为你的品牌重做竞争对手的视频广告

为你的品牌重做竞争对手的视频广告

一个 n8n 工作流。你通过表单发来一条竞争对手的视频广告、一张产品照片和你的品牌网站。Gemini 把广告逐个镜头拆开，Firecrawl 读取你的网站，Gemini 再写出品牌说明和一段提示词，用来做一条 12 秒、有你产品出镜的竖屏广告。最后一步把提示词发给 OpenAI 的 Sora 2。

先读这一段：OpenAI 已于 2026 年 9 月 24 日移除 Sora 2 和它的 Videos API，所以按导入时的样子，做视频的五个节点已经不能用了。它们前面的步骤都照常运行。见下面的“视频步骤”。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，25 个节点，其中一个是只写着工作流标题的便签。里面没有任何凭据。
• README.md：这份设置说明，压缩包里的是英文版。

我们相对原来的副本改了什么

• 表单的网站字段原来用一个真实品牌的地址做示例，现在显示的是 https://www.example.com/。
• 别的都没动。文件里没有 Code 节点，表达式也不需要修。

开始之前

• 一个 n8n 实例，n8n Cloud 或自己的服务器都行。在自己的服务器上，Edit Image 节点需要 GraphicsMagick，n8n 的 Docker 镜像里已经有了。
• 一个 Google AI Studio 的 Gemini API 密钥，要能用 gemini-2.5-pro。
• 一个 Firecrawl 账号和它的 API 密钥。
• 一个 OpenAI API 密钥，只有还想保留原来的视频节点时才需要。也可以换成另一个视频服务（见下文）。
• MP4 格式的对手广告、一张产品照片和你的网站地址。

设置

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中 workflow.json。
2. 用你的密钥添加 Google Gemini (PaLM) API 凭据，在 gemini-2.5-pro 里选中它。
3. 添加一个名为 x-goog-api-key 的 Header Auth 凭据，值填同一个密钥，在 analyze_video_ad 里选中它，这个节点直接把广告发给 Google 的 API。
4. 用你的 Firecrawl 密钥添加 Bearer Auth 凭据，在 fetch_sora2_prompting_guide 和 fetch_site_details 里选中它。
5. 决定视频步骤怎么做（见下文）。如果要保留原来的节点，就添加 OpenAI 凭据，在 generate_sora2_video、get_video_status 和 get_video 里选中它。
6. 保存，打开表单的测试地址，发一条广告、一张产品照片和一个网址。
7. 点 Publish，然后把表单的正式地址分享出去。

表单会马上确认，运行在后台继续。到 Executions 里打开这次运行，可以读分镜拆解、品牌说明和提示词，最后一步能用时还能拿到视频。

一次运行的过程

1. generate_video_trigger1 是表单，标题是 Sora 2 Video Ad Form，有三个字段：Ad Video File、Product Image 和 Brand Website URL。
2. convert_video_to_base_64 把广告转成文本。set_ad_analysis_prompt 存着做分镜清单的要求，analyze_video_ad 把两者放在一个请求里发给 gemini-2.5-pro，标为 video/mp4。
3. set_ad_analysis_result 留下 Gemini 的回答：整体风格、核心信息，然后是每个镜头的时间、画面、机位、灯光、台词、声音和屏幕文字。
4. fetch_sora2_prompting_guide 让 Firecrawl 读取 OpenAI cookbook 里的 Sora 2 提示词指南，fetch_site_details 让它读取你的网站。Firecrawl 出错时，两个节点都会接着往下走。
5. build_guidelines_prompt 和 write_guidelines 把网站整理成七个部分的品牌说明，从品牌的核心气质到广告切入点。
6. build_sora2_prompt 和 write_sora2_prompt 把分镜清单、品牌说明和指南合成一段提示词，用来做一条 12 秒、画面里没有文字的广告，set_sora2_prompt_result 把它存下来。
7. 与此同时，convert_image_to_base_64 读取你的产品照片。merge 和 aggregate 把照片和提示词放进同一条数据，convert_base64_image_to_binary 和 Edit Image 把照片变成一张 720 x 1280 的 JPEG。
8. generate_sora2_video 把提示词和照片发到 OpenAI 的 /v1/videos，用 sora-2，12 秒，尺寸相同。delay 等 15 秒，get_video_status 再查一次，check_status 一直循环，直到状态变成 completed。然后 get_video 下载文件。

两个写作链用的都是 gemini-2.5-pro，analyze_video_ad 则按地址直接调用同一个模型。

视频步骤

工作流写好的提示词在 set_sora2_prompt_result 里，调整好的照片从 Edit Image 出来，是一个名为 data 的文件。要重新得到视频，就把 generate_sora2_video、delay、get_video_status、check_status 和 get_video 换成调用另一个视频模型的节点，这个模型要仍在提供，并且能接收提示词和一张起始图片。Veo 是一个选择，可以通过 Google 的 Gemini API，也可以通过 Kie.ai 这样的转售商。核对它接受的时长和尺寸：提示词是按 12 秒写的，照片是按竖屏尺寸调整的。

改变风格

• 时长：build_sora2_prompt 里的 12 秒规定，以及 generate_sora2_video 里的 seconds。两处要一起改。
• 画面：generate_sora2_video 里的 size，以及 Edit Image 里的宽和高。
• 品牌说明：build_guidelines_prompt 里的七个部分。
• 分镜清单：set_ad_analysis_prompt 里的格式。
• 广告的规矩：build_sora2_prompt 里的流程和输出规则，它要求产品原样呈现、不出现别的产品、画面里没有文字。
• 表单：generate_video_trigger1 里的标题和字段。如果你改了文件字段的名字，读取它的节点也要跟着改：convert_video_to_base_64 里的 Ad_Video_File 和 convert_image_to_base_64 里的 Product_Image。

注意事项

• Sora 2：OpenAI 的弃用页面（2026 年 11 月 2 日查阅）写明 sora-2 和 Videos API 已于 2026 年 9 月 24 日移除，没有替代模型。按导入时的样子，generate_sora2_video 会失败，运行就停在那里。
• 品牌说明只看到了网站标题。build_guidelines_prompt 插入的是 $json.data.metadata.title，而不是 Firecrawl 在 $json.data.json.content 里返回的网页正文，所以其余内容都是 Gemini 猜的。在标题那一行下面加上正文的表达式，它才会用上整个页面。
• 写提示词的链从没看到你的照片。build_sora2_prompt 要它仔细研究产品图片，可送到这个链的只有文字。照片只送给视频模型，作为起始图片。
• 提示词先要求把拿着产品的手写得很细，最后又要求别出现手。如果结果时好时坏，就留下其中一条，删掉另一条。
• Edit Image 调整照片尺寸时不保留比例。先把照片裁成 9:16，否则产品会被拉伸。
• analyze_video_ad 把广告放在一个请求里发出去，并标为 video/mp4。用一条短的 MP4，因为 Google 限制了内嵌文件的请求大小。
• Product Image 把 Multiple Files 留在 n8n 的默认值，也就是开着。只发一张照片：第二张会得到带编号的名字，convert_image_to_base_64 读不到它。
• check_status 只认 completed，所以失败的视频会每 15 秒被查一次，永不停止。
• 每次运行要花 Gemini 的分析费和两个写作链的费用，外加两次 Firecrawl 抓取，其中一次每回抓的都是同一个 cookbook 页面。
• 工作流发布后，任何拿到表单地址的人都能用你的密钥启动一次运行。
• 对手的广告会发给 Google，你的网站地址会发给 Firecrawl。重做的广告仍可能和原片太像：创意、文案和画面都要改到足够是你自己的，并查清你销售所在地关于比较广告和模仿广告的规定。