我的Vibe Marketing实践案例:如何用AI工作流驱动小红书矩阵,实现7位数营收

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我的Vibe Marketing实践案例:如何用AI工作流驱动小红书矩阵,实现7位数营收
6073点击    2025-08-18 12:11

Vibe Coding(Claude code、Cursor、Lovable) 把原本8周的开发周期压缩成2天


现在,同样20倍的加速在营销圈上演—— Vibe Marketing:


一个人➕n 个AI Agent和自动化工作流,几小时就能把营销想法落地了,杠杆效应大到离谱。


过去16个月,我正是运用这套Vibe Marketing的打法,在小红书K12这个高度竞争的领域,从0做到了七位数营收。


今天我不会讲内容怎么创作,而是会分享我如何构建一个由AI驱动、能管理50个账号矩阵的自动化营销系统的复盘。


在操盘过几个小红书项目后,我发现小红书与其他平台有一个根本不同:本质上是一个基于“内容模板”和“信任节点”的推荐系统。 这意味着,一个能被验证成功的笔记范式,可以被大规模地、系统化地复制,并且用户对“素人感”内容的信任度极高。


这对我来说是一个巨大的机会。它不是一个需要持续内容创新的平台,而是一个极其适合用工程化、系统化思维来获取流量的平台。


但我资源十分有限,充其量算是野生团队,无法像“正规”公司那样去规模化复制。我们唯一的出路是用系统对抗系统,用极高的效率和杠杆去竞争。


这正是我后来理解的Vibe Marketing的核心:一个核心主理人,利用AI Agent和自动化工作流,构建一个能替代传统营销团队的增长引擎。


这篇文章,就是复盘我如何从0开始,在小红书平台上,构建并迭代我的Vibe Marketing系统的全过程:


  • 无AI的手工作坊:手动验证期


  • Vibe Marketing的初探与阵痛:工具探索期


  • 成熟的“人机协作”系统:系统成熟期


我的Vibe Marketing实践案例:如何用AI工作流驱动小红书矩阵,实现7位数营收


第一阶段:0-10万 | 手工作坊,跑通内容模型


核心目标: 手动跑通“内容→流量→私域→转化”的最小闭环,作为后续AI落地的「知识」


这个项目的起点,是我的合伙人有个朋友本身就在做家教,客单很高但不会运营。我加入后,我们三人形成了项目的初始团队。


从 0 接手一个项目,我认为没有必要去做过度的调研分析,我的逻辑就是「干中学」: 先找一批账号来关注,然后去刷他历史的爆款内容,并从中总结出爆款的逻辑后,做「像素级模仿」。


有人可能会说:不就是抄吗?


你别说,还真不是抄,抄是形式上的拙略模仿,短期能获得流量,但不见得转化率高;像素级模仿是内化后的创新,有流量的同时,也能建立垂直IP,确保转化率。


也就是说:模仿的重点不是文案,而是爆款笔记底层的“内容结构”和“情绪钩子”,把它们变成我们自己的内容模板。


在当时,这是必须「手搓」的体力活。那时ChatGPT的AI味还很重,根本干不了这件事。这也成为了我团队的规定:新来的助理,必须先自己手搓一段时间,先培养出小红书的写作网感,才能获得使用AI的资格。否则,连AI生成内容的好坏都无法判断,工具也就失去了意义。


我们初期注册了两个号,一个发观点吸引家长,另一个发提分案例,两个号相互引流。笔记形式上做的都是苹果手机备忘录+截图的图文,内容都是围绕着即将到来的考试展开的,例如考点预测、考试重点、学生提分案例等,形式上是把爆款笔记改一下结构按我的内容逻辑重新表达一遍


恰逢考前一个月,家长和学生都非常紧张,我们的内容为家长和学生提供了清晰的备考路径和情绪价值。笔记很快就爆了几篇,首月就引导到私域转化了11个学生,转化率高达40%,客单在2000左右。


这个阶段最重要的发现,是一个反常识的认知:


从23年开始,K12教培莫名变成了「重监管」行业,非常容易违规封号。在这背景下,我发现:小红书账号的「质量」远比内容本身更重要。我们有一个号,无论发什么内容,违规风险极低,获得的流量也极其精准,我们内部称之为“天龙人号”。这个号贡献了团队一半以上的客资和转化。同样的内容发在其他号上,要么违规,要么引来大量同行截流。


本阶段小结:


第一个月我们验证了商业模式,并在第三个月营收超过10万。


但更重要的是,我们拿到了两个核心认知:第一,小红书账号本身就是消耗品,引流私域的号生命周期大约半年;第二,“天龙人号”的存在,意味着规模化的关键可能不是内容创新,而是如何批量找到或养出这种高权重的账号。这个认知,是我后续所有策略的基石。


现在回看,这个纯手动的阶段,本质上是我们用「人肉」在运行Vibe Marketing的0.5版本。只有我们用系统化的思维,测试和验证能够规模化复制的内容模型,其中所有踩过的坑、验证过的模板,才能成为喂给AI的“训练数据”。


第二阶段:10-50万 | 矩阵化扩张与 Vibe Marketing的初探阵痛


核心目标: 规模化复制第一阶段的成功,突破个人精力的天花板。


有了第一阶段的经验,我们迅速制定了下一步的打法:


横向: 铺设一个50个账号的池子,用赛马机制,一个月内没有客资的号直接注销重来。我们的目标很简单,就是刷出来下一个“天龙人号”,只要成功一个,就能保住业绩的60%。


纵向: 单个账号的内容生产,正式引入AI创作,将手工作坊的经验流程化。


策略很清晰,但执行起来,我们这些兼职团队的精力完全跟不上。此时,我们面临一个所有小团队都会遇到的问题:必须招人。也正是在这里,我们踩遍了关于「用人」的坑。


坑一:成年人只能筛选,不能教育。


我们总想着去培养助理,但现实是,投入大量时间去教,效果甚微。后来我们才明白,我们的任务是设计好流程,然后筛选出能执行这个流程的人来协作,而不是找一个学生来培养。


坑二:免费助理要不得。


总有人说愿意免费来学习,但金钱交易背后是契趣精神。付费,才能理直气壮地要求结果。免费助理,经常一周都交不出一篇合格的内容,你还不好意思批评他,时间成本巨大。


坑三:必须走正式招聘流程,而不是从熟人里找。


前者是看中条件主动上门的,后者是被动来“帮忙”的,工作性质和主动性完全不同。


招助理的渠道可以去搜一下“IP 助理训练营”,有人专门收学费培养的助理,都很需要有项目把他们的学员带走。


这些用人的坑让我们浪费了不少时间,本着「合作要慢,分手要快」的原则,最终痛定思痛,把人都换掉,严格按照前面说的经验来招人,才能解决了问题。


解决了人的问题,工具的问题又浮现了。我最初用Cursor,前后花了几个月时间开发、打磨了一套AI内容创作的工具:前端Jinja+后端Python+数据库SQLite。我自己用起来很丝滑,但给到助理用就状况百出,本地环境问题、多人协作的数据同步问题,层出不穷。


我意识到,这是一个典型的‘工匠思维’产物,它能提升我个人的效率,但无法赋能团队,这恰恰违背了Vibe Marketing让非工程师也能轻松使用的核心。


本阶段小结:


我们是24年4月开始的,到12月底,GMV到了48万,算是完成了第二阶段的目标。


我的Vibe Marketing实践案例:如何用AI工作流驱动小红书矩阵,实现7位数营收


从10万向50万突破的过程中,我们深刻体会到:增长的本质是复制,而复制最大的瓶颈是「人」和「工具」的协同。 策略再好,如果没有标准化的流程和稳定易用的工具,靠堆人不仅无法实现增长,反而会制造混乱。


说实话,这个阶段,我们虽然业绩在增长,但团队内部效率低下,我个人也极其疲惫。


第三阶段:50-100万+ | 成熟的Vibe Marketing系统,实现「人机协作」


核心目标: 用技术和流程解决规模化扩张的难题,实现效率的飞跃。


意识到系统的问题后,我花了几天时间,用n8n+飞书,把自己花了几个月做的东西给替代了。自己革自己的命了属于是。


新的AI工作流完全跑通了我们设想的全流程:


1. 人工寻找对标笔记后,自动同步到飞书。


2. 自动解析笔记的标题、正文,包括图片上的文字(因为多数是备忘录,内容都在图片里)


3. 根据我们设定的模板,将对标笔记按我们的内容逻辑二次创作。


4. 自动生成封面图。


5. 同步到飞书,比特浏览器的 RPA 工具 Automa 读取飞书后发布到多个账号上。


整个系统是由多个系统组成的,以下是其中一些的简介:


一对一笔记生成:


我的Vibe Marketing实践案例:如何用AI工作流驱动小红书矩阵,实现7位数营收


逻辑如下


1.生成主题: AI会根据预设的风格和案例,生成10个关于“一对一”辅导的痛点式讨论主题。


2.内容创作与分发:工作流会遍历每一个主题,自动生成配套的HTML封面图和短文正文,然后将这些图文内容新增到飞书多维表格中,并同步发布到公众号。


3.图片处理: 通过后端python搭建的html转图片服务api,生成图,上传到飞书并更新到相应的表格记录里,完成图文的闭环处理。


暑假特辑:


我的Vibe Marketing实践案例:如何用AI工作流驱动小红书矩阵,实现7位数营收


运行逻辑:


1.选题生成:首先,AI会根据预设的某地区的初高中英语的学习痛点,批量生成有吸引力的文章标题。


2.内容创作与格式转换:接着,工作流会为每个标题自动生成符合特定风格(如严肃短文、素人分享感)的Markdown和纯文本正文,并将其转换成多张“备忘录”风格的图片。


3.多平台分发与归档:最后,系统将生成的标题、正文、图片等素材整合,自动在飞书多维表格中新增记录并同步发布至公众号,实现内容的自动化归档与分发。


其实同样的逻辑,我也做了公众号:


我的Vibe Marketing实践案例:如何用AI工作流驱动小红书矩阵,实现7位数营收


运行逻辑:


1.获取任务:首先,系统会从飞书多维表格中,筛选出那些还没有生成AI内容的文章记录。


2.提炼与创作:工作流会遍历每一篇待处理的文章,先由AI提炼出文章的核心大纲,再根据预设的、适合社交媒体传播的短句风格和格式要求(如“逆袭”建议、学霸秘籍等),将大纲写成一篇新的短文。


3.回写与归档:最后,新生成的短文内容会自动更新并回写到飞书表格的相应记录中,完成内容的自动化“二次创作”和归档。


但明显感觉到公众号改版了,纯AI生成的内容,不怎么给流量,导致公众号最近生意惨淡了,需要花时间去改模板


为了解决AI创意泛滥、结果不稳定的问题,我们放弃了“一套提示词通吃”的想法,而是整理出3-5套被验证过的内容结构,做成模板。一个模板配一套AI提示词,对应一个工作流程。这样产出的结果,能稳定达到人工创作70%以上的水准。


至此,项目AI自动化的含量达到95%。助理的角色也发生了根本转变:他们不再是内容的生产者,而是AI工作流的操作员和质检员。


这正是Vibe Marketing的理想模式:人类负责战略、创意输入和最终结果的把控;AI代理负责规模化的执行。


然而,系统跑起来后,我们又遇到了更高级的坑,这也让我产生了新的反常识认知:自动化虽然减少了执行的时间,但对管理提出了更高的要求。


坑一:没有“监督”机制,招助理是在浪费钱。


我一度过度相信这套“硅基工作流”,以为让助理无脑发布就行。直到我检查账号时才发现,很多笔记封面是AI生成错误的,助理并没有按要求删除;更严重的是,很多笔记甚至根本没发出去,助理却每天在群里汇报“已发送”。这件事之后,我们立刻安排一个合伙人专门负责检查。


坑二:没有“反馈”制度,系统在“闭门造车”。


我们的内容模板是有时效性的,暑假规划的模板,开学后就没人看了。但我没有在一线,助理又没有建立反馈笔记数据的机制,导致我们那套高效的自动化系统,一直在生产过时的、无效的内容。


现在的解决方案是: 要求助理每周固定整理当下的热点内容,形成新模板的提案,再由我来判断是否适合开发成新的工作流程。


本阶段小结:


到今年暑假8月份,累计收入突破7位数。


我的Vibe Marketing实践案例:如何用AI工作流驱动小红书矩阵,实现7位数营收


这个业务是我真正从0开始操盘项目,并完整落地AI应用的过程。


它我深刻感受到AI不是魔法,它只是效率的放大器:


  • AI的价值不在于替代人,而在于提供杠杆


  • 一个真正能打的自动化系统,是“高效的AI工具” + “标准化的流程” + “严格的监督反馈机制”三者的结合。


Vibe Marketing 现在存在 至少 10倍的效率套利机会,关键在于怎么布局。


未来,营销领域的竞争优势,将不再是谁拥有更多的投手或设计师,而是谁能构建出更聪明、更高效、能自我优化的自动化工作流。


文章来自于微信公众号“饼干哥哥AGI”,作者是“饼干哥哥”。


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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
OWL

【开源免费】OWL是一个完全开源免费的通用智能体项目。它可以远程开Ubuntu容器、自动挂载数据、做规划、执行任务,堪称「云端超级打工人」而且做到了开源界GAIA性能天花板,达到了57.7%,超越Huggingface 提出的Open Deep Research 55.15%的表现。

项目地址:GitHub:https://github.com/camel-ai/owl

2
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


3
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

4
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

5
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0