100 个选题里为什么只有 20 个能用

一次生成 100 条选题，粘进表格，第二天从上往下过一遍，能真正排进档期的通常二十来条。剩下的八十条不是"质量差"，是压根用不了——你没有那个画面，或者结尾接不上任何动作。

先说清楚：这里的 20 不是任何一份报告里的统计，是本文用的一个工作口径，方便把话说明白。真正有出处的是下面这几个数，它们解释了为什么这个比例注定低，而且会越来越低。

一、供给一年翻了十几倍，需求一年涨了 0.71%

据新华社 2026 年 4 月 16 日报道的中国网络视听节目服务协会《中国网络视听发展研究报告（2026）》数据：2025 年由 AI 生成的视频、音频累计超过 20 亿条，较 2024 年增长了 14 倍以上。

同一份报告的另一组数：截至 2025 年 12 月，网络视听用户规模 10.99 亿人，同比净增 776 万人。

把这两个数放一起做一次除法。776 万 ÷ 10.99 亿 ≈ 0.71%。这一步是我自己按报告里的两个数算的，口径是"年内净增人数占年末用户规模的比重"，报告本身没有给这个百分比。

一边增长 14 倍以上，一边增长 0.71%。这不是一个需要解释的现象，这是一个需要据此改流程的事实。

CNNIC 第 57 次《中国互联网络发展状况统计报告》（数据截至 2025 年 12 月，2026 年 2 月发布）把需求端说得更直白：短视频用户 10.74 亿人，占网民整体 95.4%；2025 年短视频用户增长 3450 万人，增幅 3.3%。

95.4% 的意思是——还没开始用短视频的网民只剩 4.6%（100% 减 95.4%，我自己算的）。这个池子已经装满了，剩下的人不是"还没来"，是本来就不来。

再做一次演算，看看供给端的绝对量到底是什么概念。20 亿条 ÷ 10.99 亿人 ≈ 1.8 条。这个除法的口径不严谨，我必须说清楚：分子是 2025 年全年 AI 生成的视音频总条数，分母是同一份报告给的网络视听用户规模，两者不是一个真实的分配关系——不是每条都被人看过，也不是每个用户都摊到了。它只说明一件事：单单 AI 生成这一路的供给，绝对量已经和用户总数在同一个量级上了。

需求端的上限也有数。同一份报告：2025 年 12 月，网络视听用户人均单日使用时长 201 分钟。10.99 亿 × 201 分钟 ≈ 2209 亿分钟。这也是我自己乘出来的，口径是"用户规模乘以人均单日时长"，报告没给这个合计数。一天就这么多分钟，明年也不会多出一倍来。

那么这些多出来的供给，实际吃掉了多少位置？快手 2026 年 5 月 27 日发布的第一季度业绩公告里有一个可以直接引的数：截至 2026 年 3 月，AIGC 短视频营销素材消耗贡献了平台短视频线上营销总消耗的 10.0%。

10.0% 是这个数的两面。一面是：这条路已经吃到了十分之一。另一面是：剩下的九成还不是。

二、被淘汰的那八十条，长着四种固定的形状

批量生成的价值从来不在"直接用"，在于它能一次性把样本堆够，让你有得筛。但前提是你知道自己在筛什么。

大部分人筛不掉的原因，是每条都单独判断"这条好不好"。这是最慢的判法。快的判法是认形状——废掉的选题只有四种形状，认熟了，一条三秒钟。

形状一：换了个说法的同一条。

一批选题里，真正互不相同的角度通常不超过十个，其余是同一个角度的不同措辞。这一类最费时间，因为它们逐条看都成立。处理办法是横着看不是竖着看：把 100 条按"这条最后落到哪个动作"分组，落点一样的只留一条，其余整组划掉。一次能划掉三四十条。

形状二：讲得对，但没有场景。

"如何挑选一台合适的设备"——对，也没用。它没有告诉你镜头对着什么。这一类的判据只有一句：读完这条，你能不能立刻说出第一个镜头拍的是什么东西。 说不出来就是没有场景，划掉。

形状三：有场景，但你拍不到。

要拍产线，产线在别人厂里；要拍客户使用，客户不同意出镜；要拍对比实验，一次实验要三天。这一类最可惜，因为它们往往是这批里最好的。但排期表不认可惜。处理办法是单独建一栏"要提前准备的"，写清楚缺哪一样东西、谁去要、什么时候能到，其余的先不动它。

形状四：能拍，但结尾接不上动作。

内容拍完了，然后呢？看的人下一步该做什么，你写不出来，这条就废了一半。不是每条内容都必须带转化，但你至少要能说出它是干什么用的——是让人存下来，是让人认路，还是让人加一个号。这三个也是动作。什么都接不上的，才是废的。

这四种形状占掉的通常就是那八十条。剩下的二十条，才是真正需要你花时间去判断好坏的部分。

顺序不能颠倒。先按形状批量划掉，再对剩下的逐条判断质量。反过来做，你会在一堆本来就用不了的选题上，认真讨论它们好不好。

三、选题池的淘汰流程：进池、出池、什么时候停产

下面这套是能直接抄的。整套占用的人力，是每周一次、不超过三十分钟的固定动作，不需要新增岗位。

第 1 步。定进池的三道闸。 一条选题要进池，必须同时过三关：一句话能说清它是给谁看的；你手里已经有那个画面，或者知道去哪儿能拍到；结尾能接上一个具体动作。三关缺一，不进池。批量生成出来的那 100 条，直接拿这三道闸过一遍，通常剩二十几条。

第 2 步。进池就编号，并写上进池日期。 这一步很多人省掉，省掉之后第 4 步就做不了。编号是流水号，日期是当天日期，一列就够，不要建复杂表。

第 3 步。每周固定一次淘汰，卡死三十分钟。 定在每周同一个时间，跟排期会挨着开或者干脆合并。超过三十分钟说明你在讨论质量而不是在淘汰，停下来。

第 4 步。淘汰规则只有一条：进池满三周还没被排进档期的，出池。 三周是本文给的建议值，不是任何研究结论，你可以改成两周或四周，但定下来之后不许因为某一条"可惜"而破例。破一次例，这个池子就会开始积压。

第 5 步。出池的不删，进冷池，满一个季度整体作废。 冷池只写编号，不再维护。作废时不要一条条回看——回看一次就等于重新讨论一次。整体作废。

第 6 步。每周记一个数：这一周排进档期的条数 ÷ 这一周进池的条数。 就这一个比值，一周一个数，记在同一张纸上。别的都不用记。

第 7 步。用这个比值决定加不加产量。 比值在一个区间里稳住了，说明你的筛选标准是稳的，这时候加产量才有意义——加进来的样本会按同样的比例转化成可用选题。比值连续几周往下掉，意味着新加进来的那部分基本都被淘汰了，这时候正确的动作是停止加产量，回头去改第 1 步的三道闸。

第 7 步是这套流程里唯一真正省钱的地方。大部分产能问题不是产量不够，是筛选标准没定住，然后靠加产量去补——补进来的东西又全部倒进同一个漏斗，只是把第 3 步的三十分钟拖成两小时。

四、代价：筛选本身是要占人的

这套流程的成本必须说清楚，它不是白来的。

第一笔成本是那三十分钟。 每周固定占用，一年五十多次。做这件事的人必须是知道排期表长什么样的那个人，不能外包给不排期的人，因为第 1 步的三道闸里有两道要靠"你手里有没有那个画面"来判断，不在现场的人判不了。

第二笔成本是记录。 编号、进池日期、每周一个比值，这些都要有人真的写下来。不写，第 4 步和第 7 步就都是空话。这部分工作量不大，但它是持续的，中断两周整套就废了。

第三笔成本是被划掉的那些东西。 形状三里那些"最好但拍不到"的选题，按这套规则会被推迟甚至最终作废。这是真损失，不用给它找理由。这套流程换来的是排期表不堵，代价就是它会牺牲掉一部分本来可能很好的内容。

什么时候不该这么做。

这套只在你已经有稳定的选题来源时才成立。如果你的选题本来就是零零散散冒出来的，一个月凑不出三十条，那么进池、出池、冷池这三层结构对你是纯负担——你要做的不是筛选，是先把来源固定下来。

还有一种情况也不适用：比值持续低到某个线以下的时候。这条线定在哪里由你自己定，但方向是明确的——当一批一批生成出来的东西，绝大部分连第 1 步的三道闸都过不去，说明问题不在筛选环节，在你给出的方向本身。这时候加产量是把成本放大，做筛选是把成本转移，两个都不解决问题。正确的动作是停产，回去把"我这个号到底给谁看"重新写一遍。

先固定结构，再谈产量。这句话在选题这一环的意思是：先把进池的三道闸和出池的规则定死，再去决定一次生成多少条。顺序反了，生成得越多，浪费得越多。

如果你正打算把某个新的内容形态排进日更计划，接着看《当一个赛道所有的数据都来自卖方，你就该警惕》那一篇，里面有一套两周的最小自测方法。