部落格: AI视频生成

相關文章： AI视频生成

Oct 28, 2026ai 内容制作ai 创作者

YouTube 上的 AI：72% 的创作者已将神经网络用于视频内容

YouTube 上的 AI 视频生成 时代正在到来，创作者似乎很喜欢它。尽管围绕使用 大型语言模型 (LLM) 抓取内容并用“垃圾”淹没平台存在大量批评，但 YouTube 最近的一项研究显示出意想不到的转折。该平台正在积极推出 Google Gemini 和其他 AI 工具，为创作者开辟了新的视野，事实证明，其中许多人已经积极尝试这些技术。 YouTube 创作者：AI 是工具，而不是威胁？ YouTube 文化与趋势团队与 NRG 合作，对美国创作者进行了一项调查。样本包括 694 名在过去 12 个月内上传过视频的人。 结果令人惊讶：72% 的受访者表示他们已经使用 AI 处理视频和图像。此外，61% 的人表示有兴趣使用 AI 将他们的 数字替身整合到内容中。 创作者如何使用生成式 AI 数字替身和模拟：创建“年轻版本的自己”以用于互动场景，例如“拥抱年轻的自己”。这为 动画 AI 角色…

Read more→

Oct 25, 2026AI toolsAI video

Lumen5 Agent：AI 视频与智能同事的反馈

使用神经网络创建视频已成为常态，但到目前为止，将初稿完善到完美仍然需要数小时。现在不再需要了。Lumen5 Agent 是一款革命性的工具，它不仅能生成视频，还能高效处理反馈，使迭代过程尽可能快速和直观。 AI 视频的问题：不在于生成，而在于迭代 我们都见过这种“把戏”：你插入一个链接，眨一下眼，神经网络就会在一分钟内生成一个视频。但接下来就是数小时的修改：场景太长，标题在浅色背景上难以阅读，季度报告视频中出现了海滩片段。 将“某个视频”变成“团队可以发送的视频”——这才是浪费宝贵时间的地方。Agent 弥补了这一空白，它已在 Lumen5 中可用。 Agent 如何改变 AI 制作的游戏规则 Lumen5 Agent 是一种对话式创建和编辑视频的方式。您用简单的语言描述您的需求，观察它如何逐场景构建视频，然后直接在编辑器中进行更改，直到结果完美。 大多数 AI 视频工具会生成初稿然后“消失”。而 Agent 则会留下来进行第二、第三和第四稿。它不是“这是您的视频，祝您好运”，而是“好的，我们更改什么？” “以前，AI 视频的交易是这样的：你提供一个链接，然后得到返回的东西。就像一台自动售货机，但用于素材。Agent 需要更多，因为只有这样你才能得到可用的东西。” 长度、风格、媒体：指定所需的时长、风格和适合您受众的媒体，Agent 将根据此简介构建视频。 智能问题：如果您的请求遗漏了重要信息，Agent 不会猜测，而是通过新的问卷提出澄清问题。只有那些它无法从已提供的信息中获取的问题，这样您就不必为了一个 30 秒的宣传片而填写纳税申报表。 初创公司和团队的新机会 现在，“创建”页面有六种开始方式。如果您的团队使用 PDF 和幻灯片，这很适合您。Agent 理解页码，包括那些打印在页面上的页码。 当您要求第 12 页的图表时，您会得到第 12…

Read more→

Oct 21, 2026ai内容制作ai头像

Nano Banana 2.1 对比 2.0：图像生成神经网络比较

Google 于 2026 年 10 月 6 日发布了 Nano Banana 2.1 更新，承诺在图像生成方面带来显著改进。新的神经网络旨在更好地遵循提示，生成更准确的文本，确保角色稳定性并支持宽幅格式。我们通过在五个相同任务上比较两个版本，验证了这些承诺与现实的符合程度。简短的回答是：对于新项目，应立即选择 Nano Banana 2.1，因为它通常能更准确地满足细微要求，并且很少添加多余元素。然而，此次更新并未解决所有问题，尤其是在场景之间转移外观时，旧版本有时能更好地保留特征。这对于计划扩展AI 视频和图像生成的人来说是一个重要考虑因素。 技术特点和版本成本 Nano Banana 2 的技术名称是 gemini-3.1-flash-image，而 Nano Banana 2.1 基于 Gemini 3.6 Flash，名称为 gemini-nano-banana-2.1。Google 宣称在真实感、指令理解、文本渲染和多步编辑方面有所改进。新模型最多可接受 14 个参考：最多四个角色和最多十个对象。 根据 Google 的官方价格，Nano Banana 2.1 中的 2K…

Read more→

Oct 18, 2026ai头像anam

AI头像：如何为语音助手添加面孔并避免陷阱

将 AI-头像 集成到现有的语音 AI 助手 Aika 中，不仅仅是添加一张脸，而是一系列技术挑战。我们力求在 Yandex Realtime 上保持当前的架构，以便新服务仅 根据已生成的声音进行唇部动画。在测试 Simli 和 Anam 的过程中，我们发现了回答前的停顿、iPhone 上的视频启动以及移动互联网稳定性方面的问题。在创建第二个角色 Eva 时，我们发现 神经网络 的可信度不仅取决于面部本身，还取决于上下文。 我们的语音引擎已经运行，因此任务仅限于面部动画。Aika 通过 WebSocket 直接在浏览器中与网站访问者通信，WebSocket 连接到我们基于 FastAPI 的服务器，该服务器又与 Yandex Realtime 保持会话。这提供了“语音到语音”模式，无需单独的识别链、文本模型和合成。 服务器以 24 kHz 的 PCM16 格式将未压缩的声音分块 (pcm_chunk) 传输到浏览器，并且需要根据此流同步头像的表情。 AI-头像平台选择：Simli vs…

Read more→

Oct 14, 2026ai content moderationAI Content Policy

Claude 收紧规则：打击 AI 回复中的虚假来源

Anthropic 公司，Claude 神经网络的开发者，将从 11 月 12 日起大幅收紧其平台的使用规则。现在明确禁止使用 Claude 为搜索引擎和人工智能系统“播种”误导性内容。这包括歪曲其来源、作者身份或独立性的材料。想象一下一个网站网络，它们假装独立，但却推广相同的观点——Anthropic 将正是打击这种行为，旨在确保信息空间的纯洁性。 Anthropic 收紧规则：打击人工智能回复的虚假来源 新章节“禁止误导性宣传活动” Anthropic 政策的关键变化是新增了一个名为“不参与欺骗性宣传活动或人为活动”的章节。本章节明确规定不允许操纵搜索引擎或人工智能系统获取答案的来源。例如，创建假装是独立来源但却证实相同说法的网站网络现在被严格禁止。这对于维护对神经网络生成信息的信任至关重要。 禁止使用虚假身份、出版物和评论。 通过“虚假或声称独立的出版物、网站或账户”传播内容，以隐藏共同来源。 禁止创建欺骗性宣传工具和销售此类服务。 此前，此类规则分散在政策中与选举、欺诈、隐私和虚假信息相关的不同章节中。现在所有内容都集中在一处，大大简化了对新规范的理解和应用。 九月教训：真实欺诈案例 Anthropic 不仅引入了新规则，还通过其九月威胁分析报告中的真实案例来支持这些规则。该公司发现了大约 70 个伪装成独立地方新闻网站的网站。所有这些网站都与一家法国广告公司有关联。 “该操作涉及使用 Claude 以统一格式创建文章，每篇文章包含三到四个内部链接，用于自动发布。” 这些文章，至少有 8913 篇，涉及大约 20 种语言，专门设计用于提高网站在搜索引擎中的权威性。尽管其中大多数没有获得显著的受众反响，但 Anthropic 迅速采取行动，封锁了 Claude 账户以及与此活动相关的组织。 自动发布：不再是“高风险” 内容自动发布发生了一个有趣的变化。此前，“自动生成和发布内容供外部消费”被视为高风险场景。现在，这一项已从列表中删除。这并不意味着完全的自由，而是表明 Anthropic 看到了通过神经网络大规模生成视频和其他内容格式的潜力，只要它们不违反其他规则，特别是关于虚假信息的规则。…

Read more→

Oct 7, 2026ai 创意生成ai 平台

Melius：从 Ramp 工程师到 2500 万美元的 AI 视频生成

在一个速度和效率至关重要的世界里，Melius，一个利用人工智能创建广告活动、图像和视频的平台，正在实现真正的突破。该公司宣布已获得 2500 万美元的投资，这突显了 AI 视频生成在现代行业中的巨大潜力。这笔可观的资金包括由 CRV 领投的 2000 万美元 A 轮融资和 General Catalyst 提供的 500 万美元种子轮融资。Melius 由 Ramp 的前工程师创立，表现出令人印象深刻的增长，在 7 月份退出隐身模式后仅两个月就实现了超过 100 万美元的年收入。 Melius 获得 2500 万美元融资：AI 广告生成的革命 从想法到规模化：Melius 如何重塑自我 Melius 的联合创始人 Juwon Kim 承认，公司的发展并非一帆风顺。最初，一年多前，由 Juwon Kim、Yang Kim 和 Arnav…

Read more→

Sep 27, 2026ai内容制作ai虚拟形象

互动式AI虚拟形象：记者数字副本的实践

神经网络正在改变世界，公关领域也不例外。想象一下：你正在与一个数字人副本交流，它像原版一样回答问题。这正是 Synthesia 创业公司企业事务主管 Alex Voica 展示他的交互式AI 头像时发生的事情。这不仅仅是神经网络生成的文本，而是一个真正的突破，它让我们思考通信的未来以及交互式 AI 头像如何改变我们与信息的互动方式。 Synthesia：从 1 亿美元 ARR 到创建数字孪生 Synthesia 是 AI 头像市场上的主要参与者，与 D-ID、HeyGen 和 Colossyan 等公司齐名。今年，这家初创公司的估值达到了40 亿美元，去年其年度经常性收入 (ARR) 超过了1 亿美元。 他们的主要任务是帮助企业使用 AI 头像创建交互式培训视频。最近，Synthesia 推出了 Roleplay Sessions 产品，该产品允许员工（例如）与交互式 AI 头像练习商业演示，该头像会提供反馈并评估他们的回答。这不再仅仅是生成 100 个视频，而是一个用于学习和发展的成熟工具。 如何创建 AI 记者头像：过程和技术…

Read more→

Sep 23, 2026ai产业ai内容制作

AI产业：发展放缓还是战略举措？

在人工智能领域，一场激烈的争论正在酝酿：是放慢发展速度，还是继续不顾一切地向前推进？Anthropic首席执行官Dario Amodei计划“适度发展前沿技术”（pace the frontier），而Nvidia首席执行官Jensen Huang则声明不需要监管，这引发了一个问题：Amodei和OpenAI的Sam Altman等行业领导者对放缓发展的意图有多认真？ AI进步放缓：神话还是现实？ 在最近的TechCrunch Equity播客中，Kirsten Korosec、Sean O’Kane和Anthony Ha讨论了这些相互矛盾的观点。Anthony Ha对如此多的行业领导者支持Amodei的计划感到惊讶。 然而，Sean O’Kane指出，该计划看起来模糊不清，缺乏具体细节，这让人对其可行性产生怀疑。 缺乏监管和消费者选择 “联邦政府目前肯定不愿广泛实施监管，更不用说具体案例了，”Sean O’Kane表示，他强调现有法律在快速变化的科技环境中并不总是有效。 他还指出，AI解决方案市场几乎没有消费者选择，这可以作为对公司施加压力的杠杆。 “消费者选择似乎并没有对这个市场产生太大影响，如果其中一家公司做了非常糟糕的事情，他们会看到取消数量或其他方面的后果，”O’Kane补充道。 这意味着，即使是大型参与者的严重失误，由于企业客户的忠诚度和巨额投资，也可能不会导致重大的财务损失。 Jensen Huang和Nvidia的立场 Nvidia首席执行官Jensen Huang公开反对放缓，支持Donald Trump的观点，即对AI的担忧是“骗局”，监管是不必要的。 考虑到Nvidia是AI技术快速发展的主要受益者之一，为渲染和神经网络训练提供必要的设备，他的立场引发了疑问。 为什么Nvidia反对放缓？ 经济利益：AI的快速增长与Nvidia图形处理器的需求增长直接相关。放缓可能会对其收入产生负面影响。 “房间里的成年人”角色：Sean O’Kane认为，Huang将自己定位为“房间里的成年人”，旨在成为行业与政府之间有益的联络人。这使他能够影响决策并塑造议程。 没有直接竞争：Nvidia 不开发最终的AI 模型，而是提供基础设施，因此“不安全”AI 对他们的直接风险较低。 “适度发展”提案的具体内容 柯尔斯滕·科罗塞特提到了“适度发展”提案，其中包括： 引入独立的第三方评估员，监督 Anthropic 和…

Read more→

Sep 20, 2026ai内容生成ai搜索

AI搜索：如何创建真正被索引并带来价值的内容

在大规模AI视频生成和其他类型内容的时代，许多公司面临一个问题：他们专门为提高AI搜索可见性而创建的新页面没有被索引，也没有带来预期的结果。为什么会这样？以及如何为AI视频广告和其他格式构建有效的工作流程？答案在于理解的不仅仅是内容，而是解决方案差距。 AI搜索中的“内容均等”问题 一位客户发现，他为AI搜索创建的新页面没有被Google索引。团队遵循了所有建议：分析AI的回答，研究竞争对手，找出差距并创建更全面的内容。然而，在Google Search Console中，这些页面显示为“已抓取 – 当前未索引”。 “索引需要时间，”SEO顾问说，但已经过去了一个月。 问题在于所谓的“内容均等”。内容质量高且组织良好，但它只是重复了已有的信息，没有添加任何新的东西。这并没有带来AI所重视的信息增益。 信息增益与竞争差距的区别 竞争差距：这是您没有但竞争对手有的东西。填补这些差距很重要，但对于信息增益来说往往不够。 信息增益：这是新的、独特的信息，可以帮助用户或AI做出决策。 解决方案差距：有效内容的关键 与其仅仅填补竞争差距，不如专注于解决方案差距。这是用户或LLM做出决策所需的信息，但您和竞争对手都没有。 示例：“坎昆最佳家庭度假村” 查询“坎昆海滩上最好的全包式家庭度假村是哪个？”不仅仅是一组关键词。这是一个决策请求。AI系统必须评估标准：“全包式”、“家庭”、“海滩上”。 “全包式”：没那么简单 “全包”的定义通常是模糊的。营销善于推销承诺，但不善于界定范围。例如，一家度假村在常见问题中指出，套餐包括住宿、餐饮、饮料、运动、娱乐和儿童项目，但短途旅行和水疗服务可能需要额外付费。 另一家度假村用一整页来介绍“全包”服务，但很难找到确切的包含内容。 问题不在于内容缺失，而在于它没有完全满足标准。用户或AI必须拼凑定义，才能理解“全包”在哪里结束，“额外费用”在哪里开始。 “家庭友好型”：美丽词语背后隐藏着什么 “家庭友好型”也存在类似情况。度假村可能有一个很棒的儿童和家庭区，但对14-17岁青少年项目的描述可能过于笼统。家长想知道具体细节：这是有监督的儿童看护还是可选活动？工作时间是多久？有哪些活动？青少年是否会离开度假村？监督水平如何？这些问题都没有得到解答。 内容分析工具可能会显示度假村在青少年项目方面“主题覆盖率很高”。但家长评估的不是内容架构，他们做出的决定是为了满足家庭需求。 新的内容创建方法：从标准到知识 要创建真正可索引并有用的内容，必须改变方法。我们不应仅仅生成内容，而应： 确定客户解决方案：客户或LLM试图解决什么问题？ 识别解决方案标准：哪些标准对做出此决定很重要？ 查找现有证据：支持这些标准的信息在哪里？ 发现证据空白：缺少哪些信息？ 限定空白：这是知识空白、信息碎片化还是故意缺失？ 获取知识：如果信息不存在，如何获取？ 验证：检查信息的准确性和完整性。 创建内容：使用AI将知识转化为内容。 新知识从何而来？ AI可以分析数千页，但它无法“产生”组织事实。如果青少年项目的监督政策没有记录，模型就不会知道。如果没人测量过房间到海滩的实际距离，AI就不会创造出这个知识。 答案可能存在于： 支持请求中 呼叫中心记录中 内部网站搜索查询中 CRM记录中…

Read more→

Sep 16, 2026ai 视频制作ai 视频成本

使用 Seedance 制作 AI 视频：如何像电影导演一样思考以获得电影般的效果

您是否对如何创建看起来像电影而不是廉价的AI生成视频感兴趣？您是否希望有一个可重复的工作流程，将简单的概念转化为使用Seedance等工具制作的精美AI视频内容？在本文中，您将学习创建专业级AI视频的分步过程，从概念开发和关键视觉构建到使用Seedance生成剪辑并将其组装成最终产品。 关于AI视频最大的误解是它很容易。将提示输入视频模型会产生结果，但其质量完全取决于创作者与工具沟通的能力。Ross Simmons指出，大多数将AI视频斥为“低质量”的人看到的是模糊提示的结果，而不是技术本身的局限性。 理解模型：LLM与扩散模型 首先要理解的是大型语言模型（LLM）和扩散模型处理指令的方式之间的区别。LLM，如ChatGPT、Claude或Gemini，理解对话意图。扩散模型是大多数AI图像和视频生成器（包括Midjourney和Seedance）背后的基础技术，它不理解对话意图。 扩散模型从提示中提取视觉关键词，并忽略对话中的“垃圾”。 “给我制作一张猫戴着牛仔帽在沙滩上行走的图片”这句话在Midjourney中有效，但模型不会像聊天机器人那样解析这个句子。它会寻找视觉关键词：猫、沙滩、牛仔帽。 在聊天中效果很好的提示策略不能直接应用于图像和视频生成。每个模型都有自己的提示结构，学习这种结构可以将精美的结果与普通结果区分开来。Ross指出，某些工具在特定任务上表现出色。 “例如，Midjourney仍然是创意人员进行艺术指导、构思和创意探索的首选工具，”Ross Simmons说。 ChatGPT图像生成具有推理层来解释意图的优势，但许多专业人士仍然更喜欢专用图像模型的审美输出。 对于那些不知道如何为 Midjourney 这样的工具编写结构化提示的人来说，有一个实用的小窍门。与其学习语法，不如告诉 ChatGPT 你想要的图像是什么样子，并要求它以 Midjourney 格式编写提示。ChatGPT 会将对话式描述转换为结构化的、基于关键词的格式，扩散模型会对此做出响应，从而产生明显更好的结果。 专业提示：图像生成是 AI 视频的基础。首先掌握静态图像的创建和细化，在转向视频时会带来更高的成功率，因为提示、构图和视觉方向的相同原则也适用。 1. 制定 AI 视频概念 概念是视频试图传达的核心思想。它不必复杂或具有深刻的艺术性。它可以像“我想在一个意想不到的环境中展示我的产品”或“我想用视觉隐喻来解释这种技术”一样简单。关键是在接触工具之前有一个意图。 罗斯用他多年前最初制作的定格动画项目来说明这一点。概念是：一罐红牛放在桌子上。一张纸滑下来，折叠成一只折纸公牛，撞到罐子，打开它，喝掉液体，长出翅膀，然后飞走。整个作品都是“红牛给你翅膀”的双关语。这个概念通过不同的媒介传播。他最近使用 Seedance 重新创建了它，将序列输入到 AI 视频模型中，并附带了一些图像参考，这个概念经受住了考验，因为无论生产工具如何，这个想法都很强大。 罗斯建议使用 LLM 来进一步发展概念。即使是一个基本的想法也可以通过要求 ChatGPT 帮助推断叙事、建议视觉序列或变体来扩展。目标是在进入视觉开发之前对故事有一个清晰的认识。 2. 创建关键视觉元素 概念确定后，下一步是开发将作为视频锚点的关键视觉元素。罗斯将其分为三个组成部分：…

Read more→

Sep 13, 2026ai声音ai语音

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…

Read more→

Sep 6, 2026agentic hubai ugc

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。…

Read more→