配资实盘排行怎么辅助决策
作者 | 虎嗅智库
头图 | AI 生成
"每生产 24 条视频，就能跑出 3 条爆款内容；两周时间，可以做出一个拥有 10 万粉丝的抖音账号。"
这是中顺洁柔副总裁兼 CDO 杨森林在虎嗅智库第 64 期「502 线上同行」上分享的一组实践结果。
另一位分享嘉宾上海家化主设计师王骏则将问题指向了另一面："当 AI 接手越来越多执行工作，真正昂贵的将是人的想象力、审美力和决策力。"
看起来，这是两种不同的 AI 落地路径，一种强调批量生产和快速测试，另一种强调创意判断与人的价值。
但二者实际指向了同一个变化，AI 正在降低内容的生产成本，同时把竞争的瓶颈推向内容判断。
日化美妆是最早感受到这种变化的行业之一。一个新品从卖点提炼、创意脚本、图文视频制作，到平台适配、投放和复盘，需要品牌、设计、电商、媒介及代理商等多个角色接力。
现在，AI 正在进入这条链上的几乎每个环节。但从目前实践看，成熟度最高的仍然是素材生产；越接近消费者洞察、品牌判断和效果归因，AI 的答案就越需要被谨慎对待。
"智栖"时代，内容生产先被 AI 工业化
作为百年国货美妆品牌上海家化已经将 AI 应用于品牌视觉、电商长图、广告设计、视频及 TVC 等场景，也尝试用 AI 完成双妹品牌的 KV、非遗主题作品和商业空间方案设计。
王骏把技术在设计行业落地演进切成三段：互联网时代是"一群人跟一群软件"工作，强调合作；AI 时代是"一个人跟一群 AI 工具"合作，强调应用；未来我们将迎来"智栖时代"，也就是 Ai 工具平权时代， AI 会像空气一样无处不在，是"一个脑子跟一群 agent "合作，强调想象。
在他看来，当下，AI 带来的变化不只是出图更快，而是设计师角色的迁移：从执行者转向决策者，再进一步成为 AI 工具和工作流的操控者。
图：上海家化主设计师王骏王骏分享 AI 时代设计认知变化
过去，设计师的价值很大程度上体现在亲自完成视觉执行；当 AI 能够批量生成图像和视频后，人需要把更多精力放到问题定义、创意方向、审美选择和价值表达上。
这并不意味着设计会变得更简单。恰恰相反，当所有人都能迅速生成一张"看起来不错"的图，品牌更难回答的是，哪一张真正属于自己？哪些内容可以上线？哪些创意虽然数据看起来不错，却会损伤品牌长期积累的调性？
AI 可以参与判断，但最终责任仍然要由人承担。
中顺洁柔则展示了另一种更接近"内容流水线"的路径。
杨森林将内容营销视为一门需要持续计算投入产出的生意，通过 AI 抓取热门内容及消费者反馈，提炼卖点，再将脚本、素材和生产流程标准化，批量投入测试。
在其分享的流程中，一组内容任务的制作时间由约 21 小时缩短到 5 小时。效率提升后，中顺洁柔并不是简单少做内容，而是增加内容供给和测试密度，再从平台反馈中筛选有效表达。
图：中顺洁柔内容营销全流程效率测算：同等任务量，总投入减少约 76%
这套方法的关键，不是赌中一条爆款，而是把爆款拆成可复用的卖点、台词、镜头和内容结构，再投入下一轮生产。
由此，AI 改变的不只是一条视频的制作方式，还包括内容团队的经营逻辑，从依赖少数人的灵感，转向批量提出假设、快速生产、投放验证和持续复用。
内容越多，判断越贵
内容生产效率提升后，新的瓶颈很快出现了。
自然堂集团大数据中心总经理罗予晋认为，内容审核正在成为突出问题。平台审核通过，不代表内容符合品牌的价值观和跨平台传播要求。一条适合兴趣电商平台的素材，如果未经重新判断就投向小红书等社区，可能触碰女性表达、价值观和舆情风险。
机器容易识别明确的禁用词和规则，却不擅长处理大量没有硬性标准的灰色地带。内容产量越大，品牌需要审核和决策的素材也就越多。AI 省下的生产时间，可能又以新的形式转移到了审核环节。
丽人丽妆 AI/ 内容业务负责人蒋嫣则表示，生产、审核和决策仍然都在探索中，但内容决策的重要性会继续上升。
她分享了一个染发产品案例。团队中的一位编导使用 AI 生成了美女模特身处理发店的内容场景。这原本不符合品牌惯常的"消费者在家自主染发"思路，却突破了团队过去的想象边界，并在后续投放中实现了百万级消耗。
这个案例说明，AI 不仅能够复制已有经验，也能通过非典型组合拓展创意空间。
但问题也随之而来，AI 给出的意外答案，究竟是新洞察，还是随机噪声？
特赞 Atypica.AI GTM 负责人张子璇的看法是，AI 擅长的是从 1 到 100 的发散生产，品牌更难的是从 0 到 1 的方向判断。这背后依赖的不是模型本身，而是一套完整的品牌上下文：品牌知识、消费者资产、历史内容、表达禁忌和业务目标。没有这些上下文，模型越高效，就越可能规模化生成看似新鲜、却不属于这个品牌的内容。对企业来说，关键不是追逐更多生成能力，而是基于这些上下文构建自己的专有智能。
AI 模拟，还是让真实流量投票？
随着内容生产提速，日化美妆行业正在从 AIGC —生成内容，进一步走向 AIGD —辅助生成决策。
配资之家门户一个重要方向，是把内容验证前置，先用 AI 模拟不同消费者对产品概念、卖点和视觉素材的反馈，再用小流量测试筛选内容，最后通过数据工具快速复盘。
但在这件事上，嘉宾并没有形成一致意见。
张子璇的观点是，产品概念、卖点和视觉素材，已经可以借助主观世界模型构建的 AI Persona 完成初步验证。她提到，某头部日化品牌曾通过不同类型的 AI 消费者测试产品概念及视觉素材，得到的排序结果与后续真实 A/B 测试一致。这意味着，通过 AI Persona，品牌已经可以在进入真实流量测试前，先完成一轮低成本筛选和方向收敛。
图：特赞分享头部日化品牌案例
但 AI 验证并不适合所有内容。越进入具体脚本、平台语境和实际消费行为，影响结果的变量就越多，模拟也越容易失真。
蒋嫣更倾向于让真实流量投票。以视频前三秒留存为例，业务团队未必愿意完全采信 AI 预测，也会担心创作者为了迎合模型标准，反而牺牲真实投放效果。即便将过往内容和视频数据交给 AI 学习，AI 的复盘结论仍然停留在数据表面，不能真正解释一条内容为何有效，因此 AI 预测流量的准确性未必值得信赖。
罗予晋主张将 AI 验证与真实测试并行。AI 模拟消费者的成本低、速度快，已经可以用于产品盘点和初步消费者洞察，但涉及更深层的策略判断，仍然离不开人。
杨森林则给出了更直接的边界，人必须驾驭和验证 AI。模型的答案可能趋同，品牌的价值就在于识别其中不合理的部分，并做出"比 AI 好一点点"的决定。
因此，AI 前置验证的价值，现阶段并不是取代真实消费者，而是以更低成本淘汰明显错误的方向，把有限的真实流量留给更值得测试的假设。
品牌最终能留下什么？
当素材不再稀缺，企业真正需要积累的也不再只是素材。
张子璇提到，基于特赞和 atypica 服务品牌的经验和观察，品牌真正稀缺的不是新的生成模型，而是属于自己的判断系统。品牌需要建立自己的上下文系统，在知识库、消费者资产和内容经验的基础上选择工具与 Agent，而不是不断追逐新的模型。模型可以替换，但品牌对消费者的理解和长期沉淀下来的上下文，才是更难复制的能力。
蒋嫣强调的是团队持续思考的能力。以商品详情页为例，真正决定效果的并不是生成多少张图片，而是卖点如何排序、视觉如何引导，以及团队是否真正理解产品、用户和市场。
杨森林则将稀缺能力归结为认知，企业是否愿意用 AI 改造旧流程，是否敢于让专业内容与生意结果直接挂钩。
这意味着，AI 没有让人的价值消失，而是把人的工作推向了更难量化的部分：定义问题、建立标准、处理例外、识别失真，并为最终决策负责。
也许，在日化美妆领域，AI 营销内容竞争，下一阶段比拼的不会是谁生成得最多，而是谁能更快回答三个问题什么值得生产，什么能够转化，什么应该沉淀为品牌自己的能力。
AI 把生产变便宜之后，判断反而变得更昂贵了。
而这场关于"判断"的讨论，并没有随着上述几个问题结束。如何平衡生产效率与品牌调性，如何划分人与 AI 的能力边界，以及内容岗位会因此发生怎样的变化，仍是企业正在面对的现实难题。
元股证券:ygzq.hk本期线上闭门研讨还吸引了来自雪中飞、相宜本草、唯品会、LV、金佰利、皇家小虎、迪蒂思、杰士邦、佩莱集团等日化、美妆及零售消费企业的业务负责人参与。
讨论中，也有不少听众把问题进一步落到了具体岗位和个人能力上：有营销思维的设计师，是否会比不懂设计的策划更有竞争力？当 AI 接手越来越多执行工作，独立设计师又该如何建立自己的核心壁垒？与会嘉宾也结合各自的业务实践一一作出回应。
这些问题暂时没有标准答案，却共同指向同一个事实：AI 内容营销的变化不只发生在工具端，也正在进入企业的流程、岗位与能力结构。
围绕 AI 如何真正进入业务、如何计算价值，以及人应当保留哪些关键判断，虎嗅智库还将持续邀请更多一线决策者和实践者展开讨论。
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