📉标题党过时的底层逻辑
前几年,标题党确实能骗来不少点击。“震惊体”“反转体” 满天飞,点开却全是废话。但现在不一样了,你随便刷个信息流,这种标题的打开率肉眼可见地下降。
核心原因是用户变聪明了。被忽悠太多次,大家对夸张标题已经产生了抗体。看到 “不看后悔一辈子”,第一反应不是点进去,而是心想 “又是骗流量的”。
更重要的是搜索引擎算法在进化。百度、Google 这些平台,早就不单纯看标题点击率了。它们会追踪用户的停留时间、互动率。如果标题唬人,内容垃圾,用户秒退,算法会直接给你的内容降权。久而久之,标题党不仅赚不到流量,还会被平台限流。
还有个隐藏因素是内容生态的变化。现在做内容的人太多了,用户选择太多。你用标题党吸引来的流量,本质上是在透支自己的账号信誉。下次用户再看到你的名字,直接划走,得不偿失。
📚有深度的内容到底长什么样
有深度的内容,首先得有 “独特视角”。不是说要标新立异,而是能从大家熟视无睹的现象里挖出点新东西。比如写 AI 写作,别人都在说怎么提高效率,你却分析 “AI 写的内容为什么容易同质化”,这就有了深度的基础。
逻辑要像 “剥洋葱”。一层一层往下挖,而不是东一榔头西一棒子。比如分析 “为什么职场人要学 AI 写作”,不能只说 “效率高”,还要说 “AI 能处理重复工作,让人有时间思考核心问题”,再延伸到 “未来职场拼的是驾驭工具的能力”。
必须有 “信息增量”。要么给新数据,比如 “2024 年 AI 写作工具用户增长了 300%,但优质内容产出率只提高了 15%”;要么给新案例,比如 “某公众号用 AI 做初稿,编辑专注打磨观点,阅读量提升 2 倍”。没有新东西,再华丽的文字都是空谈。
最后是 “情绪共鸣”。深度不代表高冷,能让用户觉得 “说到我心坎里了” 才是高手。比如写 AI 写作的焦虑,你可以说 “我刚开始用 AI 时,总担心自己会被替代,后来发现,AI 写不出我掉过的坑、踩过的雷 —— 这些独家经历才是不可替代的”。
🤖AI 写深度内容的正确打开方式
别让 AI 直接写全文。你要是扔给 AI 一句 “写篇 AI 写作技巧的文章”,出来的肯定是千篇一律的废话。正确做法是先拆主题,比如把 “AI 写深度内容” 拆成 “标题怎么避免标题党”“正文怎么加信息增量”“结尾怎么引发互动”,再让 AI 逐个攻克。
给 AI 喂 “独家料”。AI 的数据库是公开的,想写出独特内容,就得往里面加你自己的东西。比如你可以告诉 AI“我做过 100 篇 AI 文章的分析,发现带具体案例的内容比纯理论的阅读完成率高 40%”,再让它基于这个数据展开。
用 “追问法” 逼 AI 深入。AI 初稿往往浮于表面,这时候你要像审问犯人一样追问。比如它写 “要注重内容质量”,你就问 “具体怎么判断质量?是看逻辑严密性还是信息密度?”;它说 “要结合用户需求”,你就接着问 “针对刚入门的用户,和有经验的用户,需求差异体现在哪里?”。多问几个 “为什么”“怎么做”,内容自然就深了。
让 AI 模仿你的风格。每个人的表达都有独特性,这是 AI 最难复制的。你可以把自己写过的文章给 AI,告诉它 “我习惯用短句,喜欢举自己的例子,语气像和朋友聊天”,让它照着这个调调写。这样出来的内容,既有 AI 的效率,又有你的灵魂。
📊用数据给内容 “增肌”
别迷信 AI 给的数据。AI 经常会瞎编数据,比如 “据统计,78% 的用户喜欢深度内容”—— 这个 78% 哪来的?谁统计的?什么时候的事?一概不知。你要么自己查权威来源,比如艾瑞报告、平台官方数据;要么用模糊表述,比如 “超过一半的用户”“数据显示”,别被假数据坑了。
数据要 “落地”。光甩数字没用,得告诉用户这数据意味着什么。比如 “某平台 AI 文章平均停留时间是 1 分 20 秒”,你得解读成 “这说明用户没耐心看长文,所以 AI 写的内容要在 30 秒内抛出核心观点”。数据是骨头,解读才是肉。
对比数据更有说服力。“AI 写作效率高” 不如 “人工写一篇 500 字文章平均要 1 小时,AI 只要 10 分钟,但 AI 初稿的修改时间比人工初稿多 20 分钟”。通过对比,用户能清晰看到利弊,这种内容比单方面夸好处更可信。
把数据藏在故事里。干巴巴列数据太枯燥,不如编个小故事。比如 “上周我帮一个朋友改 AI 文章,他原文里写‘很多人喜欢深度内容’,我让他改成‘我在社群里问了 50 个人,38 个说宁愿花 5 分钟看一篇有用的,也不想花 1 分钟看十篇没用的’—— 改完后,那段的点赞数涨了一倍”。数据穿上故事的外衣,才更容易被记住。
💬让 AI 内容有 “人味儿” 的 3 个技巧
加 “口语化杂质”。AI 写的句子太工整,反而不像人话。你可以手动加些 “废话”,比如在段落里插一句 “说真的”“我发现啊”“你别不信”;在数据后面补一句 “这个数可能有点抽象,我给你举个例子”。这些看似多余的话,恰恰能拉近和读者的距离。
留 “不完美” 的痕迹。AI 写的内容太顺了,反而让人觉得假。你可以故意留些小瑕疵,比如 “这里可能说的不够清楚,简单说就是……”“我之前也犯过这个错,后来才明白……”。完美是 AI 的标签,不完美才是人的特征。
加 “互动钩子”。深度内容不是单向输出,得让用户有参与感。比如结尾可以说 “你用 AI 写文章时,遇到过最头疼的问题是什么?是写不出深度,还是怕被看出来是 AI 写的?评论区告诉我,我下次专门写一篇”;中间也可以插一句 “看到这里,你觉得自己平时写的内容,信息增量够不够?不够的话,不妨试试我刚才说的方法”。
🚫避开 AI 写作的 3 个坑
别让 AI 替你 “思考”。AI 能帮你整理信息、组织语言,但核心观点必须自己拿。比如要不要写 “AI 写作会导致内容同质化”,这个判断得你自己做 —— 基于你看到的现象,基于你的经验。把思考权交给 AI,写出来的内容就像没魂的僵尸。
别过度依赖模板。很多人喜欢用 AI 的模板,比如 “痛点 - 原因 - 解决方案 - 总结”,用多了就成了流水线产品。模板可以用,但得灵活改。比如你可以先讲个反常识的案例,再引出痛点;或者把解决方案拆成 “新手怎么做”“高手怎么做”,打破固定套路。
别忽略 “人工终审”。AI 经常会犯低级错误,比如把 “2023 年” 写成 “2032 年”,把 “提高 50%” 写成 “提高 5%”。更要命的是,它会一本正经地胡说八道,比如编造不存在的研究报告。所以不管 AI 写得多好,你都得逐字检查 —— 重点看数据准确性、逻辑严密性、有没有和你想表达的观点冲突。
现在的 AI 写作,早就过了靠标题党博眼球的阶段。用户要的是能解决问题、带来启发的内容,搜索引擎也在推着大家往 “深度” 走。
用 AI 写内容,就像开车 ——AI 是发动机,能让你跑更快,但方向盘得自己握。你得知道往哪开(核心观点),知道什么时候减速(哪里该详细说),什么时候加速(哪里可以简略带过)。
说到底,AI 只是个工具。能不能写出好内容,关键还看你有没有东西可写 —— 你的经验、你的思考、你的独家信息。这些东西,才是内容的灵魂,也是 AI 永远偷不走的宝藏。
【该文章由diwuai.com
第五 ai 创作,第五 AI - 高质量公众号、头条号等自媒体文章创作平台 | 降 AI 味 + AI 检测 + 全网热搜爆文库🔗立即免费注册 开始体验工具箱 - 朱雀 AI 味降低到 0%- 降 AI 去 AI 味】