AI内容生成
草稿、幻觉与广告审核

可以让模型先写、先画的内容

1. 文本

• 商品描述结构：按卖点提纲扩写成段落，数字必须改回商品档案
• 活动说明草稿：时间、门槛、是否可叠加，以促销系统为准再改
• 标题备选：多给几条，人工删绝对化用语后再测
• 客服话术底稿：只能基于已审知识库，见AI智能客服
• 短视频分镜提纲：镜头和口头承诺分开，口头承诺要过审核

2. 图像

• 氛围图、装饰元素：作配图草稿
• 海报排版参考：价格、时间、法律文案必须人工贴准
• 社媒配图：注意平台对生成内容的标识要求（以当时规则为准）
• Logo 与主视觉：仅可作探索，正式品牌识别建议设计师定稿

3. 视频辅助

• 字幕初稿要对照口播改错别字和夸大词
• AI 配音、人脸、仿声涉及授权，未授权不要用于带货
• 自动剪辑适合切多余片段，不适合决定卖点是否属实

文案工具怎么用才不容易“写飞”

常见入口

• 通用对话模型：适合提纲、改写、翻译；要关闭或不允许把商品机密当训练数据
• 偏营销的写作产品：模板多，套话也多，更要删绝对化
• 国内大模型：中文语气往往更顺，同样会幻觉

具体产品与付费形态变化快，选型原则见AI工具选择，报价以厂商公示为准。

商品描述：把事实锁在输入里

你应提供的：

• 商品名称、成分或材质（来自质检或供应链，而不是让模型猜）
• 已确认的卖点，没有的不要列
• 目标场景（通勤、居家），不要编造临床效果
• 禁止词：疗效、排名、全网最低、限时必买等

模型可能给出的草稿（仅示例，发布前必须改）：

旧稿里常见的“100% 精梳棉、整天干爽、个性百搭”若档案没有检测依据，就不能留。模型喜欢把形容词写满，审核的工作是删到可证明为止。

活动文案：先给规则，再要语气

场景：店铺周年庆，满减以后台配置为准。

可让模型出多条语气，人工删掉问题句：

1. 写清活动时间、满减门槛、不参与商品——不要写“错过再等一年”
2. 写清券是否可叠加——不要让模型口算“相当于几折”
3. 库存有限就写“售完即止”，不要写“手慢无”“全场必买”

图片生成：当参考，不当证件照

工具类型（能力在变，认风险即可）

• 偏艺术风格的生成：氛围可以，商品细节常不准
• 可本地或开源部署：数据不出域，但仍要看输出是否像已有 IP
• 设计工具里的辅助生成：适合改背景、变体，主图商品仍应用实拍或授权图

提示词以外更重要的

• 描述具体，仍可能出现多余手指、错别字海报、错误商标
• 上传参考图可能涉及他人版权，需有权使用
• 反复迭代不等于越来越合法，相似度高的要停用
• 成图必须人工看：价格是否被模型写错、是否出现竞品 logo

几个店铺高频场景

场景一：很多 SKU 要写详情

卡点：属性表有了，人手写不过来。

做法：

• 用表格字段生成结构稿（规格、注意事项、洗护）
• 每条出两三个版本，运营选一个再补实拍和检测信息
• 时间能否缩短，取决于属性准不准、审核严不严，没有统一倍数

场景二：活动密、要多条朋友圈

卡点：同一活动要改数个渠道的语气。

做法：

• 先锁法律要点（时间、门槛、不参与项），再让模型换语气
• 对照测试只测已审过的句子，不要用未审草稿去打广告

场景三：社媒要保持更新

卡点：日历排满，创意不够。

做法：

• 用模型拆选题和提纲，成稿仍按平台规范改（小红书等对营销感、生成标识有要求时要遵守）
• 实拍和真实使用体验不要用生成图冒充

场景四：客服快捷短语

卡点：口径不统一。

做法：

• 只基于现行政策生成，生成后和知识库逐条对
• 亲切、简短可以选风格；赔偿、时效不能风格化乱写

质量控制：把“不能信”写进流程

生成内容本身的问题

• 幻觉：编造成分、证书、销量、名人背书
• 过时：训练数据里的旧活动、旧法规
• 语气：套话、煽情、不像你们品牌
• 侵权：文案可能贴近他人广告；图像可能像商标、艺术品、真人
• 违法广告语：极限词、虚假折扣、医疗化承诺

审核清单（发布前）

1. 事实

• 价格、规格、产地、保质期、是否进口与档案一致
• 没有的检测报告不要写“通过某某认证”

2. 广告与平台

• 删绝对化、对比无法证明的“优于所有竞品”
• 直播脚本同样过审，不能只审详情页

3. 品牌

• 代称、禁用梗、竞品名是否出现
• 是否需要加“效果因人而异”等已有法务句，按类目执行

4. 模板

• 固定模块（退货说明、执行标准）不要让模型每次重写
• 模型只填可变卖点槽位

5. 复盘

• 客诉里出现的错误句，加入负面提示词和人工黑名单
• 不要把未审通过的网红文案当优质样本继续训练

人机怎么分工

模式一：机器打结构，人补证据

• 适合参数型标品详情
• 人负责检测、授权图、售后段落

模式二：人定主张，机器出变体

• 主张、主视觉、促销数字由人定
• 机器换句式供选择，再审一遍极限词

模式三：机器多给选项，人做淘汰

• 适合标题、短通知
• 淘汰比润色更重要：先丢掉违法和虚假的

使用节奏

开始用

• 只开放内部草稿，不直接同步到商品库
• 建一份禁止词表（极限词、竞品、未证实功效）
• 指定谁有权点“发布”

用得比较熟以后

• 沉淀本店模板（开头如何写执行标准、如何写短信退订）
• 仍不必急着训练“专属模型”；数据少时收益有限、泄露风险先到

规模化时

• 草稿-审核-上架有工单，改价同步改文案
• 评估看“审核打回率、客诉因文案引起的数量”，而不是生成条数

常见问题

Q1：生成的内容会不会侵权？

A：文字和图片都有风险，不是“文字就可以放心”。可能贴近他人广告语、歌词、新闻表述；图片更可能接近在世画作、商标、真人面孔。商用前做相似度与商标排查，拿不准就改实拍和原创设计。把用户原文或未授权参考图送进第三方工具，还可能违反你们与用户、与设计师的约定。

Q2：质量能到什么程度？

A：结构完整、语句通顺比较常见；涉及数字、功效、库存则经常错。质量取决于输入是否只含已核实事实，以及审核是否真的删幻觉。不要用“已经及格”当免审理由。

Q3：会不会不再需要文案？

A：对外承诺、品牌主张、危机声明、主视觉，短期内仍要人。模型适合降低从空白到初稿的时间。会审核、会写提示词、懂广告规则的人，比只会点生成更有用。

总结

内容生成是加速草稿的手段，发布权必须留在人：

• 能做的：结构稿、语气变体、分镜提纲、在授权范围内的配图探索
• 不能做的：自动保证转化；自动保证合法；自动保证不侵权
• 必须人工：事实、价格、广告用语、商标与肖像、平台标识规则
• 评估：看打回率和文案客诉，不看生成条数

若要把生成接到报表解读，需另设核对口径，见AI数据分析。