AI 技术的应用场景不断拓展，直播行业也迎来了新的变革机遇。从内容供给、主播孵化到用户运营和商业化设计，AI 的介入为直播行业带来了更高的效率和更丰富的体验。

前言

我在公司内研究AI落地已经有一段时间了，最近老婆问我直播行业的内容运营有什么可以利用AI提效的地方。于是我便结合自己对直播行业的理解、对象提供的业务痛点 以及历史探索到的一些AI应用，想浅浅谈一下其中可以用到的工具。

根据之前的拆解 浅谈直播行业的中台系统，直播行业的内容运营可以分为以下4个环节：

• 1.内容供给方维护：维护好PGC、UGC内容产出者，保证优质正常供给，打造良性的内容生态。
• 2.内容打造：打造迎合平台商业目的需求的内容生态，辅助平台获取商业利益。
• 3.内容消费方运营：最大化内容的价值，并通过各种运营手段维稳用户群体，保证平台的收益。
• 4.商业化设计：通过各种商业化手段的设计，最大化平台商业收益。

下面分别列一下每个环节可能用到的AI工具。

内容供给方维护环节的AI

“内容供给方维护”环节的核心工作内容是“供给者招募”、“主播孵化”、“关系维稳”。针对这几个工作内容，可以考虑构建“AI星探”和“AI经纪人”能力。

AI星探

一般的内容供给者招募方法都是“发布招募政策”或者“定向邀约”，这十分依赖目前平台掌握的供给者资源。而由于人力的原因，也不可能人肉去大范围挖掘优质内容供给者。

因此可以构建一个“AI星探”的能力。其可以采集内部平台或者是外部平台的开播数据，获取到他们的直播片段以及相关数据。然后结合业务需求制定筛选规则，从而从中评选出优质、一般、较差的主播。

内容运营同学则可根据AI筛选的结果进行二次审核，并选出符合招募标准的主播/公会进行定向邀约。

这里面涉及到AI的内容有：

1. 数据采集：

数据采集其实可以通过python解决，但是在以往，需要技术团队专门维护一套脚本，以防采集对象的调整导致原有脚本失效。

而如今，我们可以借助各种强大的AI能力来更高效地完成采集工作，比如：

• 1）AI低代码平台提供网页解析能力：比如coze上的各种插件、飞书文档上的各种“字段捷径”，它们一定程度上都提供了其他平台的信息采集、提取能力。

• 2）基于AI编程的脚本：在目前AI编程较为发达的当下，我们可以直接给到网址AI，然后给到所需要的内容，让其撰写脚本并执行。

此外，目前MCP协议正在兴起，里面不乏各种信息采集相关的服务能力。

2. 评级筛选：

在完成数据采集后，我们需要制定规则进行内容筛选，从中选出优质的内容。比如我们目前筛选的是“游戏主播”方向，想从中选出有潜力的素人游戏主播。

那么我们可以定制如下的筛选“优秀”筛选规则：

这里是尝试筛选出“有一定数据基础”、“具有一定能力基础”的主播。其中会利用到各种AI能力进行数据处理和数据筛选：

• 1）“直播内容属于游戏”则可利用视频分析AI（比如豆包、CPM等大模型）进行画面识别，判断最终输出的视频“是否包含游戏元素”。

• 在coze上有相关的能力。
• 2）“有一定数据基础”可以用过采集到的数据进行筛选。
• 3）“具有一定能力基础”则可先将“音频”内容通过“音频识别AI”转变为“文本”内容，然后利用LLM进行“是否清晰”、“是否有趣”的分析和提炼。

AI经纪人

当招募到主播后，就需要主播进行孵化和关系维稳，保证主播能够产出符合平台需求的内容。

在以往，由于人力的原因，并不能给到所有招募进来的主播做一对一的孵化，只能根据主播分级，对头部、腰部主播进行一对一服务，而像是底部的主播，则只能给到政策、教程等方式进行扶持，因此有可能错失有潜力的主播。

因此，可以构建一个“AI经纪人”的概念，其可以用于对腰部、底部的主播进行孵化和关系维稳。“AI经纪人”需要具备的技能点有：

1. 开播指引：“AI经纪人”需要教会主播开播所需要的技能，比如平台的规则、工具的使用、如何互动等等等，通过这个过程，把新手主播变成能够正常产出内容的主播。

2. 任务安排：“AI经纪人”需要结合主播的开播数据，给到一定的任务指引与奖励，从而刺激主播开播数上涨，并且引导他们产出更多符合平台需求的优质内容。

3. 问题解答：主播在开播过程中是会经常存在各种问题的，如果由人力去解答，不能够及时地解决。因此可以基于知识库，构建智能问答能力，使得主播相关的问题，能够被及时地解决。

4. 内容质检：“AI经纪人”需要定期对主播的内容进行巡检，判断主播内容质量好坏，并给到相关的建议。

5. 人才提拔：如果主播的内容达到一定的优质标准，则可以打上标签，并给到运营人肉跟进后续的培养。

这里面涉及到AI的内容有：

1. AI问答：

在开播指引和问题解答环节，我们需要基于主播的诉求给到匹配的答案。这里可以采用RAG技术方案，实现对主播诉求的匹配，与答案分发。

2. 任务推荐：

任务推荐可以采用规则策略的方式，让有经验的运营梳理规则，比如“XXX>开播数>XX”时，给到什么样的任务建议。

也可以定制小规模的算法模型，来预测主播当前最需要的策略内容。但这里的前提是“有足够多变的任务”。

3. AI质检：

我们可以利用AI对直播内容进行质量判断，整体的实现方案类似于“AI星探”的“评级筛选”，是通过各类数据规则以及AI能力进行数据处理和数据筛选，此处就不再赘述。

内容打造环节的AI

用户偏好分析

内容打造其实是一个“从用户中来，到用户中去”的过程，内容运营需要了解“平台的用户喜欢什么”、“会为什么内容付费”，然后再扶持、打造对应的内容。

而我们可以利用AI，从用户在内部平台、竞品平台、社交媒体上的言论数据（比如直播弹幕、社区动态）中挖掘出用户对“什么样”的直播内容感兴趣。

这里面涉及到AI的内容有：

1. 数据采集：

数据来源可以是内部和外部。外部采集相关内容前文有提及，此处不赘述。

2. 偏好分析：

偏好分析的方式可以细分为：

• 分析用户自然语言中透露的偏好。这个方向需要利用到LLM，需要基于分析目标构建提示词工程，从用户的舆情中提炼出用户的内容偏好倾向。
• 分析直播内容与用户的喜好偏好。这个方向需要先对直播内容进行拆解和分类，然后分析这个类别下的用户反馈，从而判断每个类别的直播内容的接受程度。

AI直播工具

目前很多AI技术能力是可以直接给到直播内容赋能，并辅助内容供给。如果按内容形式分类，可以分为“文本”、“声音”、“画面”三大类型。

这一部分主要汇总能够基于AI进行内容供给的能力。

【文案】内容文案建议

直播内是否优秀，往往取决于主播的口才、控场、应变等表演能力，而往往同时具备这些能力的主播是十分稀少的，对于一些腰部、底部的主播，他们往往缺乏这些表演能力，导致他们的直播内容“不够优秀”。

• 比如，一场主题为角色扮演的直播，一些腰部、底部主播往往会出现ooc的情况，导致直播内容“不够优秀”。
• 比如，当面临千奇百怪的用户的诉求的时候，主播有可能由于口才、应变能力不行，导致并不能接上用户的诉求，从而直播效果大打折扣。

所以，基于大语言模型的能力，我们可以打造一个AI内容文案建议助手，根据“直播目的”、“主播上下文”、“观众问题”等内容，输出主播当前的直播策略和建议。其中输出的场景可以有：

1. 直播内容建议：结合直播主题、主播特征习惯、直播台本，以及现场直播的情况，给到主播“当下的内容建议”，以及后续的直播策略建议。

2. 观众互动建议：基于用户画像、用户问题、直播情况，AI生成互动话术，例如交个朋友直播间利用AI生成符合目标用户（如25-35岁职场女性）的销售话术，提升转化率98%。

【声音】变声

直播中，主播的声线特质与内容风格的契合度直接影响观众代入感，但多数主播受限于先天音色或表演能力，难以灵活切换适合不同情境的声音形象，导致直播效果受限。

例如，在剧情类直播中，男性主播需扮演女性角色时，真实音色与角色设定冲突，容易让观众产生违和感；又如在恐怖主题直播中，平淡的语调无法营造紧张氛围，削弱内容感染力。

通过AI变声技术，可实时调整主播音色、音调与情感表达，提供高适配度的声音解决方案：

1. 角色化声音塑造：基于直播场景自动匹配声线，如萝莉音、大叔音、机械音等，并支持音色微调功能，确保跨性别、跨物种演绎时自然流畅；

2. 状态维持辅助：动态优化声音疲劳度，当主播长时间直播导致声音沙哑时，AI可增强声音饱满度与稳定性。

【声音】AI音效

传统直播的音效依赖人工触发，往往存在响应延迟、与内容不同步的问题，尤其在单人控场场景中，主播难以兼顾表演与音效操控，导致氛围断层。

例如游戏直播中，主播击杀BOSS瞬间未能及时添加欢呼音效，高光时刻冲击力不足；又如带货直播突然冷场时，缺乏背景音乐过渡加剧尴尬局面。

AI音效引擎通过语义理解与场景感知，可实现智能音效协同：

1. 情境联动触发：自动识别直播内容添加环境音（如雨声、马蹄声）、情绪音效（如掌声、惊叹声）；

2. 动态氛围调控：根据直播间实时数据调节音效强度，如观众激增时自动增强背景音乐节奏感，订单峰值时触发定制化庆祝音效提升转化冲动。

【声音】AI配音

高强度直播中，主播常面临口播与互动难以兼顾的困境，尤其涉及产品解说、多语言场景时，人力配音成本高且容错率低。

典型案例包括跨境直播时，单一语种覆盖有限导致海外用户流失；或带货主播需反复讲解商品参数时，因疲劳导致语速失控、信息传递效率下降。

AI配音系统提供全链条语音解决方案：

1. 智能解说托管：自动生成与主播声线一致的配音，在主播专注互动时持续输出产品介绍；

2. 实时多语种适配：通过语音克隆+翻译技术，实现中/英/日语等多语言同步配音；

3. 紧急内容补救：当主播出现口误时，AI即时生成修正语音进行覆盖，保障直播专业度。

【声音】AI唱歌

直播场景中，真人演唱受限于主播声乐能力与设备条件，常出现音准不稳、风格单一或临场创意不足的问题，难以满足观众对多样化音乐互动的期待。

例如，情感类电台主播即兴演唱时频繁走音，破坏氛围沉浸感；游戏主播在获胜后想用高燃歌曲庆祝，却因音域限制无法驾驭高难度曲目。

AI歌声合成技术突破人力边界，实现“零门槛专业级演唱”：

1. 智能声乐修正：实时校准音高、节奏，自动补足气息不足或破音段落；

2. 跨界风格演绎：一键切换民谣、摇滚、戏腔等唱法，甚至模拟明星音色；

3. 即兴创作赋能：输入关键词自动生成押韵歌词并配乐演唱，如户外直播突遇下雨时，AI即刻生成应景的《雨中狂欢曲》带动观众打赏热潮。

【画面】数字人

数字人其实是一个十分成熟的技术方案了。其是指运用数字技术创造的、与人类形象接近的数字化人物形象，从而替代人完成相关的视频播报、直播等工作。

在内容打造环节，可以利用数字人技术作为直播的主要内容。

但是这种方式很容易由于“缺乏新意”导致用户留存数据不好。只能用于“长尾内容填充”，或者是“工具性质”明显的直播间，比如电商带货、XX企业官方服务直播间。

当然，数字人也可以作为主播形象的一个补充，给到形象不好的主播使用，就好像各种直播皮套人那样，数字人仅仅在屏幕的一角进行展示。

目前数字人技术供应商非常多，比如华为、科大讯飞……此处不再展开描述。

【画面】AI特效玩法

以往的直播特效是需要定制的，无法做到结合直播内容，从而形成更佳的表演效果。

基于现在视频生成AI技术的成熟，我们可以对主播定制专属特效，从而丰富直播的内容表现和玩法。

现在各大短视频平台其实已经可以看到这个明显的趋势了，基于画面转绘、视频生成等技术，做到各种更好玩的直播特效玩法。

内容质检

作为内容运营，保证内容生态的质量。

我们可以利用AI对直播内容进行质量判断，整体的实现方案类似于“AI星探”的“评级筛选”，是通过各类数据规则以及AI能力进行数据处理和数据筛选，此处就不再赘述。

内容消费方运营环节的AI

客服

由于行业内AI+客服的方案很多，可以分为客服培育、客户接待、管理服务环节去构建AI能力，此处就不额外展开描述。

也可以看下面的文章：https://www.woshipm.com/it/6033131.html。

主播陪聊Agent

我们可以利用现在非常成熟的陪聊Agent能力，搭建一个主播陪聊Agent。该陪聊Agent可以在主播不开播的时候，模拟主播去与用户互动，从而培养情感。

参考Character.ai、星野APP。

个性化推荐

这个是老技术了，不展开描述，需要基于用户偏好推荐直播内容，实现每个内容消费者都能匹配其最合适的内容供给者。

商业化设计环节的AIAI

定制奖励

以往运营会结合运营活动给各类主播、用户定制各种勋章、头像框等内容，但是这些内容往往由于设计师产能的限制，导致千篇一律。

基于当前较为成熟的AI生图技术，我们设计产能大大提升，可以做到对主播进行定制化奖励设计，从而大大强化对主播的吸引效果。

AI定制礼物

同样由于设计师产能的限制，礼物打赏比较容易千篇一律。

作为盈利的主要手段，我们要充分利用AI的能力，提高礼物的效果和质量（比如结合AI特效、AI配音等），甚至一定程度上实现“千人千礼”的效果。

我们也可以考虑打造礼物界的“创意工坊”，观众可协作设计礼物并抽成销售收益，如粉丝团共创“战队应援导弹”礼物，让观众起到设计　+　销售分发的作用，提高整体的礼物收益。

活动AI提效

同样由于设计师产能的限制，活动的制作也比较容易千篇一律。

结合AI编程、AI作图技术的发展，我们可以拉高活动的产能，从而实现千人千活动，最大化整体收益。

小结

以上，便是个人对于AI与直播结合的思考，欢迎各路大佬指教。