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没时间看全文,看这四条就够了
要做一个“垂类 AI 评测节目”。现有排行榜至少一半在失效(厂商卷分数),所以自己按“模拟推演”这个真实场景设口径、把国内外模型统一测一遍,既给自己选模型,也做成内容发抖音 / B站 / 小红书,拿精准流量和厂商影响力。
评测框架收敛为三个维度:场景建模、拟人程度、博弈能力。分别对应“理解并建构世界”“像真人一样行动”“在复杂环境里为自己争取利益”,被总结为 AI 核心三大件。今天只对齐框架,细则后续出文档。
“直播带货选品”确认为可做的新场景,但定位是“相对排序 + 归因”,不是爆品预测。全量过品 → 淘汰 → 组 20–30 个组合跑完整模拟 → 选当日最优;一次跑批成本下限约 200 元。
收尾动作已定。周一再向直播圈的人请教一轮 → 出一版《选品模拟框架表》给朋友挑错并试跑;评测三块的方案文档、本次会议纪要后续发给对方。
02会议结论
双方明确“对齐”的六个点
评测节目:做,且只做垂直
以 A.S. simulation(模拟推演)为唯一赛道切入,用现有品牌名开账号,内容形态是“评测 + 视频”,先服务自身选型,再对外获客与影响厂商。
评测基准:三块,不再增加
场景建模 / 拟人程度 / 博弈能力,作为后续所有评测的统一课题与排名口径;具体评分细则不在本次会议定。
选品模拟:可以做,形态已清
组合级整场模拟 + 单品级快速过品,输出“关键字 + 相对数值”两类结果;定位是给主播 / MCN 的选品决策做参考。
价值边界:不承诺爆品
明确“无法预测哪个东西一定成功”,只回答“在当下建模假设下,哪类粉丝对哪类品更感兴趣、关键差异变量是什么”。
先做出来,再谈钱
先用一次真实跑批证明价值(朋友案例试点),付费意愿取决于价值感知;报价按成本下限的数倍到十几倍估。
会末状态:对齐
“我们现在两个应该都对齐了吧”——“对齐了。”剩余动作转入线下文档与试跑。
03议题一|AI 评测节目
从“排行榜失效”到一款垂类评测产品的形状
为什么做
- 排行榜已经在失效。“至少一半的这种评测已经逐渐失效了,因为大家都要卷分数,卷着卷着分就上去了。”
- 我们自己的场景是空白。现有模型还不能很好服务模拟推演的需求,“远没有卷到 100 分”,所以按自己口径测出来的结果本身就有参考价值。
- 三重收益。① 内部选模型有据可依;② 内容化获取精准流量;③ 对厂商形成一点影响力(“至少之前没有多少人往这个点上做评测”)。
怎么做
只垂直一个赛道
不做通用榜单,只做 A.S. simulation 行业;“后续可以补充给观众看的参考维度,但核心价值在我们自己的产品需求上”。
自有账号 + 视频
用现有“预名”开一个评测账号,标注“某年某月做了这个评测、口径是什么”,用 AI 工具剪成视频,多平台铺开。
流量不大但要准
“评测类、信息类节目一定有人看”,但初期流量不会很大;关键不是大,是观众精准(潜在客户、行业人、厂商)。
三个评测维度(本次最重要产出)
| 维度 | 怎么测 | 看什么 | 当前判断 |
|---|---|---|---|
| ① 场景建模 对世界的理解与建构 |
给统一的提示词与场景输入,让模型把角色 / 场景建模出来,再放进场景中行动。 | 两件事:对提示词的彻底理解能力,以及能否把建模做稳、做对(工作能力)。此前一直存在“建模不稳定”的老问题。 | 理解能力目前最强是 Claude,执行 / 建模能力最强是 GPT。 |
| ② 拟人程度 理解人 / 像人一样行动 |
找真人(初期用群友、熟人或双方本人),披露其表面背景;复用系统已有“从表面信息重建完整背景”的基础设施生成一个 AI;两边在同一场景行动,产生轨迹后隐去身份,交给独立 AI 与人类二选一投票“哪个是真人”。 | 行动模式、说话方式、行为逻辑是否像真人——超加强版图灵测试;也是此前说过的 AB 测试器方向。 | 价值高但“做起来比较折腾”(要找人),好处是能顺带收集一批数据。 |
| ③ 博弈能力 复杂环境中争利 |
承接近期在做的游戏 / 博弈类产品:把一堆模型扔进同一个博弈环境,“你们博弈去吧”,只做结果控制、不做过程控制。 | 谁赢谁靠前(排序制);同时观察模型会不会跑偏——只盯局部、进入“管道效应”、抓不住重点。 | 评测课题 / 基准由我们给,模型自己玩。 |
——场景建模=对世界的理解与建构;拟人=理解人;博弈=在复杂环境里为自己争取利益。
04议题二|直播带货选品模拟
从一个朋友“想模拟出爆品”的需求,拆成一款可跑的产品
行业结构:人、货、场、流量
四要素
人=主播、粉丝、潜在消费者;货=商品、价格、品牌、利润、佣金;场=直播内容、讲解方式、商品顺序、促销活动;流量=平台自然推荐、粉丝进入、广告投放。
链条
品牌 / 厂商 →(三方店铺、服务商、选品平台)→ 平台 → 主播 / MCN。大品牌自带电商运营部门,直接管抖音、小红书的直播渠道。
- 直播是绝对主力:抖音上自由职业者带货的转化约 70% 来自直播,内容挂小黄车不到 30%;过万亿 GMV 基本靠直播转化。
- 大品牌重资产化:自建直播间,24 小时三班倒(约 3 波人、每波 4–5 小时,早 8 点到晚 12 点甚至 1 点);线下门店持续收缩,转线上。
- 选品是个大工程:主播 / MCN 可选品至少几百、常见成千;由选品 / 电商运营岗承担,单人月成本约 1–3 万以上——这正是 AI 难以替代的人工成本。
选品岗到底在判断什么
我们提供的模拟形态
4 小时排播模拟
主播一天播 4 小时,按 A / B / C 组合与顺序去播;模拟这一场播完粉丝的反应与匹配度。
关键字 + 相对数值
关键字:模拟粉丝产生的想法、短语集合;数值:只做组合之间的相对比较,绝对值无意义(偏差大)。
全量筛 + 组合择优
把 400–500 / 上千个品全拉过来逐个过一遍,差的先 PASS;再从剩下的组 20–30 个组合跑完整模拟,选最优当天播。
技术、成本与商业判断
| 议题 | 会上结论 |
|---|---|
| 技术可行性 | 路径清晰、没有明显难点:用粉丝画像建模粉丝 → 让模拟粉丝对不同组合快速试跑 → 出相对结果。单品测试只算“粉丝快速测试”,不能代表整天。 |
| 数据来源(风险) | 品清单、粉丝画像(年龄等)客户后台都有;但平台可能不允许读取,“大家手里一个个把这些品都截图”是退路,需要客户导出 / 提供。 |
| 单次成本 | 2000 个品过一遍 + 30 个组合完整模拟,自动化后下限约 200 元 / 次;换成简单过滤还能更低。 |
| 定价 | 200 元只是下限,“你最好按远高于这个值、好几倍甚至十几倍去估”。 |
| 付费意愿 | 若价值成立,“这个钱洒洒水”;选品是 AI 降不下来的人工成本,市场体量极大(抖音、小红书、视频号,还有海外)。 |
| 竞争 | “我现在觉得肯定是有这类工具正在做”,需要调研;朋友说“这个场景现在没有 AI 能替代”,但对方自己认为这话不一定准。 |
05会议时间轴
按录音时间定位,方便回听
开场:现有 AI 排行榜“至少一半在失效”。
提出做只垂直于模拟推演赛道的评测节目。
确认理解:国内外模型统一场景测试并排名。
账号与发布形式:用预名开号、做成视频发多平台。
流量判断:一定有人看,但要“准”不要“大”。
三大评测维度:场景建模 → 拟人程度 → 博弈能力。
抽象为“AI 核心三大件”,本议题收口。
转入议题二:直播带货产业链先对齐。
四要素:人、货、场、流量;70% 转化来自直播。
选品岗的真实工作链路与人工成本。
组合模拟 +“关键字 / 数值”两类输出。
全量过品 + 组合筛选的产品形态成型。
划线:不预测爆品,只做相对比较与归因。
周一再请教一轮 → 出《选品模拟框架表》给朋友改。
风险盘点:数据来源、单次成本与付费意愿。
收尾:确认对齐,约定发送文档与报告。
临了插一条:GPT-6 的“智能交互界面 / 用模型做 UI”,约定发新闻链接。
06下一步与分工
负责人按会上口径标注,可再调整
| # | 事项 | 负责人 | 时间 |
|---|---|---|---|
| 1 | 再向直播带货从业者请教一轮,补齐选品环节、操作细节与工具现状 | 方案方 | 10/19(周一) |
| 2 | 产出《选品模拟框架表》(表格式),交朋友挑错 / 修改后跑第一版结果 | 方案方 | 请教后一周内 |
| 3 | 整理三块评测(场景建模 / 拟人 / 博弈)的方案文档并发出 | 方案方 | 会后 |
| 4 | 调研市面上已有的选品 AI 工具与竞品做法 | 双方 | 本周 |
| 5 | 确认平台数据可得性与合规路径(品清单、粉丝画像) | 与客户 / 朋友 | 待定 |
| 6 | 把本次会议纪要(AI 生成)发出 | 方案方 | 会后即刻 |
| 7 | 发 GPT-6“智能交互界面 / 用模型生成 UI”的新闻或截图 | 参与方 | 随时 |
补充:评测账号的开通、第一期是否只做双方本人 / 邀群友做真人样本,会上只提了方向,未定时间表。
07风险与待验证
这些是会直接影响结果的地方
评测内容初期可能没量
垂类信息类内容一定有人看,但起步慢;自建榜单同样可能被厂商针对性优化,需要持续更新口径。
数据来源可能拿不到
平台不一定允许读取选品与粉丝数据,退路是客户导出或人工截图,质量和成本都要重估。
200 元只是下限
该数字是流程自动化后的最低边际成本,对外报价需按数倍到十几倍估,并算上交付与沟通成本。
客户要“爆品”,我们给不了
必须先把“模拟的价值边界”讲清,否则交付即失望;这也是每次对外沟通的第一件事。
可能已有同类工具
“这个场景现在没有 AI 能替代”只是朋友的说法,需要有意识地做一轮市场扫描。
录音中段卡顿 + 转写误差
11:20 前后有一次明显卡顿(“你能听见我说话吗”);机器转写对专有名词(A.S. simulation、OPUS、KA/LA、Claude/GPT)可能有误。
08谁说了什么
录音为单声道、未做声纹分离,以下按发言内容归属推断
把想法变成产品的人
提出评测节目构想与“只做垂类”的口径;讲三大评测维度的设计与现有基础设施的复用;把直播带货拆成可模拟的产品形态;给出成本下限与报价口径;反复强调“不预测爆品”的价值边界;安排下周请教同行、出框架表、发文档。
把方向拽回现实的人
提供排行榜的信息来源与“排行榜已失效”的判断依据;对内容流量给出“要准不要大”的判断;补充直播带货四要素、产业链与 70% 转化等结构信息;追问选品数量、岗位成本与付费意愿;提出数据来源与单次成本的现实约束;临了带来 GPT-6 UI 的新信息。
09会上出现的关键数字
便于复核与写进方案
10完整转写
机器转写原文(已繁转简、按停顿合并),未逐句人工校对