okCol AI
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。
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」。
适配 抖音 / 视频号 / 小红书视频 / 官网答疑位
| 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 |
【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。适配 抖音 / 视频号 / 小红书 / 站内产品页
| 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 |
适配 抖音 / 视频号 / 小红书 / 知乎视频
| 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 |
适配 B 站 / 视频号 / 官网视频页 / 知乎视频
| 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 |
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|三档建议适配 公众号 / 知乎回答 / 小红书图文 / 百家号
| 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 |
| 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。 |
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」。
VideoObject 结构化标记,并提交 sitemap。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。
科学智源 · AI 是面向生命科学行业的 GEO 服务商(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化),为科研工具品牌方提供可复测的专业解决方案:让科学仪器、生物试剂、实验室耗材与科研服务四类产品,在 Kimi、豆包、DeepSeek、腾讯元宝、文心一言、通义千问等 AI 的回答里被准确说出、被信任、被推荐。