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时间和一轮审核。

现代团队已经在制作流程的部分环节使用 AI，但效率提升最大、产出改善最明显的团队，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。

在我们最近的直播研讨会中，ElevenLabs 增长负责人 Luke Harries 和 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，从产品照片现场制作完整营销活动，直至成片竖版视频。以下先列出核心要点，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。 每周制作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，无需在每个环节都在人和工具之间传递文件。
• 本地化是可衡量的增长杠杆。 相比翻译字幕，保留语气和节奏的配音帮助 ElevenLabs 自己的付费广告突破增长平台期；同样的机制也普遍降低了本地化 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。 创意团队中杠杆效应最大的新增角色，是能引导智能体达成特定目标的人。让智能体负责选择模型，让人负责判断。

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个版本，无论是不同切入点、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：有的每周制作数百甚至数千条创意内容，有的每月仍只能完成一两条。

本地化 B2B 广告的单条线索成本和单次点击成本显著下降，购买意向也更高。其机制至关重要：配音以原始表演为依据，而非从头重新翻译文稿，因此能在不同语言中保留语气和节奏。最终听起来依然符合品牌调性，而不是把翻译后的字幕念出来。

技术突破背后，还有一项法律层面的突破。音乐与艺术家、唱片公司和发行商合作制作，而非抓取音频，才能让法务和合规团队批准在广告中使用 AI 生成的音乐和语音。对许多品牌团队而言，真正的障碍是获得批准，而非模型质量。

模型质量本身也进步很快。去年年底，视频模型跨过了一个质量门槛，让 ElevenLabs 能放心在自家付费营销活动中使用 AI 生成视频；图像模型也在持续演进：本次活动前一天发布的 GPT Image 2.5 已上线ElevenCreative。

演示：在 Flows 中现场制作营销活动

场景：将一张产品照片变成完成度高、符合品牌调性的竖版广告，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，然后再单独处理音乐和剪辑；在内容可以投放前，要经过数天来回沟通。我们将这一过程压缩为一条现场提示词，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，完成主视觉、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，并将两张产品照片作为起始节点上传。
• 用一条抽象提示词描述广告（简洁主视觉、应用品牌色、简短脚本），并仅为确保现场演示结果可预测而指定某个模型；通常 Flows 智能体会自行选择合适的模型。
• 智能体根据这条提示词生成主视觉图像、应用品牌色，接着编写并生成旁白配音和一段音乐。
• 通过合成节点，将生成的片段、旁白配音和音乐叠加成一条成片；团队也使用同一节点将多个片段、虚拟形象或音效组合为一条广告。
• 最终成片：在梅子色背景中缓慢推进至产品，ASMR 风格旁白配音与音乐节拍精准配合，全流程几分钟内生成，演示过程从未暂停。

重要原因：一年前，要实现这一结果，需要知道每种素材该用哪个具体模型，以及如何为每个模型编写有效提示词。Flows 智能体内置了模型选择和提示词判断能力，因此营销人员只需引导结果（“让它感觉像 X”），无需手动操作每个模型。 

新型创意团队：从构思到分析

这是 ElevenLabs 内部用于自家付费营销活动的同一套闭环：

• 构思。 创意策略师查看效果数据和竞品动态，提出创意概念。
• 制作。 AI 创意制作人是一个新角色，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 现有约 15 名此类员工，并公开了职位描述，团队可以将其作为招聘模板。
• 分发。 媒体投放人员将素材发布至 Meta、LinkedIn 和其他渠道。
• 分析。 策略师、制作人和媒体投放人员每周开会复盘结果，并规划下一周的内容。

给从零起步团队的人员配置建议：先招聘 AI 创意制作人。当 1 到 2 人能够稳定产出优质内容后，再增设专职策略师。

至于广告平台是否会惩罚 AI 制作的创意内容：演讲者指出，平台无论对自然内容还是付费内容，都能识别哪些是 AI 生成的；但 ElevenLabs 自己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上的差异。关键在于提示词中是否注入了真正的品牌审美和有吸引力的切入点。

已经采用这一模式的两支团队：Ramp 和 Clay

Ramp 使用 ElevenCreative在实拍前预先制作旁白配音并确定脚本时长。一次邀请 NFL 球员参与拍摄时，团队已准确确定他该说什么，以及每个节奏点应持续多久，因此实拍当天流程更紧凑、成本更低。

Clay 使用该平台主要进行本地化：先制作英语广告，再扩展为法语、德语和西班牙语版本以支持国际扩张，无需针对每个市场从头重制素材。

两者从不同角度采取了相同的底层策略：复用工作流程，而非为下一个市场、下一位运动员或下一次营销活动重新构建流程。

使用 AI 制作营销活动的最佳实践

1. 当信息传达最难时，先从音频入手。 ElevenLabs 团队通常会先确定脚本和旁白配音的节奏，再据此制作视觉分镜。
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的核心是判断力和迭代速度，在增设专职策略师前，这是杠杆效应最大的招聘。
3. 本地化本身就能带来 ROI。 本地化广告在单条线索成本和单次点击成本上的收益，以及 ElevenLabs 自身先遇平台期、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. 让智能体负责选择模型。 在现场演示中，指定特定模型有助于确保结果可预测；日常工作中，只需描述想要的结果，让 Flows 智能体路由至合适模型，就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。 提示词背后的真实品牌思考、切入点、审美和方向，才是优质 AI 广告与低质内容的区别，无论由哪个模型制作。

下一步：Creative Engine

我们讨论了 ElevenLabs 称为 Creative Engine 的下一步：将上述完整闭环（构思、制作、发布和效果分析）连接成一个持续运行的系统，而不是一次处理一个营销活动，并为每条创意内容自动完成本地化和多版本生成。

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在约 $20M 陷入平台期；负责 ElevenLabs 付费广告、此前曾负责 Shopify 付费广告的 Tim，推动将现有创意内容本地化为新语言，而不只制作全新创意内容，这带来了改变：转化率提升 17%、新增数百万美元收入，并获得 Google Impact Award。 

ElevenLabs 目前正与一小组设计合作伙伴运行 Creative Engine，提供两种模式：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，包括现场制作和观众问答。