企業層面：

1、建立內容工業化生產體系，將文案產出效率提升5-10倍

2、沉淀企業專屬AI角色卡+腳本模板庫，降低人才流失風險

3、打通“AI選題→批量生產→質檢迭代”的完整閉環

學員層面：

1、掌握爆款腳本的3層結構（黃金3秒+情緒過山車+CTA）及平臺差異化應用

2、掌握結構化提示詞工程（Prompt Engineering），訓練出"懂業務、說人話"的AI替身

3、運用AI批量生產SOP，現場輸出5條以上可直接拍攝的高轉化腳本

4、輸出一套企業專屬的《AI流量腳本生產工作流》及《質檢清單》

導入：為什么你的AI寫不出爆款？

互動：學員現場用AI寫一條腳本，講師點評“典型錯誤”

——AI不是“萬能寫手”，是需要“訓練”的超級實習生

第一講：流量密碼——拆解爆款腳本的算法邏輯

一、算法視角：平臺到底要什么？

1. 完播率公式：前3秒定生死

2. 互動率公式：情緒價值>信息價值

3. 轉化率公式：CTA的設計邏輯

案例對比：某企業“說明書式”文案vs爆款文案數據

二、爆款腳本的"三段式"結構

1. 黃金3秒（Hook）：懸念/反差/利益/痛點——4大開頭類型

2. 情緒過山車（Flow）：SCQA模型在短視頻中的應用

3. 強力CTA（Conversion）：從"關注"到"下單"的5種話術

工具：《爆款腳本結構拆解表》

三、平臺差異化：同一腳本的"三種變形"

1. 抖音風：口語化+快節奏+強互動引導

2. 視頻號風：金句+情感共鳴+社交貨幣

3. 小紅書風：種草體+Emoji+SEO關鍵詞

案例：同一產品在三個平臺的腳本改寫示范

討論：你現在用AI寫文案，最大的痛點是什么？

第二講：馴化AI——打造懂業務的文案專家

一、告別“垃圾指令”：結構化提示詞的四個要素

1. 角色設定（Role）：讓AI當“千萬粉絲操盤手”，而非“小編”

2. 背景投喂（Context）：產品賣點表+用戶焦慮清單

3. 約束條件（Constraints）：負向提示詞去除“翻譯腔”

4. 輸出格式（Format）：表格/分鏡/Markdown

案例：同一需求，不同指令下的輸出質量對比

二、建立企業專屬的“AI角色卡”

1. 定義數字分身：風格/人設/語言習慣

2. 構建知識庫：產品賣點+用戶痛點+行業話術

3. 迭代優化：根據輸出質量持續調教

工具：《企業AI角色卡模板》

實戰演練：學員現場編寫并調試一條《企業專屬AI角色指令》

小組研討：不同行業（教育/零售/本地生活）的AI人設差異

第三講：工業量產——搭建AI腳本生產流水線

目標：掌握SOP，實現“1人日產20條”

一、選題批量生成

1. 選題裂變：用AI挖掘10個“反直覺”高流量選題

2. 熱點追蹤：如何用AI監控并快速響應熱點

工具：《AI選題挖掘Prompt》

二、開頭工廠

1. 讓AI針對同一選題，生成5個不同維度的“黃金開頭”

2. 開頭評估：哪個更有“鉤子感”？

實戰演練：現場生成3個開頭，小組投票

三、內容填充與口語化改造

1. 邏輯填充：用AI自動填充干貨/故事/案例

2. 口語化改造：一鍵將書面語轉為"口播體"

3. 平臺適配：一魚三吃的改寫技巧

工具：《全域流量腳本生成協議v2. 0》

四、批量輸出與格式化

1. CTA植入：漲粉/私域/直播——不同目的匹配不同結尾

2. 格式化輸出：分鏡腳本表格（畫面+口播+景別+BGM）

3. 批量生產：如何用AI一次性產出10條腳本

工具：《分鏡腳本輸出模板》

現場產出：每位學員完成3條可直接拍攝的腳本

第四講：質檢迭代——從60分到90分的閉環

一、人機耦合的質檢流程

1. 人話測試：人工必須介入的3個檢查點

2. 合規檢查：利用AI自動識別違禁詞與敏感詞

3. 算法友好度檢查：完播率預判

工具：《腳本質量自檢Checklist》

二、數據驅動的Prompt迭代

1. A/B測試：用AI快速生成兩個版本進行賽馬

2. 復盤優化：根據完播率/互動率數據，反向優化Prompt

3. 知識庫沉淀：爆款腳本歸檔，形成企業資產

案例：某賬號通過Prompt迭代，完播率從15%→35%

團隊共創：輸出《下周短視頻拍攝腳本庫》

課程總結：

——AI時代，會提問的人將淘汰只會回答的人

落地行動：21天打卡計劃