前言：为什么“会生成视频”，但视频广告依然跑不动？

在 AI 视频工具普及之后，“生成一个广告视频”已经不是难事。真正的问题在于：

• 视频有了，但不适合投放
• 有画面，但节奏不对
• 有脚本，但不转化

根本原因并不是工具能力不足，而是 视频脚本在生成阶段就缺乏“广告结构”。在广告场景中，视频脚本不是文学创作，而是一套 高度约束、可复用的结构化产物。

目录

1. 一、广告视频脚本与普通视频脚本的区别
2. 二、Prompt 在视频广告中的真实作用
3. 三、广告视频脚本的“工程化”拆解
4. 四、一套可复用的视频广告 Prompt 标准结构
5. 五、示例：标准输出结构示意（不绑定工具）
6. 六、为什么这套结构适合长期使用？
7. 七、团队如何复用这套 Prompt
8. 八、总结

一、广告视频脚本与普通视频脚本的区别

普通视频脚本，追求的是：

• 情绪表达
• 内容完整
• 叙事逻辑

而广告视频脚本，只关心一件事：

• 是否在极短时间内完成转化引导。

因此，两者在结构上完全不同。普通脚本讲故事，广告脚本讲逻辑。

二、Prompt 在视频广告中的真实作用

在视频广告中，Prompt 的职责不是“写得好看”，而是：

• 控制节奏
• 控制信息密度
• 控制画面顺序

从工程角度看，Prompt 决定的是**“视频骨架”**，而不是“画面细节”。

三、广告视频脚本的“工程化”拆解

一个可投放的视频广告脚本，通常包含 4 个稳定模块。这是平台、算法和用户共同筛选出来的结构：

1. 注意力触发 (Hook)： 开头 3 秒，必须要抓住眼球。
2. 问题或需求呈现 (Pain)： 抛出痛点，制造焦虑或共鸣。
3. 解决方案出现 (Solution)： 产品登场，解决问题。
4. 行动引导 (Action)： 告诉用户下一步该干什么（点击/购买）。

四、一套可复用的视频广告 Prompt 标准结构

下面这套 Prompt，你可以理解为 “视频广告脚本的母模板”，适合大多数电商与广告场景。你可以直接复制并根据需求修改参数。

# 1️⃣ 角色定义 (Role)
你是一名熟悉信息流广告与短视频投放逻辑的广告策划，
擅长撰写高转化的视频广告脚本。
> 作用：防止生成内容偏故事、偏 vlog、偏剧情。
2️⃣ 任务目标 (Goal)
你的任务是生成一个用于广告投放的短视频脚本，

视频时长控制在 15–30 秒，

核心目标是引导用户产生点击或进一步了解行为。

> 作用：明确这是“投放脚本”，而不是内容创作。
3️⃣ 输入参数 (Input)
商品信息：

商品类型：[填写类型]
核心卖点：[填写卖点]
目标人群：[填写人群]
使用场景：[填写场景]
主要竞争优势：[填写优势]

> 作用：让脚本具备“商业约束”。

4️⃣ 脚本结构要求 (Structure)
请严格按照以下结构输出脚本：

开头 3 秒：强注意力触发 (Hook)
中段：明确呈现用户问题或需求 (Pain)
后段：展示解决方案与核心价值 (Solution)
结尾：清晰的行动引导 (CTA)

> 作用：控制视频节奏，避免信息堆砌。

5️⃣ 输出格式 (Output)
请按“分镜脚本”形式输出，每一段包含：

画面描述
画外音 / 字幕建议
该段目的说明

> 作用：让脚本可直接进入视频制作流程。

五、示例：标准输出结构示意（不绑定工具）

使用上述 Prompt 后，AI 应输出如下结构内容：

【镜头 1｜注意力触发】

• 画面： [具体的视觉描述]
• 旁白： [抓住耳朵的台词]
• 目的： 快速吸引目标人群注意

【镜头 2｜问题呈现】

• 画面： [痛点场景展示]
• 旁白： [点出问题的台词]
• 目的： 强化用户痛点共鸣

【镜头 3｜解决方案】

• 画面： [产品高光展示]
• 旁白： [核心卖点介绍]
• 目的： 展示产品价值

【镜头 4｜行动引导】

• 画面： [点击指引/Logo展示]
• 旁白： [引导下单]
• 目的： 引导点击或了解

👉 这就是可复用的**“脚本骨架”**。

六、为什么这套结构适合长期使用？

因为它满足广告的三个核心需求：

1. 稳定： 不靠灵感，靠结构。
2. 可复制： 换个商品参数，立刻能生成新脚本。
3. 可规模化： 结构统一，适合批量生产。

AI 的优势，正好在这里。

七、团队如何复用这套 Prompt

成熟团队通常会采用以下流程：

1. 固定 Prompt 结构： 将上述代码块固化到文档中。
2. 商品信息参数化： 运营人员只需填写 Input 部分。
3. 脚本作为“半成品资产”： AI 生成骨架，人工进行微调。

人负责判断，AI 负责生产。

八、总结

广告视频的竞争，不再是“谁会拍视频”，而是： 谁能稳定、持续地产出“可投放”的视频脚本。

而 Prompt 的工程化，正是这个能力的核心。