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AIGC内容策略：如何规划与生成一系列高原创度的AI文章

AI资讯V管理员 /阅读
06 08

🔍明确内容定位：锚定目标受众与价值主张


做 AIGC 内容规划，第一步得搞清楚到底要写给谁看。很多人一上来就开干，结果内容发出去没人搭理，为啥？就是没弄明白目标受众的需求。你得先想清楚，你的内容是给刚入行的新手看，还是给有经验的业内人士看？不同的人群，关注点完全不一样。比如说，新手可能更需要基础的操作教程，而业内人士可能更关注行业趋势和深度分析。

那怎么了解受众呢？其实方法挺多的。你可以去看看目标平台上同类热门内容的评论区，看看大家都在问什么问题，吐槽什么点。也可以做个简单的问卷调查，直接问用户他们想看到什么内容。举个例子，如果你做的是职场类的 AIGC 内容，通过调研可能会发现，用户最关心的是如何用 AI 工具提升工作效率，那你的内容就可以围绕各种办公软件的 AI 功能使用技巧来展开。

除了受众，还要明确自己的价值主张。现在网上内容太多了，用户为啥要看你的？你得有自己独特的卖点。比如别人都在泛泛地讲 AI 写作技巧，你可以专注于某个垂直领域，像医疗行业的 AI 文案创作，结合行业的专业知识和 AI 技术，提供更有针对性的内容，这样就能在众多内容中脱颖而出。

📝搭建内容规划框架：从选题库到发布节奏


有了明确的定位，接下来就得搭建内容规划的框架了。首先得建一个选题库，这就好比厨师做菜得先备菜一样。选题从哪儿来呢？可以从热门事件、行业报告、用户提问里找灵感。比如最近某款 AI 绘图工具特别火，那你就可以围绕这个工具的使用教程、案例分享、和其他工具的对比等方面来拓展选题。

收集到选题后，还要对选题进行分类管理。可以按照内容形式分类，比如教程类、案例分析类、行业评论类；也可以按照主题分类，比如 AI 写作、AI 设计、AI 数据分析等。这样分类之后，你在找选题的时候就会更方便，不会觉得一团乱麻。

然后就是制定发布节奏了。不同的平台，用户的活跃时间和内容偏好不一样。比如在小红书上，用户更喜欢轻松有趣、视觉化的内容，发布时间可以选在晚上七八点，这个时候用户比较有空刷手机；而在公众号上，用户可能更倾向于深度的长文，发布时间可以选在周末的上午，大家有更多时间阅读。另外，发布频率也很重要，不能太频繁，让用户觉得被打扰，也不能太稀疏，让用户忘记你。一般来说，每周发布 2 - 3 次比较合适，当然具体还要根据自己的实际情况调整。

💡提升原创度的核心技巧：从内容重构到深度加工


现在各平台对原创度要求很高，简单用 AI 生成的内容很难通过检测，所以得掌握一些提升原创度的技巧。首先是内容重构，比如你看到一篇关于 AI 在教育领域应用的文章，不要直接照搬内容，而是用自己的话重新组织，加入自己的理解和观点。可以从不同的角度去分析，比如从学生的角度、老师的角度、学校的角度，这样就能写出不一样的内容。

然后是深度加工，对收集到的信息进行深入挖掘。比如你在写一篇 AI 写作工具的测评文章，不仅要介绍工具的功能和使用方法，还要分析工具的优缺点，和其他同类工具对比，给出实际使用中的建议。还可以加入自己的使用案例，比如用这个工具写过什么类型的文章，效果怎么样，这样内容就会更有说服力和原创性。

另外，多源信息整合也是个好办法。不要只看一篇文章或者一个来源的信息，而是综合多个渠道的内容，比如行业报告、专家观点、用户反馈等，把这些信息整合起来，形成自己独特的见解。比如说写 AI 对电商行业的影响，你可以结合电商平台的数据、商家的实际案例、行业专家的分析，这样写出来的内容就会更全面、更有深度，原创度自然也高。

🚀优化内容生成流程：工具辅助与质量把控


在 AIGC 内容生成过程中，工具的选择和使用很重要。现在有很多 AI 工具可以辅助创作，比如 GPT - 4 可以用来生成文章的初稿，Midjourney 可以生成图片，还有一些工具可以帮助进行内容的排版和优化。但是要注意，工具只是辅助，不能完全依赖工具。比如用 GPT - 4 生成初稿后，还需要人工进行修改和调整，让内容更符合自己的风格和需求。

质量把控也不能忽视。生成的内容要检查逻辑是否清晰，有没有错别字和语法错误，数据是否准确。如果是涉及专业知识的内容，最好找专业人士进行审核，确保内容的专业性和准确性。另外，团队协作也可以提高内容质量，比如多人一起讨论选题、互相修改文章，集思广益，就能产出更好的内容。

还有一个小技巧，就是在内容生成过程中，加入一些个性化的元素。比如自己的独特观点、有趣的故事、生动的案例，让内容更有温度，更能吸引用户。比如说你在写一篇关于 AI 学习方法的文章，可以分享自己用 AI 学习的亲身经历，遇到了什么问题，怎么解决的，这样用户就会觉得更亲切，更愿意阅读和互动。

📊数据驱动迭代：监测效果与持续优化


内容发布之后，并不是就万事大吉了，还需要关注数据，通过数据来驱动内容的迭代优化。需要监测的指标有很多，比如阅读量、点赞量、评论量、转发量、收藏量等，这些指标可以反映出内容的受欢迎程度。还有用户的停留时间、跳出率等，这些指标可以反映出内容的质量和吸引力。

通过分析数据，你可以发现哪些内容受欢迎，哪些内容不受欢迎，然后调整自己的内容策略。比如发现关于 AI 绘图工具的教程类文章阅读量很高，就可以多写一些相关的选题，深入挖掘这个领域的内容。如果发现某篇文章的跳出率很高，就要分析是不是内容的开头不够吸引人，或者内容结构有问题，然后进行优化。

用户反馈也很重要，要及时回复用户的评论和私信，了解用户的需求和意见。比如用户说希望多一些实战案例，那在以后的内容中就可以增加案例的比重。通过不断地监测数据和收集用户反馈，持续优化内容，才能让自己的 AIGC 内容策略越来越完善，产出更多高原创度、受欢迎的文章。

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