上周有个做家居用品的客户找我，说他们用AI一口气生成了30条短视频脚本，结果发出去5条，账号被限流了。问题不在AI，在他们没做审核。
我问他怎么审的，他说看着还行就发了。这就是典型的“AI给什么就用什么”。批量生产脚本确实能省时间，但省下来的时间得花在审核上，不然就是给自己挖坑。
我们团队现在每周用AI生成上百条脚本，踩过的坑不少。今天把三条审核标准整理出来，你直接拿去用。
标准一：事实性内容必须逐条核对
AI最擅长编造看起来合理的细节。比如你让它写一条关于“小户型收纳”的脚本，它可能会写“日本主妇都在用的XX收纳法”，但这个收纳法可能根本不存在，或者数据是错的。
我现在的做法是：脚本里出现任何数字、品牌名、专业术语、地域标签，全部用红笔标出来，逐个查证。查不到出处的，直接删掉或者换成模糊表述。
具体操作：
- 把AI生成的脚本复制到文档里，用查找功能搜“%”“倍”“第一”“唯一”这类词
- 搜完了再搜品牌名和地名，看看有没有AI自己“发明”的
- 拿不准的表述，改成“不少”“有些”“大概”这种安全词
这条标准执行起来最费时间，但也是最不能省的。一条脚本发出去，说错一个数据，评论区就会有人指出来，账号的专业度直接打折。
标准二：口播稿必须读一遍再定
AI写的脚本有个通病：书面语太重，读起来像说明书。比如“本产品采用先进技术，能够有效提升空间利用率”，这种话放在短视频里，观众三秒就划走了。
我的习惯是，脚本生成后先自己念一遍。念着别扭的地方，就是需要改的地方。改的时候不用大动，把长句拆短，把“能够”改成“能”，把“采用”改成“用”，把“有效提升”改成“多出不少”。
给你一个快速检验的方法：
- 打开手机录音，把脚本读一遍
- 回放录音，听到哪里卡壳了，就在那里做标记
- 把标记的地方改成你平时跟朋友聊天的说法
- 再录一遍，直到听起来像在跟人说话而不是念稿子
我们有个做餐饮的客户，用这个方法改了十几条脚本，完播率比之前高了一截。他说以前总觉得AI写的“挺顺的”，念出来才发现根本不是人话。
标准三：结尾必须有人工设计的钩子
AI生成的脚本，结尾经常是“快来评论区留言吧”“记得点赞关注哦”这种万能句式。这种结尾不是不行，但用多了观众会免疫。
我的做法是，AI负责写前面的内容，结尾的三到五秒自己来写。根据视频的具体内容，设计一个跟观众有关的动作。
举几个我们实际用过的例子：
“你家有没有那种买了就后悔的东西？说出来让我避避雷。”
“下期我打算测一下XX，想看的扣个1，人多我就安排。”
“这个方法你今晚就能试，试完回来告诉我管不管用。”
这些结尾的共同点是：具体、有互动感、跟视频内容强相关。AI很难写出这种带“人味儿”的钩子，因为它不知道你的观众是谁，也不知道你平时怎么跟他们说话。
操作上很简单：让AI生成脚本时，结尾部分留空，你自己补。或者让AI写三版结尾，你挑一版改一版。别直接用。
审核流程怎么落地
三条标准说完了，但怎么执行才是关键。我现在的流程是：AI批量生成脚本后，先过一遍事实核对，把有风险的标记出来；然后自己念一遍口播稿，改掉书面语；最后补上结尾钩子。三条走完，一条脚本大概多花五到八分钟。
听起来有点麻烦，但比起被限流、被举报、被评论区打脸，这几分钟花得值。批量生产的效率优势，得建立在审核过关的基础上，不然就是批量制造麻烦。
你今天就可以试一下：挑一条AI生成的脚本，按这三条标准过一遍，看看改完之后跟原版差多少。我敢说，差别比你想象的大。