跨境Ai视界 前几天提取了一个关键的思路，AI图片或视频方案的扩展，最关键的在于提示词。而分析的结果作为私域数据，可以存档、反复查看学习。因为视频分析的本身就是对竞品的拆解，把人力分析给解放出来。
实际操作，批量分析42个视频，一次消耗70万Token，耗时1个多小时。
那视频来源是什么？依然还是竞争对手。这个思路太棒了！你永远都可以学习竞争对手。学习竞品，成为竞品，超越竞品。
我把行业老大的几十个店铺，几百个链接全都看了一遍，找出了42个优质视频。
据我所知，42个视频中，大概有10个左右纯品宣的视频，成本预估两万起。
15个左右的视频是国外团队合作的，成本应该在1万以下。
15个左右的视频是自己公司的国内视频团队拍摄，可以看出思路和拍摄方式和抖音，但是也有一些观感不错的，这个成本应该没多少。但是对于，没有摄影团队的公司，一个视频的成本也要个几千块吧。
归根到底，制作一个视频的成本还是很高。用AI做的难点不是生成视频，而是如何把产品和视频、分镜有效的结合在一起。
所以，我的第一步是先把竞品的视频的逐帧拆解。类似做图片的步骤一样，只不过换成了视频。结合AI来拆解视频，比人工的效率和准备率都高了不少。
我之前已经总结出了一套视频的结构，叫做开篇+场景+场景+功能+功能+场景+结尾。每个分镜5秒左右，就做成了一个30多秒的视频。
把已有的经验结合AI的拆解，重新学习竞品的视频拍摄，思路很好，仿佛打开了新大陆。
现在的难点是，把方案形成提示词，结合图生视频的方法，固定首帧、或者尾帧。
AI视频的第一性原理依然是脚本和方案。我计划要加快这个操作的进程。