- 视频制作
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How to do more with less in video production: smarter ways to stretch your marketing budget
1 个月前
842
你好、
现在就联系我们，讨论您的下一个项目。
Joyce Tsang
3 months ago・5 min read
3 months ago・5 min read
在这个痴迷于自动化和人工智能的世界里，营销人员被灌输了这样一个梦想：人工智能无所不能，包括视频内容创作。
但老实说，虽然人工智能可以提供帮助，但它还无法提供品牌真正需要的那种具有战略性、真实性和可扩展性的视频内容。
真正的胜利？
Productization – a smarter, more sustainable approach to creating video content that performs, scales, and saves your sanity.
作为一个在市场营销技术堆栈和创意工作流程中工作过的人，我亲眼目睹了追逐最新的技术潮流如何导致时间浪费、预算膨胀和效果不佳。本博客将为您拨开迷雾，告诉您什么才是真正有效的方法。
议程
- 为什么人工智能还不能完全胜任视频内容创作？
- 当前人工智能视频编辑工具的局限性
- Where AI can assist in video creation but not lead the strategy
- 了解视频营销中的productization
- productization 含义及其对内容战略的重要性
- Who benefits most from productized video workflows especially global enterprises
- The power of content pillars and scalable video formats
- 如何确定视频营销的最强内容主题
- 将内容支柱与可扩展的视频格式相匹配，实现一致输出
- productization 实际案例
- 产品化视频内容相对于纯人工智能解决方案的战略优势
- 对投资回报率、品牌一致性和创意控制的长期影响
- 最后的思考：营销人员应优先考虑的视频策略
- 通过智能视频制作系统避免职业倦怠
Why AI Isn’t Ready for Full Video Content Creation
While making images move with AI video tools may seem easy, cost-effective, and even exciting, the idea that artificial intelligence can autonomously produce usable, strategic video content to fill your calendar (which constantly drains your creativity, budget, and sanity) is still a stretch.
事实是：尽管人工智能被炒得沸沸扬扬，但它在大规模视频内容创作方面仍存在明显的局限性。
是的，我们也探索过人工智能生成的视觉效果，但真正的机会在于创造真实的、以故事为驱动的、能真正产生联系的内容。
现代人工智能视频工具令人印象深刻，但它们并不是自主的。它们需要大量的提示、人工监督和创意指导。
Take Genspark’s Clip Genius for example. It promises to edit any video with a single prompt and yes, it can cut highlight reels, stitch together podcast moments, and assemble gaming montages. But behind the scenes, it’s a lot of work.
这位创始人自己分解了他是如何促使人工智能创建最终视频的，这表明还需要多少人工输入、迭代和完善。这完美地说明了人工智能在视频内容创作中的局限性，因为它不是即插即用的，当然也不是不需要人工的。
尽管如此，人工智能辅助视频制作在某些领域也能大显身手：
- 配音和剪辑：Descript 的人工智能联合编辑器 "Underlord "等工具可通过自动字幕、智能剪辑工具和语音生成功能简化后期制作。在此探索。
- 音频到视频转换：Jupitrr 的最新功能可让您上传 MP3，并立即生成带钩子、B-roll、字幕和表情符号的社交视频。请看下面：
- Digital asset management: MediaValet’s AVI-powered DAM system uses face recognition to tag and organize video assets, great for large-scale content libraries. Read here.
But even with these AI video tools, the storyboard, the vibe, and most importantly, the key message you’re trying to convey still require human creativity. AI can’t yet grasp brand nuance, emotional tone, or audience psychology. And let’s not forget the uncanny valley of AI-generated faces though thankfully, they now have 10 fingers instead of 12.
这正是客户应该考虑人工智能辅助解决方案，而不是 DIY 人工智能的原因所在。价值不仅在于技术，还在于知道如何提示、引导和完善输出的人工层。在启用人工智能创造者时，这一区别变得至关重要。我们不仅要使用人工智能，还要对其进行协调。
作为一名内容营销人员和内容策略师，我明白这一点。我们一直在寻找最好的营销技术，以简化我们纷繁复杂的工作中平凡而又可怕的部分。我们仍然非常需要技术，但坦率地说，对技术的探索还远远不够。人工智能是一个强大的工具，但依靠它来制定全面的视频战略，就好比用企业软件来做单行电子表格。结构化、可扩展的视频内容创作更适合这项工作。
这个工具就是 productization产品化是一种结构化、可扩展的视频创作方法，它将人类的创造力与智能技术相结合。更多精彩内容，敬请期待。
Understanding productization in video
如果您正在探索用于视频内容创建的技术，那么您很可能是一家对视频需求不断增长的企业，坦率地说，今天的每家公司都应该如此。但是，从营销productization 中获益最多的企业是那些覆盖区域或全球的企业，尤其是那些管理跨越多个市场、语言和受众群体的编辑日历的企业。
So what exactly is productization?
营销中的Productization 是指将视频制作等创意服务转化为可重复、可扩展和系统化的产品的过程。与其在每次需要新视频时都重新发明轮子，不如建立一个视频内容创作工作流程：一个基本格式、一个经过验证的结构和一套创意资产，可以在不同市场上快速、一致地进行调整、本地化和部署。
这并不是要制作千篇一律的内容。而是要创建一种核心视频资产，这种资产要足够强大，能够在不失去影响力的情况下重复使用。这种方法使团队能够制作可扩展的视频内容，既能保持品牌的完整性，又能满足不同受众的需求。
通过翻译工作流程了解它
回想一下，在本地化平台成为主流之前，企业是如何处理翻译工作的。如果您只需要为单一受众提供一个内容，雇用自由职业者或一次性供应商就可以了。但是，一旦您开始需要跨地区、跨语言或跨垂直领域的多个版本的内容，您就不能每次都从头开始了。
你需要一个系统。一个工作流程。一种在不影响质量或品牌声音的前提下进行大规模翻译的方法。
productization也是如此。
If you’ve already been using translation services, that’s a clear sign you need variations of your content for different audience segments. And each segment requires something tailored not just to their taste, but simply so they can understand you. Cultural nuance, tone, format preferences, and even platform behavior all play a role.
因此，与其从零开始制作 10 个独立的视频，不如制作一个主版本，然后根据地区、语言和受众类型进行调整。你可以更换配音、更新视觉效果、重构信息、调整节奏。结果如何？一套本地化的、受众特定的内容，让人感觉是定制的，但又是通过智能、可扩展的视频制作流程高效制作的。
The power of content pillar strategy and format pairing
你可能会认为没有办法或没有必要将视频productize 。但是，除了可扩展性、成本效益和省心等显而易见的好处外，内容营销还有更深层次的优势：
Productization helps you maximize and propel your efforts into exponential performance.
原因就在这里：
- 你不仅仅是在创造更多内容，而是在建立一个可重复的内容战略，从而推动成果的产生。
- 您可以在不同市场测试可扩展的视频格式、信息和视觉效果，了解哪些能引起共鸣。
- 您可以创建一个反馈回路，随着时间的推移改善您的核心资产。
- 您可以减少创意疲劳，让您的团队专注于创新，而不是不断重塑。
我完全同意这种观点：
想想汽车，我们并不都开定制的汽车，因为它价格昂贵。然而，当品牌考虑视频时，他们往往认为每次都需要量身定制和重新发明。这就导致了昂贵的报价和难以监控投资回报率的工作流程。
常见错误？把意大利面扔到墙上。
聪明的内容营销人员都知道，这一切都与内容支柱战略有关，这是一个经过测试的框架，可以通过持续的学习和实验产生累积性增长。而实验并不是重新发明轮子。而是要关注细节，优化已经有效的方法。
如果我今天问你："你的哪些内容表现最好？"你可能会说出一个系列、一个主题或一种格式。但这是错误的答案。
The content that performs best should be your top-performing content pillar, your reliable, open-ended topic that consistently secures your branding, key message, and audience engagement.
如果搭配合适的可扩展视频格式，就能实现持续的实验和性能提升。
对内对外讲故事
如果您已经建立了自己的内容支柱，并知道哪一个表现最好，那么成倍提高影响力的最简单、最省时的方法就是使用可重复内容策略，重新利用那些有效的内容。
例如：假设您的专家见解支柱推动了您的营销关键绩效指标。我们都经历过这种情况：专家很难预约，他们看不到价值，认为自己没什么可说的。突然之间，您最有效的支柱开始褪色。
Solution? Match that content pillar with a scalable video format that extends its reach and engagement. Milk the most out of that single asset. Not only does it help you justify its value, but it also builds a reference point to get the next expert interested in contributing.
Real-world examples of productization in action
比方说，你有一段领导层讨论最新趋势和报告的视频。发布一次就没了。但如果采用视频productization方法，同样的片段就可以转化为多种资产，为不同的受众、平台和使用案例量身定制。这就是视频productization 与人工智能的区别所在：人工智能可能有助于片段自动化，但productization 却能带来战略性、可扩展的影响。
以下是领先品牌如何利用productization 提高视频营销的投资回报率，同时在全球营销活动中保持品牌一致性：
Amazon: Scaling product stories
Amazon needed localized product videos for different markets. Instead of building in-house teams, they used 90 Seconds to produce tailored content in multiple languages and formats. This approach delivered scalable ROI in video marketing, allowing Amazon to launch across global channels without compromising quality or speed.
Microsoft: Thought leadership at scale
Microsoft needed executive and partner content. With 90 Seconds, they created polished interviews and event coverage that felt intimate yet professional. The content was repurposed across blogs, social, and internal decks showcasing how video productization vs AI leads to more strategic reuse and stronger brand alignment.
Cisco: Overcoming global logistics
Cisco needed consistent video content across 15 cities. With 90 Seconds, they avoided vendor chaos and timezone juggling. Our platform handled everything from vetting creator partners to delivery so their team could focus on strategy. The videos unified their global brand story, demonstrating how video productization can outperform fragmented AI workflows in maintaining brand consistency.
Torrens University: Transforming education
Torrens needed to showcase student experiences across multiple campuses. Instead of flying a crew around Australia, they tapped into 90 Seconds’ local creator network. The result? Authentic voices, fast turnaround, and content now used across admissions, social media, and internal comms focused on maximizing ROI while preserving the university’s brand tone.
PayPal: Fast turnaround, global reach
PayPal had a tight deadline for a multi-region campaign. We activated our creators in-market, shot content simultaneously, and delivered final assets in under a week. The videos helped drive engagement and conversions, proving that a productized workflow delivers measurable ROI in video marketing without sacrificing speed or brand integrity.
In short, productization isn’t just a video creation model, it’s a content strategy. It’s how you scale without sacrificing quality. It’s how you stay agile without losing control. And until AI can truly understand your brand, your audience, and your goals, productization remains the smarter, more sustainable path forward.
战略优势
- 无需重复的可重复性 Productization 使您能够建立一种主视频格式，可适用于不同的市场、受众和活动。每次都不是从零开始，而是从实力出发。
- 创意控制与运营效率人工智能可以生成剪辑、配音，甚至edit 序列，但它并不了解你的品牌调性、情感线索或战略信息。Productization 在简化执行的同时，还能保持创意愿景的完整性。
- 可扩展的本地化就像翻译工作流程一样，产品化的视频内容也可以通过更换配音、视觉效果和信息来高效地本地化，同时保持品牌的完整性。对于有地区营销需求的全球性企业来说，这一点尤为重要。
- Cross-Functional Alignment A productized approach creates a shared language between marketing, creative, and operations teams. Everyone works from the same blueprint, reducing friction and accelerating delivery.
对投资回报率和品牌一致性的长期影响
- Higher ROI through reuse Instead of investing in one-off productions, productization lets you amortize creative costs across multiple assets. One shoot can yield dozens of variations, each tailored, each purposeful.
- 大规模的品牌一致性人工智能生成的内容往往缺乏品牌保真度。字体、颜色、语调、节奏，这些细节都很重要。Productization 可确保每部视频都能反映出您的品牌形象，无论在哪里或如何部署。
- 加快产品上市速度有了产品化系统，您就可以在不影响质量的前提下，快速响应市场变化、活动需求或内部要求。
- 数据驱动的优化当你从一个统一的框架中构建内容时，你可以跟踪不同变体的表现，了解哪些是有效的，并随着时间的推移完善你的主资产。这就形成了一个反馈循环，从而改进创意和策略。
Final thoughts: What marketers should focus on?
老实说，营销人员的工作已经十分繁重。在活动启动、利益相关者协调、绩效跟踪以及 "少花钱多办事 "的持续压力之间，再增加一项不可预知的任务，尤其是无法分批或精简的任务，就会让人疲惫不堪。
As highlighted in this insightful martech article here. Marketers need to be ruthless about what they don’t do. Every new tool, channel, or trend that promises efficiency but delivers complexity should be scrutinized. If it doesn’t scale, doesn’t integrate, or doesn’t align with your core strategy, it’s a distraction. This is where avoiding burnout becomes not just a wellness goal, but a strategic imperative.
这就是 productization重要性所在。
productization 为您提供了一个可重复的结构，而不是追逐一次性的视频创意或每次都争先恐后地向新供应商介绍情况。你知道什么有效，知道如何调整，知道如何衡量。这是高效视频战略的基础，它是为扩大规模而不是停滞不前而构建的。
下面介绍productization 如何支持性能和理智：
- 将创意工作批量纳入可扩展的框架，减少摩擦
- 根据经过验证的模板和工作流程开展工作，减少决策疲劳
- 自信地进行授权，因为您知道系统将提供一致的结果
- 为战略思考、创新和受众参与腾出精神空间
建立可重复的高效视频战略
Whether you’re focused on thought leadership, employer branding, or external communications, the goal isn’t just to produce more content, it’s to produce better content, more consistently.
而这不仅仅来自于品牌颜色或字体。它来自于
- 采用一致的格式，在各个接触点强化您的信息
- 符合受众需求的内容支柱战略
- 支持营销自动化和规模化的内容创建工作流程
人工智能工具可以提供帮助，但它们还无法主导这一战略。它们可以生成剪辑、转录采访内容或提出编辑建议，但无法理解您的品牌声音、受众背景或活动目标。
That’s why my bet remains firmly on video productization. It’s not just the smarter choice, it’s the sustainable one. It helps you protect your team’s energy, preserve your brand’s integrity, and build a content engine that actually performs.
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