原创带货视频没流量?搞剪辑搬运吧,快手硬核玩法都在这了

很多人问我一个问题:“素人做原创带货视频是不是起号概率非常低?”

说实话,如果你是普通人、没团队、没时间、没精力天天拍视频,或者又不懂AI视频生成制作能力,那原创这条路,确实越来越难走。

我见过太多这种情况,选品研究半天,脚本写一晚上,第二天拍、剪、改,忙活两三个小时,结果发出去播放三位数,点赞个位数,评论一个没有。

你说不努力吗?很努力。但结果就是时间被掏空,信心被消耗,最后项目自然就黄了。

可偏偏就是这种时候,很多人忽略了一个现实,平台从来不缺原创,缺的是“稳定跑量的内容供给”。

而这,恰恰就是AI剪辑搬运玩法还能活、还能赚钱的根本原因。


一、你以为没流量,其实是你走错了模式

先说一个真实情况,现在的快手AI带货账号,确实看起来蛮low。

但你一看销量,直接吓一跳,几十万单。账号粉丝不多,作品也没什么“爆点”,可它就是稳定出单、长期出单。

为什么?答案就一句话,它根本不是靠“创作能力”在赚钱,而是靠“效率模型”。

这类账号的核心不是“拍得好不好”,而是内容来源够不够多,视频能不能规模化,选的产品是不是容易成交。

这也是为什么我一直说普通人做带货,别一上来就挑战“原创天花板”。

二、快手,为什么反而成了普通人的机会地

很多人下意识会觉得,“抖音流量大,肯定更好做。”但实际跑过的人都知道,快手反而更适合剪辑搬运型账号。

原因很简单:

第一,用户决策更直接

快手用户更偏刚需、实用、性价比导向,不太纠结品牌、不爱反复比价,看对了就下单。

第二,内容容错率高

不追求极致精致,视频只要把“用途+场景+结果”说明白,就有机会出单。

第三,新号起量相对友好

不需要粉丝基础,也不用非要做个人IP,对“内容供给型账号”更友好。

所以你会发现一个现象,很多在抖音跑不动的素材,换到快手,反而能持续出单。

三、AI剪辑搬运的底层逻辑

先说一句实话,AI搬运不是原封不动复制。真正能长期跑的剪辑搬运,核心就三点:

(1)素材来源是已经被市场验证过的。

(2)通过混剪、重组、节奏变化,形成“新结构”。

(3)用数量对抗不确定性。

说白了就是,别人已经帮你测试过内容、测试过产品、测试过用户反应,

你要做的只是,用更高效的方式,把这套东西重新分发一遍。这不是偷懒,这是站在结果上做事。


四、真正决定你能不能出单的,其实是选品

很多人把重心放在“视频技巧”,但我可以负责任地说一句,选品对了,视频随便一点都能卖;选品错了,视频再好也白搭。

那什么样的品,才适合剪辑搬运?

我总结了几个核心标准:

第一,低决策成本

价格不高、用途清晰,看一眼就知道干嘛用的。

第二,高需求频率

生活消耗品、家庭常用品、解决具体问题的东西。

第三,视觉表达简单

一段视频就能看懂效果,不需要复杂解释。

第四,不吃信任背书

不用“主播人格”说服用户,产品本身就成立。你会发现,真正跑量的,往往不是高大上的东西,而是“没啥噱头,但每天都有人需要”的产品。

五、为什么AI

剪辑搬运反而更适合长期做

很多人担心一句话:“这是不是只能赚一阵子?”我反而觉得,这种玩法比纯原创更稳定。原因就在于三点,不依赖个人状态,不消耗情绪和精力,可复制、可放大。

当一个账号跑通之后,你做的不是“每天想创意”,而是不断重复正确动作,把结果放大。

这才是真正的“项目思维”,而不是“内容博主思维”。


六、大多数人做不成,问题从来不在方法

最后说句可能不太好听的。我见过太多人看完觉得有道理,收藏、截图、点个赞,然后……就没有然后了,他们不是不懂,是不肯开始、不敢试错、不愿执行。

但现实就是,所有能赚钱的项目,在刚开始看起来都“不体面”。等你想明白的时候,能吃到的,往往只剩汤了。

OK,本期的内容就分享到这,团队长期深耕快手带货对这块感兴趣的小伙伴,欢迎加入光合学习交流!

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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