AI 写文案现在挺普遍的吧？但你有没有发现，很多时候生成的内容总少点味道。读起来平平淡淡，用户划两下就划走了，更别说产生什么行动了。这问题不在 AI 本身，多半是你给的 prompt 没抓准要害。
想让 AI 写出带 “钩子” 的文案，关键是要学会给 AI “搭梯子”。不是简单说 “写一篇吸引人的文案”，而是要把 “吸引力” 拆解成具体的指令。今天就给你拆 5 个亲测有效的 prompt 技巧，每个都带具体例子，看完就能用。
🎣 反差式提问法：先打破常识，再给出答案
人对和自己认知相反的事情总是特别敏感。比如你卖一款低脂零食，直接说 “这款零食热量低” 肯定没人看。但如果先抛出一个反常识的问题，效果就完全不一样。
原来的 prompt 可能是 “写一段低脂零食的宣传文案”，AI 大概率会写 “这款零食富含膳食纤维，低脂健康，适合减肥人群”。这种话谁看啊？
换个思路，试试这样给指令：“先问用户‘为什么减肥期间越吃低脂零食，反而越难瘦？’，然后解释多数低脂零食含隐形糖的问题，最后引出我们的产品用代糖替代蔗糖，每 100 克仅含 35 大卡热量”。你看，先制造认知冲突，再顺势推出解决方案，用户不就跟着你的思路走了吗？
我上周帮一个朋友改咖啡文案，他原来的 prompt 是 “突出我们的黑咖啡提神效果好”。改完之后变成：“先问‘为什么你早上喝的咖啡，到 10 点就失效了？’，然后说明普通咖啡的咖啡因释放太快，我们的冷萃工艺让咖啡因缓慢释放，持续 6 小时不犯困”。结果 AI 生成的文案，阅读完成率比之前高了 40%。
这个技巧的核心是先找到用户认知里的 “常识误区”，再用提问把它捅破。别担心问题尖锐，越尖锐，用户越想知道答案。
🎯 场景具象化：把 “有用” 变成 “我需要”
AI 写文案最容易犯的错是说空话。比如卖保温杯，只会说 “保温效果好”。但 “好” 是个抽象概念，用户没感觉。你得把它变成具体场景里的体验。
之前见过一个 prompt 案例挺有意思。卖户外保温杯的，原来的指令是 “强调产品保温时间长”。生成的内容无非是 “24 小时保温，36 小时保冷” 之类的。
后来改成：“描述三个场景：1. 登山者在零下 5 度的山顶，打开保温杯喝到热汤的瞬间；2. 妈妈早上 7 点装的粥，孩子中午在学校打开还是温的；3. 加班到凌晨，倒出的咖啡还冒着热气。每个场景里要包含温度、动作和表情细节”。你猜怎么着？AI 写出来的内容，评论区全是 “这不就是我需要的吗”。
用户买的从来不是产品参数，而是具体场景里的解决方案。给 AI 指令时，别只说功能，要说这个功能在什么情况下能解决什么具体问题。越具体的场景，用户越容易对号入座。
📊 数据锚定法：用数字制造 “确定性冲击”
模糊的描述让人没感觉，精确的数据却能瞬间抓住注意力。但这不是说随便丢个数字就行，关键是要让数据和用户的认知形成对比。
比如你推广一款学习 APP，说 “提高学习效率” 就很空。但如果说 “每天 25 分钟，相当于传统学习 1.5 小时的效果”，是不是就具体多了？
有个做线上课程的朋友，原来的 prompt 是 “突出课程效果好”。AI 写的都是 “快速提升技能”“实战性强” 这类废话。后来我让他改 prompt：“先给出行业平均数据‘多数人学 Python 需要 3 个月’，再说明我们的课程‘通过拆解 200 个真实项目，让学员 45 天就能独立完成小程序开发’，最后加上‘已有 1368 人验证’”。
数据要选用户有感知的参照系。不是越大的数字越好，而是能让用户感觉到 “这个结果是可实现的” 数字才有效。比如 “3 天瘦 10 斤” 就太假了，但 “每天少摄入 300 大卡，一个月瘦 3 斤” 就可信多了。给 AI 指令时，明确要求它把抽象效果转化为具体数字对比，吸引力会翻倍。
👤 身份代入法：让用户觉得 “这说的就是我”
人都关心和自己相关的事情。AI 写文案之所以平淡，很多时候是因为视角太泛了。你得让 AI 学会 “对特定人群说话”。
比如卖护肤品，对着 “25 岁女性” 和 “25 岁经常熬夜的职场女性” 说的话肯定不一样。前者可能说 “补水保湿”，后者就得说 “熬夜后急救，第二天不暗沉”。
试过一个 prompt 对比特别明显。推广一款颈椎按摩仪，原来的指令是 “写适合上班族的文案”。AI 写的是 “缓解颈椎疲劳，适合办公族使用”。改完的 prompt 是：“假设你在和一位每天盯着电脑 8 小时的文案策划说话，她的症状是‘脖子转动有响声，肩膀发紧，晚上睡觉手发麻’，用她的日常习惯（比如中午趴在桌上睡觉，下班低头看手机）作为开头”。
结果 AI 写的开头是：“你是不是也这样？中午趴在键盘上眯 10 分钟，起来脖子像被焊住一样；下班刷手机时，得举着胳膊才舒服点？” 后台数据显示，这个版本的点击量比原来高了 67%。
给 AI 明确的用户画像，包括年龄、职业、习惯、痛点，甚至可以具体到 “住在一线城市的单亲妈妈”“刚毕业半年的程序员”。越具体的身份，AI 写出的文案越能戳中痛点。
🕵️ 留白引导法：故意不说完，让人想追问
好奇心是人类的本能。有时候，不把话说透比说透了更有吸引力。AI 写文案容易太 “实”，把所有信息一股脑全抛出来，反而少了让人继续探究的欲望。
做知识付费的都知道，免费试听是转化的关键。但直接说 “来听免费课” 效果一般。有个老师的做法很聪明，她的 prompt 是：“只讲‘为什么 90% 的人学英语，背了单词还是不会说’的前两个原因，第三个原因留到直播间揭晓，最后加一句‘评论区扣 “想知道”，我发你直播入口’”。
这种 “说一半留一半” 的方式，其实是在和用户建立互动。给 AI 的指令里，要明确哪里该详细说，哪里该故意省略。比如介绍产品时，可以说 “这个功能解决了一个让 90% 用户头疼的问题 ——（具体说一个场景），至于怎么实现的？点击进来告诉你”。
别担心用户会觉得被 “吊胃口”，只要前面说的内容有价值，适当的留白反而能提高用户的行动意愿。AI 不会自己留悬念，这就得靠你的 prompt 明确指令。
其实 AI 写文案的潜力很大，关键是你会不会 “教” 它。这 5 个技巧核心就一个：把 “写得吸引人” 这个模糊要求，拆解成 AI 能理解的具体指令。
试试这些方法，下次给 AI 写 prompt 的时候，别再说 “写得吸引人点” 了。换成 “用反差提问开头，加入 30 岁职场妈妈的具体场景，用‘每天 15 分钟’这样的数据，最后留一个关于效果的悬念”。你会发现，AI 也能写出让人眼前一亮的文案。
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