AI 影片策略怎麼做？從爆紅 workflow 影片看懂腳本、素材、生成、剪輯與發布流程

AI 影片工具越來越多，反而讓新手更容易卡住。今天看到 Gemini Omni，明天看到 Runway，後天又有人推薦 NotebookLM Video Overviews；如果沒有流程，最後只會反覆試工具，卻做不出穩定內容。比較好的做法是把 AI 影片拆成一條工作流：先選觀眾問題，再收集資料，寫腳本，做分鏡，產生素材，剪輯節奏，最後才發布與回看成效。工具只是流程中的一段，不是全部。

很多 AI 影片教學只講工具名稱，但真正能穩定產出內容的人，通常靠的是 workflow：先定義觀眾問題，再做腳本、資料、素材、分鏡、生成、剪輯與發布。本文用近期高觀看 AI 影片策略內容與官方工具文件整理一條可落地流程。

本篇查證來源

• Nick Saraev：The BEST AI Video Strategy No One Is Using
• Google Help：Generate Video Overviews in NotebookLM
• YouTube Blog：Google I/O 2026 YouTube news
• Gemini Omni：Create and edit videos
• Runway Academy：AI courses and workflows

本文參考 YouTube Data API 於 2026-07-09 查得 Nick Saraev 近期 AI video strategy 影片約 16,628 views、Google NotebookLM Video Overviews 官方說明、YouTube Google I/O 2026 官方更新、Gemini Omni 官方頁與 Runway Academy workflow 說明。操作建議以公開來源可核對的工具能力為基礎。

先講結論：AI 影片成功不是工具問題，而是流程問題

很多人第一次做 AI 影片，會直接問哪個工具最強。但真正會拖慢進度的通常不是工具，而是沒有明確流程。沒有觀眾問題，腳本就會空；沒有腳本，生成畫面就會散；沒有分鏡，剪輯就會亂；沒有發布後回看，下一支影片就無法改善。

一條可重複的 AI 影片工作流至少包含六段：選題、資料、腳本、分鏡、生成、剪輯發布。每一段都可以用 AI 加速，但每一段都需要人做判斷。AI 能幫你產生很多版本，不能替你決定觀眾為什麼要看。

因此新手最該做的不是一次學十個工具，而是先固定一條小流程。先用 60 秒短片練習，再擴成 3 分鐘說明片或 8 分鐘深度影片。流程穩了，工具才有意義。

第一步：先寫觀眾問題，不要先寫工具清單

一支影片要有人看，通常要先回答一個具體問題。例如：這個 AI 工具能免費用嗎？我要從哪裡開始？和原本方法差在哪？會不會省時間？有哪些坑？這些問題比單純介紹功能更接近觀眾需求。

你可以把每支影片先寫成一句話：看完這支影片，觀眾會知道什麼、能做什麼、少踩什麼坑。這句話會決定標題、腳本和畫面，不然內容容易變成流水帳。

如果主題是 AI 影片工具，不要只說『某某工具很強』。更好的入口是『一個新手如何從文字資料做出可發布影片』，或『同一個腳本用三種工具會差在哪』。這樣觀眾會比較知道自己為什麼要點進來。

第二步：把資料整理成可生成的來源

NotebookLM 類工具適合處理資料型影片，因為它要求你先放入來源，再從來源生成摘要、影音說明或視覺素材。Google Help 對 Video Overviews 的描述是把 notebook sources 轉成清楚、可消化的 visual deep dive，這很適合報告、新聞、課程筆記或產品文件。

如果你要做知識型影片，資料整理比生成畫面更重要。先把來源分成官方文件、新聞報導、實測紀錄、FAQ，再讓 AI 產出大綱。這樣後面做影片時比較不會胡編。

資料型影片也要保留引用。觀眾不一定會看每個來源，但創作者自己要知道每句關鍵事實從哪裡來。這也是避免 AI 影片變成空泛解說的基本功。

第三步：腳本要先分成畫面腳本和旁白腳本

很多 AI 影片不好看，是因為只有旁白，沒有畫面規劃。旁白講一件事，畫面卻只是隨機抽象圖，觀眾很快就會滑走。比較穩的做法是每 5 到 8 秒安排一個畫面目的：顯示問題、展示步驟、放大差異、列出清單或給例子。

腳本可以分成兩欄：左邊寫旁白，右邊寫畫面。旁白負責邏輯，畫面負責理解。AI 可以幫你生成初稿，但最後要由人檢查節奏是否太慢、重點是否重複、畫面是否真的對應文字。

如果是短影音，開頭 3 秒應該直接講問題或結果。不要先自我介紹，也不要從背景講太久。長影片可以多鋪陳，但仍要在前 30 秒讓觀眾知道會得到什麼。

第四步：選工具時看任務，不看名氣

NotebookLM 適合從來源做知識整理與 Video Overviews；Gemini Omni 強調 conversational video generation and editing，官方頁寫到 image-to-video 與 video-to-video editing；YouTube Shorts remix 則適合在 YouTube 內做短片改造；Runway Academy 則把 custom AI pipelines、storyboarding、multi-step creative processes 當成學習方向。

這些工具不是互相取代，而是位置不同。你要做資料型解說，可以先用 NotebookLM；你要做視覺片段，可以試 Gemini Omni 或 Runway；你要做發布與 remix，就看 YouTube Shorts 或 YouTube Create 的實際可用功能。

工具選擇的原則是：一段流程只放一個主要工具，避免同時打開太多平台。先做出可發布版本，再逐步替換其中一段。

第五步：生成後一定要剪，不要把 AI 原始輸出直接發布

AI 生成影片常見問題是節奏平、重點散、畫面與文字不完全一致。即使工具輸出看起來完整，也應該剪掉重複句、補上字幕、加上段落提示，並檢查事實是否正確。

剪輯時先看三件事：前 5 秒是否清楚、每 10 秒是否有新資訊、最後是否有明確結論。知識型影片不需要過度花俏，但要讓觀眾知道自己正在前進。

如果要發布到 YouTube Shorts、Reels 或 TikTok，還要注意直式比例、字幕大小、封面文字和音量。AI 工具可以加速素材產出，但平台呈現仍需要人工調整。

第六步：發布後回看，不然下一支不會變好

AI 影片 workflow 最容易被忽略的是發布後回看。至少要記錄三個數字：點擊率、平均觀看時間、前 30 秒留存。這些數字能告訴你是標題問題、開頭問題，還是內容節奏問題。

如果點擊率低，先調整標題與封面；如果開頭掉很快，縮短背景鋪陳；如果平均觀看時間低，檢查中段是否太像工具說明書。不要每次都換工具，先修流程。

一條好的 workflow 不是一次成功，而是每支影片都能留下可改進資料。這會讓 AI 從玩具變成真正的內容生產系統。

新手最小可行流程：先做一支 60 秒影片

如果你還沒有穩定做過 AI 影片，不要一開始就做 10 分鐘長片。先做一支 60 秒影片，流程會簡單很多，也比較容易看出哪個環節卡住。

最小流程可以這樣跑：先選一個問題，寫 120 到 160 字旁白，拆成 6 個畫面，每個畫面 8 到 10 秒。接著用 AI 生成畫面或找授權素材，最後剪成直式影片並加字幕。這樣一支影片雖然不一定完美，但足夠測試節奏。

完成後不要只看自己喜不喜歡，而要問三件事：開頭 3 秒是否看得懂、每段畫面是否支撐旁白、最後是否讓觀眾知道下一步。這三件事比模型名稱更能決定影片品質。

如何避免 AI 影片看起來像模板

AI 影片常見模板感來自三個地方：畫面太抽象、旁白太平、剪輯沒有節奏。解法不是加更多特效，而是讓每個畫面都有任務。例如第一幕提出問題，第二幕展示錯誤做法，第三幕給出流程，第四幕對比結果。

另一個方法是加入真實素材。螢幕錄影、產品截圖、手寫筆記、資料表、流程圖，都能讓影片更可信。AI 生成畫面適合補情境，但不應該完全取代真實證據。

最後要控制語氣。不要讓旁白全程都像廣告，也不要每一句都說革命性、顛覆性、最強。觀眾更在意自己能不能照著做、能不能避坑、能不能省時間。

現在怎麼開始：可驗證步驟

不要從工具名稱開始，而要從可交付成果開始。先決定要做教學、評論、案例拆解、短影音或產品說明，再選 NotebookLM、Gemini Omni、Runway 或剪輯工具。每一步都要留下可檢查產物。

本文步驟依據

• YouTube Data API 顯示 Nick Saraev 影片發布約 2 天後已有 16,628 views，代表 AI video strategy 類內容有近期市場需求。
• Google Help 說明 NotebookLM Video Overviews 會把 notebook sources 轉成 digestible visual deep dive。
• YouTube 官方 I/O 2026 更新提到 Gemini Omni tools 可用於 Shorts remix，並可加入 prompts 與 images。
• Gemini Omni 官方頁說明支援 image-to-video 與 video-to-video AI editing。
• Runway Academy 說明可學 custom AI pipelines、storyboarding 與 multi-step creative processes。

步驟一：先寫 1 句觀眾承諾

觀眾承諾能決定影片是否有焦點。

• 寫下觀眾看完會知道什麼。
• 寫下觀眾能做什麼。
• 寫下觀眾會少踩哪個坑。

驗證依據：近期高觀看 AI video strategy 影片多用明確承諾吸引觀眾，而不是只列工具名。

步驟二：把資料放進可查證來源庫

資料型影片需要來源，否則很容易變成空泛旁白。

• 收集官方文件、新聞、實測紀錄。
• 把來源整理成 Notebook 或文件。
• 先產生大綱，再寫影片腳本。

驗證依據：NotebookLM Help 說明 Video Overviews 會從 notebook sources 轉成 visual deep dive。

步驟三：把腳本拆成旁白與畫面兩欄

AI 原始輸出常只有語意，缺少畫面節奏。

• 每 5 到 8 秒安排一個畫面目的。
• 旁白只講一個重點。
• 生成後剪掉重複與不對應畫面。

驗證依據：Runway Academy 將 storyboarding 與 multi-step creative processes 列為 workflow 學習方向。

讀者檢查清單

• 先定義觀眾問題，再選工具。
• 資料型影片要保留來源，不要只靠 AI 記憶。
• 腳本要拆成旁白與畫面兩欄。
• 生成後一定要剪輯與查錯。
• 發布後記錄點擊率、觀看時間與留存。

FAQ：常見問題

AI 影片新手要先學哪個工具？

先學 workflow，比先學單一工具更重要。資料型內容可從 NotebookLM 開始，視覺生成可再測 Gemini Omni 或 Runway。

可以直接把 AI 生成影片發布嗎？

不建議。至少要剪掉重複、補字幕、檢查事實與畫面一致性。

AI 影片要不要做短影音？

可以先用 60 秒短片練流程，再擴成長影片。短片能快速測開頭、標題與觀眾需求。

為什麼 AI 影片做不出流暢感？

通常不是模型不夠強，而是缺少分鏡、節奏與剪輯。先把腳本拆成旁白與畫面兩欄會改善很多。