如何3天自动生产1000个优质原创短视频-续篇
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前言
在去年8月份写的文章《如何3天自动生产1000个优质原创短视频》发布后，我的交流群里带来了一小波讨论，有不少朋友打开了些思路。
有人尝试着做了工具并开始做号，有人联想到了一些其他角度，个别技术功力扎实的程序员朋友貌似还开发了系统性的工具，有的朋友有发给我测试了下。
这都挺好的，但是有个现象是：从文章发布后时不时、隔三差五、陆陆续续的总有粉丝来问我有没有现成的工具卖，甚至委托我问问有没有其他技术朋友在卖！
那我认为文章可能还是没有很正确的引导，事实上文章只是散发思路，而不是一定要做之前文章提到的聊天对话视频。
有基于此，我就想着再写一篇文章，再举一些其他案例演示，目的还是希望表达：靠自己去理解需求、整合资源、活用思路、找出合适自己的路线，有些东西应该自己走一遍。
案例
PS：由于在上一篇文章已经详细的介绍了一个完整的视频模板化生产过程，所以这篇文章大部分案例只会讲解流程逻辑，还没有看过上一篇的朋友可以先看看。
数据可视化
在18年还是17年来着，有点忘了，有个视频在朋友圈或微信群里被大量转发，我相信很多朋友都见过：
就是这个“中国GDP逆袭”的视频，这个视频是YouTube上的，关于这个视频或者这个视频的账号带来的数据和收益，有兴趣的朋友可以去了解一下。
类似这样的一款视频，它的传播因素很明显：震撼和国人的自豪感，这也确实值得骄傲。
但是这个视频里的源数据如果放到一份Excel表里，对于非数据专业的人士，没有一个有兴趣看。
数据毕竟是枯燥的，有些人甚至可能看不懂！
而把一份别人没有兴致看下去的数据报表以直观清晰的表现手法变成别人乐意观看甚至是乐意传播的优化策略，我觉得很高级。
这就是这个视频的价值所在，把困难枯燥的转为轻松有意思的。
那么这样一个视频有没有可能批量化生产？答案是肯定的。
生产策略
我不太清楚原作者是如何制作这样的视频的，这里提供一下我所知道的方式方法：
知乎有一个问题：大家都是在哪些网站找数据？[1]，在这个问题下，有很多答主贡献了很多数据源。
比如国家统计局等有关部门的各种报告：
在这些地方可以找到很多与民生相关的数据报表，比如人口、工资等等，都是允许下载查看的，虽然大多数人甚至网址是多少都不知道。
当然还有很多第三方站点提供的行业报告等 在这个问题下都有答案，这样一来数据源就解决了。
其次，python有个模块包：pandas_alive，它很有意思，可以把数据可视化成一张GIF动态报表，生成出来的效果跟上面提到的“中国GDP逆袭”的视频是一样的。
以下是一份人口城镇化的数据报表，如图所示：
下面是经过pandas_alive生成之后得到的GIF图：
可以看到整体展示方式跟我们看过的案例视频一模一样，下面是它非常简洁的代码：
import pandas as pd
import pandas_alive
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
elec_df = pd.read_csv("test.csv",index_col=0,parse_dates=[0],thousands=',',encoding='utf-8')
elec_df.fillna(0).plot_animated('test.gif',period_fmt="%Y",title='全国人口城镇化')
当然我们最后要的是视频，所以还需要借助python的moviepy 视频处理模块，也是两句代码，把GIF图片转换为mp4的视频文件。
接下来就没什么了，还差一个背景音乐，再次利用moviepy把音乐插入到我们生成出来的mp4视频里即可，下面是最终成品：
在这条流水线上，我们需要准备一批可供调用的数据报表，上面提到的数据源网站就可以解决这个问题了。
接下来再对下载下来的数据报表人工过一眼，标题是否要修改、数据格式是否要调整，一次性搞定这些问题。
然后找一批“大概率”应景的音乐作为可随机使用的BGM，这是一次性的工作。大概率的意思是指这些音乐作为BGM，与这些数据对应的内容，不会明显不协调即可，我们总不能放一首喜洋洋的主题曲进去。
准备工作都完成后，剩下的就是代码的事情了，让它自动转换每一份数据为GIF，然后->视频->音乐->存储。
再然后就看这批视频要发到哪里了。
在抖音上，这类视频的作者相对少，有搜索到的几个粉丝量比较高的是在几十万级别：
数据有好有坏，两百多个的视频要量产的话工作量也不算很大，目前有看到的是在视频里插入测试类小程序，当然还看到了可能会走技术教学路线的：
而在西瓜、B站这样的长视频平台，这类视频可能会更合适一些，就赚播放量，我在B站看到一个还不错的UP主：
发的视频数据还算可观，这种视频往往与民生结合，争议比较多，至于呈现出来的内容，谁来做都是差不多的。
其实关于变现方面，上一篇文章发布后有些朋友也纠结变现方式，但是这个问题在于我们付出的是什么样的成本。
上述这个案例，对于能实现的人来说几乎是没有成本的，连时间成本都很少，那卖卖流量也是可以接受的。
无非就是换算一下一个流量多少钱以及能拿多少流量的事，我们毕竟不能一边不愿意做IP做服务做精细化的视频，一边又想要做带货赚暴利，这是取舍和选择的问题。
如果没有任何变现的可能，那当然不值得，但是如果我们发现市面上有需求、有人提供服务、有钱赚，那这就是可以考虑的，自己评估值不值得。
如果我们还要上班，那么有这样一个薅点流量钱、不占用时间、不用做交付的兼职，不也挺好。
当然了，鱼和熊掌虽不可兼得，然而总是有折中的可能，这就是接下来要讲的案例！
起名业务
有一说一，这是一个“烂大街”的业务，但是依然不会降低市场的巨大需求量：
<<< 左右滑动见更多 >>>
论广告之多，一屏看不完，没有一张大师图片镇场都不好意思说是干这行的。
抖音当然不能少了，我在上一篇文章也有提了这个取名业务的建议，我们先来看一个视频：
下面是原视频：
但是截止目前这个账号在发了700+的作品之后总共累积了近百万的粉丝：
看着这满满的联系方式，以及视频下面评论的各种问名字，这样的数据量如果没赚钱，那我是不信的，取名的客单价可不低，关键是没成本(不是指几十块的机器取名)。
上述那个32W的视频，我相信大家看了并不觉得有什么稀奇，事实上跟账号里的其他作品没有任何差别，而这种现象在抖音里也不新鲜了。
同样的，这样的视频能批量化生产吗？答案比刚才还肯定！
生产策略
由于这个案例比较典型，所以下面我们来过一遍思路流程，首先我们看了上述的案例视频，它有这么几个有意义的核心元素：
绿色的模板背景图(常量)、寓意(常量)、推荐姓氏(常量)、红色印章(常量)、背景音乐(变量)、名字(变量)、释义(变量)、姓氏(变量)、语音(变量)
常量就是不会变的了，而随着视频的播放变量则会改变，所以我们需要一张固定的背景图和红色印章(百度)，然后在PS里把这个固定的背景模板设计出来即可。
这块工作以后可以交给设计做，我作为大学自学过几天PS的菜鸟，简单做了一版：
底图选了一张中国风的，红色印章是随便找的，反正那么小看不出来。
在这一步我们先把最终结果整体做出来，确定没问题之后再隐藏变量部分的图层，只保留：
存储为PNG图片备用，然后再恢复变量部分的显示，这样模板我们就暂时完成。
其次，我们做起名业务的视频批量化，名字和释义就是我们的数据源了，这块数据可以百度搜索“宝宝起名”，找一些网站或者工具，批量的收集一批数据即可，有些付费工具也就几十块即可随便查。
这块不再演示，我随便在网上收集了差不多300条数据：
这些名字都是根据古诗词取的，在这里原诗词就作为释义内容，释义分为两段，一一对应，这样一来名字和释义这两个变量的数据就搞定了。
部分朋友可能会觉得使用诗词里的字眼做名字好俗，但事实上最近这些年不都是……
至于姓氏部分，百度一份百家姓就搞定了！
接下来我们还差一个最重要的，语音播报。
我们希望在切换到对应名字的时候，视频能念出名字和相应的释义内容，这个需求其实是短文本语音合成。
在本次的测试里，我选择了百度智能云的语音api接口，他们有提供测试，事实上付费也很便宜：
有多种ai语音可以选择、支持变速、调节音量等，每一条文本都可以转换成对应的mp3文件保存下来，根据数据id对应：
假设这是某条记录：“公卿 此路何潇洒，永无公卿迹”，下面是它的语音合成结果：
语音播报 音频： 进度条 00:00 00:04 后退15秒 倍速 快进15秒 转码的原因有些杂音，本地不会的。除了百度云，还有阿里云和其他很多平台的语音服务都支持语音合成的接口功能。现在，当我们在处理某条姓名记录时，都可以得到这条记录对应的语音文件。
最后，再到百度里找几个抖音比较流行的音乐作为BGM即可，我也随机找了10个左右。
现在，万事俱备东风也不欠，可以开始批量化的生产了，以下简单说一遍执行流程：
1：每次从数据库里拿N条记录，比如4条，这4条记录将会合成一个最终视频，接下来先一条条处理。
2：根据记录里的姓名和释义内容，使用python的pillow模块把文字写到模板底图上，至于文字的坐标：
名字的首字 距离底图左边的像素和距离顶边的像素 也就是坐标，可以通过原先我们在ps里的设计图里用标尺量一下实际距离即可得到，释义也是同样的道理，分为两句处理，
推荐姓氏可以随机从百家姓里挑选四个，同样的方法获得坐标并将文字写到图片对应位置，这样一条记录的图片我们就生成好了：
3：一条记录的图片生成好了之后要马上将其转换为视频，先获取这条记录对应的语音时长，比如4秒。
然后使用python的cv2模块将图片逐帧合成4秒的视频，这个视频在这4秒里就显示这张图片，接着保存视频(保留与记录id的对应关系)。
4：4条记录对应的4个视频都制作完毕之后，再使用python的moviepy模块合成视频，具体步骤是：
挨个打开这4条记录对应的视频，给每个视频都加入它对应的播报语音作为该视频的BGM，合成4个视频为1整个新视频，随机选择一首BGM插入新视频(音量低一些)，保存整个合成后的视频！
以上步骤，即可批量生成几百甚至几千的视频，只有数据足够，下面是合成出来的最终结果：
中间的切换过渡有随便加了个淡入淡出的风格效果，使用的是“胡晓波男神体”可商用字体。
至于案例视频里的封面有的人会做有的人不会，但是多一张封面，它的处理逻辑也是跟上面一样的，上一篇文章也有讲解了封面和结尾的处理，这里就不细说了。
我根据现有的300条数据，批量生成了100个左右的视频，耗时不到10分钟，随机抽查了十几个，效果都是预期内。
由于是演示数据，有些地方我没太在意，比如释义过长、个别生僻字程序会写错，多做一层判断即可，这些就没去处理了，另外姓氏我是随机的，实际上应该是比较常见的姓氏会比较好。
有兴趣的朋友可以等下文章底部领取看看。
现在我们对比案例视频和我们机器生产出来的视频，有什么差别吗？是不是没有任何差别。
当然，你我喜不喜欢其中的哪个视频没有关系，觉得好不好看也不重要，毕竟萝卜青菜各有所爱，这件事情本身就是走量的，这也是为什么案例账号里的视频都差不多，而视频之间的数据会天差地别。
这个事情交给我来做，在大方向上肯定也是矩阵运营，多号多平台多视频上，几个视频或者一段时间内起不来效果完全属于见怪不怪，反过来爆了也正常。
大家可以去搜索一下起名、星座、塔罗牌，类似形式的抖音号都是矩阵，观察他们留下的VX即可。
星座和塔罗牌这两个业务，跟起名完全可以是同样的形式，甚至它们还可以做一些互动类测试，提升数据指标。
PS：起名最终需要交付，也就是帮人取名，我极其不建议用软件帮人取名，毕竟那也是人家一辈子的事，能有可以合作的线下大师、先生是最好了，再不济可以给淘宝一些大店，赚个差价就好，不亏心就好。
表情包
距离我之前在知乎写的用关键词从抖音挖掘到表情包业务 已经快两年了，到现在，抖音里的表情包账号貌似越来越多，市面上也出现了很多款表情包相关的平台、工具、小程序等等，以及网上也有越来越多的表情包教程的文章。
这样一个信息差居多的业务不仅没有消亡还颇有愈演愈烈的趋势，有种可能是：随着推荐系统的不断普及，网民获取信息的能力和主动性会越来越差，这或许也是个机会？
言归正传！
我们到抖音去搜索表情包的相关账号时，一般可以看到主流的形式有两种：
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图文形式也分直接上传图片或将图片合成视频后上传，除了有些视频会给表情包说话配音无法处理以外，其他形式的表情包视频基本都是可以批量化生产的。
批量生产的处理逻辑结合我的这两篇文章足够解决，所以这个版块不再介绍生产策略(BGM尽量跟着热点走)，主要提一下数据源和变现方面。
数据源
我所能考虑到的表情包数据源有这么几种方式：
1：从百度找出大量的表情包站点，分析页面规则，写相应爬虫，将这些站点作为一个稳定提供数据的接口。
2：网上有人去抓包sg输入法的接口，包括其他一些表情包平台或工具的接口，但是这种有没有风险我不太确定。
3：付费接口，有个别较大的表情包平台有提供付费接口，具体名称就不提了，百度就有。
4：某宝，价格感人：
几万张，就算一个视频10张，发到不干了都可以，而且这些商家还会提供网盘更新。
别管是不是很多人买，信息差永远永远存在，没有哪个用户会看完这几万张表情包然后在刷到我们视频的时候骂一句早看过了！
在收集数据的时候，最好能保留类别关系，这样按照类别批量生产会比较好，当然如果是一个视频一张表情包就无所谓了。
变现
表情包这种账号看起来还没有第一个案例“数据可视化”来得有技术含量，呈现出来的效果也是“数据可视化”给人的感觉更高级。
可是在互联网营销领域，赚不赚钱跟这个事情本身容不容易或者有没有技术含量并没有必然关联，再加上“娱乐至死”的风气如今是大行其道，开心最重要。
所以相对来说，表情包能支持的变现方式反而还比专业内容更加丰富，除了我在知乎提过的教学，还有广告变现，形式不一：
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除此之外，表情包本身就是某种资源，上头也说过，网民的信息获取能力和主动性越来越差，稳定提供资源也是一种服务，比如拉到收费群里。
最后再建议下类目选择，表情包的更多场景是微信聊天，分群聊和私聊，群聊更多是搞笑、装13、吸引注意力，私聊方面，有兄弟之间、闺蜜之间、情侣之间、家人之间。
这其中情侣的会相对有价值一些，内容也会有意思一些，家人之间用表情包互怼的家庭可能比较少，至于同性之间的表情包往往不堪入目还是算了……
如果大家对于类目选择不是很有方向，就多看些账号作品下面的评论，什么类目的往往比较多人在求如何取图。
对了，顺带说一下，壁纸号也是跟表情包一模一样的处理逻辑，甚至它的引流效果会更好，因为大家对壁纸的核心需求是高清原图。
书单号
书单号也算个典型案例，但是书单号除了我在上一篇文章说的可以尝试的形式以外，目前抖音普遍的还是这样的：
也就是图文形式，下面是一个18W粉丝 发了170个作品的账号的橱窗：
图文形式也是有批量化的概念的，**让设计做几份模板底图(可以各种风格测试)**，模板上的字和封面就是变量，根据我们要推荐的书籍自动生成。
这种形式也没有技术含量，打算做这个领域的 我相信数据源也不需要特别说明了，只不过有个点我说说我的看法：
有些朋友在打算做书单的时候，可能是没有太考虑品类的问题，单纯找一些热门的畅销书推荐，这倒也没错。
但是我认为，世界上真正喜欢看书的人的比例总是少之又少的，世界上大部分生意都基于感性，而大多数人买书更是如此，真正经常看书喜欢看书的人很少会在抖音等别人推荐。
多数会在短视频买书的人更多是冲动消费，是刷到之后某个点get到ta后，想买一本来看看，尽管大概率买来晒圈后就养灰了。
这是我简单统计的关于书单的群体和需求品类等数据。
我的想法是：应该了解有哪些目标群体，确定我们要对标的群体，同一群体的相关内容，标签比较接近。
其次要了解有哪些品类，不同的品类背后的买书需求是不一样的，而不管是什么样的需求，都有可以让他冲动的时候，这些需求要用什么样的文案去打动，这是关键。
举这个例子是希望提醒大家，不要被我的框架限制了，不能我说批量化生产，就只盯着批量化生产而不考虑其他环节的优化。
延伸
资讯号
我在github上有看过一个项目，做了一个所谓的“ai短视频工具”，其实就是语音合成+混剪。
比如提供一份word，或者图文内容，可以自动把它转换为一份视频，文章里的配图用做视频背景，文字利用接口转为语音播报。
这个最大的作用毋庸置疑是洗稿。
我在过往文章有提过一个观点是：当我们进行内容整合的时候，要尽可能提供附加价值，意思是经过我们的整合，能给用户带来其他价值，这是最好的。
比如用户不愿意看数据报表，我们转换成一份直观的可视化视频，让ta更容易理解，所以单纯的洗稿我是不太推荐。
但是上面这个形式，我觉得可以优化一下，比如用户并不愿意看长篇的新闻文章(现在很多新闻的小编也是废话文学的高材生)，那么当有一个新闻热点出来的时候，我们把新闻的重点和相应的配图组合成一个视频，用户就可以瞬间知道发生了什么，这就是现在在抖音比较流行的形式：
大部分媒体官方都是这样的形式，使用这种方式就有了优化的意义。
至于批量化，大致的流程是：
从某些渠道获得新闻资讯文章(最好是民生相关有争议性的)，利用“文章摘要提取”技术可以提炼出内容重点，把内容标题和内容重点以及内容配图或文章封面组合成一个简短的资讯视频，最后再配个悬疑音乐。
这是处理逻辑，不过资讯内容并不适合大量批量化，因为有时效性，短期内容的批量化是可以的。
当然了，关于发布新闻资讯权限又或者在一大堆官方的情况下再做这种资讯号有没有意义价值，这些另说，毕竟也不一定是运用到资讯领域，仅供参考启发。
音乐号
这算是一个纯粹扩展视野的思路吧！
github上有个项目，智能提取一首歌的副歌，通俗一点来说就是：高潮部分。
给它一首mp3歌曲，它能识别出副歌部分，然后生成一份纯副歌开始的mp3文件，这个项目也有对应的python模块包“pychorus”可以直接调用，代码也是两句话。
短视频本身就是即刻满足的产品，将一首歌最好听(部分歌曲可能前段好听)的部分让用户直接刷到，就是现在很多音乐号的方式。
所以再搜集一些演唱会场景、名人观众深情聆听场景作为视频背景切换，这样一个可以量产的音乐号就出来了。
结语
通篇下来提到了好几个案例，希望能给大家在视频创作方面有一些启发，而不是局限于固定的某个形式。
另外其实还想表达：要多跳出自己的领域，有些事情在自己看来是几乎不可能的，但是在相应的领域里的人员眼里，就跟玩一样。
当我们了解的领域足够多，融会贯通后我们自然而然会并发出新的稀奇古怪的想法出来。
就好比我为什么会有这些短视频批量化的思路，其实早在三年前我就是用这种方式在投放抖音信息流的。
在考虑了全局策略以后，让人准备一大堆的材料(文案、图片、视频)，再自己写个脚本，在一定的策略下自动选择投放参数和随机组合出不同的创意。
然后通过接口提交计划，几分钟就可以组合几十个甚至更多的计划到后台，然后根据转化优胜劣汰，再继续新增、再继续删除。
这些是因为我知道技术可以干什么以及不能干什么，所以做互联网业务，并不一定需要学技术，只是有空可以多了解其他领域的一些基本知识。
我在上一篇文章从网页的“小广告”中提取出最热门的业务！里也表达了一个观点是：曲线救国。
我们从事互联网营销，会碰到很多问题，并不一定都要跟问题硬刚，从其他领域的角度出发，采取一些迂回的办法，只要最终目的能达到就好。
正文结束
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qmsp
上周拼的几个团的朋友们，有看到的可以找我加下群，忘记说了，导致大家都不知道有群。
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参考资料
[1]大家都是在哪些网站找数据？: https://www.zhihu.com/question/27692329
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