AI视频生成走进电商与新零售：从Animon上榜谈内容生产提效

12月的电商人最怕两件事：一是大促节点扎堆，二是内容来不及做完。尤其到了年末（2025-12-19），品牌要为“年货季”“跨年礼遇”“春节预售”提前备料，短视频、直播切片、详情页动图、门店大屏素材一起压上来，内容团队经常是“白天拍、晚上剪、凌晨改”。

就在今天，一条看似偏“AI圈”的快讯其实对电商内容负责人很有信号意义：CreateAI 旗下、专注动漫领域的 AI 视频生成平台 Animon，进入了评估机构 Artificial Analysis 的 “Image to Video Leaderboard”，在收录的 40 款主流视频生成模型中排名第 21 位。这种“上榜”不只是面子，它在某种程度上意味着：视频生成模型正在从实验室走向可比较、可采购、可落地的供应链环节。

我一直觉得，大多数电商团队讨论 AI 时容易跑偏：要么只盯“爆款脚本”，要么把 AI 当成剪辑软件的替代。更务实的方向是——把 AI 视频生成当作内容产能系统：能否稳定产出、能否复用、能否规模化 A/B 测试、能否与投放和商品数据闭环。

为什么“视频模型榜单上榜”对电商更重要

答案先说：榜单意味着可对比的质量标准，能降低试错成本。 电商团队选工具最怕“效果玄学”。当模型能被同一套评估框架放在一起比较，你至少能用“同一把尺”衡量它是否达到上线门槛。

对电商与新零售而言，视频生成模型的价值不在“看起来很酷”，而在三个硬指标：

• 转化相关：首秒留存、完播率、点击率、加购率是否可被拉动
• 成本相关：单条素材从“想法到上线”的时间能否从天级降到小时级
• 规模相关：能否批量生成不同人群、不同渠道、不同 SKU 的变体素材

过去很多团队依赖外包或拍摄棚，一条 15 秒视频从脚本到上线常常要 3-7 天，遇到法务审稿、商品改价、活动机制调整还会反复返工。视频生成模型真正的意义，是把“返工”变成“重算”。

从Animon看“风格化视频生成”的商业机会：动漫不只是娱乐

答案先说：风格化（尤其是动漫/二次元风格）是电商内容差异化的低成本方式。

Animon 选择“动漫领域”切入，本质上是在解决一个老问题：同质化素材太多，用户滑走太快。 对应到电商内容，你会发现抖音、快手、小红书的货架型短视频越来越像——背景、运镜、口播节奏都趋同。风格化生成能带来更高的“停留理由”。

1）二次元风格对年轻消费群更“顺眼”

新消费品牌早就用过这一招：联名、IP、虚拟形象、盲盒式叙事。区别是过去靠手绘或动画外包，成本高且周期长。现在如果能用图生视频把“角色+商品卖点+场景”快速打出来，内容可以像投放一样按天迭代。

可落地的玩法包括：

• 虚拟导购/虚拟店员：固定角色设定，持续输出导购内容
• 商品拟人化：把口味、功效、材质用角色动作表达（更适合零食、美妆、潮玩）
• 门店大屏动态海报：用风格化短循环视频替代静态 KV，提升驻足率

2）从“娱乐内容”回到“交易内容”的关键：卖点可控

电商不是短片电影，最怕生成内容“好看但不卖货”。我给团队的建议是：

把视频生成的目标从“艺术感”改成“卖点表达率”。

具体做法：在生成前就把卖点拆成可验证的镜头清单，例如：

1. 3 秒内出现商品主体与品牌标识
2. 5 秒内出现 1 个核心利益点（比如“轻薄”“不闷痘”“0 糖”）
3. 10 秒内出现使用场景或对比画面
4. 末尾 2 秒出现明确动作引导（领券/进店/加购）

这些不是“创意限制”，而是电商内容的合规与转化底线。

AI视频生成在电商与新零售的四个高ROI场景

答案先说：优先做“可复制、可规模化、可度量”的场景，ROI 才会稳定。

1）商品短视频批量上新：从“拍一条”变成“生成一组”

电商上新最耗的是“变体”：同一款商品要做不同价格带、不同人群、不同渠道话术。AI 视频生成适合把一套素材拆成“可组合组件”：背景、角色、镜头、字幕、卖点段落。

建议的产线结构：

• 输入：商品主图/模特图 + 卖点结构化文案 + 风格模板
• 输出：每个 SKU 至少 8-20 条变体（不同开头、不同卖点顺序、不同场景）
• 验证：用小预算投放做 A/B，24 小时内淘汰 70% 表现一般的版本

电商内容的效率不是“做得更快”，而是“更快知道哪条不行”。

2）直播切片与二创：把“高光时刻”规模化

直播已经进入“拼内容供给”的阶段。问题在于：高光切片需要人工挑选、包装、配字幕、加节奏点。

视频生成模型更适合做两件事：

• 风格化包装：同一段讲解，生成不同视觉风格的开头与转场（更利于不同平台分发）
• 情绪增强镜头：把“关键卖点”用更强烈的视觉符号表现（比如质地、爆珠、起泡、显色）

这里的底层逻辑和游戏行业很像：一段内容要适配不同玩家（受众）口味。我们在“人工智能在游戏与数字娱乐”系列里反复提过：同一玩法，用不同皮肤和叙事包装，就能覆盖不同人群。电商内容同理。

3）门店新零售大屏与导购物料：内容跟着库存和天气走

新零售门店的痛点是：物料更新慢、区域差异大、总部难统一。

如果门店的大屏内容能由 AI 生成并按规则更新，价值很直接：

• 下雨天主推雨具、热饮；降温天主推保暖
• 某店库存偏多的 SKU，自动获得更高曝光权重
• 节日（元旦/春节）主题快速切换，减少人工换物料

这需要把“内容系统”与“门店系统（库存/活动/会员）”打通。别只把 AI 当成生成工具，要把它当作内容调度器。

4）个性化推荐的下一步：推荐的不只是商品，而是“适合你的那条视频”

很多平台已经在做“千人千面”的商品推荐，但真正拉开差距的是：

同一商品，对不同人展示不同卖点的视频版本。

举个具体例子：一款洗发水，A 人群看“控油”，B 人群看“蓬松显发量”，C 人群看“香氛留香”。如果视频版本可以自动生成并与人群标签绑定，你的投放策略会更像“算法驱动的内容供应”。

落地AI视频生成：三步走，别一上来就想全自动

答案先说：先从“半自动产线”开始，建立可控质量，再谈规模化。

1）先定“上线路径”：什么内容能直接上线，什么只能内测

建议把素材分为三类：

• A类（可直接上线）：非人物写实、无强事实承诺、视觉风格可控（例如动画风、图形化演示）
• B类（灰度测试）：涉及功效表达、对比、价格机制，需要强审核
• C类（不建议生成）：医疗/药械强监管、极易引发误导的承诺型内容

2）把“品牌规范”变成机器能懂的模板

品牌手册如果只是一份 PDF，AI 只能靠猜。更有效的是把规范结构化：

• 颜色与材质关键词（“奶油质感”“哑光金属”）
• 角色设定（年龄、性格、口癖、动作偏好）
• 镜头规则（近景占比、商品露出频次、节奏点）

你会发现，一旦模板稳定，生成质量会越来越可控，返工率也会明显下降。

3）用数据闭环做“内容迭代”，别只凭审美

最实用的评估指标（电商友好版）：

• 首秒停留率、3 秒留存
• 完播率、互动率
• 点击率（进店/点商品卡）
• 加购率、支付转化率
• 单条素材的“产出成本”（人力小时 + 工具成本）

做到这里，AI 视频生成就不再是“创意团队的玩具”，而是投放与增长的生产工具。

常见问题：电商团队最关心的三件事

AI生成视频会不会让内容变得更同质化？

会，也不会。同质化来自“同一套提示词+同一套模板反复用”。 解决办法不是放弃 AI，而是像做商品运营那样做“风格矩阵”：至少 3 套风格模板、2 套叙事结构、3 种开头钩子，组合起来就能跑出几十种变体。

适合从哪个部门开始试点？

我更推荐从内容投放/效果广告团队开始，而不是先找品牌部。因为效果团队有明确的“胜负指标”，更容易建立闭环；当 ROI 被验证后，再扩展到品牌与门店物料会顺很多。

需要自研还是采购？

大多数团队的现实路径是：先采购/接入，再做“模板与数据资产”内建。 自研只在两种情况下划算：

• 你有海量内容数据和明确的差异化场景（比如极强的风格资产或 IP）
• 你有长期算力预算与模型团队，不把模型当一次性项目

结尾：Animon上榜只是信号，电商的胜负在“内容供给系统”

Animon 登上视频模型榜单这件事，我更愿意把它看成一个行业信号：视频生成模型正在标准化、可对比、可进入企业采购清单。对电商与新零售来说，真正值得抓住的是下一步——把 AI 视频生成接入到“选品—内容—投放—复购”的链路里，让内容变成可调度的产能。

如果你在做电商内容或新零售运营，不妨用一个更尖锐的问题来检查团队的准备度：

当你的竞争对手可以在 24 小时内生成并验证 200 条视频变体时，你的内容生产节奏还停留在“拍完再说”吗？

想清楚这一点，2026 年的内容战就不会那么被动了。