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如何利用抖音算法?這5條AI指令,拆解品牌爆量密碼_內容_表征_劇情


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2025年9月12日 -
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如何利用抖音算法?這5條AI指令,拆解品牌爆量密碼

作者:艾奇SEM

本文來源:有米有數,作者:燕尾

關於我們:U渠道,艾奇在線旗下廣告資源對接平台,匯聚全網優質廣告資源,助力甲乙方更高效的對接,實現人脈拓展和流量變現

編者按:

在一個推薦算法主導的電商平台中,理解並掌握AI,就是掌握生意的命運。

為幫助品牌們更好地應用AI、把控內容策略、實現可持續爆單,本欄目將結合AI分析優質品牌案例,從中窺見新時代下的增長路徑。

01 抖音推薦算法

amocity
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抖音公開了推薦算法邏輯,相信不少從業者都大致看過,畢竟算法決定了每個品牌的流量與生死,理論上,人們應該基於對算法的認知開展工作。

但囿於過去的經驗認知,多數人還處在“似是而非”的狀態。

即使理解了“算法不懂內容”、“算法其實不打標簽”,那算法究竟做什麼?我們又該如何利用它?

講一個故事吧。

亞馬遜河旁,有名為皮拉罕的原始部落。

皮拉罕人的語言中沒有“顏色”這一概念,在描述事物時,只會說“像天一樣”、“像石頭一樣”。

相比起來,你我使用著更高緯度的抽象語言,可以說出“紅橙黃綠青藍紫”,

看似足以自傲了,但你我最多能說出多少種顏色?

幾十、一百、一千種?

我們和皮拉罕人本質沒有區別,

都被語言決定了認知的上限。

那計算機呢?

計算機通常采用RGB數值來描述顏色。

即紅(R)綠(G)藍(B)是方向、程度是數值化的量,這三個“向量”組合起來,能表示約1677萬種顏色。

算法也是一樣,它並不打“標簽”、“人群”,因為這只是一種“像天一樣”的低緯度描述。

算法本質是用海量特征,來描述一個人、或一個內容,也即抖音所說的,

現實世界的所有事物都可以被轉化為向量,模型的輸入和目標首先被向量化,再進行各種複雜運算。

我們做創意素材,強調“內容為王”、“賣點多元化”等等觀念,其實不是沖著標簽去的,而是為了:

為算法提供更多特征。

看起來好像有些務虛?

事實上,團隊內部要有這個邏輯與共識,才能把策略有效地執行下去。

比如,不少頭部操盤手會告訴你,接下來要做達人/達播,拿回素材做切片,將其視為新的內容來源。

比如“帶3個娃的潮汕媽媽”人設,帶貨個護家清的效果特別好。

但團隊小夥伴就會說啦,還是找GMV高的帶貨主播做轉化更靠譜吧,

要是找個看起來流量不大的素人寶媽、瑜伽教練,績效怎麼辦?其他部門怎麼看?

執行的前提是共識。

接下來,我們將分享一個品牌分析方法,也是在內部形成共識的有效方法。

建議轉給小夥伴們一起看。

02 提煉創意特征

抖音采用的雙塔召回模型,是通過用戶與內容的向量化表征和匹配,實現高效的推薦邏輯。

因此,

商業化內容團隊應創建一個清晰、可量化的表征體系。

比如,

(1)基礎屬性特征:

分類(如美妝 / 教育 / 職場)

形式(短視頻 / 劇情類 / 乾貨類)

時長(15 秒快節奏 / 3 分鐘深度講解)

場景(室內測評 / 戶外探店)等

類似給內容打上 “數字身份證”。

(2)語義特征:

賣點(如 “抗老成分”)

話題(# 職場乾貨 #、# 新手媽媽 #)

情緒(輕松搞笑 / 勵志熱血 / 焦慮緩解)

(3)跨模態特征…

圍繞“你的客戶會看什麼內容”,去不斷完善這個表征體系即可。

當然,更高效地方法還是向同行學習,

通過有米有數-AI策略筆記,就能分析頭部品牌的表征體系,從而查漏補缺。

03 韓束分析案例

抖音的美妝個護,今年非常流量“輕劇情”的開頭。

面向年輕人的品牌,通常會拍情侶、閨蜜、職場場景,而一些抗衰老產品,則特別愛拍婆媳糾紛……

“劇情”為何有效?看到這裏的你想必也明白了。

故事中可以出現高跟鞋、化妝台、健身房、泳池、辦公室各種目標消費者非常在意的人際關系,

這些都是“表征”,會讓算法認為,你的品牌和商品離消費者更近。

那如何學習韓束呢?

1. 打開AI策略筆記,搜索品牌“韓束”,

選擇近7天的商品廣告素材,選擇TOP200的爆款素材,丟給AI閱讀並進入下一步。

2.給AI輸入工作指令:

請分析韓束的素材,多少是劇情素材(包括潛在劇情,輕度劇情),給到我體系化的整理。

根據結果,可以進一步輸入“做成表格給我”,這是AI整理的表格文檔:

3. 我們需要AI進一步拆解劇情中的爆款表征,因此繼續輸入:

圍繞劇情類型進行細分分析(比如一級類目有職場場景、家庭場景, 而二級類目有上下屬關系、同事關系,家庭場景有婆媳矛盾等), 能看到對應的投放占比情況,表格形式給我。

AI給了幾個關鍵表征的劇情組合:

閨蜜質疑膚色→產品對比測試("閨蜜趴身上都看不出塗了素顏霜")

約會翻車→產品救場("男神發現假白→韓束超膜素顏霜化解尷尬")

公共場合出醜→產品解決方案("穿黑裙染色/流白湯→防蹭防水演示")

amocity
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從專業場景“美容院”反向種草("托尼店同款發膜/美容院級護理效果")

健身房場景產品驗證("運動暴汗不脫妝測試")

再把這些表征目標,添加到BD、編導、剪輯的工作內容裏,查漏補缺,為你的品牌賦予更完善的表征體系。

讓算法將把對這些內容感興趣的年輕女性,視為你的潛在消費者,幫助品牌實現破圈增長。

4. 此外,有幾個要注意的要點:

(1)要持續通過重複關鍵表征,強化模型識別:

例如多期視頻標題固定包含核心關鍵詞(如 “閨蜜/男神” 系列,抓住年輕女性)。

(2)利用 “負向特征規避”:

避免與目標用戶無關的表征,減少模型誤匹配。

比如面向年輕女性,拍家庭場景時,畫面中就要避免出現兒童玩具。把玩具替換成紅色高跟鞋,流量就更精准。

04 有效地讓AI寫腳本

基於上文的對話記憶,這時候的AI已經是一個非常理解你目標場景,知道你想乾什麼的AI了。

此時它生成的腳本,會遠遠優於你使用開源大模型直接對話的結果。

接著上面的對話,繼續輸入:

閨蜜場景的劇情類素材要怎麼拍?請給編導和剪輯進行框架指導,包括腳本結構、典型文案、劇情出現的時長。

這是AI的思考:

AI給出的《韓束閨蜜場景劇情類素材創作框架指南》,部分截圖如下:

最後的最後,肯定有些人說,這些都很棒但AI沒有辦法“創新”。

可以的,包的。

只需要描述你要的創新中,有哪些“變與不變”。比如繼續輸入,

除了閨蜜/男神關系,還有哪些年輕女性在乎的人際關系,可以被應用到劇情素材裏呢?請給我5個素材方案。

AI給的創新劇情,可能就是下一個爆款套路:

<<< 左右滑動看更多 >>>

學會了嗎?

那就快打開AI策略筆記,從第一句提示語開始複制(上文深灰底部分文字),看看我說的是不是真的。

最後,來個全文總結:

(1)基於抖音算法原理,

所謂“內容為王”,本質就是在畫面、音頻、腳本中創建向量特征。

要豐富,使之有廣度;要精准,使之有深度。

(2)為了理解和分析不同品牌、海量內容中的向量特征,必然要借助AI去拆解創意素材

用魔法對抗魔法,用AI和AI對話。

(3)劇情類內容,可以更方便地植入特征,無論是通過達人/達播來豐富內容源,還是自己招募演員進行拍攝,都是值得一試的增量機會。