AI 辅助写头条文案现在挺常见的，但好多人用了半天，写出来的东西还是没人评论、没人分享。其实问题不在 AI 本身，在于你给 AI 的指令不够到位。想让文案自带 “社交属性”，关键是把指令设计得能戳中用户的互动欲望。
🎯 明确互动目标：让 AI 知道你要 “哪种热闹”
给 AI 的指令里，得先说清楚你想要用户做什么。是想让他们吵架？还是想让他们晒自己的经历？或者只是想让他们点个赞说 “对”？目标模糊的话，AI 写出来的文案只会不痛不痒。
比如你想让用户评论，就不能只说 “写一篇关于职场压力的文案，让大家评论”。可以换成 “写一篇讲职场人熬夜加班的头条文案，结尾要问大家‘你最近一次通宵加班是为了什么？最后结果怎么样？’，引导读者在评论区吐槽或分享”。这样 AI 就知道，重点是用具体的问题勾出用户的表达欲。
要是想让用户分享，就得在指令里强调 “传播点”。比如 “写一篇关于宝妈带娃崩溃瞬间的文案，要突出‘看完想转给老公’的感觉，让宝妈觉得转发后能让家人理解自己的辛苦”。AI 接收到这个信号，就会在文案里加入能引发共鸣的细节，让用户觉得 “这说的就是我，必须转”。
📌 锚定用户痛点：指令里要藏着 “用户的心里话”
头条用户刷内容，其实是在找 “和自己有关的东西”。你的指令里要是没包含用户的痛点，AI 写出来的文案就像隔靴搔痒，没人会当真。
拿教育类文案来说，家长的痛点可能是 “辅导作业忍不住发火”“孩子成绩忽上忽下”“不知道怎么选辅导班”。你给 AI 的指令可以是 “写一篇关于辅导作业的文案，开头就说‘有没有家长和我一样，辅导孩子写作业时，前一秒母慈子孝，后一秒鸡飞狗跳？’，中间讲两个具体的崩溃场景，最后问‘你有什么控制情绪的妙招？’”。这种指令把痛点直接抛出来，AI 写的时候就能精准踩中用户的情绪点。
再比如职场领域，“35 岁危机”“工资赶不上物价”“想跳槽又怕不稳定” 都是高频痛点。指令可以设计成 “写一篇关于 35 岁职场人的文案，先描述‘早上不敢迟到，晚上不敢早走，生怕被年轻人取代’的状态，然后问‘你觉得 35 岁的职场坎，真的跨不过去吗？’”。用户看到这样的文案，会觉得 “这就是在说我啊”，自然愿意开口评论。
❤️ 注入情感共鸣：让 AI 学会 “说人话、带情绪”
冷冰冰的道理没人爱听，带情绪的文字才容易被转发。给 AI 的指令里，要明确告诉它用什么情绪写，是愤怒、心酸还是感动。
想引发同情和分享，指令可以是 “写一篇关于外卖员冒雨送餐的文案，要突出‘雨太大，餐盒湿了一半，他蹲在路边擦眼泪’的细节，最后说‘如果你遇到这样的外卖员，会多说一句谢谢吗？’”。这种带画面感的情绪描述，能让 AI 写出的文案自带感染力，用户看了会忍不住转发给朋友。
要是想引发愤怒和讨论，就可以在指令里加冲突点。比如 “写一篇关于小区物业乱收费的文案，开头就说‘物业费涨了 30%，但电梯坏了三天没人修，垃圾堆在楼下发臭’，然后问‘你家小区有这种情况吗？怎么解决的？’”。愤怒是很容易传染的情绪，用户看到会觉得 “我也遇到过”，评论区自然就热闹起来。
🔗 留好 “钩子”：让用户觉得 “不互动就亏了”
好的互动指令，会给用户一个不得不开口的理由。这个理由可以是利益、好奇心，或者是归属感。
用利益当钩子，指令可以是 “写一篇关于省钱小技巧的文案，最后说‘评论区分享你的省钱方法，抽 3 个人送 100 元超市卡’”。虽然简单，但对普通用户来说很有效，为了奖品也会愿意评论。
用好奇心当钩子，就可以留悬念。比如 “写一篇关于‘手机里最不能删的照片’的文案，开头说‘我手机里有张照片，是五年前在医院拍的，现在看一次哭一次’，最后问‘你手机里有这样的照片吗？背后有什么故事？’”。用户会好奇 “到底是什么照片”，也会想分享自己的故事，互动自然就来了。
用归属感当钩子，就要找共同身份。比如 “写一篇关于全职妈妈的文案，开头说‘别人问我是做什么的，我说全职妈妈，他们就没话说了’，最后说‘全职妈妈们，你们有过这种时刻吗？来评论区抱团取暖’”。人都想找到同类，这样的指令能让目标用户觉得 “这里有和我一样的人”，会主动加入讨论。
📱 适配平台特性：头条用户吃哪套，指令就往哪套靠
头条的用户更喜欢接地气、带点 “烟火气” 的内容，太高大上或太专业的话反而没人看。给 AI 的指令里，要强调用口语化的表达，多举身边的例子。
比如写健康类文案，指令就不能太学术。可以是 “写一篇关于‘早上空腹喝温水好不好’的文案，别说专业术语，就说‘我妈天天逼我早上喝温水，说能排毒，但我总觉得肚子不舒服’，然后问‘你们早上起来先喝水吗？’”。这种像聊天一样的语气，更符合头条用户的阅读习惯，互动率会更高。
头条的标题也很重要，指令里要单独强调标题的写法。比如 “写一篇关于减肥的文案，标题要带‘我试过 10 种减肥法，最后发现最有用的是这个’，正文讲自己的减肥经历，最后问‘你减肥踩过哪些坑？’”。头条用户刷内容很快，带悬念和个人经历的标题，能让他们停下来点开看，有了阅读才有互动。
🔄 测试和优化：指令不是一成不变的
第一次写的指令可能效果不好，这很正常。关键是根据数据调整，看哪些指令能带来更多评论和分享，然后照着改。
发出去后，要是评论少，就看看是不是问题太封闭。比如原来问 “你觉得这个方法好吗？”，用户只能说 “好” 或 “不好”。可以改成 “你觉得这个方法哪里好？哪里不好？”，给用户更多表达空间。
要是分享少，就检查文案里有没有 “转发理由”。比如原来只说 “觉得有用就分享”，可以改成 “分享给正在减肥的朋友，让他少走弯路”，给用户一个具体的转发动机。
多试几次，你就会发现，AI 其实很擅长模仿成功的互动模式。把效果好的指令存下来，下次稍微改改主题，就能反复用。
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