如何利用抖音算法?这5条AI指令,拆解品牌爆量密码
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2025-05-07 19:18:12
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本文来源:有米有数,作者:燕尾
关于我们:U渠道,艾奇在线旗下广告资源对接平台,汇聚全网优质广告资源,助力甲乙方更高效的对接,实现人脉拓展和流量变现

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:

<<< 左右滑动看更多 >>>

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。

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