海外KOL筛选太难？试试用大语言模型给视频内容“做笔记”

从事海外市场推广的朋友都清楚，与KOL合作是常见的营销策略，但真正的挑战在于：面对大量海外创作者，如何快速判断他们的视频风格是否与品牌调性相匹配？理想情况下，我们需要逐一浏览每位KOL的历史内容——然而现实是，多语言环境加上动辄数十上百小时的视频素材，人工根本来不及处理。在这种情况下，一种基于大语言模型的视频内容理解方案，恰好能有效解决这一难题。

方案背景

去年以来，大语言模型在文本处理方面的能力有目共睹，尤其是其多语言支持，对全球化营销团队而言简直是天然优势。将这项技术应用于视频内容总结，可以在短时间内跨越语言和时间的障碍，快速摸清一个频道的风格和主题。于是问题就变成了：如何借助大语言模型对视频进行总结和问答，从而高效提取核心信息？

首先需要明确一点：视频信息传递给观众，无非通过视觉和听觉两条路径。在深度学习时代，许多工作依赖视觉——抽帧、分幕、逐帧理解，这项任务至今仍颇具难度。不过，对于KOL生产的UGC视频，大部分内容其实靠语言表达——主播在说话、在点评、在分享。换句话说，抓住听觉信息（语音或字幕），就能抓住视频的大部分精髓。因此，针对这类平台产出内容，用大语言模型做总结和问答，方向是正确的。这套思路不仅适用于KOL，游戏内的UGC内容同样可以借鉴。接下来，我们就动手搭建一个基于大语言模型的视频总结插件来试试看。

方案设计

整体拆分为三大模块：数据提取、内容总结、内容问答。下面分别聊聊每个模块的技术选型和常见方案的对比。

01 数据提取

日常调用API时，我们最常用的是GPT-3.5，所以第一步就是把视频里的信息转成文字喂给它。最直接的办法是获取视频的字幕。实测发现，YouTube大部分视频自带字幕，但语种五花八门——英语、法语、德语、西班牙语……那么问题来了：要不要先翻译成英文？我们挑选了几个视频做对比，让GPT判断英文字幕和非英文字幕的差异，答复是“两个脚本内容基本一致，只在细节上有出入”。从实际使用场景出发，我们并不需要抠到字眼级别，观点一致就够用了。所以多语言对大模型来说不是大问题。

此外，如果YouTube官方不提供字幕，可以用公开的audio2text工具，比如OpenAI的whisper库就能直接进行转写。

02 视频内容总结

拿到字幕文本后，理论上可以直接在prompt里扔进去让GPT进行总结。但实际运行就发现问题：时长较长的视频，字幕文本动不动就超过16k token（GPT-3.5-turbo的上下文限制）。这就是经典的长文本难题。业内一般有几种处理方式：

• 截取前N个token：简单粗暴，但超过的部分信息全丢。而且很多视频的重点或总结性内容往往在后面，截取法很容易错过关键信息。
• 用更先进的模型：比如GPT-4支持32k上下文，或者Kimi支持超长上下文。但有两个现实问题：一是长文本模型大多收费高、接入成本大；二是目前研究表明，即便模型号称支持长上下文，输入过长时开头部分的信息也会出现遗忘。技术还没那么成熟。
• 分割/抽取+迭代总结：介于两者之间的折中方案。我们试了两种：分段组合式——按固定长度切段，每段分别总结再合并；分段迭代式——类似斯坦福虚拟小镇的思路，先总结已知部分，再加入下一段内容继续迭代，最终输出一个连贯的知识。

为了验证效果，我们选了一个YouTube上KOL试玩游戏、分享剧情故事的视频。下面是对比结果：

从结果来看，截断式明显缺失信息（比如没提到建立基地等内容）。分段组合式和分段迭代式在信息完整性上接近，都能覆盖主要情节。但分段迭代式的细节更丰富，内容有连续性——比如上一个观点提到的内容，下一段会自然衔接（像主人公的身份关系）。而分段组合式就像几个人各看一段然后凑在一起，虽然信息没少，但读起来割裂感很强，整体效果差不少。

03 视频内容问答

总结能给出高频观点，但评估KOL时往往需要抠细节。比如在游戏行业，市场同学特别关注KOL对游戏的总结性评价——这个评价有没有偏差？真实吗？这些细节问题很分散，不可能每个问题都跑一遍迭代式总结（成本太高）。这时候RAG（检索增强生成）就能派上用场了。RAG的原理网上已经讲了很多，这里不展开。我们的实现方案是：OpenAI的embedding模型 + Chroma向量数据库。

RAG的核心在于两步：文档分割和内容召回。

文档分割：把整个文本切成若干段落，每段转成embedding存入向量库。这一步非常关键——如果连续语义的句子被硬拆到两个段落，语义就断裂了。常见的分割方式：

• 按文本长度切，尽量取大块，减少切割点，降低语义被切断的风险。
• 按段落/句子切。但是字幕里没有自然的段落标记。一个可行的办法是利用时间戳——人的语气间隔在不同段落之间有长短差异，通过计算语句间的时间间隔，可以推测出是否是新的一段。

不同分割方式的效果没法孤立评价，得结合召回效果来判断。

内容召回：类似于广告系统的召回与排序。如果召回的片段里压根没有想要的答案，后续做得再好也没用。最常见的做法是计算query的embedding与段落embedding的余弦相似度，取top N结果，连同问题一起喂进大模型。来看两个典型问题：“这个游戏的优缺点是什么？” 和 “这个视频关于这个游戏的主要评价是什么？”

可以看出，固定位置/长度的分割会导致语义丢失。比如恰好把“游戏缺点”那段切开了，召回时就拿不到完整信息。更细的划分能减少这种问题，但过细又可能把一句话拆成两半，关键信息同样会受损。一个折中办法是：采用较细粒度分割，同时召回更多top结果，再用rerank等手段做二次清洗。信息检索里还有很多技巧，篇幅所限就不一一列举了。

此外，还可以自定义问题来做评价或内容打标，比如问“这段视频对品牌的态度如何？”。结合召回后，我们能在插入数据时给每个片段带上时间戳，这样不仅能定位到信息的具体位置，还方便验证，提升回答的可信度。最终输出格式如下：

总结

把大语言模型在文本处理上的优势应用到视频内容总结和问答上——尤其是海外多语种环境——有着天然的契合度。KOL发布的视频大多属于“种草”或“拔草”类，核心信息靠语言传递，因此基于听觉转文本的方案能够很好地覆盖主要内容。当然，大模型正在向多模态发展，GPT-4o和Gemini已经能直接基于视频抽帧做总结，弥补了纯文本方案在视觉上的缺失。未来，视觉加文本的结合一定会让这个方向走得更远。