贾真：爆款素材怎么批量做？先把组长的经验喂给 AI

接下来，货架电商的基层岗位，核心动作只有一个：做图。

内容电商的基层岗位，核心动作也只有一个：做短视频、做素材。

但基层会作图、会剪视频，只是完成了执行。

真正决定素材质量的，是另外两个问题：做什么方向，做完谁来审。

过去，这两个问题都靠组长回答。

今天，我们可以让 AI 智能体接过其中最关键的工作 —— 给方向，做审片。

先做图做素材，不要急着独立上链接

让一个内容电商新人上来做短视频，一定是先给他一个脚本，他负责用视频把脚本实现出来。

货架电商也是一样。

新人要做图，但他需要先知道：

高点击率的图片应该是什么样子，今天的做图方向是什么。

他只负责按照这个方向，把图实现出来。

做出来的图片和素材，下一步都是进入付费投放，用投放拿流量。

为什么不建议新人一上来就独立上链接？

因为上链接有很多操作，做图、做素材相对简单。

更有效的路径，是让他先负责爆款链接的图片制作，或者为爆款产品持续提供短视频素材。

先给已经验证的爆款链接补充素材，比让新人从零做一个新链接，更容易上手，也更容易看到结果。

等他上手以后，再开始独立上链接，独立做更多事情。

难复制的不是执行，而是组长的经验

无论做图还是做短视频，之前都要经过两个动作：

组长给方向、给脚本。

基层做完以后，组长再审核，合格了才放进付费投放。

只要一个动作高度依赖人的经验，就很难复制。

一个组长能带几个人、能审多少图和素材，都有上限。

基层越多，方向指导和审核越容易成为瓶颈。

现在有了智能体，这件事有了新的解法。

智能体既能读图片，也能读短视频素材，还能同时从点击率、消耗、投产等投放结果里做比较。

它可以先替团队找出规律，再把规律变成基层今天能执行的做图方向和短视频脚本。

让 AI 给方向、做审片，再用投放数据迭代

① 喂正负样本，让智能体自己找规律

把货架电商里这个产品的高点击率图片喂给智能体，也喂那些点击率不好、投产不好的图片。

内容电商则喂短视频素材。

素材按投放结果分成三类：不消耗，有消耗但投产不好，有消耗且投产好。

让智能体做正负反馈，找出高点击率图片和高投产素材的共性，也找出低效素材的问题。

② 根据规律，给出今天的方向和脚本

货架电商，输出高点击率图片的做图方向。

内容电商，输出短视频素材的方向和脚本。

基层不需要一上来自己判断 “做什么”，只需要先把 “怎么做” 执行到位。

③ 做完以后，再交给智能体审片

图片和短视频做好以后，再发给智能体，让它对照前面的方向审核：

哪里不符合规律，哪里需要调整，具体怎么改。

修改以后，再上传到付费创意里投放。

④ 投放数据截图，再喂回智能体

素材有了真实数据以后，把数据截图反馈给智能体，让它继续判断：

之前的规律是否有效，方向要不要调整，下一轮素材应该怎么做。

这样，智能体不只做一次审核，而是在持续迭代自己的判断能力。

AI 迭代方向，基层提升执行

整个流程就是：

历史素材和投放数据 → 智能体找规律 → 输出方向和脚本 → 基层做图、做素材 → 智能体审片 → 付费投放 → 数据回流。

在这个闭环里，智能体负责出方向、做审片。

基层负责不断做图、不断做素材，并根据一次次具体反馈持续进步。

爆款链接则不断获得更多图片和短视频素材去测试。

这才是 AI 在电商团队里的核心价值：

不是只替人少做一张图、少剪一条视频，而是把过去依赖组长经验的 “给方向” 和 “审片”，变成一个可以复制、可以迭代的系统能力。

每日思考精华回顾

货架电商做图，内容电商做短视频素材。

新人先服务爆款链接，不急着独立上链接。

过去，素材方向和审片依赖组长经验，难以复制。

现在，把正负素材喂给 AI，让它找规律、给方向、出脚本、做审核。

基层修改后投放，数据再回流给 AI，形成迭代闭环。

复制的不是作图和剪辑，而是组长的指导能力，让基层成长和素材测试同时提效。