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。

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。

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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「502 线上同行」是虎嗅智库聚焦产业 AI 落地的线上闭门研讨平台，围绕零售消费、智能制造等关键场景，汇聚 CEO、CIO、CTO 等企业 AI 决策者、业务负责人和技术专家，通过典型案例深度交流，直击落地真问题。卡姿兰、贝泰妮、伊利、库迪、吉利、美的等品牌均曾参与，累计触达超 3000 位核心决策者和实践者。每期审核制报名，已举办 64 期。