很多人把 AIGC 当成“自动做视频”的按钮，结果脚本像流水账，配音没有情绪，画面也和别人撞得厉害。我更愿意把它当成一个效率很高、但需要被管理的创作搭档：它负责帮我打开思路、处理重复工作，真正决定短视频质量的，仍然是定位、判断和最后的审校。

先让 AI 服务于定位

我不会一上来就让 AI“写一个爆款脚本”，而是先明确账号要服务谁、解决什么问题。教育、专业评测、地方文化等细分赛道，都比泛泛的娱乐内容更容易形成稳定记忆点。确定方向后，再利用平台的受众洞察工具，观察目标用户的活跃时段和内容偏好，让 AI 围绕这些信息生成选题备选。

选题最好采用“热点＋价值”的方式。热点负责吸引注意力，价值负责让观众愿意看完、收藏或评论。比如一个热点话题，可以让 AI 分别从教学、案例和情感故事角度拆解，再由我挑出最符合账号气质的一种，而不是把生成结果原样发布。

把 AIGC 放进完整流程

我会把创作拆成四步：脚本、AI、审校、发布。先自己确定观点和受众，再让 AI 协助扩展结构、优化口语表达；随后使用自动剪辑、智能配音等工具提高制作效率。这样做的好处是，视频节奏和信息层次更容易控制，也不会因为过度依赖模板而失去个人特色。

真正不能省的是审校。发布前，我至少会检查四件事：内容是否原创，信息是否准确，素材和表达是否涉及版权风险，情绪是否真实自然。AI 生成得越快，越需要人工慢下来确认。尤其是配音，字面正确不代表听起来有感染力；剪辑完成，也不代表重点真的突出。

用数据修正，而不是盲目追流量

视频发布后，我不会只盯着播放量，还会关注平均观看时长、评论转化率和粉丝增长质量。数据表现不好时，问题可能出在开头不够直接，也可能是信息太散、节奏太慢，而不是简单归因于“平台不给流量”。

AIGC 最适合帮我们节省重复劳动，把时间还给选题、表达和互动。短视频进入质量竞争后，低成本生产只是起点。能把工具生成的内容改成有观点、有细节、像一个真实的人在说话，才是它真正提升质量的地方。