當 AI 接管 KOS，房產門店客流翻倍，美業咨詢量提升70%

??點擊報名見實上海年度私域大會

AI×KOS推動的連鎖門店本地獲客模式，正在被快速驗證。

以鑫苑房產為例：在采用AI構建KOS矩陣后，僅兩個月，門店人流實現翻倍，視頻月產能也從最初的一百多條躍升至如今的一千多條。

類似需求在生活服務、醫美門店同樣普遍存在。大量一線門店既沒時間，也不具備穩定的拍剪能力。衛瓴合作的客戶在使用“數字人 + 混剪”批量生成高質量視頻后，咨詢量提升約70%。

有意思的是，鑫苑內部約10%的經紀人原本就擅長拍剪，他們自己做的視頻流量仍然比AI視頻高出約20%。但這并未阻礙AI視頻在團隊中的普及，反而讓整體產能快速拉升。原因很簡單：AI 能把“超級個體”的能力復制給所有普通銷售，使整個團隊的內容水平被整體抬升。

從效果看，AI生成內容在流量、點贊、評論等核心指標上全面超過以往平均值；更關鍵的是，評論區里那些最能推動到店的提問——“這套房子多少錢”“我能來看房嗎”“你在哪個門店”——明顯增多。對門店而言，這類咨詢才是業務真正的入口，也是決定成交的核心指標。

這些成果背后，離不開衛瓴旗下AI視頻創作平臺「集思」的能力支持。據衛瓴科技創始人兼CEO楊炯緯介紹，集思AI上線數月來，收入保持雙位數的月環比增長。KOS目前是最成熟的應用場景之一，同時平臺在IP打造、廣告投流、長視頻切片等方向也已形成深度能力。

在楊炯緯看來，KOS最適配的場景就在全國連鎖門店——不僅是房產，所有依賴“周邊三公里”流量的本地生意，都需要更高效的獲客方式。在這樣的趨勢下，通過AI快速放大“標準內容+多賬號+本地場景”的視頻組合，反而更容易持續跑出效果。

本文內容來自楊炯緯與見實的一次深聊。在這場對話中，他不僅拆解了AI視頻如何真正落地門店端，也分享了AI視頻創作中關于查重、限流、個性化改寫的底層機制。

對了，楊炯緯也是見實的分享嘉賓，歡迎現場繼續交流。現在，讓我們回到這次對話，如下，Enjoy：

01

房產門店兩個月客流翻倍：

KOS 矩陣究竟怎么跑通的？

見實：在房產案例里，門店流量兩個月就翻倍了，這具體是怎么做到的？

楊炯緯：這是我們客戶鑫苑房產使用集思AI后反饋的結果。鑫苑本身是一家物業服務公司，管理上百個小區，既有新房、二手房的租售業務，也有家裝業務，天然很依賴本地流量。之前他們也嘗試讓經紀人自己拍視頻、學剪輯、做PK激勵，但整體生產力始終起不來，只是少數“超級個體”能跑出內容。我們做的事情，就是用AI把“超級個體”的能力復制給一百多位普通經紀人，讓每個人都能穩定產出高質量視頻——讓每一位銷售都擁有老板的口才，讓每一家門店都擁有總部的生產力。

具體方案，是把模板、文案、空鏡頭剪輯、數字人等能力整合成一套完整服務。經紀人只需要拿手機在房子里每個房間繞一圈，拍一段空鏡頭，不用自己出鏡講解，再補充一些基礎信息，比如小區名、是否學區房、周邊交通等，系統就能為這位經紀人的這套房源生成專屬視頻。鑫苑大概有近100名經紀人，每套房源理論上都能生成100條不同的視頻：說話風格、人設、口音都可以差異化，每位經紀人都用自己的風格介紹同一套房子，再發到各自的賬號上

見實：聽起來除了提效，AI在這個過程中更多是幫助中等水平的銷售，拉高整體平均水平的。

楊炯緯：對，我們并不直接負責轉化，依然只是一個AI視頻剪輯服務商，但光是在“內容生產”這一環，就已經能創造很大價值了。對愿意精剪的人來說，一條優質視頻可能要拍20分鐘、剪4個小時，這4個小時本來應該花在帶看和溝通上，而我們能把這4個小時還給看房現場。以房產視頻為例，用集思生成一條視頻大概5分鐘；廣告類素材如果是批量生產，10分鐘可以生成100條。

而且，現在我們的方案已經能兼顧到這兩種需求了：一方面支持一鍵直發，視頻生成后能達到大概“80 分”水準，經紀人可以直接“躺平”發布到抖音、小紅書、視頻號；另一方面支持“一鍵轉剪映草稿箱”，讓有追求的人在剪映里再精修。這樣既不會打擊高手的創作欲，也能拉高新手和中等水平群體的整體表現。

見實：根據不同客戶的業務需求，你們是如何簡化他們的操作流程的？

楊炯緯：我們做軟件很多年了，非常清楚一個現實：功能越多，用戶越容易用不起來，最后只會覺得產品“不好用”。AI 產品也是同樣的問題。很多 AI 工具看Demo都很驚艷，輪到自己用就感覺很拉垮，很大程度上是因為：界面上只是一個聊天框，真正的邏輯都藏在提示語、知識庫和工作流里，用戶既看不見，也調不明白。

所以我們換了一個思路：先交付結果，再交付工具。

一開始，客戶不需要關心 AI 工具長什么樣、怎么配置，我們直接用服務幫他把視頻生產好；在這個過程中，我們幫他把需求和工具之間的磨合做完，包括怎么設計提示語、怎么搭知識庫、怎么串聯工作流。等能穩定“直出”之后，再把工具交還給客戶，讓他自己去跑日常生產。

見實：從技術層面來看，這背后你們需要解決哪些核心工作？

楊炯緯：這當中有兩塊是關鍵突破。

第一，是打破知識庫的壁壘：很多客戶自己都說不清楚要什么，我們要先吃透他的真實業務，幫他建立企業私有知識庫，讓AI說的是“懂行的話”，而不是“正確的廢話”。

第二，是把復雜的工作流封裝好：通用大模型并不了解企業，所以我們把復雜的Prompt工程、多軌剪輯流程藏在系統背后，讓客戶不需要成為提示詞工程師，只要導入一堆素材，說一兩句需求，系統就能自動完成當天的視頻生產。

對于每天要生產幾百條視頻的客戶，我們還會幫他搭一個“審片智能體”，由AI先對音畫匹配、結構、包裝、爆音、違禁詞等做自動審查打分，只把10–20%留給人工復核，大幅提升整批視頻的可用率。

02

從房產到更多行業：

KOS如何抓住本地流量？

見實：房產是最先跑出來的賽道嗎？為什么？

楊炯緯：是的，因為視頻一直是房產行業的普遍痛點。二手房銷售高度依賴抖音、小紅書、視頻號，但拍攝、剪輯、封面、節奏這些能力，對大多數經紀人都太難，長期只能靠少數“能拍會剪”的人。AI 恰好補上了這塊“缺口”，讓團隊整體都能穩定生產視頻。

集思上線幾個月以來，每月基本都在做幾十個點以上的環比增長，鑫苑的月視頻產量也從最初的一兩百條增長到了現在的一千多條，說明行業需求非常強烈。

見實：除了房產，KOS 矩陣還適用于哪些賽道？這是否體現了行業共性？

楊炯緯：從我們目前的客戶結構看，新能源汽車、醫美、奢侈品、酒類等連鎖行業同樣需求旺盛。這些行業有幾個共同點：高度依賴本地線索、需要銷售/導購出鏡講解、門店多、人均能力差異大、內容生產能力長期不足。

這些企業在做SCRM落地時經常會遇到一個現實：轉化工具有了，但更大的痛點其實是“沒流量”“沒內容”。獲客壓力往往超過轉化壓力。很多客戶也是在這個階段“推著我們做視頻內容”，因為他們真正需要的是“武裝到牙齒的銷售”，而不是一個空的SCRM系統。

見實：為什么是連鎖門店，你怎么看KOS在這個業態里的機會？

楊炯緯：因為門店銷售要的是“周邊三公里”的本地流量，不同賬號觸達的是自己周邊的人，即便內容相似，人群也不會重合。這種“標準內容 + 多賬號 + 本地場景”的結構，反而更容易有效。

在具體設計上，我們會讓總部集中拍一批通用空鏡頭素材（比如產品基礎展示），門店自己拍僅屬于本門店的素材（門頭、店內、價牌等）。系統在編排時會優先使用門店素材，不夠再補總部素材，從底層降低重復度。

文案也類似：總部做母文案，門店通過人設提示語加入本地信息，比如“歡迎來重慶南路店找我小王”，系統再做二次個性化改寫，從形式與內容上共同降低判重風險，并引導平臺判斷為本地內容。

見實：現在，各平臺對AI內容標識和重復率都更嚴格了，被限流的風險怎么解決？

楊炯緯：平臺主要看兩件事：內容是否有價值、是否高度重復。我們會從音畫、文案、人設多個層面做差異化，比如：

空鏡頭時長、順序、節奏會變化；

講述方式因房型和人設而不同；

每個人的語速、語氣、情緒、口音都會建立獨立模型；

文案、腳本、分鏡、首幀、封面都會為每位導購單獨生成。

實際落地后，被限流的比例非常低，甚至比客戶自己拍的還少。

見實：對剛剛起步做 KOS 的企業來說，視頻號、小紅書、抖音三個平臺應該怎么選？

楊炯緯：其實不用先糾結平臺。小紅書對封面要求更高；視頻號因為會進朋友圈，封面也要做得更精致；抖音節奏更快，但封面壓力小。平臺差異都可以讓 AI 自動適配。對企業來說，更重要的是先選幾個門店、幾位銷售把流程跑通，再談規模化。

03

從 KOS 到切片，再到智能工作流：

讓視頻化進入日常增長

見實：在給企業交付視頻的過程中，是否發現了一些新的布局方向？

楊炯緯：我們看到一個很明顯的趨勢：過去做視頻要么自己拍做投流，要么找達人合作；而現在，中腰部達人、尾部達人和大量素人視頻的產量都在快速增長。KOS本質就是“海量素人矩陣”，每個門店、每個導購都有表達欲，也都有被看見的機會。

這對我們來說是非常大的機會——我們可以為企業定制一套適配其業務的工作流和智能體，讓這個智能體成為企業穩定產出視頻內容的“日常搭檔”。

當然，有些頂級剪輯師會堅持純手工，用 Premiere 不用剪映，這是他們的選擇；但對更多企業來說，需要的不是個別高手，而是一套可配置、可復制、可擴展的智能工作流，讓內容生產真正成為日常能力。

見實：除了KOS矩陣，現在做切片的需求也很大，你們的長視頻切片（直播/播客/大會演講等），和市面上常見的切片有何不同？

楊炯緯：我們的切片大多是“一稿過”的，客戶反饋也經常出現“短視頻爽文”這樣的形容。這是因為我們做的不是簡單裁剪，而是對內容價值的深度提煉。

以混沌為例，一場兩小時的直播要拆成發給不同賬號的素材，各賬號定位不一樣，切法就完全不同。我們會從長視頻里找出最有價值的金句和高光時刻，再圍繞主題重新組織表達；通過多機位切換、轉場融合，讓視頻節奏自然順滑。

背后是非常復雜的工作流：語言理解 + 聲波識別 + 圖像理解同時參與。例如：

剪掉廢話但保留必要氣口；

英文表述與字幕自動校正；

遇到違禁詞，有時只刪字幕，有時口播+字幕一起剪；

花字、特效、音效要符合賬號包裝風格。

這些過去需要人工逐條處理，現在都交給 AI 后臺自動完成，且越來越細致。

見實：未來1–3年，企業視頻營銷將走向哪里？自動化剪輯工作流會帶來哪些變化？

楊炯緯：有兩件事是確定的：

第一，視頻化表達是長期趨勢。大家看文字累，看長視頻也累，更希望從一小時視頻里抽取十段自己想看的幾分鐘短視頻。提煉、再創作、切片，會是不可逆的趨勢。

第二，全鏈路智能體協同會成為主流。未來的視頻剪輯工具，很可能要與投流工具、策劃智能體、知識智能體互相打通，形成“多個智能體互相調用”的工作網絡。

我們現在就在做MCP（智能體協同協議），讓其他智能體可以直接調用我們的剪輯工具執行任務。未來，一個完整的視頻生產過程，很可能是由多個智能體協同完成的，而不是單一工具、單一流程。

↘大會精彩議程和內容提前看：

↘私域服務對接：