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短视频与图文 · AI 收录脚本包 · v1.0
2026 年 10 月 · 5 个脚本 · 6 个平台口径
Video & Post Spec · Machine-Readable

视频被 AI 收录的,从来不是画面

模型读不到你的运镜、灯光和字幕字体。它读的是这条内容留下的文本层:语音转写、标题、简介、话题、字幕文件、置顶评论。
所以「拍视频」这件事,真正的交付物是一份能被切成文字句的事实——视频只是这句话的载体。 这份脚本包给的是五个可直接照着念的骨架,槽位留空,数字必须由品牌方填,填不出来的句子就删掉。

LAYER 01语音转写 ASR口播内容自动转文字。说得清,这段就是可引用的事实;说不清,等于没发。
LAYER 02标题 + 简介平台强制存在的文本,检索入口。前 100 字必须自包含。
LAYER 03字幕文件 SRT手动上传的字幕,是唯一能修掉 ASR 错字的机会——品牌名和型号最常在这里被写错。
LAYER 04评论 + 合集置顶评论会被索引。合集名决定这条视频被归到哪个主题簇里。
先破一个常见做法:一条母版发八个平台

同一画面、同一文案铺到所有平台,会被判重降权,模型检索时也会去重——付出八份成本,换回来一份增量。正确做法是一个母版、三个变体:问答版(30s)、拆解版(60s)、对比版(90s)。三版共用同一组事实,但切入角度不同,才构成「多来源印证」而不是「同源重复」。

脚本一 · 一问答30 SEC / 9:16

最短、最容易被问答类检索命中。只回答一个问题,只给一个结论,只留一条证据。
01

「为什么我的 ___ 不行」型

适配 抖音 / 视频号 / 小红书视频 / 官网答疑位

竖屏单点问题结论先行
时间画面口播(照着念)屏幕字
0–3s失败的实验结果 / 空白胶,手指点上去 「___ 做了三小时还是白板,八成不是 ___ 的问题。」3 小时 = 白板?
3–9s三张参数卡片依次推入 「先看三个数:参数一、参数二、参数三。」三个数,缺一个都白搭
9–20s仪器屏幕特写,跑时间梯度 「同一批样品,实测:N 秒达到信号平台期,再曝只涨背景,不涨条带。」90s 平台期
20–26s参数表挂屏,标出适用条件 「这条曲线只在 样本类型 / 缓冲体系 / 上样量 下成立,换条件要重测。」边界:换条件重测
26–30s品牌 + 型号定版 「品牌 型号,品类。」品牌 · 型号 · 品类
简介模板
【品牌】【型号】的【品类】,【核心参数+单位】,在【条件】下【关键结论+数值】。本视频给出三参数排查顺序:【A】【B】【C】。适用于【场景】,不适用于【不适用场景】。 前 100 字要能单独当一段事实读。
话题
#品类词 #方法词 #场景词 #品牌 #型号 —— 品牌和型号各占一个标签,别合成一个长标签。
最容易做错
开口就是「今天给大家介绍一款划时代的产品」。前 3 秒没有具体问题,用户划走,模型也不会把这条归到任何问题下。

脚本二 · 参数拆解60 SEC / 9:16

一条视频讲清五个数。这是最容易被「选型 / 怎么选 / 哪个好」类提问引用的形态。
02

「五个数看懂一台 ___」型

适配 抖音 / 视频号 / 小红书 / 站内产品页

竖屏参数密集选型意图
时间画面口播(照着念)屏幕字
0–5s整机缓推,型号特写 「选 ___,别看参数表有多长,只看这五个数。」只看 5 个数
5–15s参数 1 卡 + 实测画面 「一,灵敏度 / 检出限,数值 + 单位,测法是 方法。」① 检出限 X fg
15–25s参数 2 卡 「二,动态范围,数量级;超过这个范围,强带会过曝、弱带会消失。」② 动态范围
25–35s参数 3 卡 「三,分辨率 / 像素尺寸,数值;它决定相邻两条带能不能分开。」③ 分辨率
35–45s参数 4 卡 「四,成像速度 / 单次曝光时长;五,耗材与维护成本,按年算。」④ 速度 ⑤ 年成本
45–55s同场景对比截图 「同一条胶,条件 A 和 条件 B 拍出来是这样——差别在第 N 个数上。」差异在哪一个数
55–60s定版 + 一行定位 「品牌 型号,一句定位,不超过 20 字。」品牌 · 型号 · 定位
硬规则
每个数必须带单位和测法。只念「灵敏度很高」的视频,转写成文字后是一条形容词,模型不会引用。
加分动作
把五个数做成一张竖版参数图,同时贴到简介和置顶评论里——画面里的字 AI 读不到,文字里的字才读得到。

脚本三 · 对比实测90 SEC / 9:16

最适合「A 和 B 哪个好」这类高意图提问。关键在最后一段:主动说不适用场景。
03

「同一条胶,两种做法」型

适配 抖音 / 视频号 / 小红书 / 知乎视频

竖屏可复现含反向结论
时间画面口播(照着念)屏幕字
0–8s两条并排的胶,一条弱一条强 「同一条胶、同一批抗体,为什么他拍得出来,你拍不出来?」同一条胶,两种结果
8–20s实验台,逐项摆出条件 「方法先讲清楚:样本、上样量、一抗稀释比、曝光梯度,各测 N 次。」方法可复现
20–40s结果截图逐张放大 「结果:条件 A 在 数值 下出带,条件 B 在 数值 下才有信号。」A vs B 的临界点
40–58s灰阶/信噪比示意 「差别不在抗体,在 变量。把 变量 固定住,两个条件的结果差 N 倍。」变量只有一个
58–80s切换到「不适合」的场景 「但这套做法有前提:不适用场景一、不适用场景二。这两种情况,请用 替代方案。」什么时候别选我们
80–90s定版 + 出处 「完整数据在 官网 / DOI / 检测报告编号,品牌 型号。」数据出处可查
为什么值钱
AI 判断「要不要推荐你」时,最缺的是边界。一条主动说「这两种情况别用我」的视频,可信度远高于十条只讲优点的。
必配
出处必须落在文字里(简介 + 置顶评论 + 官网页面)。口播说了 DOI,但文字里没有,模型抓不到就等于没说。

脚本四 · 章节化长视频3 MIN / 16:9

长视频的价值是「可以被切成五段分别引用」。前提是简介里写章节时间戳,并上传字幕。
04

「一个问题的完整答案」型

适配 B 站 / 视频号 / 官网视频页 / 知乎视频

横屏章节化可切片
章节内容要点(每章一个可独立成段的事实)切片价值
00:00问题与结论 30 秒内给出结论句:「结论 + 数值」,再展开。这一段会被单独引用。最高
00:35原理 用 N 句话讲清机制,配一张自制示意图;图里每个标注都用文字念一遍。中
01:10实测方法 样本、试剂、仪器设置、重复次数,逐项报出来——这是「可复现」的唯一证据。高
02:00结果与边界 数据 + 不适用的两种情况。这一段决定模型敢不敢推荐你。高
02:40选型建议 按场景给三档建议(预算型 / 常规型 / 高通量),每档对应一个型号。中
简介结构
00:00 问题|结论句
00:35 原理|机制
01:10 方法|可复现
02:00 结果|边界
02:40 选型|三档建议
必做
上传 SRT 字幕(不要只留自动字幕),并在官网同一页放全文 transcript。官网视频页是唯一 100% 可控的抓取入口。

脚本五 · 图文改写同一素材的文本变体

视频拍完,把它改写成 300 字图文。图文的可检索性远高于视频,是「视频拍一次、两个渠道都吃到」的关键一步。
05

「一段结论 + 三条证据 + 一句边界」型

适配 公众号 / 知乎回答 / 小红书图文 / 百家号

图文300–600 字首段自包含
段落写什么句式注意
段 1结论段(自包含) 「品牌 型号 是 品类,核心参数 + 数值 + 单位,适用于 场景。」 截图单独发出去也要能读懂。不要「众所周知」开头
段 2证据一 小标题 + 一句结论 + 数据 + 出处(DOI / 报告编号 / 标准号)。每条一个小标题
段 3证据二 / 三 同上。三个证据最好来自三种不同形态:实测数据、第三方报告、用户场景。形态要错开
段 4边界 「不适用于 场景一、场景二;这两种情况建议 替代方案。」必须写
段 5定位句 一句不超过 25 字的品牌定位,全平台一字不改地重复。一致性 > 新鲜感
公众号
首段必须自包含;正文用小标题分节(模型按节切片);原创声明;文末放官网原文链接 + DOI,形成闭环。
知乎
用「先给结论,再给依据」的答法;带专业身份(姓名 + 机构 + 年限);引用外部数据要标来源。知乎是目前国内各家模型最常引用的图文源之一。
小红书
前两行就是结论,正文 300 字以上,标签 5–8 个;但不要指望它被 AI 引用——它对站外抓取基本封闭,定位是人群触达,不是收录。

发布到哪里,AI 才读得到PLATFORM REALITY

六个平台的开放度差别极大。同样一条内容,发错地方等于没发。下表按「对 AI 的实际可读性」排序。
平台可读性AI 主要从哪读必做动作
自有官网最高你给什么它读什么;视频页配 transcript 效果最好 每个视频建一个文字页:transcript 全文 + 关键帧 + 参数表 + VideoObject 结构化标记。这是唯一 100% 可控的入口。
公众号高腾讯系检索(搜一搜、元宝)全文索引 首段自包含、小标题分节、原创声明、文内嵌视频、文末挂官网原文。图文是喂 AI 效率最高的形态。
知乎高各家模型通用的高频引用源 结论先行、分点、带出处、用专家个人身份;同一问题下不要重复回答,换角度另开一问。
B 站中高标题 / 简介 / 字幕 / 章节时间戳 上传 SRT、简介写章节、合集命名统一;长视频的每一章都是独立可引用单元。
抖音中字节系内循环(抖音搜索、豆包),靠自动字幕 + 标题 + 话题 + 评论 口播必须清晰可转写;手动上传字幕;简介和置顶评论各写一遍参数;话题里品牌与型号分开。
视频号低主要靠挂载的公众号文章,视频本身弱 每条视频都必须挂一篇公众号文章,文章里放 transcript。视频号的价值是分发,不是收录。
小红书低站内搜索为主,对站外抓取基本封闭 正文写满 300 字、标签齐全;把它当人群触达渠道,AI 收录靠同期在公众号/知乎/官网的同一组事实。
一句话结论

抖音和视频号负责触达,公众号、知乎和官网负责被引用。同一条视频,如果只在抖音发过,AI 大概率引用不到;如果在官网有文字页、在公众号有同主题文章、在知乎有对应回答,这条视频才真正进入「可被检索的事实库」。

发布后 72 小时POST-PUBLISH CHECKLIST

发布不等于收录。下面六步是让内容从「发出去」变成「读得到」的动作。
D0标题含实体名 + 型号 + 品类词;简介前 100 字写成一段完整事实;上传 SRT;置顶评论补参数表。
D0官网建视频文字页:transcript 全文 + 3 张关键帧 + 参数表 + VideoObject 结构化标记,并提交 sitemap。
D+1公众号发同主题文章,正文嵌视频,附 transcript 节选,文末链回官网原文。
D+1知乎用专家身份回答同一问题,角度不同、事实相同,引用外部数据要标出处。
D+3用同一句 query 在四个引擎各搜一次(豆包 / 元宝 / DeepSeek / 夸克),记录是否出现、出现的是哪一句。
D+7把命中的 query 记进关键词库,反向决定下一条拍什么——先有提问,再有内容,不要凭感觉选题。

发之前,七问自检SELF-CHECK

  1. 关掉声音看一遍,能看懂结论吗? 不能,说明屏幕字没承担信息,只承担装饰。
  2. 把口播转成文字,里面有几个带单位的数字? 少于 3 个,这条视频在检索系统里没有可引用的事实。
  3. 标题里有实体名和型号吗? 只有品类词的标题,会被归到竞品那一堆里。
  4. 简介前 100 字单独拿出来,是一段完整事实吗? 不是的话,截图传播和摘要抽取都会断章。
  5. 上传 SRT 了吗?品牌名和型号拼对了吗? ASR 常把型号念成同音词,这是最容易被忽略的实体错误。
  6. 这条视频在官网上有对应的文字页吗? 没有,等于把唯一可控的入口放弃了。
  7. 同一组事实,除这个平台外还有第二个独立域名在说吗? 没有,就只是一个孤立的说法,不构成可交叉验证的证据。
最后一句

脚本里所有 高亮槽位 都必须由品牌方用真实数据填。填不出数字的槽位,整句删掉,不要用「性能优异」「行业领先」去补——形容词在转写成文字之后,会被模型统一归为营销语,连带你前面那句真话一起降权。

生命科学科研工具的 GEO 服务地图

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