AI 还是真人：哪些 UGC 视频适合交给 AI？

三则都把这项技能列为核心要求，其中两则明确提到用 AI 制作用户原创内容（UGC）视频。

AI 的吸引力在于产量。美国保健品品牌在招聘中明确要求大量制作视频广告。但在 Meta 上，上传的视频数量，未必等于系统识别出不同广告创意的数量。

想让 AI 帮你争取更多订单，就要用它制作真正不同的视频，同时想清楚哪些话仍该由真实顾客来说。

Meta 会把相似视频归为一组

Andromeda 是 Meta 广告投放系统的第一道筛选。Meta 在2025年12月16日的公告中说，每当用户打开 Facebook 或 Instagram，Andromeda 都会扫描数千万条广告，留下几千个候选，让最相关、最有区别的广告创意进入下一步。

Meta 在同一公告中还说，系统会归拢视觉和主题特征相近的广告。外观或感受相似的广告，会成为同一创意的变体，系统也会在整组中共享学习结果。Meta 举的例子是两条画面完全相同、只换了行动号召文字的广告：这只是调整同一个想法，不算广告创意多样化。

按 Meta 的描述推断，十条视频若用同一个人物、同一个机位，只换开头台词，很可能被归为一组，未必带来十次触达新顾客的机会。

用 AI 做视频时，最容易掉进的陷阱，就是人物和场景都不变，只替换台词。这恰恰是最快堆出大量视频的办法。

先找内容空白，再扩大视频产量

一家软件公司组织 UGC 视频团队的方法，提供了一个思路。Hector Serrano 自称为 Wispr Flow 建立了付费 UGC 项目；他在@hectorserrranoo 的帖子中指出，广告效果停滞时只顾增加视频，是一个大错误。在他看来，如果出镜者、切入角度和信息太相似，视频仍会触达同一群人；多做视频，也只是重复旧信号。

H@hectorserrranoo

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Hector 说，团队先寻找现有广告尚未覆盖的想法和人群，再挑选 5名合适的创作者，测试新角度、新形式和新创意。等多个内容方向表现良好，才扩大规模。据他所说，项目如今有 50多名创作者，每月制作约 500至700条广告。

值得关注的是顺序，而不是数量：先确定空白，再增加产量。Wispr Flow 的视频由真人拍摄。AI 也许能比真人更快产出视频，却不能替代寻找空白这一步。

每个广告想法都要有自己的受众、购买理由和呈现方式

寻找空白，要从顾客出发，不是从给 AI 写提示词出发。Meta 在上述公告中建议，广告应在画面、感觉、叙事和信息上真正不同；每条广告可以对应一种购买动机，比如情感诉求或产品功能。

据此，制作前可以用三个问题检查视频想法：

• 视频讲给谁看？ 首次购买者、正在使用其他品牌产品的人，还是买来送礼的人。
• 顾客为什么买？ 节省时间、每次使用的成本合理，还是信任有证据支持的成分。
• 视频呈现什么样子？ 谁出镜、在哪里拍、用视频还是静态图片，以及第一帧出现什么。

如果两条视频对这三个问题的答案都相同，即使台词不同，也可以把它们当成同一个想法。这是检查创意清单的方法，不是 Meta 公布的判定标准。由于 Meta 同时看画面和主题，两条视频即使讲不同购买理由，只要人物和场景相同，也可能被归为一组。AI 最能帮上忙的地方在这里：可以为每个想法更换场景、形式或镜头安排，不必再组织一次拍摄。

真实使用体验仍该由真实顾客讲述

在各种可用 AI 制作的视频里，顾客讲述使用体验的内容最需要谨慎。电商品牌主 Shayan 曾在 Zendrop 工作；他在@Shay_pes 发布的广告策略师招聘中说，自己的品牌每天广告支出超过 100万美元，只用真人 UGC 视频，绝不用 AI 制作 UGC 视频，尽管仍会用 AI 制作动画。

反对意见也来自 AI 工具开发者。广告 AI 工具联合创始人 Alex Cooper 在@alexgoughcooper 的帖子中认为，普通人不喜欢 AI；如果顾客发现所有广告都由 AI 制作，代价会大于收益，无论技术看起来多逼真。

面向美国顾客的商店还需考虑法律风险，但风险在于视频内容，不在于是否使用 AI。美国联邦贸易委员会（FTC）关于评价和证言规则的问答指出，该规则并未全面禁止在营销中使用 AI 虚拟形象。如果虚拟形象讲述的证言虚假或不实，例如把证言归给不存在的人、从未用过产品的人，或歪曲真实体验，才会触犯禁令。

因此，更稳妥的分工是让 AI 负责不扮演顾客的内容：解释产品运作方式的动画、不同场景下的产品特写，或品牌介绍产品的视频。至于“用过之后明显不同”这类体验，应由真实顾客或确实用过产品的创作者讲述。

制作视频前先作决定

每条准备交给 AI 的视频，都该先回答两个问题：它提供了现有视频缺少的什么想法？视频里由谁发声？如果想法是新的，发声者是品牌，AI 就能加快制作。如果要讲亲身体验，就让真实顾客来拍。