文 | 李倩说品牌

过去这一年，几乎所有的品牌部门都在尝试同一件事：用 AI 做内容。

出方案、写文案、出海报、做视频……

效率确实上去了，以前，一个团队小组三天出一篇稿，现在一个人一天能出十篇；成本也确实降下来了，以前拍一支 TVC 动辄几万几十万，现在用 AI 生成，几千块就能搞定。

听起来很美好，但问题也随之来了。

打开小红书、抖音、公众号，随便翻翻就能看见：几个不同品牌的内容，从文字、语气到结构、钩子，都长得差不多，个别的语句甚至一模一样；把几张不同品牌的海报放在一起，遮住 Logo，也根本分不清谁是谁。

这种内容看到几次，用户很快就烦了，他们远比品牌以为的聪明，这种 " 一眼 AI" 的同质化内容，他们连一秒的停留都懒得给。

这不是危言耸听。

当一个行业的基础生产力被 AI 拉平之后，" 谁做得更快更多 " 不再是优势，真正的竞争点变成了 " 谁更像风格鲜明的自己 "。

而当下，一些品牌并没有意识到问题，还在用 AI 加速着自己的平庸。它们更高效地生产着行业平均水平的表达——安全，但也最没有辨识度的那种表达，越来越隐入 AI 内容的大浪里。

01 品牌内容使用 AI 的真正方向

为什么大家越来越像？原因很简单：目前的 AI 只会根据人类的指令来输出。

如果品牌自己没想清楚 " 我是谁 "，喂给 AI 的东西只有品类的通用信息，那 AI 输出的内容就注定是千人一面的套话。

这不是 AI 的错，这是品牌自己要探究的问题：品牌用 AI，真正的方向到底是什么？

我的答案是：内容的品牌化。

什么是 " 内容品牌化 "？很简单：品牌产出的每一篇文案、每一张图、每一段视频……在去掉 Logo 和产品名之后，依然能让人一眼认出 " 这是谁家的 "。

可口可乐的红色、飘带和 "Open Happiness"；Apple 的极简、留白和 "Think Different"；观夏的东方诗意、昆仑煮雪和 " 慢慢来 " ……这些品牌的内容，遮住 Logo 我们也知道是谁。

因为它们都有自己的 " 口音 " ——一种独特的、不可复制的表达系统。

这就是 " 内容品牌化 " 的核心：品牌独有的表达基因。

它包括很多具体的维度：怎么说话，怎么起标题，怎么处理卖点，怎么安排情绪，怎么把产品放进内容里，哪些词能说，哪些词不说，哪些画面一看就像它，哪些语气一听就不是它。

AI 在品牌内容生产过程中的价值，不是单纯地多出内容，而是替品牌放大已经成立的表达系统。帮品牌把自己的独有表达，以更高的效率，系统性地生产出来、送达出去。

AI 更像一台放大器。

品牌自身的一致性成立，AI 就能把它放得更快、更稳、更大规模；品牌如果本来就是虚的、散的、摇摆的，它也会把这种虚和散一起放大。

所以 AI 能为品牌资产做什么，取决于一个大前提：品牌是否想清楚了 " 我是谁 "。 

如果一个品牌对自己的定位、用户、语气、审美、价值和边界都模糊，即使用上最强的模型，AI 也产不出有灵魂的内容，甚至因为它的超高效率，反而加速了品牌内容的模糊和平庸。

反过来，一个品牌如果已经把自己想清楚了，AI 才会真正好用。它会把本来靠人脑和经验撑着的内容能力，慢慢变成可以复制、可以调用、可以规模化生产的品牌能力。

可以说，AI 是品牌独特表达的放大器，但如果品牌没想清楚自己是谁，那它也是平庸内容的加速器。

品牌用 AI 的真正分水岭，不是技术能力，而是品牌自己对自己的理解深度。

02 " 内容品牌化 " 的五个层级

品牌如何借助 AI 还能做到 " 内容品牌化 " 呢？接下来，我用五层能力阶梯，来拆解品牌在和 AI 配合的过程中如何一步步实现 " 内容品牌化 "。

它更像一条能力递进路径。每一层解决一个核心问题，每一层都有先行者已经跑通了玩法。

第一层：先把内容产能提起来

这是大多数品牌最常用到 AI 的功能 。

先让 AI 去做那些最耗时、最重复、最机械的工作，比如写初稿、拆脚本、做分镜、出图、剪基础视频，拉升品牌的内容效率。

参考案例是极兔，借助飞书多维表格的 AI 能力，对品牌的短视频生产流程进行了智能化改造，他们将流程拆解为脚本生成、分镜设计、内容校验等多个节点，各自调用不同模型，再用混合 Agent 做整合。

它解决的，是视频制作里最费时、最容易把团队拖进反复沟通的环节。

传统上做品牌视频，从创意到落地，往往卡在改脚本、磨分镜、对执行上，耗时耗力。

极兔把 AI 接进来，正好处理这几个环节：先根据主题快速生成多个脚本，再把分镜批量生成出来，拍摄方案和预算也提前做预判。

一个镜头从航拍改成跟拍，单镜头就能省下 7000 元；35 张分镜从原来的 5 天压到 350 秒，AI 生成的分镜也把实拍还原度提高到了 80% 左右。

这样做的价值在于，把那些最重、最慢、最容易返工的基础工序压下去。脚本、分镜、预算和低容错场景都能快速生成和验证，后面环节的沟通就顺畅了。

团队腾出来精力，就能回到内容本身：镜头准不准，情绪够不够，最后想传递的东西有没有立住。

这个案例里的 AI，处理的是生产问题，重点在笨重、低效、总在返工的环节。

极兔后续短片《向阳而行》的曝光和口碑表现，也说明这种提效的意义，它把品牌内容从高摩擦、低确定性的手工作坊，往更稳定的半自动系统推了一步。

但这一层的上限也很明显。它解决的是 " 做得多不多 "" 做得快不快 "，还没有解决 " 像不像我 "。

第二层：把品牌规范变成 AI 能调用的东西

这一层的目标是：让品牌规范变成 AI 的指导系统，解决 " 内容不像我 " 的问题。

生产力如此旺盛，品牌们都不缺内容了，但出来的内容不像自己，这很难受。图看着挺高级，但像竞品；话写得挺顺，但像实习生；视频节奏看起来没错，但就是没有自己的气味。

怎么会这样？

因为品牌自己的规则和规范，没有被整理成 AI 可调用的内容资产，就没办法指导 AI 的生产工作。

联想中国的一个案例也许可以参考，他们的内容生产痛点很具体：一边是业务团队频繁要物料，很多场景等不了；一边是交付团队被大量需求拖住，长期依赖外包，成本和周期都压不下来。表面上看是效率问题，其实是品牌规范怎么进入生产系统的问题。

他们用的关键解法是" 模板 +AI"。先把品牌规则钉住，再把 AI 放进去。

这套方案的核心思路是：先用类似 PSD 结构的模板，锁死版式、Logo 乃至角标的精确位置，确保品牌合规；AI 则在模板允许的框架内，负责填充创意内容和可变信息。

比如业务人员输入一个 SKU 编号，平台就能自动抓取对应参数，套进模板，直接生成产品彩页；大促来了，设计团队也不用再一张张处理图，而是用批量套版把同类需求快速推过去。

内容生产变成一种有框架的生成，品牌规范变成了一套 AI 可调用、可执行的系统。

这个项目的 1.0 和 2.0 阶段，AI 生成的产品彩页因为无法人工微调，可用性有限。比如卖点字数长短不一，排版很容易乱，后来系统能自动识别最长字数，并据此统一字号，把版面重新收整。做了很多这类细微的调整。

这也说明：品牌规范只有进到细部，才撑得住规模化生成。

这一层最重要的，是品牌开始把自己的表达能力，变成内容资产。

什么能动，什么不能动；哪里可以生成，哪里必须收住；什么样的版式、信息密度和视觉节奏。这一步做出来，内容品牌化才真正有了地基。

从这里开始，品牌内容不再只靠某几个有感觉的人来掌控，品牌原本零散的经验，开始变成能调用、能复用、也更不容易走样的东西。

第三层：让用户接住品牌的表达

自媒体时代，品牌内容早就从单向发布变成了双向互动。要做能让用户互动甚至共创的内容，才能发挥出更多的品牌势能。

但这里有一个误区：不是只要让用户 " 用一下 AI"，就叫共创。共创的关键不在工具，而在品牌有没有给出值得参与的表达方式。

用户为什么愿意参与？为什么愿意分享？分享出去之后，这份内容如何还能带着品牌的味道？

Manner 咖啡和 Kimi 的联名活动可以借鉴。

这个联名做得比较巧，它先自己定内容的语气，再让 AI 带着这种语气，跟每个下单的人单独说一句话。

它的落点不重。就是用户在小程序下单之后，系统实时调用 Kimi，根据订单、时间、天气这些信息，生成一句专属这个用户的 " 曼语 "，再合成一张带文字和咖啡的小海报。用户顺手截图发出去，品牌的内容就进入到了用户的社交媒体里。

看起来这只是下单后的一个小动作，但因为 Manner 对 AI 做了风格限定（也就是前面的第二层工作）：规定了什么话可以说，什么话不能说；语气是什么感觉，情绪给到什么程度；句子里要有一点生活感，但不能油，也不能满。

品牌调性有了一套模型能执行的生成边界，用户发出去的互动内容就不容易散乱了。

最难的地方，就在这里。让 AI 写出一句像样的话，不难。难的是连续写出很多句，还都是同一个气味的。

大模型本来就会往最常见、最顺手的表达上靠，约束不够，最后出来的就只会是一些通用的温柔句子、轻巧段子，单看不难看，放在品牌语境里却没有记忆点。

Manner 做的，是把这种滑向平均值的倾向先拦住，再把品牌自己的语法放进去。

这件事里，人很重要。联名的方向、核心创意、最后哪些内容能用，都要人来做限定。AI 负责生成，人来定方向、筛结果、收边界。这样跑出来的内容，才既有生成感，也有品牌自己的味道。

这一层最重要是，在前面两层的基础上，控制 AI 内容在进入互动后，也还带着自己的气味。借着用户的下单、截图和分享，进入社交媒体的流通里。

用户接住的是一句属于自己的话，品牌放出去的，还是自己的语气。

到了这一层，内容不再只是品牌发、用户看，而是变成了品牌和用户，用户和用户之间的流动。

品牌的表达，也借助用户的散发传播出了更远更旺盛的生命力。

第四层：智能交互，让 AI 代表品牌和用户说话

品牌和用户之间的关系，不只发生在传播内容里，也发生在咨询、导购、售后和各种问答里。

过去这块一直很贵，也很难标准化。客服水平参差不齐，导购很难 24 小时在线，服务一多，体验就容易掉线。

于是尽管很多品牌的前台内容做得不错，但一到后台链接的时候，品牌感就打折扣。现在，可以让 AI 成为品牌的触点。

京东的 " 京小智 5.0"，算是这方面的一个参考案例。京小智没有像很多智能客服一样只想着回复快、说好话。而是往前推了一步，往导购和顾问的方向做工作。

用户进来之后，系统不只负责回答，还要判断需求、匹配商品、解释推荐理由、接住后续疑问。它不是只会照着商品页复述信息的工具，它越来越像一个能理解用户的人。

京东做的是这样的工作：把导购先拆开，把探需求、做匹配、讲理由、处理追问这些原来都混在一起回复的工作，拆成几个环节分别处理，再通过多 Agent 协作串起来。

好处很实际：对话不再只是在 " 答对 "，而开始有了过程，有了判断，也有了上下文连续性。用户感受到的，不再是一个信息接口，而是一个能顺着问题往下走的服务过程。

更重要的是，京东把自己的经营方式放进去了。

京东在推广时发现，不同商家的打法并不一样。有人重转化，有人重解释；有人语气强一点，有人更克制；有的店铺适合主动推荐，有的更适合少推一点。所以它没有把系统做成统一话术，而是给商家留了调优空间，让每个品牌都能根据自己的经验和策略调整。

前面几层，AI 的工作主要还在内容生产；这一层，它作为触点站到了用户面前。品牌感从内容侧进入到互动和服务里。

所以这一层真正有价值的，是品牌和用户之间最具体的接触，AI 说的话，不再只是正确与否的问题，也开始变成品牌人格的一部分。

第五层：AI 成为产品本身

走到这一层，AI 已经不只是内容工具，也不只是触点工具，而是直接进到产品里，成为产品价值的一部分。

小度 AI 眼镜 Pro 是这类，作为全天候个人智能助理的一个角色，AI 直接集成于产品，决定了产品如何理解用户、响应场景。

用户买它，不只是为了戴一副眼镜，而是为了拥有一个能识物、能翻译、能备忘、能录音、能随时被唤起的 AI 助手。

到了这一层，AI 决定产品怎么理解用户、怎么响应场景、怎么持续介入生活。像 " 帮我记一下 " 这种功能，表面看只是记忆和调用，其实已经是产品在代替用户处理一小段现实生活了。

这里最关键的变化是，  AI 不再是附加功能，而是核心体验本身。硬件成了载体，AI 成了主体。

这一层已经超出了 " 内容品牌化 " 的狭义范围，但它和前面几层其实是一条线上的事。

因为当 AI 真正进入产品本身时，品牌表达也就不再只是停留在说什么，而是落实到 " 产品怎么陪你 "" 怎么理解你 "" 怎么持续回应你 "。

来把以上品牌使用 AI 的五个层级放在一起看，就很清楚：

第一层解决的是 " 更多更快 "；第二层开始解决 " 更像自己 "；第三层让这种表达被用户接住并参与进来；第四层再把品牌感带进互动和服务里；第五层，则让品牌感进入产品本身。

要说明的是，这五层不是每个品牌都要做，也不是都得按同一个顺序来进行。每个品牌有自己的具体情况，不同阶段，卡住的问题不一样，那起步的地方也不一样。

有的品牌刚起步，就先做第一层；有的品牌已经有大量内容，真正的短板在第二层；也有一些品牌，会从第三层、第四层去打开新的关系和体验。

很多品牌的问题，不是想得太少，而是跳得太快。第一层还没跑顺，第二层还没建起来，就急着谈智能交互、谈虚拟人、谈 AI 重塑产品。

任何时候，使用工具前，都要搭建好基础，要先把使用者自己的逻辑捋顺，才能指导工具运行。尤其是 AI 这样超高效的工具。

03 AI 定效，品牌定魂

五个层级捋完，还是得回到最根本的地方：品牌是否知道 " 我是谁 "？

AI 不会替品牌回答 " 我是谁 "，它只会放大品牌已经想明白的答案。

品牌的定位、理念、价值观……等等等等，AI 都不会替品牌下判断，这一切目前都还离不开人类。

只有人，才有可能厘清自己企业的品牌中心轴，理顺自己的品牌十要素；只有人，能为生产工具稳定调性，能控制生产内容的方向和水准。

AI 再强大，也要记得：任何时候，工具都是为人所用。

所以，品牌今天最应该做的一件事，是先厘清自己的品牌中心轴，搞清楚自己是谁。

我是谁？ 我服务谁？ 我用什么语气说话？ 我信奉什么价值观？ 我的未来愿景是什么？ 我允许品牌内容热闹到什么程度，克制到什么程度？ 我希望用户用什么方式记住我？

……

这些东西清楚了，AI 才有可能变成替身，变成放大器，变成真正趁手的内容系统。

所以品牌用 AI，真正的分水岭，是品牌有没有先把自己的魂定住。

魂定住了，AI 才能把效率、规模和一致性一起带出来。魂没定住，就只是更高效地变平庸。

先定魂，再用 AI，品牌才不会在效率的狂奔中，弄丢了自己。