以前开展口播获客的工作，首先得去搭个台子。

找个干净的背景，打上两盏常亮灯，架好机位。主讲人坐好，整理衣服，开始进行对词。要是忘词了那就重来，如果卡壳了也得重来。一条两分钟的视频，折腾一上午是非常正常的。后期还得去开展剪辑以及配字幕的工作。

自己算算账，摄影以及剪辑再加上场地，一个月下来的硬性成本会有大几千甚至上万。更麻烦的则是产量的问题。如果主讲人的状态不好，那么今天就没有东西可以发。但是在现在的流量环境里，单纯依靠一周去更两三条，根本就激不起什么水花。

开展矩阵获客拼的就是去进行高频率的测试。

所以这个流程必须要进行改变。把人从镜头前面去进行解绑。

我现在手头上的操作工序变得极简。不去架设机器，也不去开灯。

第一步，拿出一张主理人的高清照片，或者是之前运用手机去顺手拍下来的一段带动作的视频底包。

第二步，把这些素材传进原咔平台。

第三步，把需要去开展测试的获客文案直接丢进去。

根本不用再去进行录音了。之前花了十分钟去克隆好的声音模型，直接在后台跑。对口型进行匹配，并且生成表情。这样一套动作下来，连抽根烟的功夫都用不了。

这就是真实的 ai短视频一键生成口播 的流程。

不需要有人来配合，也不需要去打磨什么演技。哪怕主理人今天在外地出差，或者是在开上一天的会，这边的内容照样可以几十条地往外去产出。一个人即是一个团队，这不再是一句虚空画饼的话，而是跑在机器上面现成的工序。

有时候碰到了同行出了一个大爆款。常规的动作就是去拉片以及拆解还有仿写。

现在不用再去搞得这么麻烦了。把那条爆款视频的链接给复制下来，然后扔进原咔。它的底层逻辑是直接去抓取解析，把对标视频的画面表达风格以及提示词直接给扒出来。你凭借着自己的业务去微调一下文案，直接就能出一条风格极度贴近的新口播内容。

在这个工序里，ai短视频一键生成口播 解决的不仅仅是“能不能去做”的问题，而是极大程度压低了去试错的门槛。

以前要是拍废了一条，几百块钱就这么没了。现在要是机器跑废了一条，换个词去重新跑一下也就是了。

传统数字人那种呆板以及像个播音机器人一样的质感，在过去确实是没法去用的。但是现在的视觉渲染过关了，神态微表情和自然人之间并没有多大区别，配合上自己所克隆出来的声音，把它放在短视频信息流里面去进行滑动，用户根本就不会有什么排斥反应。

获客效率的底座，在本质上其实就是内容产出的效率。

把打光以及背词还有剪辑这些重复去消耗体力的活儿给切掉。把它们全部都交给算法去处理。所剩下的那些精力，则全部砸在前端的钩子文案以及后端的承接上面。

这样一来才是真正意义上的算好了账。