🤖 AI 写作现在到底有多能打?真实体验过才敢说
最近总在后台收到私信,问我 AI 写作是不是真的能替代人工。作为一个写了十年产品测评的老运营,这话听着有点扎心。但说实话,我自己也用了半年多的 AI 写作工具,从最早的 GPT-3 到现在的各种国产大模型,摸着良心说,有些场景下它确实比人快得多。
就拿公众号日常推文来说吧。上周帮一个美妆号写产品上新文案,用某款 AI 工具输入关键词 “夏季保湿面霜”“敏感肌适用”“性价比高”,三分钟就出了三版初稿。结构完整,卖点清晰,甚至还带了点网感。换作以前,我至少得查半小时资料,再花两小时磨稿子。
可仔细读下来,问题也很明显。AI 写的句子总透着股 “塑料感”,比如形容面霜质地,它会说 “如丝绸般顺滑易推开”,听起来没毛病,但老粉都知道,读者更吃 “像融化的冰淇淋,一抹就化还不黏枕头” 这种带生活场景的表达。机器能抓关键词,却抓不住用户藏在文字背后的情绪。
这半年我统计过,团队用 AI 写的初稿,最终能直接发布的不到 15%。剩下的要么得大改逻辑,要么得重写案例,最麻烦的是有些行业术语用得似是而非,比如把 “私域流量池” 写成 “私人流量池塘”,看着好笑,真发出去可要闹笑话。
📊 从数据看真相:AI 和人工的 3 大核心差距
上个月我们做了个小测试,选了 10 篇公众号爆款文的主题,让 AI 和资深编辑各写一篇,然后投放到相同的流量池里。结果挺有意思,数据能说明不少问题。
先说打开率。AI 写的标题确实很 “标题党”,比如 “3 个方法搞定客户投诉,第 2 个 90% 的人不知道”,这种句式机器玩得很溜,初期打开率比人工高了 8%。但读到文末的完读率就反过来了,人工写的平均完读率是 42%,AI 的只有 27%。后台数据显示,很多用户读到中间就退出去了,留言里最多的反馈是 “看着累”“不知道想表达啥”。
再看互动率。人工写的文章里,像 “你有没有遇到过这种情况?”“最后一步很多人会忘” 这类带提问或提醒的句子,能带动 30% 以上的留言。AI 也会模仿这种句式,但总像在 “例行公事”,比如 “你觉得这个方法有用吗?欢迎留言”,读者根本不买账,互动率只有人工的一半。
最关键的是转化效果。我们在文末放了相同的课程报名链接,人工写的文章转化率是 5.3%,AI 的只有 1.8%。后来访谈了几个没报名的用户,他们说 AI 写的内容 “看着像广告说明书”,而人工写的里面有具体的失败案例和解决过程,“感觉更靠谱”。
这组数据其实暴露了核心问题:AI 擅长信息整合,但不擅长建立信任。就像买东西,你可能会先看参数表(AI 擅长的),但最终决定下单的,往往是店员跟你说 “我自己也用了半年,这地方容易坏得注意”(人工擅长的)。
🧠 AI 写不出的 3 样东西,恰恰是运营的核心竞争力
很多人担心 AI 会取代运营,其实换个角度想,机器帮我们做了重复劳动,反而能让我们更专注于那些机器学不会的事。这半年我总结出,至少有三样东西,AI 短期内很难超越人工。
第一是 “行业黑话里的潜规则”。每个行业都有自己的 “暗语”,比如电商运营说 “品控”,不只是指产品质量,还包括包装是否适合快递运输;新媒体说 “冷启动”,背后藏着哪些渠道先投、投多少预算的门道。这些东西写不进手册,全靠经验积累。AI 能查到 “冷启动” 的定义,却不知道针对美妆号,最好先从小红书素人笔记开始,而不是直接投抖音信息流。
第二是 “用户没说出口的需求”。上次写一篇关于亲子游的攻略,AI 列了一堆景点、门票、路线,很全面。但我们的老读者是宝妈,她们私下聊天时总说 “最怕带娃出门找厕所”“推车能不能进景区”。这些问题很少有人在评论区明说,但写进攻略里,读者会觉得 “你懂我”。后来我们在 AI 初稿里加了 “景区厕所位置分布图”“推车租赁点电话”,那篇文章的转发率一下子涨了 2 倍。
第三是 “带着瑕疵的真实感”。AI 写的东西太 “完美” 了,完美到不像真人说的话。比如写减肥经验,机器会说 “每天坚持运动 30 分钟,合理饮食就能瘦”,但读者更喜欢看 “我试过连续跑了 3 天,第 4 天膝盖疼得下不了楼,后来改成每天散步加拉伸,反而瘦得更稳”。这种带点小失误、小纠结的内容,AI 学不会,却是拉近和用户距离的关键。
前阵子有个新同事,觉得 AI 写得又快又好,自己改改就能用。结果他负责的账号,三个月粉丝掉了 12%。后来我们发现,他写的内容里全是 “专业术语”,却没了以前那种 “跟朋友聊天” 的感觉。用户关注你,不是因为你说得对,而是因为你说得像 “自己人”。
💡 运营人该怎么用 AI?3 个实战技巧分享
不是说 AI 没用,恰恰相反,用对了能省超多时间。关键是要搞清楚 “哪些事该让 AI 做,哪些事必须自己来”。这半年我们摸索出一套流程,效率至少提了 30%,分享给你们。
第一步,让 AI 做 “资料收集员”。比如要写一篇 “新手做抖音的 5 个坑”,直接让 AI 列出常见问题,它能在 3 分钟内给出 20 条,比自己翻论坛、刷知乎快多了。但别直接用,你得把这些 “坑” 和自己的经验对照,删掉那些过时的(比如 “必须养号 3 天” 这种老说法),补充那些机器不知道的细节(比如 “发视频时千万别用手机流量上传,容易模糊”)。
第二步,用 AI 搭框架,但自己填 “血肉”。机器写的框架通常是 “总 - 分 - 总”,开头点题,中间分点论述,结尾总结。这种结构安全但死板,你可以在中间加一段自己的小故事,比如讲 “我第一次做直播时,镜头对着脸紧张到忘词,后来把镜头对着产品才慢慢放松”,读者一下子就有代入感了。我们团队现在的做法是,让 AI 写框架,然后每个人在框架里填 3 个自己的真实案例,最后汇总修改。
第三步,把 AI 当 “复读机”,但要听出 “弦外之音”。有时候写累了,会让 AI 把一段话换几种说法。比如 “这个方法很有效”,机器会改成 “该方法具有较高的有效性”“这种方式能带来显著效果”。这时候别选最 “高级” 的,反而要挑那种有点 “啰嗦” 但接地气的,比如 “你试试就知道,这招是真管用”。还要注意,AI 有时候会编造数据,比如 “据调查显示 80% 的用户喜欢”,这种必须自己去查来源,或者换成 “我问了身边 10 个朋友,有 8 个都觉得”。
有个小技巧分享给你们,改 AI 写的稿子时,多问自己三个问题:“这话我平时会这么说吗?”“读者看到这里会想什么?”“有没有比这更简单的说法?” 比如机器写 “建议用户定期检查设备运行状态”,改成 “记得常看看机器有没有出毛病,不然坏了修起来更麻烦”,是不是好多了?
🚀 未来三年,运营的核心能力是什么?
前几天和一个做了 15 年新媒体的前辈聊天,他说现在最怕的不是 AI 写得太好,而是年轻人懒得自己写。“机器能替代的是‘做什么’,替代不了‘为什么做’”,这话我特别认同。
未来三年,运营人拼的可能不是写得快不快,而是能不能把自己活成 “行走的数据库”。你的经历、你的观察、你和用户那些没记录在表格里的聊天,这些都是 AI 偷不走的东西。就像同样写一篇关于 “职场焦虑” 的文章,AI 能列出 “5 个缓解方法”,但你能写出 “那天加班到凌晨,看着窗外的灯一个个灭了,突然觉得自己没必要那么拼”,这种带着体温的文字,才是真正能打动人的。
还有一点很重要,就是对 “细节” 的敏感度。上次我们发了一篇关于 “早餐吃什么” 的文章,AI 写了各种营养搭配,我加了一句 “煮鸡蛋的时候在水里放一勺盐,壳特别好剥”,就这一句,评论区炸了,好多人说 “这个太实用了”。这些藏在生活里的小细节,机器挖不出来,却是提升用户好感的关键。
别担心 AI 会取代你,想想看,十年前我们担心过 “模板网站会取代设计师”“自动剪辑软件会取代视频编辑”,但现在优秀的设计师和编辑反而更吃香了。工具只会淘汰那些只会做重复劳动的人,而那些能把工具用活、能注入自己思考的人,永远有饭吃。
🔚 最后说句大实话
如果你现在还在纠结 “AI 能不能替代人工”,不如换个思路:“怎么让 AI 成为我的得力助手”。机器能帮你查资料、搭框架、改病句,但那些需要 “走心” 的地方,还得自己来。
毕竟,读者关注一个公众号,不是因为它更新快、内容多,而是因为在那里能看到一个真实的人,能找到一点共鸣,能学到一点能用到的东西。这些东西,AI 给不了,只有你能给。
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