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情境★★★★★7 分鐘閱讀

用 AI 生產品發布的文案、圖片、影片

AI 把發布準備從幾週壓到幾天 — 但只有你知道哪些 artifact AI 處理、哪些需要人才有用。

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產品發布需要一份疲憊的 artifact 清單:landing page、部落格文、demo 影片、截圖、社群貼文(5+ 平台 × 多個格式)、email 序列、新聞稿、PH/HN 貼文。獨立創業者過去要 2-3 週做這些。AI 能壓到 3-5 天 — 如果你交對了東西。

發布 artifact 菜單

絕對用 AI 做的:

  • 社群貼文變體(LinkedIn、X、Threads、Reddit、IG caption)
  • email 主旨 A/B 候選
  • FAQ 區草稿
  • 新聞稿初稿
  • demo 影片 voiceover 腳本
  • 非英語市場本地化文案
  • 對手對比表
  • 從長內容拆推 thread

AI 跟人混合:

  • Landing page hero 文案(AI 變體 + 你挑 + 編輯)
  • 部落格文(AI 結構 + 你的具體看法)
  • ProductHunt / HackerNews 標題 + 第一則留言(高風險;AI 只用變體)
  • Demo 截圖(Flux 做背景、你做 UI 擷取)
  • Demo 影片(AI 做 B-roll、你做螢幕錄影加旁白)

不要用 AI:

  • 創辦人個人發布故事
  • 具體客戶引言
  • 價格決策跟訊息
  • 隱私 / 條款 / 安全文案

Landing page 文案

Hero section:自己寫。生 10 個變體比較,但 hero 定義品牌,1-2 句塑造訪客覺得你做什麼。

下方:AI OK。功能 blurb、見證 framing、FAQ、安全 highlight — 都受益 AI 結構化。為 voice 編輯但結構可重用。

有用的 pattern:把你的產品 brief 貼進 Claude 或 GPT。要 5 個不同角度定位產品。挑角度,再讓 AI 寫 section 文案,再自己編輯 section 文案。

發布圖像 stack

現代發布需要:

  • Hero 圖 / OG 圖(Flux Pro 或 Midjourney)
  • 功能縮圖(Flux 在一致風格上的變體)
  • 各平台社群媒體 OG card(不同長寬比)
  • Demo 截圖(你自己、Figma 清理)
  • 選配:動畫教學 GIF(Runway 或 Pika)

為了一致性,挑一個圖像模型一個風格方向。不要在同一發布裡混 Midjourney + Flux + DALL·E — 視覺風格會撞、感覺散。

任何含文字的圖(logo、對比卡、功能標籤)用 Ideogram。

發布影片

60-90 秒產品 demo 影片:

  • 螢幕錄影 — 自己用 Loom / OBS。不要 AI 生 UI;不準確。
  • Voiceover — Claude 寫腳本、ElevenLabs 配音或自己聲音透過 Cartesia clone。
  • B-roll 給 context — Flux + Pika 或 Runway 給任何不是螢幕擷取的視覺。
  • 音樂 — Suno 或 Udio 客製;Artlist / Epidemic Sound 授權。
  • 字幕 — 透過 Descript 自動字幕;檢查準確。
  • 剪輯 — Descript 或 CapCut 快剪。

發布工具預算 $50-100,能做出像 $5k 工作室影片的東西。錄影前多次迭代腳本 — 腳本品質比視覺精緻重要。

社群貼文

平台特定生成 pattern:

為這些平台生宣布我產品 [簡述] 的貼文。
每個跟著平台實際慣例:
- X:280 字、輕鬆、可用 emoji
- LinkedIn:3-4 段短、專業、故事導向
- Threads:280 字、對話式
- Reddit r/X:尊重 subreddit 規則、不要行銷語氣
- HN Show HN:事實、短、連結在標題
- Product Hunt tagline:最多 60 字、有力

關鍵:平台慣例差很多。AI 知道但你提醒它才用。通用「社群貼文」輸出在每個平台都聽起來怪。

發布序列 email

給你既有 list 的 email 公告:

  • 主旨: AI 生 20 個;A/B 挑 2 個;贏家自己寫最終版
  • 內文: 帶頭最具體他們在意的那件事;AI 不擅長挑這個;你決定
  • CTA: 具體、低摩擦(「試 30 天免費」勝過「了解更多」)
  • PS: AI 寫 PS OK — 通常是社群問答或 shoutout

出問題的地方

所有東西聽起來都一樣的問題。 當你所有發布文案都是 AI 生的,發布讀起來像低用心。受眾學會認 AI 痕跡。標誌你具體用心的 artifact(創辦人故事、為什麼是現在敘事、客戶引言)需要來自你。

過度精緻陷阱。 AI 把邊緣磨平。真實創辦人發布的粗糙感讓它感覺個人。不要過度編輯;一些不完美標誌真實。

通用對比表。 AI 會列功能但不表態。轉換的對比內容自信地說「我們 X 做得更好,但他們 Y 做得更好」。加觀點。

幻覺功能。 AI 編造你產品沒有的功能。仔細讀每個 artifact — 發布文案裡假功能造成你回不來的客戶期待錯位。

什麼時候不要 AI 發布

發布裡個人故事就是產品的(回憶錄風格的書、創作者主導品牌)。發布就是創辦人 voice。AI 輔助破壞你在賣的東西。

B2B 企業 6+ 月銷售週期。發布 artifact 被注意 AI 痕跡的 sophisticated 買家讀。投資較少、更高品質的 artifact 比 AI 生材料淹過去更好。

受監管產業(醫療、金融、法律)。合規審查不是選配;AI 生文案製造合規風險。

決策樹

  • Bootstrap 獨立發布:AI 衝量 + 你做 hero artifact
  • VC 撐腰品牌發布:工作室做 hero + AI 做支援材料
  • 安靜社群發布:主要你、AI 做變體
  • B2B 企業發布:投資人類品質,AI 只做翻譯

下一步

  • 開始生成前建有所有 artifact 的發布 checklist
  • 挑一個圖像模型 + 一個風格方向;承諾它
  • 看特定平台發布貼文慣例
  • 追蹤哪些 artifact 表現好;AI 的常常表現不佳 — 用資料分配下次努力

最後更新: 2026-04-29

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