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虎嗅智库荐语：
实体零售及跨境品牌普遍面临内容产能不足、门店扩张账号管理混乱、流量低效昂贵、跨境运营遇语言/时差/合规壁垒等痛点。
这家知名零售品牌用AI给出了教科书级解法：携手筷子科技，靠AI日产千条短视频，不仅让门店数从3000飙到5000，还激活数千家门店账号精准捕获本地流量，甚至用AI多语言唇形转换+预审系统，让国内团队低成本运营海外账号。
无论是零售品牌的增长/营销负责人，还是关注AI内容自动化的从业者，都能从这个“40万投入换5000万曝光”的实战案例里，学到AI驱动营销效能的可复用方法论，希望为您带来可复用的经验。
在算法驱动的数字营销新时代，内容已从信息载体升级为核心“交易介质”，商业叙事的底层逻辑也已发生变化。
某国内知名零售品牌案例正是实体零售领域里，通过AI技术获取品牌高效、精准的商业叙事能力的最佳落地标杆之一。面对2022年疫情后线下门店寻求线上短视频获利、以及全球门店扩张的管理挑战，品牌开启了与筷子科技的合作，创新性地将AI智能体深度嵌入到其本地生活运营和全球化战略中。
通过筷子科技的批量生产和分发能力，品牌的视频内容产出量在高峰期达到日均上千条的量级，驱动门店数从约3000家迅速拓展至5000多家。此外， 品牌利用AI矩阵系统，激活了全国五大区、数千家门店的员工账号。这些门店账号发布的内容，精准捕获的是周围的流量。而面对跨境运营的语言和时差挑战，借助AI多语言唇形转换和官方预审系统，品牌国内团队即可高效、安全地运营海外账号，抢占跨境电商红利。
为此，虎嗅智库与筷子科技CEO陈万锋进行了深入对话。陈万锋先生拥有宝洁P&G品牌管理的背景，同时对技术抱有浓厚兴趣。他观察到，整个营销生态正被算法驱动的三大环节所重构：
受众识别自动化：算法驱动的平台（如抖音、Meta、谷歌）首先解决了“找人”的问题，即通过识别每个人的兴趣来精准定义受众。
媒介交易自动化：其次，算法接管了“去哪里接触受众”的问题，从线下的户外海报到线上的流量平台，媒介交易已演变为量化交易市场。
内容自动化（叙事）：找到人、确定了交易地点后，最后一个环节是解决“跟受众讲什么故事”的问题，即内容自动化。
早期，筷子科技以图片智能为主，但很快发现国内图文类营销的趋势开始走下坡路。面对介质转换，公司做了个关键决策：放弃图片介质，全面转向商业视频。
这一转变要求技术引擎更复杂、对算力要求更高（视频复杂度是图片的指数增长，1秒视频包含40-60张图片）。筷子科技在2022年中成立了AIGC团队，通过将AI能力引入产品链，公司也从一家传统软件企业转型为一家AI应用企业。
本次对话旨在剖析品牌商业视频的AI技术与商业逻辑转化，并通过展示品牌的实践应用，为寻求降本增效和内生增长的企业提供“低成本、高效率”AI矩阵运营模式参考。
AI智能体与商业视频场景的结合案例
1、该零售品牌最初的合作诉求是什么，主要解决什么问题？
此次合作的需求，是来自品牌旗下的内容营销中台部门，主要负责集团的内容制作、管理、分发。该部门需要为线上的品牌曝光、内容营销负责，其中一个重要的考核指标就是内容的曝光数据，不重效果，但又和品牌广告有差异。
为了更好把控素材的质量，品牌专门投资了一家MCN公司，总部搭建中心化的素材共享库，员工可以自由领用素材进行创作。为了顺利完成 KPI，品牌在内部推出了多项激励政策，领用素材，或者自己生产素材，发布视频时带上指定话题 #好物推荐即可参与活动，综合视频的曝光数、互动数等数据进行排名，每周排名前三的账号将赢得千元现金奖励（奖励分梯度 ，具体金额根据当季营收情况会有调整）。
这种激励政策虽然带来了⼀定曝光，但也存在很多弊端：
账号管理难：品牌在中国的线下门店有3K+，分为五个大区，门店各自运营抖音账号，不仅很多账号的名称和主页装修非常雷同，数据的追踪和分析也很不方便，内容中台很难有效管理海量的门店账号。
玩法难复用：素材由总部统⼀提供，有助于维持内容的下限，但是视频的制作手法、发布策略等就很难去规范，每个月评比出来的优秀视频，如何拆解出来，将玩法复用到上千个账号，成为⼀个大难题。
流量成本高：在激励政策的加持下，品牌声量依然较弱，虽然凭借性价比，有众多KOC 在帮忙种草推荐，但是要做到长效经营，减低流量成本，提高内容生产效率，才能实现全域增长。
玩家留存少：绝大多数参与激励活动的员工，都是想要获得奖励，而每个员工的账号质量本就参差不齐，最终留下来的都是粉丝基数、质量更高的账号，既然参加了也没奖励，有奖励也是那几个老熟人，大家表示“那别玩了” 。
2、 对于以上问题，筷子科技的解决方案及具体的实施过程是怎样的？
首先，总部提供了大量的素材，但是真正有效利用的只有其中一小部分，素材利用率较低。在借助「短视频智能混剪」导入按脚本分类好的素材，便能⼀键裂变千万条多样化创意。测试阶段，20个门店账号，每周就要消耗掉近千条素材，不仅充分提高了素材利用率，同时也倒逼素材供应商提升综合能力。
且得益于脚本解构，裂变的视频能追踪到数据表现，更能定位分析到，什么样的视频观众更爱看？通过不断迭代优化脚本，爆款创意的标准化复制，不再是水中捞月。
同时，我们结合品牌的账号规模，给出了矩阵曝光测算模型，模型的测算结果显示，同季度的曝光增幅能达到200%+，而投入的成本却大幅减少。在试用期间，品牌授权了⼀批门店账号，通过「账号分组」轻松实现账号的管理，发布的裂变视频更是取得了上万的播放，这个让内容中台的负责人感到意外，原来不充 DOU+ 纯靠自然流量也是可以做到的。
对于账号问题。该品牌全国门店的抖⾳号，有⼀部分是总部提供号码注册运营的，有⼀部分是门店员工私人手机号，要实现规模化、规范化的矩阵运营，我们给出了这些建议：
第⼀步是把账号集中收回总部，通过表格等手段，首批收集了1500+ 的账号；第⼆步是统⼀规范账号的装修，基于收集的表格数据，规范账号的昵称、头像、简介；第三步是扩大矩阵规模，故鼓励员工个人注册抖音号，并上交公司，发放⼀次性的金额奖励。
3、从这个合作案例中，您看到了AI技术在企业运营和营销中的哪些具体成效？
在成本与效率上，投入40万元资金，实现了5000万以上的曝光量。
在合作期间，品牌的门店总数从约3000家迅速拓展至5000多家。高峰期，品牌对日均生产1000条视频有刚性需求。
流量成本比传统方式更低。门店账号推送的内容，因其本地化流量的精准性，效果优于请外部流量好的大V。
同时，激活了企业的经销商、店员等内部组织成员成为内容的贡献者和分发者，将内容创作和分发能力下沉到整个组织，实现了效率提升和市场覆盖。
随着合作的推进，该品牌的业务模式从最初的引流到店，演进到通过抖音商城等电商平台直接在线上销售，筷子科技也同步打通了淘宝等电商接口，支持挂车分发，适应了品牌向线上电商转型的需求。
4、该品牌在国内和国外的跨境运营方式有何不同？AI是如何为他们的跨境业务保驾护航的？
国内的运营团队在做跨境业务时，面临外国人喜好不同、语言障碍（需全英文运营人才）、时差问题以及平台违规风险等跨境通病。
AI在其中发挥了关键的桥梁作用。
多语言与本地化：筷子科技的AI能够将视频快速转化为任何国家语言，并且能够进行嘴型校对（Lip-sync matching）。这使得品牌在前期无需高价招聘大量外籍运营人才，即可实现内容的快速本地化和过渡。
时差管理与分发：通过矩阵系统，品牌在国内即可集中运营海外账号，实现定时分发。这帮助国内团队减轻了跨时区人工操作的压力，提高了工作效率。
合规性预审：筷子科技与TikTok官方等平台人员有合作对接。平台具备预审系统，视频发布前会先经过筷子预审系统审查是否合格或违规。从而提高账号的安全系数，避免了视频因违规而影响账号权重。
技术核心：实现商业视频的全链路智能
5、请解析下Narra和FusionX这两项核心技术的创新点和应用场景。
筷子科技的技术体系由两大核心平台构成：
FusionX技术引擎：音视频处理和渲染算法的底层技术引擎。
它集成了数十种底层能力，包括音视频识别、处理、渲染、编码等，主要在Web端（云服务）实现，是传统非编能力（如Adobe剪辑）向Web端视频处理方式的演进。
FusionX是AI应用运行所需的底层工具和基础设施。
Narra多模态大模型平台：专为商业视频打造的多模态模型平台。
Narra是基于筷子科技积累的数十个PB级商业视频私有数据集上训练和调优的模型平台，可以兼容开源模型（如DeepSeek）和主流云服务算力（如OpenAI、微软云、谷歌）。它集成了从文本模态（LLM生成脚本）、音频模态（VoiceAI配音、BGM）到视频模态（画面生成、视频理解、剪辑算法）的多模态能力，并能实现智能判断和自由切换。
6、 Narra作为自研的多模态垂直大模型，与Sora的差异是什么？又是如何在视频生产过程中解决传统视频制作中存在的痛点？
通用AI致力于成为“摄影师”，解决“生成一个好看的画面”的问题；而Narra的AI致力于成为“商业编导”，解决“如何叙事才能实现商业转化”的问题。
传统上，一个专业的商业编导需要3到5年的培训才能真正理解如何分析和解构视频。
Narra的“智能视频解构”板块，能像人类学习作文需要阅读理解一样，对视频进行“观看理解”或“阅读理解”。
通过对商业视频的理解，Narra能够为每一个使用工具的小商家配备一个专业的商业编导的思维框架和能力。它指导生成模型如何叙事、如何说服消费者互动，提供了商业转化逻辑，而非仅仅是生成好看的画面。生成是“摄影师”的工作（如Sora），而筷子科技的核心能力是指导“怎么拍”。
7、 在视频生产的“编拍剪投管”全链路整合中，当下最具创新性和效率提升的环节是哪里？
策划（编）和剪辑/投放（剪投）已在早前通过LLM和算法实现自动化。但实拍素材的生成，受制于场地、人力和预算，一直是视频制作中的高成本、低效率瓶颈。
剪辑和投放（剪投）：这是最早通过量产和投放算法实现的自动化环节。
策划（编）：在大语言模型到来后迅速实现，通过LLM实现脚本撰写，并在最近一两年结合洞察（热点推理创意）来实现智能化策划，基本在2023-2024年落位。
拍摄（拍）：这是耗时最长、最具创新性，也是今年（2025年）才最终落位的环节。它解决了实拍画面、配音、数字人等问题。
8、筷子科技是如何通过AI原生应用帮助企业提升创意内容的产出？
生机智能体：实现了从热点洞察、创意推理、脚本生成到最终视频制作的全链路自动化，最快3分钟即可产出成品，赋能没有专业团队的小型商家实现商业叙事。
AI影棚社区(airset.ai)：解决“拍”的环节，即实拍素材的生成。它作为一个全AI生成的商业素材库，让用户可以随时随地将产品放入AI生成的专业影棚场景中，极大地提高了素材的生产效率和场景的多样性。
技术演进及企业组织变化趋势
9、AI智能体将如何影响到整个视频产业链的价值分配？
AI对产业链的影响是重构社会化大分工和重新分配价值。
个人能力的“全闭环”：人类是“单模态生物”（如专注于文字或视觉），这使得需要多模态合作的内容创作团队难以组织和沟通。AI的出现补足了缺失的模态能力，例如，一个只会写脚本的编导现在可以通过AI生成画面，实现了“个人的全闭环”创作，个人能力得到极大的跨界增强。
赋能市场中80%的中小企业：筷子科技的主平台仅能服务20%具备专业人员的企业。而另外80%的中小企业（如卖云南红茶、卖种子、钢铁厂）缺乏专业的“编拍剪投”人才。AI智能体将赋能这80%的企业，让更多人参与进来。
为了服务这80%的企业，AI应用必须极大降低门槛，目标是实现“零提示”（ZeroPrompt）。
因为提示词本身对表达能力和教育水平要求很高。在商业场景中，AI可以通过预先学习行业知识，将原本的“创作题/填空题”转化为“选择题”，企业老板只需做决策，而无需进行高门槛的提示操作。
最终企业主将重心从具体的内容操作，回归到商业策略和决策本身。例如选择“我今天想卖给谁”、“我想用哪个促销”。AI负责自动推理、生成内容，确保内容满足商业转化的目标。
10、目前，AI在视频内容生产领域的成熟度如何？未来会有哪些技术突破可能影响到行业生态？
去年（2024年）约为6分，今年（2025年）已提升到7.5至8分。预计明年（2026年）有机会达到9分，但后面的1分将极难突破。
目前成熟度的缺失点不在于单个模型的强度，而在于工作流程上游与下游任务之间的衔接和协作。未来的技术突破将聚焦于解决AI智能体之间的协作。即如何让一个智能体高效、准确地将任务结果和指令传递给下一个智能体，解决全链路工作流的“装配线”效率问题。虽然单个模型能力可能达到70分，但良好的协作能将整体效果提升至80分，这是最难攻克的1分。
11、品牌该如何应对不同的流量平台（如抖音、快手、视频号）在商业视频范式上的差异？平台属性与品类属性哪个对内容创作影响更大？
在内容范式上，我们目前的观察是“品类的区别大于渠道的区别”。
品类决定范式。不同的行业品类，知识付费、美妆、餐饮所采用的消费者沟通方式和视频范式是根本不同的。例如服饰行业产出视频需求20条/天，快消品可达上百条。
平台仅是载体。平台主要体现其产品调性，如视频号可能倾向于更高质量、更少娱乐的内容；抖音则是泛娱乐和全覆盖。对筷子科技而言，其关注的是商家本身，只要商家希望进行多平台分发，平台就会根据自身的算法调性和用户属性来匹配和分发内容。
方法论总结
综上，营销自动化已完成了“找人”（受众识别）和“找地”（媒介交易）。AI的终极战场是“讲故事”（内容叙事自动化）。企业应将AI能力集中投入到解决商业沟通中最复杂的——叙事逻辑和转化路径上。
基于国内知名零售品牌与筷子科技的合作实践，我们观察到AI驱动营销效能的以下三大核心提效思路：
1. 组织效率与内生增长驱动
品牌通过构建AI智能分发网络，实现了全国数千家门店员工账号的集中矩阵管理和全链路分发。总部内容运营部门负责集中制作和规范化，门店员工通过移动端上传素材或接收内容。
这一模式的关键在于激活了门店等基层单位成为内容的贡献者和分发者，打破了传统营销对总部专业团队的依赖。员工无需专业技能，通过智能分发系统即可实现总部内容的自动化、合规分发，从而驱动内容创作的效率提升。
2.本地化精准流量矩阵：门店员工利用个人账号推广，基于LBS（地理位置服务）数据，精准捕捉周围的居民区、实体店铺等本地化流量。
这种流量成本极低且转化高效，比外部大V推广更为精准。它是驱动门店实现本地化精准引流和企业内生式规模扩张的关键支撑。
3.内容生产与爆款工业化复制：平台提供了爆款内容解构与快速批量生产的能力。品牌利用AI解析网上的爆款视频，获取其叙事脚本和转化架构，并快速套用自身产品进行仿拍和规模化生产。
这使得企业能够以极低成本和极快速度进行试错，将单点爆款的成功逻辑转化为可复制的生产线，从而稳定、高质量地满足内容消耗需求。
企业应以此为鉴，对照自身是否存在以下五大效率瓶颈，并利用AI智能体在解构、量产、协同、资管、集成方面进行提升：
1、缺乏对爆款视频的深度洞察与解析能力；
2、信息流广告素材消耗速度过快，产能是否满足投放需求；
3、团队规模协同效率如何，是否缺乏规范化流程管理；
4、素材管理混乱且储备分散，存在因人员流动导致资产流失的风险；
5、系统应用能力参差不齐，各平台信息孤立导致操作迟滞且功能利用单一。
本篇选题源自「大鲸案例库」。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Eu7QTj7O0Mze3hthz8v9CA
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