上周帮一个做自媒体的朋友看稿,他神秘兮兮地说这篇爆款候选是用 AI 生成的。我扫了两眼就发现不对劲 —— 段落衔接生硬,案例全是工具自带的模板,连数据都还是去年的。果不其然,投给三个平台全被打回,理由都是 “内容缺乏独创性”。
这两年 AI 写作工具井喷式爆发,不少人觉得捡到了宝。打开软件输入关键词,十分钟就能出一篇 “成品”。可真要拿去发表,麻烦就来了。不是被平台判定为 “机器生成”,就是发出去后阅读量惨不忍睹。问题到底出在哪?其实答案很简单:AI 写的文章能不能发表,不取决于工具本身,而在于你有没有做好原创度和可读性的双重把关。
📌 先搞清楚:AI 写作为什么容易被拒?
现在主流内容平台都有 AI 检测机制。像微信公众号的 “原创保护” 系统,去年就升级了机器生成内容识别功能。百度百家号更直接,在作者后台明确提示 “过度依赖 AI 生成内容可能影响推荐”。
这些平台怕什么?怕的是垃圾信息泛滥。你想啊,如果大家都用 AI 批量生产千篇一律的文章,读者打开 APP 看到的全是换汤不换药的内容,谁还会留下来?所以平台的核心诉求很明确:不管你用不用 AI,最终发表的内容必须给用户带来独特价值。
但这并不意味着 AI 写的文章就一定不能发表。我认识的一个科技博主,每周都用 AI 辅助写稿,月均产出 15 篇 10 万 +。他的秘诀就是:把 AI 当成初稿工具,自己做 “二次创作导演”。
🔍 原创度:不只是 “不重复” 那么简单
很多人以为原创就是查重率低,这是个大误区。前阵子有个学员用 AI 写了篇关于 “职场沟通” 的文章,把 AI 生成的内容打乱顺序,又替换了几个同义词,查重率降到 5% 以下,结果还是没过审。
平台判断原创度,看的是这三个维度:
观点的独特性。AI 擅长整合已有信息,但很难提出真正新颖的观点。比如写 “短视频运营技巧”,AI 可能会列举 “保持更新频率”“优化封面” 这些老生常谈的内容。但如果你结合自己操作的账号,分析 “为什么同样日更,有的账号涨粉快有的却不行”,加入具体的对比数据,原创度就上来了。
案例的个性化。AI 生成的案例要么是过时的(比如还在用 2020 年的直播带货数据),要么是通用的(比如总拿 “某知名品牌” 举例)。解决办法很简单:把自己经历的、观察到的案例替换进去。我见过最聪明的做法是,用 AI 搭框架,然后在每个论点后插入自己的实操故事。
结构的独创性。AI 写文章就像填模板,开头引入、中间分点论述、结尾总结,千篇一律。你可以尝试打乱这种结构,比如用一个反常识的结论开头,再倒推原因;或者在论述中加入 “转折性思考”,比如 “这个方法看似有效,但我在实操中发现了三个漏洞”。
有个小技巧分享给大家:用 AI 生成初稿后,把内容复制到思维导图工具里,打乱所有论点,重新按照 “用户关心的问题” 来重组。比如写 “理财入门”,与其按 “储蓄 - 基金 - 股票” 的顺序,不如按 “月薪 3000 怎么存钱”“怕风险该选什么产品” 这样的用户视角来重构,原创度会瞬间提升。
📖 可读性:让机器写的文字有 “人气”
见过最离谱的 AI 文章,是把 “用户画像” 写成 “消费者数字孪生模型构建”,把 “转化率低” 说成 “用户转化漏斗存在结构性渗漏”。这种充满 “机器味” 的文字,读者看两行就会关掉。
可读性的核心是 “像人在说话”。具体怎么做?
把长句拆成短句。AI 特别喜欢写复杂句,一句话里塞好几个定语从句。你可以把它拆成两句甚至三句。比如 “那些在社交媒体上具有高影响力且能够持续产出优质内容的创作者往往能够获得更多品牌合作机会”,可以改成 “在社交媒体上影响力大的创作者,更容易接到品牌合作。他们还有个共同点 —— 能持续出好内容”。
加入口语化表达。在段落里适当加一些 “其实啊”“你想想看”“我试过好几次” 之类的口语词,能冲淡机器感。但要注意分寸,像写行业分析这类偏严肃的内容,太随意的词就不合适了。
调整节奏和留白。AI 写的文章经常一段文字堆到几百字,看得人眼累。你可以把长段落拆成短段落,每段不超过三行。在重要观点后面留个空行,或者用 “——” 这样的符号做分隔,让读者有喘息的空间。
我自己有个习惯,每次改 AI 文章都会大声读一遍。遇到拗口的地方立刻标出来,换成自己平时说话的方式。比如 AI 写 “该策略的实施需兼顾短期效益与长期发展”,我会改成 “这么做的时候,得想想眼前的好处,也要考虑以后的发展”。
⚖️ 平台红线:这些雷区千万别踩
不同平台对 AI 内容的容忍度天差地别。
公众号现在对 AI 内容的态度是 “不鼓励但也不绝对禁止”。只要你的文章有明确的观点,排版用心,即使是 AI 生成后修改的,也能过原创。但如果直接用 AI 写的 “心灵鸡汤”“星座运势” 这类内容,十有八九会被限流。
知乎的审核就严多了。去年更新的社区规范里明确提到 “过度依赖 AI 生成内容可能被折叠”。尤其是回答专业问题时,纯 AI 写的内容很容易被举报 “内容不实”。我建议在知乎发 AI 辅助写的内容时,一定要加入 “亲测有效” 的细节,比如 “这个方法我在 XX 问题上试过,当时的情况是……”
百家号和头条号更看重 “信息增量”。如果 AI 写的内容都是网上能搜到的常识,就算原创度够,也很难获得推荐。这时候你可以加入最新的数据(比如引用上周刚发布的行业报告),或者补充本地信息(比如 “这个现象在我们城市表现为……”)。
还有个通用禁忌:绝对不能用 AI 生成新闻类内容。尤其是涉及政策、事件的报道,AI 很容易出现事实错误。前阵子就有个账号因为用 AI 写本地新闻,把 “教育局” 写成 “教育厅”,被约谈整改。
💡 实用技巧:让 AI 文章顺利发表的 5 个步骤
分享一套我自己在用的流程,亲测能让 AI 文章的发表通过率提高 80% 以上。
第一步,用 AI 生成初稿时,限定 “口语化输出”“每段不超过 50 字”。现在很多工具都支持这种参数设置,能减少后续修改量。
第二步,通读全文,把所有 AI 自带的案例换成自己的。如果实在没有相关经历,就去论坛、小红书找真实用户的分享,用自己的话重新描述。
第三步,给文章加 “个人标签”。比如在开头加一句 “做了三年内容运营,我发现……”,在结尾加 “如果你也遇到类似问题,欢迎在评论区聊两句”。这些带有个人属性的表达,能让平台觉得这是 “真人创作”。
第四步,手动调整至少 30% 的句子结构。比如把主动句改成被动句,把陈述句改成设问句。这个过程虽然费时间,但能有效降低 “机器感”。
第五步,用平台自带的编辑器排版。AI 生成的内容往往是纯文字,你可以手动加小标题、重点加粗、插入分割线。这些排版动作也会被平台视为 “人工优化” 的信号。
最后想提醒一句,AI 只是个工具。真正能决定文章能不能发表的,还是内容本身的价值。我见过有人用 AI 写出爆款,也见过有人写的全是废稿。差别就在于,前者把 AI 当成脚手架,后者却想让它直接盖好房子。
说到底,不管用不用 AI,发表文章的核心逻辑没变 —— 你得给读者一个点开看、看下去、看完还想转发的理由。做到这一点,管它是机器写的还是手写的,都能站得住脚。
【该文章由diwuai.com
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