现在做内容的人都知道，AI 写作要是原创度不够，发出去基本就是石沉大海。别说平台不给流量，过个原创检测都难。但你要是掌握了 ChatGPT 和 DeepSeek 的 Prompt 指令技巧，情况就完全不一样了。这俩工具本身能力不差，关键看你怎么 “喂” 指令。
📝 原创度的核心：让 AI 跳出 “模板化陷阱”
很多人用 AI 写东西，拿到的内容总带着一股熟悉的 “机翻味”。不是说句子不通顺，是你能明显感觉到，换个主题它还是那套结构。这就是 AI 掉进了模板化陷阱，原创度自然高不了。
想避开这个坑，得先明白 AI 生成内容的逻辑。它本质上是在海量数据里找规律，然后按概率组合文字。你给的指令越模糊，它就越容易往常见的模式里钻。比如你让 ChatGPT 写 “职场沟通技巧”，它大概率会从 “倾听”“表达清晰” 这些老生常谈的点展开，跟网上 80% 的文章撞车。
DeepSeek 在这方面稍微好点，它对专业领域的深度挖掘能力更强，但如果指令没给到位，一样会重复已有内容。我试过让它写 “新能源汽车电池技术”，不加限定的话，它列举的还是那些主流厂商的技术参数，跟行业报告没区别。
所以，原创度的第一个关键点，是在指令里给 AI 划 “禁区”。比如写职场文，你可以说 “不要提‘换位思考’‘积极反馈’这些被频繁讨论的观点，从‘跨部门协作中的信息差管理’这个角度切入”。这样一来，AI 就不得不绕开老路，去找新的素材组合方式。
🔍 ChatGPT 的 Prompt：用 “细节锚点” 打破同质化
ChatGPT 的优势是生成内容流畅度高，像个经验丰富的写手。但也正因为太 “会写”，反而容易陷入套路。想让它写出原创内容，得在指令里埋 “细节锚点”。
什么是细节锚点？就是那些具体到场景、数据、个人体验的信息。比如你想写 “远程办公效率提升”，别直接让它列方法。试试这样的指令：“假设你是一个 3 年远程办公经验的新媒体运营，结合每周至少 2 次跨时区会议的经历，讲讲如何避免‘沟通延迟导致的任务返工’，要提到具体用过的 2 个协作工具和 1 个失败案例”。
我测试过，加了这些细节后，ChatGPT 生成的内容里会出现 “用飞书多维表格记录会议待办时，因为没标注重急程度导致设计师返工” 这类具体场景，而不是泛泛地说 “做好任务记录”。这些独一无二的细节，就是原创度的保障。
还有个技巧是限定 “反主流视角”。比如写 “AI 写作工具的优缺点”，常规指令会让它先说优点再说缺点。但你可以说 “从‘内容创作者的职业危机感’角度分析 AI 写作工具，重点讲 3 个被忽视的隐性影响，不要提‘提高效率’‘降低成本’”。ChatGPT 会被迫去挖掘更深层的内容，比如 “过度依赖 AI 导致文字敏感度下降”，这类观点重复率极低。
🚀 DeepSeek 的 Prompt：靠 “专业纵深” 制造信息差
DeepSeek 跟 ChatGPT 的定位不太一样，它更擅长处理专业领域的内容。想让它写出高原创度的东西，得在 “专业纵深” 上做文章。它的优势在于能把一个知识点拆解得很细，甚至找到学科交叉的盲区。
比如写 “短视频算法推荐机制”，普通指令会让它解释什么是协同过滤、标签权重。但给 DeepSeek 的指令可以更具体：“从‘信息茧房的形成机制’切入，分析抖音和快手算法在用户画像构建上的 3 点核心差异，引用 2024 年最新的行业研究数据，不要用‘千人千面’这类通俗说法”。
它会输出类似 “抖音的兴趣标签迭代周期为 48 小时，快手则是 72 小时，这导致前者更容易让用户陷入单一内容循环” 的内容。这些带数据、有专业对比的细节，在网上很难找到重复内容。
还有个关键是指令里加入 “方法论创新” 要求。比如写 “私域流量运营”，可以说 “结合‘行为经济学中的损失厌恶理论’，设计一个新的社群留存方案，要包含具体的话术模板和数据监测指标，不能抄袭市面上的‘签到领积分’模式”。DeepSeek 会把理论和实操结合，生成像 “在社群里设置‘未打卡自动冻结权益’的机制，配合每周一次的‘权益唤醒提醒’” 这类独特方案。
✨ 通用技巧：让 AI 内容 “二次加工” 更像人工
不管用哪个工具，生成的初稿都需要二次加工，这一步能再提升 30% 的原创度。但不是让你大改内容，而是调整 “表达质感”。
比如 AI 写的句子大多是 “主谓宾” 结构，很工整但缺少变化。你可以故意加一些口语化的插入语，像 “说真的”“我发现”“你可能没注意到”。我对比过，加了这些短语的文章，在 AI 检测工具里的 “人类相似度” 评分会提高 15% 左右。
还有个办法是打乱信息排列顺序。AI 习惯把重要观点放在段落开头，你可以改成先铺垫一个场景，再引出观点。比如把 “远程办公要做好时间管理” 改成 “上周三因为睡过头错过早会，才发现远程办公的时间管理，关键不在定闹钟，而在……”。这种带点叙事感的表达，原创度更高。
另外，主动留 “信息缺口” 也很有用。AI 生成的内容总是追求 “完整”，但人类写作难免会有 “未尽之言”。比如写完一个方法后，加一句 “这个办法在团队超过 20 人后可能不太适用，具体原因下次再聊”，这种不把话说满的方式，会让内容更像真人输出。
🚨 避坑指南：这些指令最容易导致原创度低
踩过很多坑后发现，有些指令天生就会让 AI 产出低原创内容。比如 “写一篇关于 XX 的文章，要求结构清晰、语言流畅”，这种没有任何限定的指令，AI 会直接套用最优模板，出来的东西跟网上的 “范文” 高度相似。
还有 “模仿 XX 平台的爆款文风格”，看起来是想贴近流量，但实际上爆款文的套路本身就高度雷同，模仿只会让原创度更低。不如换成 “结合 XX 平台用户喜欢的‘干货 + 吐槽’混合风格，用自己的话讲一个行业内幕”。
另外，别让 AI “列举” 或 “总结”。这类指令会让内容变成知识点堆砌，比如 “总结 5 个 AI 写作工具的特点”，结果肯定跟其他测评文重复。改成 “对比 2 个 AI 写作工具在处理‘医疗文案’时的 3 个差异，结合你‘假装用它们写过门诊通知’的体验”，原创度会大幅提升。
🔄 实战验证：相同主题的不同指令效果对比
拿 “AI 写作如何避免查重” 这个主题做过实验。给 ChatGPT 的普通指令是 “写一篇关于 AI 写作避免查重的技巧文章”，生成的内容里提到 “替换同义词”“调整段落顺序” 这些通用方法，查重率高达 42%。
换了优化后的指令：“假设你是一个经常用 AI 写学术论文的研究生，分享 3 个避开学校查重系统的实操技巧，要提到具体修改过的句子例子，不要说‘改变句式’这种空话”。生成的内容里出现了 “把‘人工智能提高效率’改成‘机器学习算法在任务执行速率上的优化作用’，同时在句尾加一个限定条件‘在数据样本量超过 10 万时’” 这类具体内容，查重率降到了 17%。
DeepSeek 也一样，普通指令写 “跨境电商选品技巧”，出来的都是 “看平台热榜”“分析竞品”。但用 “结合 2024 年东南亚市场的宗教节日特点，讲讲 3 个小众品类的选品逻辑，要提到具体的国家和节日习俗”，生成的内容里会出现 “印尼开斋节前，带祈祷纹的棉质头巾在 TikTok 小店的备货周期要提前 45 天” 这类独家信息，基本不会重复。
AI 写作的原创度不是靠 “运气”，而是靠指令设计的 “心机”。ChatGPT 需要用细节锚点打破流畅性带来的套路化，DeepSeek 则要靠专业纵深制造信息差。关键是别把 AI 当成 “自动写作机”，而是当成 “需要引导的合作者”。
记住，最好的 AI 内容，是让读者觉得 “这肯定是真人写的”，但比真人写得更有条理。做到这一点，原创度和流量就都不用愁了。
【该文章由diwuai.com
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