AI驱动设计生产流程升级

将高频营销设计从“单次产出”升级为“可复用、可视化、可验证”的设计生产系统。前置验证商业可行性与落地性，实现用户价值、业务价值、落地效率的三重统一，适配复杂业务场景下的设计创新需求。

阶段1

业务洞察输入 + AI探索

拆解业务目标、用户痛点、活动场景与素材需求，构建「AI洞察-方案发散-专业筛选-深化落地」设计流程。

阶段2

基于AI发散的设计方向，聚焦用户与业务价值，通过 Prompt、参考图与模板规范生成多方向视觉方案。

阶段3

结合CTR、停留时长、转化率等指标数据推进高效素材再优化，并沉淀生成策略与模板。

在滴滴安全感与营销活动场景中，面对多城市、多节点、多资源位的高频设计需求，尝试将AI引入营销素材生产链路中，建立从需求拆解、Prompt 模板化、AI生成、设计精修、多端交付到素材沉淀的标准化流程。

生图提示词 Prompt

橙色渐变背景。一条发光的、弯曲的彩色塑料条，他有荧光色、亮紫色、柠檬黄色，它像烟花一样绽放，一辆橙色汽车停在渐变条上，这是一辆本田e，一只手，一件红色毛衣，拿着一张写着“5”字样的代金券。手周围是发光的金币和星星，以及生动的线条，有丰富的图片、明亮的图片，趋势和星星。酷，3D视觉。

AI辅助生成素材动效

利用即梦等AI生成工具，将营销活动顶部主视觉等核心视觉素材交由AI生成，替代传统手绘/设计流程。

这一模式可显著缩短视觉稿产出周期，减少人工迭代成本，让设计团队从重复性创作中解放出来，聚焦于创意策略与体验优化，最终实现设计产能与响应速度的双重提升。

以营销活动核心指标为导向，对AI生成视觉方案进行 A/B 测试与效果评估，重点关注点击率、停留时长及转化完成率等数据。

基于测试反馈，持续优化色彩、构图与视觉氛围，使设计表达更贴合用户偏好与业务目标，提升活动转化效率与传播效果。

将经数据验证的高转化视觉素材沉淀至设计素材库，形成标准化视觉资产与设计方法论：

对高效色彩体系、构图方式及氛围表达进行归纳复用，减少重复试错，提升新活动设计效率与转化成功率，形成数据验证→经验沉淀→复用优化的正向循环。

AI 驱动的设计决策闭环：依托AI分析和可行性方案池，通过多维度评估筛选出高价值落地方案，同时模拟产品上线后的用户反馈与业务数据表现，形成探索闭环；最终基于真实上线数据训练并迭代，持续矫正用户画像与设计方向，构建AI 推演、预演验证、数据反馈的全链路设计决策体系。