买量的同学都发现了，最近信息流里突然冒出大量AI生成的漫剧式游戏素材，几分钟讲完一个反转故事，末尾突然弹出“点击下载同款游戏”；你好奇点进去一看，素材转化率高得离谱，而你的团队还在用老一套“抽卡高光+美女主播”反复洗量；
你问投放同事：“AI漫剧我们能不能做？”对方说：“那是内容团队的事……”
错！AI漫剧素材不是内容创意，而是买量投放的新变量。它本质上解决了传统买量最大的两个死穴：素材同质化 + 定向精准度低。
但问题来了，AI漫剧素材凭什么能成为破局点？内容即定向到底怎么落地？AI到底怎么嵌入“分析-创作”全流程？中小团队没有技术团队，能不能用AI快速产出高转化素材？
这一期我们请来了AppGrowing有米云内容总监——吴彦玮，1小时分享AI趋势下，游戏买量投放的破局点在哪？AI漫剧素材为何成为新风向？2026年营销新趋势！
本次快闪直播的资料整理：PPT+逐字稿+分享文件+视频回放
视频版回放👇
https://play.youmiwu.cn/42450.html
【课程内容】：2026 游戏营销趋势，AI+数据重构投放
【分享亮点】：
1. AI漫剧素材，凭什么成为投放破局点？
2. 内容即定向，如何打破传统投放瓶颈？
3. AI如何重塑「分析-创作」全流程？
4. AI策略分析——快速找准投放核心痛点
5. AI创作——批量产出高转化游戏投放素材
【分享讲师】：吴彦玮 AppGrowing有米云内容总监，品牌数据分析师
以下为本次分享的逐字稿
会议主题：AI漫剧素材与推荐算法变化：游戏投放的破局
会议摘要：本次分享由有米云内容总监燕尾主讲，深入解析了信息流推荐算法从“标签”向“向量化特征”的底层逻辑变迁，并演示了如何利用AI工具进行竞品素材逆推、提示词工程及自动化生成，以提升投放效率。
【介绍开场】
大家好，我是燕尾，用有米云的内容总监。我们旗下有App Growing电商版等产品，能看到大量信息流投放数据，作为第三方也观察到整个信息流投放的趋势变化。今天很荣幸给大家做分享。
最近相信大家看到很多AI漫剧素材，很多游戏开始做轻剧情开头，类似漫剧方式；甚至有公司专门设漫剧岗位，电商和其他行业也有朋友去做漫剧专员。看到别人做有量，我也做，这是很正常的思维。但今天闲聊一下：很多人看到一个东西有机会，就当作技巧去学、去照搬，在当下变化特别快的节奏里，未必走得远。
举例，有公司通过漫剧化视频开头拿到较好投放结果，比如某游戏大量投剧情类素材，大家会刷到。问题是——漫剧素材前景多大？我们要花更多精力做漫剧类素材，还是进一步开发游戏实录玩法视频？哪个路线效果更好？HR资源、招募方向、技术采购、是否买数据、是否开GPT付费……你有很多选择。为了达成某个”技巧”而做的选择，未必是最好的选择。
如何确保选择正确？ 这就是我今天要讲的——整个信息流平台的底层变化。理解变化后，大家自己就能把握：AI做内容能走到哪、预期取代多少旧素材、哪些事现阶段还在做但未来会慢慢不重要。
【案例：漫剧素材演示】
先给大家看一条漫剧素材（播放AI生成的游戏CG漫剧片段）。
这就是某游戏的一些内容。素材有些人觉得不错，OK那我们也做——只从技巧出发，很难理解究竟要做些什么。
【核心：信息流推荐算法底层变化——向量化特征与双塔模型】
这个视频为什么好？最底层原因是整个信息流推荐算法发生了巨大变化。
有多少人知道”向量化特征”这个词？
过去推荐算法是计算一个视频文件的完播率、曝光率、转化率、下载率等指标，通过”成绩”判断它是好学生还是坏学生。这时可以抄模板——就像凭成绩评好学生，只要你表面模仿得像，就能拿到资源倾斜，大家都学过习时”装模作样”过对吧？
接下来的信息流推荐算法不一样，它不再只依赖你的表现数据（成绩），而是综合判断”你是什么样的内容”。它会根据你的画面、音频、文本等多模态信息，拆解为巨量向量化特征来理解内容本质，再通过双塔模型计算用户向量与内容向量的相似度来做匹配。这就是最典型的双塔模型（Two-Tower Model）。
比如刚才那个视频，画面里酒保、洋酒瓶（非白酒瓶）、铁门、地下室、科幻场景、CG风格、西方男性角色……AI会把整个画面拆解为上千个向量化特征。算法不”看懂”剧情，只是抽取特征。如果画面特征和某海外大厂游戏CG非常相似，就会认为该素材适合推给常看该类游戏CG更新的人群。
由此理解平台为什么严抓同质化、上暗水印、封包，因为过去物理堆量、简单裂变、抄爆款的玩法对双塔推荐来说太低效了，平台要逐步淘汰纯数值导向的旧逻辑。很多以前奏效的东西（暴力堆量）会慢慢失效。
【应用：通过向量化特征控制人群定向——擦边素材定向女性健身人群案例】
例子（虽是电商但游戏通用）：很多人做游戏”擦边”开头吸引泛流量。假设你做女性向游戏，想吸引北上广深年轻优质女性白领——她们关心美背、马甲线、上瑜伽课、有消费力。但你做性感女性开头，看素材的多半是男性，怎么办？
计算机不是像人”看内容”，而是把每帧画面拆成特征描述词——比如”女人正在吃绿色食物、打卡、不吃晚饭、嘴馋、欣赏”等词汇特征，会定向到近期关注节食健身的女性，而非只看擦边内容的男性。如果你能在内容中埋入大量目标人群相关的向量化特征（健身、瑜伽、轻食等），就不用担心擦边小视频推给非目标人群。
怎么利用？通过AI逆推竞对爆款素材的提示词（它背后对应的向量化特征描述），让AI生成具同样特征的新画面/视频，你就获得相似定向能力，再植入自己产品的卖点。这玩法目前在电商和游戏头部已比较前沿且有效。
回到刚才漫剧视频——好在它的向量化特征能面向关注游戏CG的目标玩家。怎么做借鉴？逆推提示词→还原提示词→用同样思路做自己游戏素材，理论上所有游戏都能用。
【实操演示：AI逆推+生成——以永劫无间、无尽冬日为例】
（演示）我最近玩永劫无间，把人物背景故事让AI写成30秒视频脚本，逆推画风提示词、色彩提示词、场景提示词、人物描述（外观、年龄、体型、衣服、气质、动作、表情、光影等）。AI扫描画面像素归纳规律，你只需把游戏素材丢给AI，让它遵循你的美术风格结合故事生成视频。（播放纯AI生成30秒CG片段）
提示：AI生成建议做提示词体系管理——沉淀提示词、参考图体系、分镜控制，能轻松做出超过15秒连贯视频。刚看到的30秒视频是两个15秒画面构成，因同一提示词体系保证一致性。
再看《无尽冬日》类剧情——原素材是图片加配音旁白（末日生存叙事：”暴风雪来临前修好屋顶…寒冷…但飞艇声音意味着会被发现”），关联百条广告组说明效果好。不能只凭”感觉好”去抄，要AI逆推它被算法推荐的本质向量化特征（危机叙事+安全岛+天灾+隐忧紧张感，起承转合好），再结合自身游戏世界观改写脚本生成新素材。
（演示）《三国冰河时代》参考《无尽冬日》爆款素材——逆推提示词→结合三国冰河时代游戏故事信息→生成脚本→生成视频（播放AI生成片段：”风乱世火炉即命脉…粮草告急敌军压境 三国冰河时代，你能守住最后的火种吗？”）。它具有相似节奏与向量化特征，画面中出现游戏界面让算法打上游戏标签，去匹配常看游戏直播/界面的受众。
逆推分两步提示词：
-
第一步：把竞对素材丢给AI，让它分析该素材被算法推荐的真实特征并归纳出可用于AI生成的脚本框架。
-
第二步：告诉AI你的游戏（世界观/参考图/故事设定），让它调优脚本并输出视频生成提示词，丢给视频生成模型（如CogVideo/SVD/Kling等），基本3条至少有2条可用，不需大量抽卡。
（演示疯狂水世界参考同逻辑生成的末日洪水预警素材）
【AI创意同质化问题与营销大数据的重要性】
有人问：AI本身创意有限——让AI表演”世界末日”来回就那几种起承转合，生成东西容易同质化，怎么办？
这引出两点：
-
理解推荐算法底层逻辑（刚讲了）
-
必须要有营销大数据——大模型设计是为”讨好平均用户”，输出相对经典剧情。但信息流市场兴趣偏好时刻在变（甚至秒秒分分都在变），今天爱刷宝可梦明天爱刷别的，无原因只是心情变。确认市场热度方向必须靠数据。
我们有米云（App Going国内版/国际版）提供素材监测和数据工具，能看到各行业素材。结合AI策略分析功能：上传竞对素材→AI分析它好在哪（叙事结构/人群偏好/向量特征）→输入”我的游戏是XX参考上述脚本给我调优新脚本”→AI输出适配你游戏的脚本及视频生成提示词→调用创意管家或直连视频生成模型批量出素材。
人最重要的作用是策略把控与审美判断——AI可帮你筛选千条素材归纳方向、预测哪些方向值得借鉴，但具体选哪个方向需要投手直觉和内容人员的判断（比如你的游戏是中重度SLG还是休闲，目标人群是谁，末日题材是否适合做温馨第一视角吸引女性休闲玩家等）。AI全自动生产目前替代不了人的策略决策。
【素材策略方向延展——以生存33天、超自然行动组为例】
《生存33天》早期素材是建筑升级实录（废弃房车→高达），现在做第一视角末日叙事（播放第一视角素材：”末世里你的命取决于藏身之处…这座地下金库才是我要的”），内核仍是建筑升级（1级→2级→3级避难所），但包装成沉浸式第一视角可细分方向——有些女性不喜欢危机感，可做末日温馨第一视角吸引休闲女玩家，素材生命周期更长（7天~1个月 vs 爆量3天衰减）。重度游戏往沉浸感发力；休闲游戏可堆更多方向试探。
验证某策略跑通（如第一视角末日不错），再围绕它裂变——不同人群（年轻女性/白领/小镇宝妈）、不同画风（动漫/日式/韩系）、不同叙事角度，有效策略延展出10个，对应更细人群。再换下一策略时，仍通过大数据找市场新热点借鉴。
（演示《超自然行动组》AI分析其素材受众——社交型探索者、休闲成就者，微恐但强调社交关系→生成”微恐怖更搞笑玩法 队友笑比鬼大声”素材）
【行业判断与职业发展建议】
大判断：一年后信息流市场游戏公司有20%素材是纯AI生成（用于快速验证策略方向），AI生成验证某个策略是否可行比低质混剪更有价值。
从业者职业发展方向要往策略走，而非纯执行。研究AI技术不是为了取代人，而是让策略意识强的人生产力倍增。过去有投手直觉准但受限于设计团队实现能力、没精力验证，效果差异不大；AI出现后，判断准→马上出批量AI素材验证→跑通可加预算做延展→此人价值显著提升。反之，若工作只是”抄爆款、瞎剪、通投拉满赌运气”，无策略思考，很容易被AI工业化替代——就像纺织机淘汰手工织工，市场只剩高奢定制与工业标品，无中间层。
提升”审美/Taste”的技巧：
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了解推荐算法原理和向量化特征概念，走出”标签意识”，理解内容被算法拆解成的多维特征空间
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客观看待内容——比如战神短剧为何推给小镇青年（他们生活环境无霸总/财阀，但有当兵回乡风光的大哥可共鸣），不是高雅低俗之分，是你能理解”别人如何感知事物”的能力
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多输入：玩游戏、看数据、读相关书（《娱乐至死》《文化性动物》《游戏与人》《叙事经济学》《必然》《技术元素》凯文·凯利）
短剧对游戏是挤压吗？ 不是同一情境——短剧受众多在碎片等待时间（等红灯/等单）看故事；游戏受众要有5-10分钟以上想沉浸式互动。若你的游戏需要沉浸体验，短剧不是对手。但素材形式上，你也可以做90秒末日生存短剧占据用户看短剧的时间窗口。
给年轻人的建议： 学校教的东西严重滞后（营销课本可能是80年代科特勒写的，5-10年才进教材）。不要执着固化技巧（今年有效技巧明年可能失效），抓住底层变化（推荐算法演进）。放下”我不可能搞懂”的畏难心理——文科生也该知道计算机语言、Markdown、MCP、Skill与提示词工程的区别，至少知道原理。你自己先搞懂，人脉交流才有意义，否则无法分辨对方是真懂还是装懂。
基于向量化特征拆解素材，把”理解内容”交给机器分析，人负责策略判断（这素材方向适不适合我的游戏/品牌/人群），这才是符合新推荐逻辑的工作方式。
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