编者按：

在一个推荐算法主导的电商平台中，理解并掌握AI，就是掌握生意的命运。

为帮助品牌们更好地应用AI、把控内容策略、实现可持续爆单，本栏目将结合AI分析优质品牌案例，从中窥见新时代下的增长路径。

01

抖音推荐算法

抖音公开了推荐算法逻辑，相信不少从业者都大致看过，毕竟算法决定了每个品牌的流量与生死，理论上，人们应该基于对算法的认知开展工作。

但囿于过去的经验认知，多数人还处在“似是而非”的状态。

即使理解了“算法不懂内容”、“算法其实不打标签”，那算法究竟做什么？我们又该如何利用它？

讲一个故事吧。

亚马逊河旁，有名为皮拉罕的原始部落。

皮拉罕人的语言中没有“颜色”这一概念，在描述事物时，只会说“像天一样”、“像石头一样”。

相比起来，你我使用着更高纬度的抽象语言，可以说出“红橙黄绿青蓝紫”，

看似足以自傲了，但你我最多能说出多少种颜色？

几十、一百、一千种？

我们和皮拉罕人本质没有区别，

都被语言决定了认知的上限。

那计算机呢？

计算机通常采用RGB数值来描述颜色。

即红（R）绿（G）蓝（B）是方向、程度是数值化的量，这三个“向量”组合起来，能表示约1677万种颜色。

算法也是一样，它并不打“标签”、“人群”，因为这只是一种“像天一样”的低纬度描述。

算法本质是用海量特征，来描述一个人、或一个内容，也即抖音所说的，

现实世界的所有事物都可以被转化为向量，模型的输入和目标首先被向量化，再进行各种复杂运算。

我们做创意素材，强调“内容为王”、“卖点多元化”等等观念，其实不是冲着标签去的，而是为了：

为算法提供更多特征。

看起来好像有些务虚？

事实上，团队内部要有这个逻辑与共识，才能把策略有效地执行下去。

比如，不少头部操盘手会告诉你，接下来要做达人/达播，拿回素材做切片，将其视为新的内容来源。

比如“带3个娃的潮汕妈妈”人设，带货个护家清的效果特别好。

但团队小伙伴就会说啦，还是找GMV高的带货主播做转化更靠谱吧，

要是找个看起来流量不大的素人宝妈、瑜伽教练，绩效怎么办？其他部门怎么看？

执行的前提是共识。

接下来，我们将分享一个品牌分析方法，也是在内部形成共识的有效方法。

建议转给小伙伴们一起看。

02

提炼创意特征

抖音采用的双塔召回模型，是通过用户与内容的向量化表征和匹配，实现高效的推荐逻辑。

因此，

商业化内容团队应创建一个清晰、可量化的表征体系。

比如，

（1）基础属性特征：

• 分类（如美妆 / 教育 / 职场）
• 形式（短视频 / 剧情类 / 干货类）
• 时长（15 秒快节奏 / 3 分钟深度讲解）
• 场景（室内测评 / 户外探店）等

类似给内容打上 “数字身份证”。

（2）语义特征：

• 卖点（如 “抗老成分”）
• 话题（# 职场干货 #、# 新手妈妈 #）
• 情绪（轻松搞笑 / 励志热血 / 焦虑缓解）

（3）跨模态特征…

围绕“你的客户会看什么内容”，去不断完善这个表征体系即可。

当然，更高效地方法还是向同行学习，

通过有米有数-AI策略笔记，就能分析头部品牌的表征体系，从而查漏补缺。

03

韩束分析案例

抖音的美妆个护，今年非常流量“轻剧情”的开头。

面向年轻人的品牌，通常会拍情侣、闺蜜、职场场景，而一些抗衰老产品，则特别爱拍婆媳纠纷……

“剧情”为何有效？看到这里的你想必也明白了。

故事中可以出现高跟鞋、化妆台、健身房、泳池、办公室各种目标消费者非常在意的人际关系，

这些都是“表征”，会让算法认为，你的品牌和商品离消费者更近。

那如何学习韩束呢？

1. 打开AI策略笔记，搜索品牌“韩束”，

选择近7天的商品广告素材，选择TOP200的爆款素材，丢给AI阅读并进入下一步。

2.给AI输入工作指令：

请分析韩束的素材，多少是剧情素材（包括潜在剧情，轻度剧情），给到我体系化的整理。

根据结果，可以进一步输入“做成表格给我”，这是AI整理的表格文档：

3. 我们需要AI进一步拆解剧情中的爆款表征，因此继续输入：

围绕剧情类型进行细分分析（比如一级类目有职场场景、家庭场景， 而二级类目有上下属关系、同事关系，家庭场景有婆媳矛盾等）， 能看到对应的投放占比情况，表格形式给我。

AI给了几个关键表征的剧情组合：

• 闺蜜质疑肤色→产品对比测试（"闺蜜趴身上都看不出涂了素颜霜"）

• 约会翻车→产品救场（"男神发现假白→韩束超膜素颜霜化解尴尬"）

• 公共场合出丑→产品解决方案（"穿黑裙染色/流白汤→防蹭防水演示"）

• 从专业场景“美容院”反向种草（"托尼店同款发膜/美容院级护理效果"）

• 健身房场景产品验证（"运动暴汗不脱妆测试"）

再把这些表征目标，添加到BD、编导、剪辑的工作内容里，查漏补缺，为你的品牌赋予更完善的表征体系。

让算法将把对这些内容感兴趣的年轻女性，视为你的潜在消费者，帮助品牌实现破圈增长。

4. 此外，有几个要注意的要点：

（1）要持续通过重复关键表征，强化模型识别：

例如多期视频标题固定包含核心关键词（如 “闺蜜/男神” 系列，抓住年轻女性）。

（2）利用 “负向特征规避”：

避免与目标用户无关的表征，减少模型误匹配。

比如面向年轻女性，拍家庭场景时，画面中就要避免出现儿童玩具。把玩具替换成红色高跟鞋，流量就更精准。

04

有效地让AI写脚本

基于上文的对话记忆，这时候的AI已经是一个非常理解你目标场景，知道你想干什么的AI了。

此时它生成的脚本，会远远优于你使用开源大模型直接对话的结果。

接着上面的对话，继续输入：

闺蜜场景的剧情类素材要怎么拍？请给编导和剪辑进行框架指导，包括脚本结构、典型文案、剧情出现的时长。

这是AI的思考：

AI给出的《韩束闺蜜场景剧情类素材创作框架指南》，部分截图如下：

最后的最后，肯定有些人说，这些都很棒但AI没有办法“创新”。

可以的，包的。

只需要描述你要的创新中，有哪些“变与不变”。比如继续输入，

除了闺蜜/男神关系，还有哪些年轻女性在乎的人际关系，可以被应用到剧情素材里呢？请给我5个素材方案。

AI给的创新剧情，可能就是下一个爆款套路：

学会了吗？

那就快打开AI策略笔记，从第一句提示语开始复制（上文深灰底部分文字），看看我说的是不是真的。

最后，来个全文总结：

（1）基于抖音算法原理，

所谓“内容为王”，本质就是在画面、音频、脚本中创建向量特征。

要丰富，使之有广度；要精准，使之有深度。

（2）为了理解和分析不同品牌、海量内容中的向量特征，必然要借助AI去拆解创意素材。

用魔法对抗魔法，用AI和AI对话。

（3）剧情类内容，可以更方便地植入特征，无论是通过达人/达播来丰富内容源，还是自己招募演员进行拍摄，都是值得一试的增量机会。