国外亚洲成av人片在线观看,热99re久久精品这里都是精品,天堂网在线最新版www,国产成人av区一区二区三,51久久成人国产精品麻豆

AI 技術(shù)的應(yīng)用場景不斷拓展，直播行業(yè)也迎來了新的變革機遇。從內(nèi)容供給、主播孵化到用戶運營和商業(yè)化設(shè)計，AI 的介入為直播行業(yè)帶來了更高的效率和更豐富的體驗。

我在公司內(nèi)研究AI落地已經(jīng)有一段時間了，最近老婆問我直播行業(yè)的內(nèi)容運營有什么可以利用AI提效的地方。于是我便結(jié)合自己對直播行業(yè)的理解、對象提供的業(yè)務(wù)痛點 以及歷史探索到的一些AI應(yīng)用，想淺淺談一下其中可以用到的工具。

根據(jù)之前的拆解 淺談直播行業(yè)的中臺系統(tǒng)，直播行業(yè)的內(nèi)容運營可以分為以下4個環(huán)節(jié)：

1. 內(nèi)容供給方維護(hù)：維護(hù)好PGC、UGC內(nèi)容產(chǎn)出者，保證優(yōu)質(zhì)正常供給，打造良性的內(nèi)容生態(tài)。
2. 內(nèi)容打造：打造迎合平臺商業(yè)目的需求的內(nèi)容生態(tài)，輔助平臺獲取商業(yè)利益。
3. 內(nèi)容消費方運營：最大化內(nèi)容的價值，并通過各種運營手段維穩(wěn)用戶群體，保證平臺的收益。
4. 商業(yè)化設(shè)計：通過各種商業(yè)化手段的設(shè)計，最大化平臺商業(yè)收益。

下面分別列一下每個環(huán)節(jié)可能用到的AI工具。

內(nèi)容供給方維護(hù)環(huán)節(jié)的AI

“內(nèi)容供給方維護(hù)”環(huán)節(jié)的核心工作內(nèi)容是“供給者招募”、“主播孵化”、“關(guān)系維穩(wěn)”。針對這幾個工作內(nèi)容，可以考慮構(gòu)建“AI星探”和“AI經(jīng)紀(jì)人”能力。

AI星探

一般的內(nèi)容供給者招募方法都是“發(fā)布招募政策”或者“定向邀約”，這十分依賴目前平臺掌握的供給者資源。而由于人力的原因，也不可能人肉去大范圍挖掘優(yōu)質(zhì)內(nèi)容供給者。

因此可以構(gòu)建一個“AI星探”的能力。其可以采集內(nèi)部平臺或者是外部平臺的開播數(shù)據(jù)，獲取到他們的直播片段以及相關(guān)數(shù)據(jù)。然后結(jié)合業(yè)務(wù)需求制定篩選規(guī)則，從而從中評選出優(yōu)質(zhì)、一般、較差的主播。

內(nèi)容運營同學(xué)則可根據(jù)AI篩選的結(jié)果進(jìn)行二次審核，并選出符合招募標(biāo)準(zhǔn)的主播/公會進(jìn)行定向邀約。

這里面涉及到AI的內(nèi)容有：

1.?數(shù)據(jù)采集：

數(shù)據(jù)采集其實可以通過python解決，但是在以往，需要技術(shù)團(tuán)隊專門維護(hù)一套腳本，以防采集對象的調(diào)整導(dǎo)致原有腳本失效。

而如今，我們可以借助各種強大的AI能力來更高效地完成采集工作，比如：

1）AI低代碼平臺提供網(wǎng)頁解析能力：比如coze上的各種插件、飛書文檔上的各種“字段捷徑”，它們一定程度上都提供了其他平臺的信息采集、提取能力。

2）基于AI編程的腳本：在目前AI編程較為發(fā)達(dá)的當(dāng)下，我們可以直接給到網(wǎng)址AI，然后給到所需要的內(nèi)容，讓其撰寫腳本并執(zhí)行。

此外，目前MCP協(xié)議正在興起，里面不乏各種信息采集相關(guān)的服務(wù)能力。

2.?評級篩選：

在完成數(shù)據(jù)采集后，我們需要制定規(guī)則進(jìn)行內(nèi)容篩選，從中選出優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。比如我們目前篩選的是“游戲主播”方向，想從中選出有潛力的素人游戲主播。

那么我們可以定制如下的篩選“優(yōu)秀”篩選規(guī)則：

這里是嘗試篩選出“有一定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)”、“具有一定能力基礎(chǔ)”的主播。其中會利用到各種AI能力進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)篩選：

1）“直播內(nèi)容屬于游戲”則可利用視頻分析AI（比如豆包、CPM等大模型）進(jìn)行畫面識別，判斷最終輸出的視頻“是否包含游戲元素”。

在coze上有相關(guān)的能力。

2）“有一定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)”可以用過采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。

3）“具有一定能力基礎(chǔ)”則可先將“音頻”內(nèi)容通過“音頻識別AI”轉(zhuǎn)變?yōu)椤拔谋尽眱?nèi)容，然后利用LLM進(jìn)行“是否清晰”、“是否有趣”的分析和提煉。

AI經(jīng)紀(jì)人

當(dāng)招募到主播后，就需要主播進(jìn)行孵化和關(guān)系維穩(wěn)，保證主播能夠產(chǎn)出符合平臺需求的內(nèi)容。

在以往，由于人力的原因，并不能給到所有招募進(jìn)來的主播做一對一的孵化，只能根據(jù)主播分級，對頭部、腰部主播進(jìn)行一對一服務(wù)，而像是底部的主播，則只能給到政策、教程等方式進(jìn)行扶持，因此有可能錯失有潛力的主播。

因此，可以構(gòu)建一個“AI經(jīng)紀(jì)人”的概念，其可以用于對腰部、底部的主播進(jìn)行孵化和關(guān)系維穩(wěn)。“AI經(jīng)紀(jì)人”需要具備的技能點有：

1. 開播指引：“AI經(jīng)紀(jì)人”需要教會主播開播所需要的技能，比如平臺的規(guī)則、工具的使用、如何互動等等等，通過這個過程，把新手主播變成能夠正常產(chǎn)出內(nèi)容的主播。
2. 任務(wù)安排：“AI經(jīng)紀(jì)人”需要結(jié)合主播的開播數(shù)據(jù)，給到一定的任務(wù)指引與獎勵，從而刺激主播開播數(shù)上漲，并且引導(dǎo)他們產(chǎn)出更多符合平臺需求的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。
3. 問題解答：主播在開播過程中是會經(jīng)常存在各種問題的，如果由人力去解答，不能夠及時地解決。因此可以基于知識庫，構(gòu)建智能問答能力，使得主播相關(guān)的問題，能夠被及時地解決。
4. 內(nèi)容質(zhì)檢：“AI經(jīng)紀(jì)人”需要定期對主播的內(nèi)容進(jìn)行巡檢，判斷主播內(nèi)容質(zhì)量好壞，并給到相關(guān)的建議。
5. 人才提拔：如果主播的內(nèi)容達(dá)到一定的優(yōu)質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，則可以打上標(biāo)簽，并給到運營人肉跟進(jìn)后續(xù)的培養(yǎng)。

這里面涉及到AI的內(nèi)容有：

1）AI問答

在開播指引和問題解答環(huán)節(jié)，我們需要基于主播的訴求給到匹配的答案。這里可以采用RAG技術(shù)方案，實現(xiàn)對主播訴求的匹配，與答案分發(fā)。

2）任務(wù)推薦

任務(wù)推薦可以采用規(guī)則策略的方式，讓有經(jīng)驗的運營梳理規(guī)則，比如“XXX>開播數(shù)>XX”時，給到什么樣的任務(wù)建議。

也可以定制小規(guī)模的算法模型，來預(yù)測主播當(dāng)前最需要的策略內(nèi)容。但這里的前提是“有足夠多變的任務(wù)”。

3）AI質(zhì)檢

我們可以利用AI對直播內(nèi)容進(jìn)行質(zhì)量判斷，整體的實現(xiàn)方案類似于“AI星探”的“評級篩選”，是通過各類數(shù)據(jù)規(guī)則以及AI能力進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)篩選，此處就不再贅述。

內(nèi)容打造環(huán)節(jié)的AI

用戶偏好分析

內(nèi)容打造其實是一個“從用戶中來，到用戶中去”的過程，內(nèi)容運營需要了解“平臺的用戶喜歡什么”、“會為什么內(nèi)容付費”，然后再扶持、打造對應(yīng)的內(nèi)容。

而我們可以利用AI，從用戶在內(nèi)部平臺、競品平臺、社交媒體上的言論數(shù)據(jù)（比如直播彈幕、社區(qū)動態(tài)）中挖掘出用戶對“什么樣”的直播內(nèi)容感興趣。

這里面涉及到AI的內(nèi)容有：

1）數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)來源可以是內(nèi)部和外部。外部采集相關(guān)內(nèi)容前文有提及，此處不贅述。

2）偏好分析

偏好分析的方式可以細(xì)分為：

• 分析用戶自然語言中透露的偏好。這個方向需要利用到LLM，需要基于分析目標(biāo)構(gòu)建提示詞工程，從用戶的輿情中提煉出用戶的內(nèi)容偏好傾向。
• 分析直播內(nèi)容與用戶的喜好偏好。這個方向需要先對直播內(nèi)容進(jìn)行拆解和分類，然后分析這個類別下的用戶反饋，從而判斷每個類別的直播內(nèi)容的接受程度。

AI直播工具

目前很多AI技術(shù)能力是可以直接給到直播內(nèi)容賦能，并輔助內(nèi)容供給。如果按內(nèi)容形式分類，可以分為“文本”、“聲音”、“畫面”三大類型。

這一部分主要匯總能夠基于AI進(jìn)行內(nèi)容供給的能力。

【文案】內(nèi)容文案建議

直播內(nèi)是否優(yōu)秀，往往取決于主播的口才、控場、應(yīng)變等表演能力，而往往同時具備這些能力的主播是十分稀少的，對于一些腰部、底部的主播，他們往往缺乏這些表演能力，導(dǎo)致他們的直播內(nèi)容“不夠優(yōu)秀”。

比如，一場主題為角色扮演的直播，一些腰部、底部主播往往會出現(xiàn)ooc的情況，導(dǎo)致直播內(nèi)容“不夠優(yōu)秀”。

比如，當(dāng)面臨千奇百怪的用戶的訴求的時候，主播有可能由于口才、應(yīng)變能力不行，導(dǎo)致并不能接上用戶的訴求，從而直播效果大打折扣。

所以，基于大語言模型的能力，我們可以打造一個AI內(nèi)容文案建議助手，根據(jù)“直播目的”、“主播上下文”、“觀眾問題”等內(nèi)容，輸出主播當(dāng)前的直播策略和建議。其中輸出的場景可以有：

• 直播內(nèi)容建議：結(jié)合直播主題、主播特征習(xí)慣、直播臺本，以及現(xiàn)場直播的情況，給到主播“當(dāng)下的內(nèi)容建議”，以及后續(xù)的直播策略建議。
• 觀眾互動建議：基于用戶畫像、用戶問題、直播情況，AI生成互動話術(shù)，例如交個朋友直播間利用AI生成符合目標(biāo)用戶（如25-35歲職場女性）的銷售話術(shù)，提升轉(zhuǎn)化率98%。

【聲音】變聲

直播中，主播的聲線特質(zhì)與內(nèi)容風(fēng)格的契合度直接影響觀眾代入感，但多數(shù)主播受限于先天音色或表演能力，難以靈活切換適合不同情境的聲音形象，導(dǎo)致直播效果受限。

例如，在劇情類直播中，男性主播需扮演女性角色時，真實音色與角色設(shè)定沖突，容易讓觀眾產(chǎn)生違和感；又如在恐怖主題直播中，平淡的語調(diào)無法營造緊張氛圍，削弱內(nèi)容感染力。

通過AI變聲技術(shù)，可實時調(diào)整主播音色、音調(diào)與情感表達(dá)，提供高適配度的聲音解決方案：

• 角色化聲音塑造：基于直播場景自動匹配聲線，如蘿莉音、大叔音、機械音等，并支持音色微調(diào)功能，確保跨性別、跨物種演繹時自然流暢；
• 狀態(tài)維持輔助：動態(tài)優(yōu)化聲音疲勞度，當(dāng)主播長時間直播導(dǎo)致聲音沙啞時，AI可增強聲音飽滿度與穩(wěn)定性。

【聲音】AI音效

傳統(tǒng)直播的音效依賴人工觸發(fā)，往往存在響應(yīng)延遲、與內(nèi)容不同步的問題，尤其在單人控場場景中，主播難以兼顧表演與音效操控，導(dǎo)致氛圍斷層。

例如游戲直播中，主播擊殺BOSS瞬間未能及時添加歡呼音效，高光時刻沖擊力不足；又如帶貨直播突然冷場時，缺乏背景音樂過渡加劇尷尬局面。

AI音效引擎通過語義理解與場景感知，可實現(xiàn)智能音效協(xié)同：

• 情境聯(lián)動觸發(fā)：自動識別直播內(nèi)容添加環(huán)境音（如雨聲、馬蹄聲）、情緒音效（如掌聲、驚嘆聲）；
• 動態(tài)氛圍調(diào)控：根據(jù)直播間實時數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)音效強度，如觀眾激增時自動增強背景音樂節(jié)奏感，訂單峰值時觸發(fā)定制化慶祝音效提升轉(zhuǎn)化沖動。

【聲音】AI配音

高強度直播中，主播常面臨口播與互動難以兼顧的困境，尤其涉及產(chǎn)品解說、多語言場景時，人力配音成本高且容錯率低。

典型案例包括跨境直播時，單一語種覆蓋有限導(dǎo)致海外用戶流失；或帶貨主播需反復(fù)講解商品參數(shù)時，因疲勞導(dǎo)致語速失控、信息傳遞效率下降。

AI配音系統(tǒng)提供全鏈條語音解決方案：

1. 智能解說托管：自動生成與主播聲線一致的配音，在主播專注互動時持續(xù)輸出產(chǎn)品介紹；
2. 實時多語種適配：通過語音克隆+翻譯技術(shù)，實現(xiàn)中/英/日語等多語言同步配音；
3. 緊急內(nèi)容補救：當(dāng)主播出現(xiàn)口誤時，AI即時生成修正語音進(jìn)行覆蓋，保障直播專業(yè)度。

【聲音】AI唱歌

直播場景中，真人演唱受限于主播聲樂能力與設(shè)備條件，常出現(xiàn)音準(zhǔn)不穩(wěn)、風(fēng)格單一或臨場創(chuàng)意不足的問題，難以滿足觀眾對多樣化音樂互動的期待。

例如，情感類電臺主播即興演唱時頻繁走音，破壞氛圍沉浸感；游戲主播在獲勝后想用高燃歌曲慶祝，卻因音域限制無法駕馭高難度曲目。

AI歌聲合成技術(shù)突破人力邊界，實現(xiàn)“零門檻專業(yè)級演唱”：

• 智能聲樂修正：實時校準(zhǔn)音高、節(jié)奏，自動補足氣息不足或破音段落；
• 跨界風(fēng)格演繹：一鍵切換民謠、搖滾、戲腔等唱法，甚至模擬明星音色；
• 即興創(chuàng)作賦能：輸入關(guān)鍵詞自動生成押韻歌詞并配樂演唱，如戶外直播突遇下雨時，AI即刻生成應(yīng)景的《雨中狂歡曲》帶動觀眾打賞熱潮。

【畫面】數(shù)字人

數(shù)字人其實是一個十分成熟的技術(shù)方案了。其是指運用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)造的、與人類形象接近的數(shù)字化人物形象，從而替代人完成相關(guān)的視頻播報、直播等工作。

在內(nèi)容打造環(huán)節(jié)，可以利用數(shù)字人技術(shù)作為直播的主要內(nèi)容。

但是這種方式很容易由于“缺乏新意”導(dǎo)致用戶留存數(shù)據(jù)不好。只能用于“長尾內(nèi)容填充”，或者是“工具性質(zhì)”明顯的直播間，比如電商帶貨、XX企業(yè)官方服務(wù)直播間。

當(dāng)然，數(shù)字人也可以作為主播形象的一個補充，給到形象不好的主播使用，就好像各種直播皮套人那樣，數(shù)字人僅僅在屏幕的一角進(jìn)行展示。

目前數(shù)字人技術(shù)供應(yīng)商非常多，比如華為、科大訊飛……此處不再展開描述。

【畫面】AI特效玩法

以往的直播特效是需要定制的，無法做到結(jié)合直播內(nèi)容，從而形成更佳的表演效果。

基于現(xiàn)在視頻生成AI技術(shù)的成熟，我們可以對主播定制專屬特效，從而豐富直播的內(nèi)容表現(xiàn)和玩法。

現(xiàn)在各大短視頻平臺其實已經(jīng)可以看到這個明顯的趨勢了，基于畫面轉(zhuǎn)繪、視頻生成等技術(shù)，做到各種更好玩的直播特效玩法。

內(nèi)容質(zhì)檢

作為內(nèi)容運營，保證內(nèi)容生態(tài)的質(zhì)量。

我們可以利用AI對直播內(nèi)容進(jìn)行質(zhì)量判斷，整體的實現(xiàn)方案類似于“AI星探”的“評級篩選”，是通過各類數(shù)據(jù)規(guī)則以及AI能力進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)篩選，此處就不再贅述。

內(nèi)容消費方運營環(huán)節(jié)的AI

客服

由于行業(yè)內(nèi)AI+客服的方案很多，可以分為客服培育、客戶接待、管理服務(wù)環(huán)節(jié)去構(gòu)建AI能力，此處就不額外展開描述。

也可以看下面的文章：http://zhangjingwei.cn/it/6033131.html。

主播陪聊Agent

我們可以利用現(xiàn)在非常成熟的陪聊Agent能力，搭建一個主播陪聊Agent。該陪聊Agent可以在主播不開播的時候，模擬主播去與用戶互動，從而培養(yǎng)情感。

參考Character.ai、星野APP。

個性化推薦

這個是老技術(shù)了，不展開描述，需要基于用戶偏好推薦直播內(nèi)容，實現(xiàn)每個內(nèi)容消費者都能匹配其最合適的內(nèi)容供給者。

商業(yè)化設(shè)計環(huán)節(jié)的AIAI

定制獎勵

以往運營會結(jié)合運營活動給各類主播、用戶定制各種勛章、頭像框等內(nèi)容，但是這些內(nèi)容往往由于設(shè)計師產(chǎn)能的限制，導(dǎo)致千篇一律。

基于當(dāng)前較為成熟的AI生圖技術(shù)，我們設(shè)計產(chǎn)能大大提升，可以做到對主播進(jìn)行定制化獎勵設(shè)計，從而大大強化對主播的吸引效果。

AI定制禮物

同樣由于設(shè)計師產(chǎn)能的限制，禮物打賞比較容易千篇一律。

作為盈利的主要手段，我們要充分利用AI的能力，提高禮物的效果和質(zhì)量（比如結(jié)合AI特效、AI配音等），甚至一定程度上實現(xiàn)“千人千禮”的效果。

我們也可以考慮打造禮物界的“創(chuàng)意工坊”，觀眾可協(xié)作設(shè)計禮物并抽成銷售收益，如粉絲團(tuán)共創(chuàng)“戰(zhàn)隊?wèi)?yīng)援導(dǎo)彈”禮物，讓觀眾起到設(shè)計　+　銷售分發(fā)的作用，提高整體的禮物收益。

活動AI提效

同樣由于設(shè)計師產(chǎn)能的限制，活動的制作也比較容易千篇一律。

結(jié)合AI編程、AI作圖技術(shù)的發(fā)展，我們可以拉高活動的產(chǎn)能，從而實現(xiàn)千人千活動，最大化整體收益。

小結(jié)

以上，便是個人對于AI與直播結(jié)合的思考，歡迎各路大佬指教。