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AI 网红真正变了什么：同一张脸终于能稳定复用

AI 网红领域真正的变化不是画面更逼真，而是同一个 AI 角色终于能在多个镜头里保持同一张脸、同样的身材比例，于是它可以像品牌的专属演员一样，被反复用在不同的广告创意里。@AiwithZoaina 说得很直接：对运营 AI 网红账号的人来说，卡脖子的从来不是点子，而是可重复性（原文："the bottleneck was never the idea. It was repeatability."）。

作者 Iris (Nghi Chau) · · 7 分钟阅读

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对应的做法是一张角色设定图（character sheet）加一个锁定的首帧：脸、比例不动，只换场景和动作。

1. 变的是"能重复"，不是"更好看"

好看的 AI 人物早就有了。新鲜的是，制作流程开始像一条生产线。@Rosey_watson 把它概括成四步：角色设定图 → 首帧 → 动作提示词 → 一段30秒的舞蹈视频，并认为这样产出可重复内容要实际得多。

对电商来说更关键的是，稳定下来的不只是脸，还有角色身上的商品。@vadooai 发了一段用 Seedance 2.5 做的秋季 T 恤视频，AI 网红在不同镜头之间走动，T 恤图案始终保持一致。要说明的是，这条帖子是 Vadoo AI 自家的抽奖活动，属于工具方的宣传。不过它展示的恰好是和卖货直接相关的一点：换了镜头，商品不会走样。

2. 一个角色，撑起多个广告创意

角色一旦稳定，就从一次性素材变成可以反复调用的创意资产。@viipin8 拿 AI 角色 Jean Phil 举例，认为一个辨识度高的角色能带出一整波二创，并建议把这个思路搬到产品营销上：与其每个创意都去找新角色，不如在 CapCut 里用 GPT Image 2.5 自建一个角色，生成四个视角把外貌固定下来，再用它复刻一条热门产品广告的风格。作者的落脚点是，把一个稳定的角色变成能跨不同营销概念使用的创意资产（原文："It's about turning a consistent character into a creative asset I can use across different marketing concepts."）。这条帖子带有 #CapCutPC、#capcutmarketing 标签，同一天 @Weeleey6 也发了一条内容几乎一样、标签也一样的帖子，看起来属于 CapCut 的话题推广。

@MonetizationDon 则用自己的 AI 网红 Alexa Grey 做了一支"Delicious & Crunchy"汉堡广告，用的是 Higgsfield 里的 GPT Image 2.5 和 Seedance 2.5，没有摄制组，也没有外景。这是创作者自己做的示范作品。

一张熟脸能聚起多少注意力，@k1rallik 举了 Brigitte Macaron 的例子：这个 AI 角色有27.7万粉丝，22条视频累计约8530万次播放，最高的一条有1780万次；观众还会投票决定这个角色下一套穿什么，然后回来看结果。帖子称，据报道（reportedly）创作者从广告、付费合作和一个代币里赚了5万美元。这是做内容的媒体收入，不是卖货的销售额，也不能当成店铺可以照搬的结果。

工具厂商自己也在推这套说法。Higgsfield 官方账号发布了用 Higgsfield Katana 制作、由多位 AI 网红出演的《Arena Zero》预告片，配文称 AI 网红现在已经是电影明星了（原文："AI influencers are movie stars now."），播放量384,131次。这是厂商为自家工具发的宣传帖。

3. 品牌给 AI 角色选角的两种思路

第一种就是上一节说的路子：一个熟面孔反复出镜，靠辨识度积累记忆。第二种正好反过来：为同一个产品安排好几个完全不同的角色。据 @tryatria_AI（Atria 的账号）介绍，Ryze 正在大量投放 AI 叙事广告，角色有水做的女人、僵尸、一对母女、烧烤聚会上的情侣，产品却始终是同一个；广告被拍成一集一集的小短剧，而不是传统的产品推销。Atria 认为，AI 让大规模测试不同故事线变得便宜。Ryze 的这些情况目前只来自 Atria 的转述。

为什么"谁也不是"的面孔反而适合广告？@leonabboud 的解释是，这类广告有效，正因为里面的人没有名字、没有粉丝、没有需要了解的背景故事，只是一张为了贴合观众亲身经历过的某个瞬间而生成的脸。

成本上的差别也很明显。@marcusyul 做了个对比：UGC 创作者要先收到寄过去的产品，一张脸对应一个垂类，每次重拍都是一张新账单；AI 角色只要一条提示词，什么脸、什么垂类都行，重拍就是再生成一次。

4. AI 角色还扛不起的部分

第一是效果。做广告投放的 @Aazarshad 写道，在其手上的大多数广告账户里，真人内容的表现依然更好（原文："Human content still outperforms most of my ad accounts."）。这是一位投手的个人经验，不是对照实验。

第二，信任。@leonabboud 提到，没有人会为了见一个 AI 头像去参加线下聚会，也没人会听 AI 头像在播客里讲自己的故事。按这个说法，AI 广告负责让人想要，创始人才是让人愿意掏钱的那个人（原文："The founder is who they trust enough to buy it from."）。

第三，新账号不会自带观众，分发也很难预测。@BasiliskBSL 在 Higgsfield 上新做了一个 AI 网红，同时开了 X、TikTok、Instagram 账号。同一条视频发布24小时后，X 上是632次播放，TikTok 上是292次播放；Instagram 上一个全新账号却拿到了9.93万次播放和102个新粉丝。作者自己也说不清差距从哪来。同一个角色、同一条视频，换个平台结果就天差地别，角色本身并不保证流量。

最后，看这类讨论时要留意说话的人是谁。本文提到的热门案例里，不少来自工具厂商（Higgsfield、Vadoo AI），或者带着平台话题标签（CapCut）。热度高，不等于在店铺的广告账户里跑出了结果。

5. 先拿一个产品做测试

对店主和品牌来说，比较稳的做法是把 AI 角色当成一种待验证的创意格式，和真人素材放在一起测，而不是把它当作替代真人创作者的渠道。可以按下面几步走：

  1. 为一个产品搭一个稳定的角色。 参照 @Rosey_watson 和 @viipin8 的流程：先出多角度的角色设定图（比如四个视角），锁定首帧，再写动作提示词。
  2. 用这个角色复刻店铺自己一条正在跑赢的广告。 钩子、脚本和 offer 都不动，只换出镜的人，这样两版之间的比较才说明问题。
  3. 和真人版本并排投放，三个指标一起看。 @CEO_Vlad 的拆法是：CTR 说明钩子有没有用，留存率（hold rate）说明视频主体有没有留住人，CPA 说明 offer 有没有成交；最常见的错误是只盯着 CTR。
  4. 多试几个角色，再把赢家留下来。 @k1rallik 提醒得很实在：第一个角色可能会失败，多测几个，把跑赢的放大（原文："your first character might flop. test several, scale the winners."）。哪个角色在三项指标上都站得住，就把它的角色设定图和锁定首帧存档，下一个广告创意直接从这个角色开拍。

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