团队无法胜任任务，请考虑外包社交媒体内容，以最大限度地提高您的营销效果。

  • 批量发布视频：AI 模型如何以 4 美元创建 127 个 n8n 节点的管道

    批量发布视频：AI 模型如何以 4 美元创建 127 个 n8n 节点的管道

    批量视频发布和短视频自动发布是许多内容创作者的梦想。想象一下，您可以设置自动发布时间表，以便在您处理其他事务时，无需手动操作即可在 5 个平台发布内容。本文将详细分析神秘的 AI 模型（后来被确认为 Z.ai GLM 5.3 Flash）如何仅花费 4 美元就生成了一个复杂的 127 个 n8n 节点的批量发布服务。

    我们将探讨架构、实验经济学以及在此过程中获得的关键经验。准备好了解人工智能如何彻底改变内容创建和分发方式，使其不仅高效，而且极其经济。

    实验介绍：用于复杂管道的 AI 编码器

    在 8 月 20 日至 25 日期间，OpenRouter 提供了对 stealth/ox-alpha 模型的免费访问，该模型后来被确认为 Z.ai GLM 5.3 Flash。该模型具有 1M 令牌上下文和原生多模态（文本、图像、视频），定位于“高效编码和长期代理任务”。

    • 实验目的：对作为复杂分布式管道编码器的新 LLM 进行负载测试。
    • 任务规模：五个外部 API、二进制流、三十个分支条件、异步轮询——所有这些都在一个工作流中。
    • 结果：在三天内（8 月 21 日至 23 日），该模型“vibecoded”了一个由 127 个节点组成的工作流，能够调用 API，生成媒体并发布 Reels。
    • 经济性：消耗了 6090 万个令牌，其中 85.3% 是缓存命中。按混合价格 $0.07/1M 计算，总成本约为 $4。

    “在西方市场，‘抓取-生成照片/视频-自动发布’等自主组合正在蓬勃发展。我对管道和容错性很感兴趣。”

    工作流架构：5 个回路和 127 个节点

    最初，工作流有 156 个节点，但在重构后，节点数量减少到 127 个。工作节点（不包括触发器和占位符）有 113 个。每个回路都执行其特定的功能，确保短视频的分发。

    回路 1：“侦察”（23 个节点）

    此回路负责查找病毒式内容。它按计划（24 小时）运行并分析竞争对手的 Reels。

    • 方案：计划（24 小时）→ 竞争对手列表 → 通过 ScrapeCreators 获取 Reels → 病毒性数学（观看次数 > 平均值 × 2.5）→ 标签 TRENDING。
    • 对于趋势视频，获取标题（/v1/НЕЛЬЗЯgram/post）和转录（/v2/instagram/media/transcript）。

    这里使用 LLM-reranker 评估内容的关联性。

    • 模型：通过 chat/completions 使用 Qwen3 Reranker 8B。
    • 逻辑：0-1 范围内的评估。低于阈值（例如 0.75）的内容将被过滤掉，从而防止发布不相关的视频。

    回路 2：“AI 调度器”（17 个节点）

    该模型不复制内容，而是“提取病毒式传播的 DNA”并生成原创想法。

    • 输出：严格的 JSON 模式（angle、hooks、voice_script、video_prompt、НЕЛЬЗЯgram_caption）。
    • 有效的草稿以 DRAFT 状态保存到 Google 表格中。

    回路 3：“媒体车间”（37 个节点）

    此回路负责创建媒体文件。

    • 视频：seedance-2.0-mini，带有 veo-3.1-lite 的回退，异步轮询（等待 10 秒 × 20 次尝试）。
    • 语音：TTS 输出原始 PCM，实时转换为 WAV。
    • 封面：带有霓虹科技氛围的图像生成。
    • 所有操作都带有重试、警告和 MEDIA_READY / MEDIA_FAILED 状态。

    回路 4：“分发”（19 个节点）

    最后阶段是视频交叉发布和内容发布。

    • 拼接：通过 ffmpeg 将视频与语音拼接（在 /tmp 中写入-执行-读取）。语音是可选的。
    • 发布：Google Drive（上传 + 公开分享）→ Instagram Graph API（REELS 容器 – 发布）→ 永久链接 → 更新表格 → Telegram 报告。

    与 LLM 有效交互的关键技巧

    实验的成功在很大程度上取决于提示的正确措辞。TikTok、YouTube、Instagram 的统一面板需要清晰的说明。

    • 角色而非请求：使用“高级 n8n 解决方案架构师”改变了生成语气，使响应更具保护性，更少口语化。
    • 禁止捏造参数：如果模型不确定参数，则应指示“手动验证”。
    • 按回路迭代：每次消息处理一个回路有助于模型避免混淆依赖关系。
    • 输出契约：一个 JSON 块、导入说明和可疑参数列表。

    工程解决方案和容错能力

    工作流包含许多工程解决方案，可确保稳定性和容错能力。

    PCM 实时转换为 WAV

    TTS 模型输出原始 PCM，n8n 和 НЕЛЬЗЯgram 无法理解。该模型生成了一个 Code 节点，使用 n8n 的内置二进制辅助工具添加了正确的 RIFF 标头。

    静态数据：无重复的循环累加器

    为了收集趋势，使用了 $getWorkflowStaticData('global')，这避免了标准上下文的膨胀和数据重复。

    批量视频发布：AI 模型如何为 127 个 n8n 节点创建流水线 — 插图 2

    错误处理：402 与 5xx

    系统区分关键错误（402 – 资金不足）和临时故障（5xx – 服务暂时不可用）。

    • 402: Telegram 警报 + StopAndError（没有资金重试没有意义）。
    • 5xx: 重试 × 3 = fail-open（句柄被跳过，管道继续工作）。

    重排序器的 Fail-open

    如果 Qwen3 Reranker 在三次重试后仍无响应，所有文档将被赋予中性分数 0.5，该分数将被过滤器截断。管道不会中断，而是静默跳过该轮。

    模型错误和我的错误

    尽管结果令人印象深刻，但在过程中发现了模型错误和我的方法中的不足。

    模型缺陷：

    • Code 节点中的 require(‘crypto’)（n8n 不支持 require）。
    • Google Drive 清除二进制文件，这需要 Rebuild Handoff Item 节点。
    • 具有不存在的 type/typeVersion 的幽灵节点。
    • 硬编码 IG_USER_ID 而不是使用凭据。

    我自己的失误：

    • 重排序器阈值错位（贴纸和 IF 节点中的 MIN_RELEVANCE_SCORE）。
    • 高峰时段视频轮询尝试次数不足（20 × 10 秒）。

    实验经济学：6090 万个令牌花费 4 美元

    由于这个实验，500 次发布甚至更多的成本极低。

    • 免费窗口： stealth 模型曾暂时免费。
    • 提示缓存： 由于迭代开发，85% 的请求是缓存命中。
    • 最终成本： 6090 万个令牌约 4 美元。

    与其他模型的价格比较（每 1M 令牌的平均价格）：

    模型 每 1M 价格（输入/输出） 60.9M 估算
    Anthropic: Claude Opus 4.8 $5 / $25 约 $426
    OpenAI: GPT-5.6 Terra $2 / $12 约 $183
    Anthropic: Claude Sonnet 5 $2 / $10 约 $171
    Qwen: Qwen3.8 27B $0.35 / $2.75 约 $36
    DeepSeek: V3.1 Terminus $0.27 / $1 约 $21
    stealth/ox-alpha + 缓存 免费 约 $4

    矛盾的是，免费模型构建了一个工厂，该工厂使用廉价服务，为一个月的批量发布包节省了大量资金。

    工作流程的增长区域和进一步发展

    项目的进一步发展可能包括：

    • 拆分单体： 分为三个工作流程（Radar / Generate / Publish）。
    • Telegram 机器人： 带有 human-in-the-loop 管理（“发布 / 重新生成”）。
    • AI 头像： 集成 HeyGen: Avatar IV 模型以创建带有头像的视频。

    结论

    stealth/ox-alpha 的实验表明，AI 模型能够创建复杂且容错的管道，用于自动发布短视频。成功的关键因素是明确的规范和与 LLM 交互的结构化方法。这项技术为使用代理和反检测进行大规模上传开辟了巨大可能性，允许在 10 个或更多帐户中发布，从而大大降低了劳动力成本。

    如果您正在寻找如何选择群发服务，请关注使用类似 AI 方法的解决方案。通过 API 进行群发变得比以往任何时候都更容易、更高效。尝试将这些原则应用于您的项目，并确信它们的力量！

    常见问题

    什么是 stealth/ox-alpha？

    stealth/ox-alpha 是一个 AI 模型的代号，后来被揭示为 Z.ai GLM 5.3 Flash。它拥有 1M token 的上下文和原生多模态，旨在实现高效编码和代理任务。

    创建工作流的实验花费了多少钱？

    由于免费试用期和高缓存命中率（85%），该实验的成本约为 4 美元，处理了 6090 万个 token。

    支持哪些跨平台发布平台？

    在此工作流中，通过 Graph API 实现了在 Instagram Reels 上的发布。然而，该架构允许扩展平台列表，包括 TikTok 和 YouTube，以创建统一的控制面板。

    使用这样的系统每天可以发布 100 个视频吗？

    是的，理论上可以。该系统旨在实现短视频的自动发布和批量发布。限制将取决于所用平台的 API 带宽和计算资源。

    如何确保批量发布时的容错性？

    容错性通过防御逻辑来确保：区分 402 和 5xx 错误、关键节点的故障开放策略，以及异步轮询和重试。这确保了10 多个账户的日程安排能够无缝执行，即使在临时故障的情况下也是如此。

  • 内容独特性：如何将80多个神经网络整合到一个平衡中

    内容独特性：如何将80多个神经网络整合到一个平衡中

    厌倦了在各种标签页和订阅之间切换？我花了半年时间在“AI动物园”模式中摸索，直到我将整个过程“重新打包”成一个统一的流程。现在，内容独创性和创意规模化变得更加简单。在这篇文章中，我将分享如何“欺骗”订阅系统，并创建一个高效的内容生成“矩阵”，无需VPN即可在中国大陆使用。

    为什么订阅“动物园”已是过去式

    当您像使用“视频DNA”一样持续使用一个模型，并将所有提示词都放在一个地方时，订阅模式是很好的。但在现实生活中，任务是分散的。内容团队和自由职业者面临着生成各种内容的需求：从电商平台的产品卡片到故事的B-roll。

    任务多样性问题

    • 一个模型很少能同样出色地完成所有任务。
    • 擅长绘制角色的模型可能会在横幅上“破坏”西里尔字母。
    • 用于故事的模型通常不适合白色背景上的商品。

    最终，您不得不创建多个账户，这导致了各种账单、限制和“月份”的混乱，这些都与您的工作高峰不符。这不是内容规模化，而是内容碎片化。

    按使用付费（Pay-as-you-go）的优势

    按使用付费系统计算实际生成量，而不是日历月。这使得：

    • 在“安静”的几周内节省开支，此时余额只是闲置。
    • 在发布前的高峰期，只花费所需的金额，而无需购买年度订阅。
    • 为个体经营者和小型团队预测现金流缺口，因为不规律的波动是常态。

    我是如何将80多个AI模型“粘合”到一个工作流程中的

    当数十个模型共享一个余额时，比较就成了常规工作步骤，而不是一项任务。这使得有效地生成A/B测试变体成为可能。

    模型选择的工作流程

    1. 确定技术规范：一个简洁的句子。例如，“白色背景上的商品，包装上的西里尔字母清晰可辨，四分之三视角”。避免“做得漂亮”之类的说法。
    2. 收集参考资料和提示词模板：模板是公平比较的控制点。
    3. 评估尝试次数：通常需要多少次生成才能得到可接受的图像？对于新任务，请预留一些余量。
    4. 针对一个简报运行2-3个模型：这可以快速比较模型并选择最佳模型。
    5. 筛选和完善：选择最佳图像，如有必要，使用另一个模型进行完善，无需更换工作区或丢失历史记录。

    “这个流程比任何‘秘密提示词’都能节省更多时间。提示词很重要。但是，如果您在不同的标签页和不同的账单中比较模型，您比较的不是模型，而是您的疲劳。”

    管道示例：商品批次

    要为单个类别创建一批卡片：

    1. 定义类别和平台限制：背景、边距、文本可读性、无多余噪音。
    2. 寻找参考：竞争对手的成功镜头或自己过去的爆款。
    3. 创建带有变量的提示模板：名称、颜色、角度。
    4. 为单个 SKU 运行 2-3 个模型：评估的不是“谁在真空中更美”，而是谁更接近技术规范：它是否能保持物体，是否会破坏标签，是否会产生细节幻觉。
    5. 完善最佳镜头：所有费用都集中在一个地方，没有多张账单。

    同样的框架也适用于封面、头像和短视频，只是技术规范和模型集有所不同。逻辑是相同的：任务 → 尝试 → 比较 → 完善——所有这些都在一个界面中完成。这是将网络研讨会转换为 50 个剪辑或适应 TikTok、Shorts、Reels 的理想方法。

    合法支付和可用性的重要性

    对于企业来说，合法支付和无需 VPN 即可工作至关重要。卢布、俄罗斯联邦银行卡、Sberbank Online、YooMoney 以及向法人实体开具发票的能力不是一时兴起，而是必需品。如果产品无法在您工作的国家/地区正常打开和支付，那么对于企业来说，它几乎不存在。

    短视频：相同的框架，不同的风险

    在创建短视频（B-roll、Shorts/Reels）时，争议不仅在于品味，还在于时间。如果您在服务之间跳转，每次都向模型解释上一个镜头的内容，那么五秒钟“几乎完成”的 B-roll 可能会耗费一个晚上。我的框架是：

    1. 技术规范。
    2. 动作/镜头参考。
    3. 两个模型。
    4. 选择。
    5. 完善。

    重要的是要固定限制：长度、宽高比、是否有语音、物体稳定性。如果物体“漂浮”，不要试图用一个提示来“治愈”它——更改模型或简化场景。这里的切换成本最低，因为视频和图片共享一个余额。

    内容独特化：如何在同一个账户中整合 80 多个神经网络 — 插图 2

    工作流程在哪里中断——以及我如何修复它

    典型故障及其解决方案

    • 提示丢失：成功的查询留在了“一次性”服务的其他聊天中。治疗：提示模板和版本存储在您自己的地方（Notion、存储库、表格）。生成界面不应是唯一的意义存储库。
    • 在没有固定技术规范的情况下“凭眼睛”比较：获胜的不是模型，而是心情。治疗：在生成之前记录标准（文本可读性、对象完整性、背景、样式）。之后——简要指出谁更接近。这可以节省数小时的争论。
    • 期望一个模型能解决所有问题：它不会，也不应该。治疗：正常的设置是针对任务类别的模型组合。拥有数十个模型的工作室只有在您真正使用它们进行比较而不是收集图标时才有意义。

    生成前的小检查清单

    在“烧钱”进行大量生成之前，请先过一遍这个简短的清单：

    • 用一句话概括任务说明和“禁止”清单（什么会破坏卡片/视频）。
    • 参考资料和带有日期的提示词版本。
    • 两到三个候选模型，而不是十个“以防万一”。
    • 评估达到可接受结果所需的尝试次数。
    • 停止规则：N次失败后，更换模型或简化场景。
    • 在标签页过多之前，将选定的内容存放在哪里（文件夹/表格）。

    这很无聊。所以它才有效。生成式技术喜欢戏剧性；工作流程喜欢无聊和可重复性。

    一个余额无法解决的问题

    单一余额并不能让生成变得神奇。它不能取代品味、简报和对结果的责任。它不能取消版权风险和发布时的常识。它只是消除了任务和画面之间不必要的摩擦，让您能够专注于视频的独特性和创意变体的创建。

    我是如何在我这里实现的

    我在我的工作室 arckep.ru 实现了这种方法。这里有数十种用于图片、视频、聊天、音乐和3D的模型，都可以在一个余额下使用，无需强制性月度订阅，并且可以充值任意金额。余额不会随着日历的结束而失效。旁边还有一个免费的AI教育资源：https://ai.arckep.ru。

    常见问题

    什么是内容再利用？

    内容再利用是将现有内容改编以用于不同平台或不同格式的过程。例如，将网络研讨会转换为一系列用于社交媒体的短视频。

    如何从一个视频制作100个独特的视频？

    通过使用一个余额下有多个模型的管道，您可以将原始视频分解成片段，对它们应用不同的风格、效果，使用AI改变背景和音色，从而将每个片段重新打包成独特的创意。这可以有效地规避广告中的封禁。

    是应该订购还是拍摄新视频？

    从零开始的成本与独特化的成本比较表明，重新利用现有内容通常会显著更便宜、更快，尤其是在拥有高效管道的情况下。这还可以扩展内容而无需高昂的成本。

    什么是“视频DNA”？

    “视频DNA”是视频独特特征、风格或关键元素的比喻，可以通过神经网络进行克隆、修改和重新打包，以创建新的内容变体，同时保持品牌或理念的识别度。

    结论

    一个余额用于数十个神经网络不仅仅是方便，更是内容扩展和视频独特化的战略工具。它让您能够专注于创造力和效率，最大限度地减少例行工作和成本。那么您现在使用的是什么技术栈：一个服务还是“标签页动物园”？在评论中分享，最让您烦恼的是什么——支付、限制还是不同后台之间的上下文丢失？

    关于我们

    我们是 Example 的一个部门。

    我们的使命

    我们的使命是提供高质量的翻译服务。

    “语言是文化的桥梁。”

    • 准确性：我们确保每次翻译都准确无误。
    • 速度：我们致力于快速交付。
    • 可靠性：您可以信赖我们的服务。
    1. 第一步：提交您的文档。
    2. 第二步：我们进行翻译。
    3. 第三步：您收到翻译件。
  • 人工智能内容工厂：如何在不牺牲质量的情况下扩展内容生产

    人工智能内容工厂：如何在不牺牲质量的情况下扩展内容生产

    创建一个高效的AI内容工厂不仅仅是自动化，而是建立一个完整的系统，其中神经网络承担了日常操作，从而为战略规划腾出时间。我们制作人知道：疲惫的主播无法产生创意。那么，如何在不损失质量的情况下将原始素材打包成精彩片段，并且不让过程陷入混乱呢？本文将帮助您建立一个流水线，让AI成为强大的助手，而不是替代品。

    什么是内容工厂以及为什么需要它

    内容工厂是一个系统化的内容生产过程，基于“一个想法——多种格式”的原则。AI在这里不会完全取代人类，而是自动化重复性操作。我们的目标不仅仅是增加数量，而是创建批量剪辑100+个短片和其他格式，同时保持质量和相关性。

    AI在内容流水线中的作用

    AI可以应用于内容生产的几乎每个阶段，从构思到发布。然而，它的作用始终应该是辅助性的。例如，神经网络可以提供100个博客主题，但选择最相关和最有价值的主题仍然是人类的职责。

    这对于专业内容尤其重要，因为事实的准确性至关重要。

    “神经网络可以轻松为牙科诊所、英语学校或在线商店提供一百个博客主题。更难的是：弄清楚其中哪些是真正需要付诸实施的。”

    目标和原始数据定义

    在建立“流水线”之前，必须明确它需要解决什么问题。“我们需要更多内容”这句话过于模糊。我们需要了解究竟缺少什么：时间、人员还是金钱。

    内容工厂战略选择

    • A) 加速多平台发布：如果任务是让一个小团队快速运营Telegram、VKontakte和其他社交媒体，那么工厂应该缩短从想法出现到完整发布套件的时间。
    • B) 增加自然流量：在这种情况下，内容工厂围绕语义构建。AI帮助分析搜索查询，发现空白并为新的、经过SEO优化的文章生成想法。
    • C) 降低生产成本：如果团队花费大量时间收集素材，工厂将帮助将一个昂贵的原始素材重新打包成多种格式，从而节省预算。

    • 为内容工厂寻找“原材料”

    高质量的原材料是成功生产的关键。对于每种策略，原材料都不同：

    制定路线：从原材料到成品内容

    确定目标和原材料后，需要规划内容的流转路线。这将有助于了解每个阶段需要多长时间以及可以在何处实施自动化。

    路线示例

    1. 多平台发布： 🛠️ 事实 → 选择格式 → 任务 → 草稿 → 编辑 → 视觉效果 → 发布。
    2. SEO流量： 🛠️ 语义 → 分析现有材料 → 选择集群 → 来源和事实 → 文章 → 发布 → 索引 → 下一篇材料。
    3. 降低成本： 🛠️ 昂贵的原材料 → 处理 → 最大程度的重新包装（例如，将播客剪辑成视频，从横向视频中裁剪出9:16的片段）。

    自动化重复操作

    AI在不需要每次都做出新决策的重复操作中最为有效。这些操作可能包括：

    为AI制定规则

    为了让AI高效工作，它需要明确的规则和框架。没有这些，它可能会生成无意义或不相关的内容。

    Контент-завод с ИИ: как масштабировать производство контента без потери качества — illustration 2

    规则示例

  • 预算节约：确定哪些材料是独立的，何时派生格式能增加价值，以及哪些内容在不损失意义的情况下不能缩减。

    • AI工具的实施

    只有在明确了目标、原材料、路线和规则之后，才能选择具体的AI工具。重要的是要理解我们正在消除什么限制以及正在自动化哪个部分。

    推荐工具

    内容工厂的效率评估

    内容工厂的运作需要从三个层面进行检查：

    1. 生产速度：从事实到发布需要多长时间？哪里出现了延迟？
    2. 控制成本：检查和修正AI草稿需要多长时间？
    3. 内容结果：阅读完成率、保存、点击、申请、自然流量、视频观看量。重要的是，50个额外的帖子不能“束之高阁”。

    “好的自动化应该降低有用单位的成本，而不仅仅是增加文件夹中的文件数量。”

    常见问题

    剪辑两小时的直播需要多长时间？

    使用专业的AI工具，如Creoscan，剪辑两小时的直播以提取主要亮点可能需要15到30分钟，包括自动添加字幕和适应不同格式，例如从Twitch剪辑TikTok视频。

    直播中通常会剪辑哪些片段？

    直播中通常会剪辑精彩片段、搞笑瞬间、重要声明、对观众问题的关键回答、游戏成就、主播的情绪反应。所有能吸引注意力并可能走红的内容。

    剪辑需要字幕吗？

    是的，剪辑字幕非常重要。它们提高了内容的无障碍性，允许在没有声音的情况下观看视频，并增加了观众的参与度，尤其是在许多用户在社交媒体上无声观看视频的情况下。

    可以从直播中订购20个剪辑吗？

    当然！许多工作室和自由职业者提供无损剪辑服务。借助AI工具，这可以快速高效地完成，从而获得20个直播剪辑，随时可以发布。

    谁是剪辑直播的人？

    剪辑直播的人是视频编辑或内容经理，专门从长时间的直播中创建简短、引人入胜的视频。他们挑选最有趣的时刻，添加图形、音乐和字幕，将“原始素材”转化为适用于各种平台的精彩片段。

    结论

    建立一个AI内容工厂不是一个即时解决方案，而是一个循序渐进的过程。从小处着手：选择一个可重复的内容流，手动操作，然后自动化那些不需要新决策的部分。这将使您能够有效地扩展生产，从一个直播中制作20个剪辑或数十个帖子，并最终通过剪辑实现直播变现。准备好启动您的生产线了吗？尝试我们介绍的工具，今天就把您的想法变成现成的内容吧！

  • Google广告业务将屹立不倒：法院驳回分拆资产的请求

    Google广告业务将屹立不倒：法院驳回分拆资产的请求

    美国联邦法院裁定，尽管谷歌在4月份被认定为垄断者，但谷歌无需分拆其广告业务。法官莱奥妮·布林克玛驳回了司法部关于出售广告交易平台AdX以及可能出售属于Google Ad Manager (GAM) 的广告服务器DFP的请求。这一裁决使监管机构遏制谷歌等巨头的能力受到质疑。

    为什么谷歌避免了广告帝国的拆分？

    布林克玛法官认为，强制拆分谷歌的业务可能对出版商造成的损害大于当前的反竞争行为。她指出，对于免费使用DFP的小型出版商来说，可能会产生潜在的负面影响。此外，AdX被另一方（例如微软）收购可能会带来新的复杂性。

    谷歌提出的措施及其影响

    谷歌此前提出了一系列旨在加强竞争的措施：

    • 向竞争对手提供通过AdX销售的展示广告的实时出价数据。
    • 取消“统一价格规则”，允许出版商为GAM中的特定竞标者设置不同的最低价格。
    • 放弃使用“第一眼”和“最后一眼”特权来调整其出价。谷歌声称几年前已停止这种做法。

    “如果一个网络出版商想要使用其他广告服务器，但仍希望获得谷歌买家的需求，该怎么办？”CartographAI联合创始人、Goodway Group前首席执行官杰伊·弗里德曼问道。

    市场和专家对法院裁决的反应

    尽管许多谷歌批评者感到失望，但一些广告行业的参与者愿意观察所提出的措施将如何发挥作用。例如，AdX的竞争对手PubMatic表示：“我们预计法院采纳的行为措施将为所有市场参与者创造一个公平的竞争环境。法院对行为措施的关注，可能会为消除谷歌非法垄断造成的当前竞争损害提供一条更快的途径。”

    行为措施与彻底分拆：双方的论点

    司法部坚持认为，强制分拆将是“一个更干净、风险更低的解决方案”，并对谷歌遵守规定行为措施的能力表示不信任。然而，谷歌的律师反驳说，“不信任不是规避既定反垄断原则的杠杆。”

    此前的裁决和大型科技公司的未来监管

    这并非谷歌首次被认定为垄断者但避免分拆。2024年8月，法官阿米特·梅塔认定谷歌在在线搜索领域存在垄断，但并未强制出售Chrome或Android。相反，谷歌被要求与竞争对手共享搜索数据。

    谷歌广告业务将屹立不倒：法院驳回分拆资产的请求 — 插图 2

    此类裁决让广告行业内部人士对监管机构应对大型科技公司的能力产生怀疑。一位不愿透露姓名的前媒体买家评论说，即使是“托拉斯破坏者”西奥多·罗斯福也会对当今司法系统缺乏勇气感到震惊。

    常见问题

    什么是Google Ad Manager (GAM)？

    Google Ad Manager (GAM) 是一个集成的广告管理平台，结合了广告交易平台AdX和广告服务器DFP。它允许出版商销售广告位，并允许广告商购买广告位。

    为什么美国司法部希望分拆谷歌？

    美国司法部指控谷歌在广告技术市场存在垄断，并坚持分拆该公司，以恢复竞争并防止反竞争行为。

    谷歌同意采取哪些行为措施？

    谷歌同意采取一系列措施，包括向竞争对手提供出价数据，取消出版商的“统一价格规则”，以及放弃在竞标中“第一眼”和“最后一眼”的特权。

    结论：一分钱一分货还是百万一分货？

    因此，视频中的横幅广告仍然是一个战场，谷歌目前正在坚守阵地。对于我们这些套利者来说，这意味着一件事：在Shorts、Reels和TikTok中，CPM低于50卢布仍然是可能的。不要等到这些“行为措施”让所有人都平等。在法院审理期间，竞争虽然不公平，但仍有漏洞可钻。继续测试假设，寻找廉价覆盖并扩大以低成本实现大规模覆盖。请记住，只要我们懂得计算并迅速行动，在“大人物”们在法庭上争论不休时，真实的数学永远站在我们这边。忘掉博主和他们数百万的价格吧——通过程序化平台无需制作视频即可购买覆盖面——这是我们盈利的途径。了解如何设置您的第一个广告系列并立即开始赚钱！

  • TikTok的AI革命：神经网络如何改变广告和UGC内容

    TikTok的AI革命：神经网络如何改变广告和UGC内容

    大规模AI视频生成的时代已经到来。如果您曾考虑在TikTok上投放广告，但觉得Ads Manager界面过于复杂，入门门槛较高，那么本文正适合您。我们将介绍新的AI广告视频和基于人工智能的工具，如Agentic Hub、Symphony Creative Studio和Content Suite，如何简化广告系列的创建、管理和优化，让您无需深入了解平台专业知识即可为加密项目或任何其他业务生成AI UGC。

    TikTok AI：广告商的新机遇

    TikTok正在积极引入AI工具，以普及广告系列的创建和管理过程。据短视频专家Melissa Lori称，如果TikTok Ads Manager是一家餐厅，那么MCP（营销活动平台）就是服务员，而AI工具（如Claude或ChatGPT）就是菜单。

    通过这种集成，营销人员可以像往常一样与平台互动，询问广告系列表现、请求报告并生成创意。

    MCP：与AI双向数据交换

    在MCP出现之前，将AI工具连接到广告平台需要复杂的API集成，由开发人员实现。MCP实现了AI与平台之间的双向通信，不仅可以提取数据，还可以执行操作。

    有些连接仅支持读取（用于报告），而另一些则支持读取和写入（用于直接从AI工具创建广告系列或调整参数）。

    专业建议：AI的建议不应被视为最终真理。如果一个新的创意只运行了几天，TikTok AI可能会建议暂停它，因为它表现不如旧创意。然而，这忽略了平台优先考虑运行时间更长的广告这一事实。

    营销人员需要依靠自己的判断，并对AI的建议提出质疑，例如：“有没有其他方法可以做到这一点？”或“我能做得更好吗？”通常，当AI受到质疑时，它会重新审视其建议。

    AI技能：缩短成功之路

    可用的技能包括Viral Video Creator、Ad Group Optimizer、Account Diagnosis Co-pilots以及字节跳动的视频创作工具C-Dance。您可以通过在线搜索“TikTok AI skills”找到这些技能。

    • 病毒视频创作者：这个技能是Melissa Lorie的最爱，它分析TikTok每天处理的数百万视频，以识别表现最佳的广告。营销人员可以使用这些数据来模仿自己的视频，从吸引人的开头到行动号召。Melissa估计，这个技能可以将创意完成70%；剩下的30%需要人工润色，例如强调特定的产品优势。这使得用于UGC广告的神经网络能够以最高效率运行。
    • 技能的灵活性：由于技能是文件，因此可以修改、复制和改进它们。了解AI的营销人员可以在TikTok的官方技能之上添加额外的指令，自定义重复性任务并创建自己的自动化。
    • 跨平台兼容性：一个意想不到的好处是，技能不局限于它们创建的平台。营销人员可以使用TikTok的文案技能为Meta创建广告，或者发现Meta的Instagram文案技能更适合他们的TikTok营销活动。这种互操作性代表了范式的彻底转变。

    自动化营销活动管理

    为了自动化营销活动管理，Melissa建议从以下基本任务开始：

    • 自动化每日绩效报告。
    • 向AI询问哪个创意具有最强的“钩子”。
    • 监控创意的疲劳度。

    在设置营销活动时，营销人员可以告诉AI他们的预算和目标（例如，“我有5000美元，我想达到X”），并请求具体的营销活动设置建议。这使得神经网络批量生成视频变得真正可控。

    Symphony Creative Studio：订阅式AI制作

    Symphony Creative Studio是TikTok基于AI的AI广告视频制作中心。更新后的Symphony Agent利用TikTok趋势、表现最佳广告的信号、业务目标和品牌手册来大规模创建创意。

    该工具可以从简报到完成的视频进行营销活动，生成产品简报、洞察、故事板、脚本、头像和视频。营销人员随后介入，修改场景、添加画外音并完善行动号召。这才是真正的AI内容制作。

    即时文本生成视频

    界面简单，类似于任何其他AI工具的查询窗口。营销人员添加他们的提示、品牌手册和其他详细信息，Symphony几乎可以即时生成视频。这使得通过文本生成视频的速度前所未有。

    产品视频：AI最闪耀的地方

    产品视频是 Symphony 目前表现最出色的领域。梅丽莎举了一个家具公司的例子，该公司使用这个工具每周制作 100 个视频，每个视频展示一件家具。

    由于这些视频不需要真人出镜，公司可以以传统视频制作无法实现的规模制作内容。这是针对电子商务的AI 管道，每天可制作 500 个视频。

    AI-头像：挑战与前景

    视频中的动画 AI 角色对于大多数品牌来说尚未成熟。许多领先公司的共识是，这项技术尚未成熟到可以创建令人信服的人类主持人的程度。信任问题是真实存在的：一个 AI 头像说“我所有的朋友都在谈论这个”，这会引起明显的担忧。然而，带字幕的 AI 头像和AI 语音配音已经积极用于其他目的。

    混合方法：AI 增强真实视频

    梅丽莎认为，使用 AI 增强真实视频而不是完全替代它们是有前景的。她的机构 Oysterly Media 与 3M 合作制作拖把内容。创作者拍摄自己展示拖把，然后 AI 添加视觉元素，例如动画“邪恶微生物”，以戏剧化前后效果。

    AI-революция TikTok: Как нейросети меняют рекламу и UGC-контент — illustration 2

    这种混合方法——真实创作者加上 AI 增强——是知名品牌目前使用 AI 视频的两种主要方式之一。另一种是无人出镜的产品演示视频，尤其是在美容行业，AI 可以渲染产品材料、纹理和效果，例如唇彩涂抹后的效果。

    Content Suite：通过 AI 进行市场研究

    Content Suite 是一个 UGC 风格的视频和广告库，运行在该平台上。新的 AI 搜索更新极大地简化了查找相关内容以进行研究和构思的过程，解决了营销人员面临的最大挑战之一：提出新的内容创意。这是针对加密项目 AI UGC 和其他利基市场的强大工具。

    智能搜索和竞争分析

    营销人员可以在 Content Suite 中按关键词、行业类别（例如航空公司或美容）、时间过滤器（例如最近 30 天）、营销活动目标（销售、潜在客户生成或品牌知名度）和地理位置进行搜索。该工具的功能类似于 Facebook Ads Library，但导航更简单，尤其是在 AI 搜索的帮助下。

    梅丽莎建议从搜索公司自己的品牌开始，然后扩展到竞争对手的产品和更广泛的行业类别。真正的价值在于了解其他品牌在同一利基市场中发布了哪些创意，并利用这些见解来创建原创内容。

    Content Suite 也可用于直接的竞争研究，识别竞争对手正在投资的广告类型以及他们正在测试的创意方法。对于那些尚未在 TikTok 上投放广告的人来说，Content Suite 是一个很好的起点。在花钱之前，请浏览资料库，了解相关行业正在制作哪些视频。这项研究可以扩展创意思维，并提供具体的模型来开展工作。

    高效TikTok视频的解剖

    随着人工智能工具使广告制作变得更加容易，平台上的质量标准也在提高。梅丽莎认为，要超越这种不断提高的标准，就是要了解是什么让视频高效。最重要的不是前三秒，而是第一帧。

    吸引人视频的关键要素：

    1. 第一帧：观众在决定是否继续滚动之前看到的视频初始图像。这单一的帧决定了是否有人会停下来。
    2. 广告牌文字：屏幕上大的文本叠加。梅丽莎称之为“广告牌文字”，因为它就像路边的广告牌一样：观众在滚动时只有一瞬间瞥一眼，所以它必须立即吸引注意力并传达视频的价值。
    3. 开场白：如果有画外音或有人说话，前几个说出的词必须在视觉元素停止滚动后立即吸引观众。
    4. 连接组织：梅丽莎用来描述将视频开头与中间部分连接起来的元素的术语。如果没有这种连接组织，观众会在“钩子”和主体内容之间流失。
    5. 中间内容：在分享技巧时，梅丽莎建议将它们分组为3个或5个。3是保持内容简洁的理想数字。
    6. 突然结束：视频应该以清晰的剪辑结束，这样观众就不会意识到它即将结束。一个常见的错误是接近尾声时放慢速度和语速，这预示着视频即将结束，并给观众一个滚动离开的理由。干净的剪辑会告诉算法观众看到了最后，这有助于传播。

    真实性与精致性

    梅丽莎的机构倡导制作感觉像是家人或朋友制作的视频。精致、摆拍的视频会让观众滚动离开，因为它们立即被识别为广告。自然是推动表现的关键。

    制作自然内容的技巧：

    • 不要僵硬地站着直接对着镜头说话。相反，创作者在说话时应该做些什么：拿起水瓶、化妆或穿过门。
  • 即使是未经编辑的视频也能从轻微的编辑中受益。Melissa 建议设定清晰的开始和结束点，添加字幕（因为许多观众在没有声音的情况下滚动浏览），并使用随机跳跃剪辑。这些跳跃剪辑向大脑发出信号，表明正在发生一些有趣的事情，有助于留住观众。

    • 专业提示：不要在视频开头就揭示结局。通过先暗示后果，然后在中途或结尾揭示结局来保持注意力。例如，不要以“Instagram 刚刚推出了 X 功能”开头，而是以“Instagram 刚刚进行了一次非常大的更新。它将改变你做 X、Y 和 Z 的方式”开头。然后解释后果，最后才揭示具体的更新。当答案首先给出时，观众就没有理由继续观看。

    结论：AI 制作的未来

    Oysterly Media 的创始人 Melissa Lori 认为，营销机构在这个新格局中仍然占有一席之地。她将其比作飞行：经济舱、商务舱和头等舱将乘客带到同一个目的地，但有些公司更喜欢机构提供的全方位服务。

    改变的是，经济实惠的选择——通过 AI 自行完成——现在对于愿意花时间学习的企业来说是一条可行的途径。想了解更多关于 AI 如何编写脚本和编辑，以及如何使用 API 进行批量生成的信息吗？探索新的 TikTok 工具，浏览内容套件并开始尝试。AI 换脸剪辑和 AI 电子商务视频工厂的未来已经到来，任何愿意掌握这些技术的人都可以使用它们。立即开始扩展您的内容制作！

    常见问题

    什么是 Agentic Hub，它如何帮助 TikTok 广告？

    Agentic Hub 是一个 TikTok 平台，允许集成 AI 工具来创建、管理和优化广告活动。它简化了营销人员与 Ads Manager 的交互，允许他们用自然语言提问和获取报告，并自动化日常任务。

    TikTok AI 工具可以用于其他平台吗？

    是的，TikTok AI 技能的关键优势之一是它们的跨平台兼容性。例如，TikTok 的文案撰写技能可以用于为 Meta 创建广告，这为营销人员开辟了新的可能性，并改变了与不同生态系统合作的范式。

    Symphony Creative Studio 在视频创作方面的效率如何？

    Symphony Creative Studio 允许根据文本生成视频，利用 TikTok 趋势、有效的广告信号和品牌手册。在没有人物出镜的情况下创建产品视频时，可以获得最佳效果。一些公司每周生成多达 100 个视频，这在传统制作中是不可能实现的。这是批量生产的绝佳 Synthesia 替代品。

    是否应该在广告视频中使用AI虚拟形象？

    目前，由于说服力和信任度方面的问题，AI虚拟形象尚未准备好被大多数品牌使用。专家建议使用AI来改进真实视频，例如添加视觉效果或动画元素，而不是完全取代人类主持人。然而，带有字幕的AI虚拟形象和AI语音旁白在其他情况下可能会很有用。

    如何在TikTok上开始AI广告？

    梅丽莎·劳里建议从探索TikTok的新工具和查看内容套件开始，以了解您所在领域的其他品牌正在创建什么样的内容。这将有助于为开发原创创意奠定基础，而无需初始广告费用。