惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

腾讯CDC
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
L
LangChain Blog
Y
Y Combinator Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
B
Blog RSS Feed
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Jina AI
Jina AI
D
Docker
B
Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Last Week in AI
Last Week in AI
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
I
InfoQ
G
Google Developers Blog
博客园 - Franky
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
The GitHub Blog
The GitHub Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
U
Unit 42

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
做品牌,AI辅助内容生成靠谱吗?
李倩说品牌 · 2025-09-09 · via 人人都是产品经理

在品牌建设日益依赖内容驱动的今天,AI辅助生成正成为内容团队的新变量。它能提升效率,却也可能稀释表达的温度与辨识度。本文将从品牌调性、内容结构与创作机制三方面,探讨AI在品牌内容中的角色边界:它究竟是助力者,还是稀释者?

很多品牌都投入了专门的人员做AI辅助生成内容,他们用AI到底做什么?实际靠谱吗?通过对我们一些客户在应用中的观察,加上自己的思考,有三个发现,与你探讨:

一、AIGC最擅长的其实是“最后一公里”

现阶段的AIGC(人工智能生成内容),你可以把它当作一个免费的、能达到执行及格线的帮手,但绝不能真拿它当自己的“搭档”和“依靠”。

AIGC现在的思维还是“弱者式”的,甩给它的时候觉得节约了10个小时,修改起来搭回去9个小时。它对执行指令敏感,主动提出批判思考的能力为0,需要在给出指令的时候“事无巨细”“苦口婆心”。

最近良品铺子的“花生上树”事件,也是指令颗粒度不够导致的。如果给指令的时候,把收获花生的画面指令给的再细一点,逼着编辑自己打出来:花生被挖掘/采摘这样的描述的时候,编辑的脑子一定会过一下:花生到底是怎么出来的?
只让AI真正做“最后一公里”的事,会更靠谱。尤其是在大量需要图文素材,靠量取胜的工作中,最后一公里,也是可以提效的。

二、“没人味、有幻觉”的“垃圾文学”也能用

给AIGC擦过屁股的朋友都知道,我们主要擦的思路是“确认它有没有胡说八道”、“去除AI味”,很烦躁。比如ChatGPT 说“爱因斯坦获得了诺贝尔数学奖”、“拿破仑于 1821 年登月”、“水的化学式为 H3O”……

但在实际应用中,“垃圾文学”有个妙用:就是“内容的架子”。 内容的难有时候在于刚开始下笔的那一段时间,那段时间去“搭架构”是比较烦躁的。

AIGC在“讲道理”上的逻辑能力还可以,这是AIGC其次擅长的东西。搭结构的能力强,可以借助它搭建起来的叙事框架,迅速进入内容创作状态。

三、AIGC的发挥,严重依赖品牌“说清楚”自己的能力

除了上面两点,AI的发挥严重依赖品牌方把品牌的信息要素“说清楚”的能力。

不管是可灵、即梦、通义万相、海螺,还是刚炸街半个月的Nano Banana,你对自己的品牌说的越清楚,它生成的东西就越有自己的味道,就更接近品牌想要的样子。AIGC是对“输入”有很高要求的工具,俗称“管理和解释成本高”。

现实世界中也正发生这样的问题,员工对公司信息的颗粒度要求也越来越高,对于“语焉不详”“神秘莫测”,他们也不耐受,不管是对人还是AI,管理者都要耐心“想清楚、说清楚”了。

以上,是关于AIGC,我的一点思考,和你分享,欢迎讨论。

本文由人人都是产品经理作者【李倩说品牌】,微信公众号:【李倩说品牌】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。