网络研讨会回顾：用 AI 打造完整营销活动

大多数营销团队在活动完成前，仍要在代理商、剪辑师和音频人员之间反复交接。每次交接都会增加一周和一个审核周期。

现代团队已在制作流程的部分环节使用 AI，但效率提升最大、产出改善最显著的团队，会将 AI 贯穿整个流程，构建可扩展的 AI 驱动系统，而非堆叠零散工具。

在我们的最新直播研讨会中，ElevenLabs 增长负责人 Luke Harries 与 ElevenCreative 产品与增长负责人 Aneri Amin 展示了实际操作：在同一工作区内，利用 AI 语音、音乐、图像和视频模型，从产品照片实时打造完整营销活动，直至成片竖版视频。以下先介绍核心要点，随后是完整回顾和视频片段。

核心要点

• 让 AI 贯穿整个制作闭环，而不只是其中一步。 每周产出数百甚至数千条创意内容的团队，会通过一个互联的系统完成构思、制作、分发和分析，无需每一步都在工具和人员之间传递文件。
• 本地化是可量化的增长杠杆。 保留语气和节奏的配音，而非仅翻译字幕，帮助 ElevenLabs 自己的付费广告突破瓶颈；同样的机制通常也能降低本地化 B2B 广告的单条线索成本和单次点击成本。
• 先招聘擅长提示词和审美的人，再招聘策略师。 创意团队中杠杆最高的新角色，是能引导 AI 智能体实现特定结果的人。让智能体负责模型选择，人类负责判断。

创意制作为何面临压力

对创意内容数量的需求激增。 效果营销越来越取决于团队能制作多少变体，无论是不同钩子、不同 ICP，还是不同语言。领先团队与落后团队之间的差距十分明显：有些团队每周产出数百甚至数千条创意内容，另一些每月仍只做一两条。

本地化 B2B 广告的单条线索成本和单次点击成本会明显下降，购买意愿也更高。其机制很重要：基于原始表演进行配音，而不是从头重新翻译转录文本，能在不同语言间保留语气和节奏。最终听起来仍符合品牌调性，而不像朗读翻译后的字幕。

技术突破背后还有法律层面的突破。与艺术家、唱片公司和出版商合作制作的音乐，而非抓取的音频，才能让法务和合规部门批准在广告中使用 AI 生成的音乐和语音。对许多品牌团队而言，真正的阻碍是这项批准，而非模型质量。

模型质量本身也在快速提升。去年年底，视频模型跨过了质量门槛，ElevenLabs 开始放心地将 AI 生成视频用于自身付费营销活动；图像模型也在持续进步：本次研讨会前一天发布的 GPT Image 2.5，已在 ElevenCreative 中上线。

演示：在 Flows 中实时打造营销活动

场景： 将一张产品照片转化为符合品牌调性的成片竖版广告，通常需要向代理商或自由职业者说明需求，等待脚本和旁白配音，再单独进行音乐和剪辑：在可投放前，要经历数天反复沟通。我们将其压缩为一条实时提示词，从两张产品照片和一种品牌色开始。目标是在不使用时间线编辑器的情况下，制作成片主视觉、脚本、旁白配音和音乐。

演示内容：

• 打开 ElevenLabs 基于节点、由智能体驱动的编辑器 Flows，并上传两张产品照片作为起始节点。
• 用一条抽象提示词描述广告（干净的主视觉、应用品牌色、简短脚本），并仅为保证直播演示的可预测性而指定一个模型；通常 Flows 智能体会自行选择合适模型。
• 智能体仅根据这条提示词生成主视觉图像、应用品牌色，然后撰写并生成旁白配音和一段音乐。
• 通过合成节点将生成的视频片段、旁白配音和音乐叠加成一个完整作品。这也是团队用来将多个视频片段、虚拟形象或音效组合成单条广告的节点。
• 成片效果：在李子色背景下缓慢推进至产品，ASMR 风格旁白配音精准落在音乐节拍上；全流程几分钟内生成，过程从未暂停。

为何重要： 一年前，要得到这样的结果，必须知道每项素材该使用哪个具体模型，以及如何写好每个模型的提示词。Flows 智能体内置了这些模型选择和提示词判断能力，营销人员只需指导最终效果（“让它感觉像 X”），而无需手动操作每个模型。 

新型创意团队：从构思到分析

这也是 ElevenLabs 为自身付费营销活动在内部运行的闭环：

• 构思。 创意策略师分析效果数据和竞争对手动态，提出创意概念。
• 制作。 AI 创意制作人这一新角色专注于提示词和审美，而非手动剪辑，将概念转化为成品素材。ElevenLabs 目前内部约有 15 名这类人员，并公开了职位描述，团队可将其作为招聘模板。
• 分发。 媒体采购人员将素材发布到 Meta、LinkedIn 和其他渠道。
• 分析。 策略师、制作人和媒体采购人员每周开会复盘结果，并规划下一周的内容。

给从零起步团队的顺序建议是：先招聘 AI 创意制作人。待 1 至 2 人能够稳定产出优质内容后，再增设专职策略师。

关于广告平台是否会惩罚 AI 制作的创意内容：演讲者指出，平台无论对自然流量还是付费内容，都能识别哪些创意由 AI 生成；但 ElevenLabs 自身的付费营销活动同时使用 AI 制作和传统制作的 UGC，两者的效果没有统计学差异。关键在于提示词中是否融入真正的品牌审美和有效钩子。

已采用这种方式的两个团队：Ramp 和 Clay

Ramp 使用 ElevenCreative 在实拍前预先制作旁白配音并确定脚本节奏。邀请一位 NFL 球员拍摄时，团队已准确规划好他说什么、每个节拍应持续多久，因此实拍当天流程更紧凑、成本也更低。

Clay 使用该平台 主要进行本地化：先制作英文广告，再扩展为法语、德语和西班牙语版本，以支持国际业务拓展，无需针对每个市场从头重做素材。

两者本质上是从不同角度采取同一做法：复用 workflow，而不是为下一个市场、下一位运动员或下一次营销活动重新构建。

用 AI 打造营销活动的最佳实践

1. 当信息表达最难时，先从音频开始。 ElevenLabs 团队通常会先确定脚本和旁白配音节奏，再围绕它制作视觉分镜。
2. 招聘看重审美和提示词能力，而非手动制作能力。 AI 创意制作人这一角色重在判断力和迭代速度，在增设专职策略师前，这是杠杆最高的招聘选择。
3. 本地化能带来独立的 ROI。 本地化广告降低单条线索成本和单次点击成本，加上 ElevenLabs 自身先遇瓶颈后实现突破的案例，都表明配音和翻译是尚未充分利用的制作能力，而不只是进入市场的必要条件。
4. 让智能体负责模型选择。 在直播演示中，指定具体模型有助于确保结果可预测；日常工作中，描述想要的效果并让 Flows 智能体路由至合适模型，能以更少的提示词专业知识获得更好的结果。
5. 提示词的用心程度决定效果。 无论使用哪个模型，提示词背后的真实品牌思考、钩子、审美和创意方向，才是区分优质 AI 广告与粗制滥造内容的关键。

下一步：Creative Engine

我们讨论了 ElevenLabs 所称的下一步——Creative Engine：将上述完整闭环（构思、制作、发布和效果分析）连接为一个持续运行的系统，而不是一次只运行一个营销活动，并为每条创意内容自动完成本地化和变体生成。

ElevenLabs 自身的数据证明了它的价值。团队的英语付费广告年收入一度在约 $20M 美元停滞；ElevenLabs 付费广告负责人 Tim 曾负责 Shopify 的付费业务，他推动将现有创意内容本地化为新语言，而不仅仅制作全新创意，最终带来了变化：转化提升 17%、数百万美元的增量收入，以及 Google Impact Award。 

ElevenLabs 目前正与一小批设计合作伙伴运行 Creative Engine，有两种模式：与客户现有创意团队完全并行运行，或交由客户自己的创意团队通过 Flows 操作，接收需求简报后将成品素材直接发送至广告平台。

观看完整活动

观看完整研讨会，包括实时制作演示和观众问答。