這是一個 SasaDaily 假設案例。
不是 YouTube 公布的真實客戶成效。
假設有一家：
4 人短影音代製工作室。
平常替：
餐廳。
咖啡店。
小型零售品牌。
美容店。
地方商家
製作：
YouTube Shorts。
Instagram Reels。
TikTok。
每星期大約：
12 支短影音。
團隊不大。
只有：
企劃／導演。
拍攝。
剪輯。
客戶窗口。
真正讓大家累的，
其實不是：
每支影片都要做電影級後製。
而是每天重複發生的：
第一剪。
一支 30 秒影片，可能先拍回 15 段素材
例如今天替一家甜點店拍新品。
現場拍了：
外觀。
切開。
內餡。
淋醬。
製作過程。
店員端上桌。
客人反應。
環境。
包裝。
產品 Hero Shot。
同一個動作還可能：
拍兩三個角度。
回到工作室後，
剪輯師第一件事不是：
調色。
也不是：
加特效。
而是：
重新把全部素材看一次。
哪一段開頭？
哪一段不要？
哪兩段其實重複？
哪一個 Angle 比較好？
這才是：
每天最重複的工作。
以前的流程：剪輯師從空白 Timeline 開始
假設每一支片：
15 段 Raw Footage。
剪輯師先：
全部 Preview。
↓
挑片。
↓
排順序。
↓
決定第一秒。
↓
刪重複。
↓
粗剪。
↓
配音樂。
↓
字幕。
↓
交給導演看。
導演說：
「前面太慢。」
再改。
客戶又說：
「產品應該更早出現。」
再改一次。
單支影片真正花掉的時間，
可能不是：
最後那幾個漂亮轉場。
而是前面：
一直決定素材怎麼開始排列。
團隊決定只把「第一剪」先交給 AI
他們沒有設定：
AI 自動完成整支影片。
也沒有：
拍完直接自動發布。
而是只把一個明確步驟交出去：
Raw Footage → First Draft。
工具使用：
YouTube Create 的：
Edit with AI。
YouTube 官方目前已把：
台灣
列入支援地區。
一次最多可加入：
25 個影片或照片。
AI 可以先建立：
包含音樂與效果的：
First Draft。
產生後仍可以：
回到 Editing Interface
繼續人工修改。
這剛好符合這家小工作室真正需要的地方。
但他們沒有把 25 段素材全部丟進去
這是整套 Workflow 最重要的一步。
拍攝完成後，
企劃與拍攝先花幾分鐘，
把素材分成三堆：
一定留。
候選。
可刪。
不是：
剪輯師自己回公司後
再從零猜一次。
第一堆：一定留
例如這支甜點影片的目的，
是讓觀眾看到：
切開之後流心的瞬間。
那：
切下去。
內餡流出。
最後完整成品
可能就是：
一定留。
如果少掉，
整支影片：
核心賣點就不見了。
所以先標出來。
第二堆：候選
例如：
店外。
製作過程。
不同角度特寫。
客人拿起叉子。
包裝。
環境。
這些都可以幫：
節奏。
情緒。
故事。
但不是：
每個都必須出現。
這一堆最適合讓：
AI First Draft
先幫忙組合。
因為：
幾種答案都合理。
第三堆：可刪
失焦。
晃掉。
手擋住。
完全重複。
同一個動作拍五次、
實際只需要一個。
先移出去。
這一步看似：
還是在人工工作。
沒錯。
但它解決的是：
創意優先級。
AI 不應該替客戶決定：
「這次真正一定要賣的是什麼。」
人先決定：
重點。
AI 再幫忙：
排列。
為什麼不直接把全部素材交給 AI？
因為這家公司真正要節省的是：
剪輯工作。
不是：
品牌判斷。
假設客戶這次最在意：
新包裝。
但是 18 段素材裡：
內餡流動畫面最漂亮。
AI 很可能自然把：
漂亮畫面
放得更重。
但：
漂亮
不代表：
符合 Campaign Objective。
所以素材先分級，
等於在 AI 開始以前，
先把：
Business Priority
加進 Workflow。
接下來才進 YouTube Create
工作室把：
一定留＋候選
交進：
Edit with AI。
例如原本拍：
18 段。
人工先去掉：
5 段明顯無用。
最後送進 AI：
13 段。
選：
15～30 秒。
讓 AI：
建立第一版。
這時 AI 負責的，
主要是：
素材排列。
基本節奏。
音樂。
效果。
Caption／Voiceover 等可用選項。
但中文旁白不列入這家公司的自動流程
原因很簡單。
YouTube 官方目前雖然已把：
台灣
列入 Edit with AI 支援地區，
但首批 AI Voiceover Languages：
只有：
孟加拉文。
英文。
北印度文。
葡萄牙文。
目前沒有：
中文。
所以這家台灣工作室不把：
「AI 自動生成中文旁白」
寫進正式 SOP。
中文影片仍然：
保留原聲。
自行錄音。
或使用：
其他已確認支援中文的語音工具。
不要因為：
AI Editing 可以使用，
就假設：
所有功能都完整支援中文。
AI Draft 出來後，剪輯師不再從頭剪
這才是整個案例真正省時間的地方。
剪輯師打開 AI Draft，
不再問：
「我要怎麼開始？」
只檢查五件事。
第一：第一秒
有沒有：
Hook？
還是 AI 把：
店外空景
放在最前面？
如果不好：
換掉。
第二：主賣點
客戶這次真正要賣的：
商品特色
是不是夠早出現？
沒有：
往前。
第三：重複畫面
同一個動作是不是：
連續出現兩個角度？
如果沒有新的資訊：
刪一個。
第四：字幕與節奏
一句話是不是：
太長？
音樂是不是：
壓到人聲？
切點是不是：
拖太久？
人工調。
第五：CTA
最後有沒有：
客戶真正需要的：
行動？
例如：
新品上市。
到店。
預約。
觀看完整資訊。
這一格仍然由人：
確認。
AI 沒有取得「可以自己發布」的權限
即使 Draft：
看起來很好。
工作室仍然設：
兩道人類 Gate。
第一道：
Content Director Approval。
確認：
Hook。
故事。
事實。
節奏。
第二道：
Client Approval。
確認：
商品資訊。
品牌。
活動內容。
CTA。
只有兩邊完成，
才：
Export。
Publish。
原因很簡單：
「剪得順」
不代表：
「商業內容正確。」
客戶特別容易出錯的是價格與活動資訊
例如：
「第二件半價。」
「活動到月底。」
「限定某分店。」
「每日限量。」
這些資訊：
只要剪錯。
字幕少一個限制。
素材使用到舊版活動。
對商家來說，
問題就不只是：
影片不好看。
而可能變成：
對外承諾錯誤。
所以 AI 可以：
整理素材。
可以：
做 First Draft。
但是正式商業資訊：
仍然必須回到：
客戶確認。
假設原本一支 Draft 要 45 分鐘
以下全部是：
SasaDaily 假設測算。
不是 YouTube 公布的客戶數據。
假設以前：
素材 Preview／挑片：
15 分鐘。
First Cut：
15 分鐘。
音樂／字幕粗排：
10 分鐘。
導演第一次修正：
5 分鐘。
從 Raw Footage
到第一個：
可供客戶 Review 的 Draft：
約：
45 分鐘。
改流程後，假設變成 25 分鐘
現場三堆分類：
5 分鐘。
AI 建立 First Draft：
不計等待中的人工時間。
剪輯師檢查 Hook／節奏／字幕：
15 分鐘。
導演 Review：
5 分鐘。
人工工作：
約：
25 分鐘。
也就是單支：
假設少掉：
20 分鐘。
一週 12 支，大約少掉 4 小時
20 分鐘 × 12 支：
240 分鐘。
約：
4 小時。
一個月四週：
約：
16 小時。
再次強調：
這不是：
YouTube 官方保證。
也不是：
每家工作室都能省 16 小時。
只是示範：
AI 工作流程到底應該怎麼算。
真正應該實測的是：
你自己的：
Raw Footage。
你自己的：
客戶。
你自己的：
品質標準。
但還不能直接說「省下 44% 剪輯成本」
因為：
時間變短
不等於：
成本同比例下降。
如果原本剪輯師：
45 分鐘
可以直接交稿。
用了 AI 後：
25 分鐘 First Draft，
但客戶開始改：
三輪。
總時間可能反而：
變長。
所以這家公司不只看：
First Draft Time。
還記：
Revision Count。
真正 KPI 有四個
1. First Draft Time
從素材進來，
到第一版：
多久？
2. Draft Retention Rate
AI 第一版裡，
最後真正保留多少？
如果 AI 選了 15 段，
最後只留 4 段，
表示：
First Draft 品質可能沒有那麼高。
3. Revision Rounds
以前：
2 輪。
用了 AI 後：
還是 2 輪？
變 4 輪？
如果修改次數增加，
前面省的時間可能被吃回去。
4. Final Human Time
真正人工總共花多少？
不是：
AI 幾秒生成。
而是：
最後人還做多久。
AI 產生 First Draft 很快，本身不是 ROI
這是很多 AI 導入最容易犯的錯。
看到：
「30 秒生成第一版。」
就說：
節省：
30 分鐘。
不對。
真正需要比較的是：
原流程總時間：
45 分鐘。
新流程總人工時間：
25 分鐘。
最後品質：
至少一樣。
修改輪數：
沒有爆增。
這樣才叫：
Workflow Improvement。
如果 AI Draft 每次都要重剪 80%，就停
工作室也設定一個簡單的：
停止條件。
連續測：
10 支影片。
如果 AI Draft 最後：
大部分都要重新排列。
Hook 幾乎每次都錯。
留下的素材很少。
人工最後仍然：
接近原本 45 分鐘。
那就不要因為：
工具叫 AI
硬把它放進流程。
AI 的存在本身：
不是 KPI。
這個案例最重要的是「AI 介入點很窄」
AI 沒有負責：
客戶策略。
Campaign Objective。
拍攝決策。
品牌承諾。
最終批准。
AI 只先接：
最重複、
最適合產生候選版本的：
第一剪。
這是一個很小的範圍。
但小公司真正導入 AI，
往往就是從這種地方：
最容易成功。
不要一開始就做全自動內容工廠
很多人看到 AI Video，
第一個想法是：
Brief。
↓
腳本。
↓
生成畫面。
↓
剪片。
↓
字幕。
↓
配音。
↓
發布。
全部：
自動。
技術上看起來很漂亮。
但真正商業工作裡：
每一層都有可能：
放大前一層錯誤。
企劃方向錯：
後面全錯。
產品資訊錯：
字幕也錯。
素材選錯：
AI 剪得再順也沒有用。
所以這家 4 人工作室反而不追：
Full Automation。
它只問：
「我們每星期重複做、又不需要最高創意判斷的第一個步驟是哪一個？」
答案就是：
First Cut。
明年的 Gemini 對話式剪輯，會讓這條流程再往前一步
YouTube 9 月 23 日公布：
新的：
Conversational Editing Assistant。
未來 Creator 可以：
直接跟 Gemini 說：
Trim。
重新排序。
調整 Pacing。
同步音樂節拍。
接著：
再人工修改 Timeline。
YouTube 目前表示：
預計在：
2027 年初
開始全球 Rollout。
如果正式上線，
這家工作室下一步可能從：
AI 做 First Draft。
人工手動修。
變成：
AI 做 First Draft。
↓
人工指出：
「前面快一點。」
「把產品放到第二秒。」
「刪掉這兩段重複。」
↓
AI 再修改。
↓
人最後確認。
但人類 Gate 不會因此取消
即使 Editing Agent
未來能按照一句話：
重剪整支影片，
仍然不代表：
可以直接 Publish。
因為模型不知道：
客戶今天口頭臨時改了價格。
活動是否延長。
品牌方是不是不想用某個鏡頭。
某位人物有沒有同意出現在廣告。
所以：
AI Editing Capability
越強，
真正需要寫清楚的反而是：
哪一步一定停下來給人看。
這也是小團隊最容易學的一種 AI 導入方法
不是先買：
十套工具。
不是先建：
自動化平台。
先選：
一件每天重複做的事。
例如：
第一剪。
接著問：
AI 能不能先做：
80% Draft？
哪 20% 一定由人確認？
怎麼知道真的有省？
如果沒有省：
什麼時候停止？
這才是：
真正可管理的 AI Workflow。
最後，這家公司真正買到的不是「AI 剪片」
它買到的是：
剪輯師不用每天從空白 Timeline 開始。
原本剪輯師最寶貴的時間，
花在：
重看素材。
先排一個版本。
再被推翻。
如果 AI 可以先把：
普通的第一版
做出來，
人就可以把時間留給：
第一秒值不值得停？
故事是不是往前？
品牌有沒有跑掉？
CTA 有沒有說對？
客戶真正要的是什麼？
這些才是：
人比較值得做的事。
所以 AI 導入最重要的，
不是：
「能不能全部自動化？」
而是：
「哪一個重複步驟先交出去，整個團隊真的會比較輕？」
如果你也想知道自己的工作裡，哪一步最適合先交給 AI，留言「流程」。
今天，和 AI 一起進步一點。
每天學會一個 AI 技巧。
每天節省一點時間。
每天提升一點能力。
SasaDaily，陪你一起成長。
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