做公众号的都知道，选题就像开盲盒。有时候熬了几个通宵想的选题，发出去阅读量还不过百；偶尔灵光一闪写的东西，反倒成了爆款。这种不确定性，真能靠 AI 解决？
试过用通用 AI 工具做选题的人，大概率都碰过壁。你问它 “职场类公众号下周发什么”，它给的答案不是 “3 个职场沟通技巧” 就是 “5 个高效工作法”，全是些老生常谈的内容。不是 AI 不行，是它根本不懂你的号 —— 你的读者是刚毕业的应届生还是中层管理者？你的内容风格是严肃干货还是段子手风格？这些信息没传递给 AI，它自然给不出精准答案。
所以问题的核心不是 “用不用 AI 选题”，而是 “怎么让 AI 懂你”。 训练一个专属选题 AI，本质上是把你的运营经验、读者偏好、内容风格 “复制” 给 AI，让它成为你的 “选题合伙人”。这事儿听起来复杂，其实拆解开来就四个步骤：选对工具、喂对料、定好规则、持续调教。
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为什么非要 “专属”？通用 AI 不够用吗？先说说我踩过的坑。去年试过用某知名 AI 工具做母婴类公众号选题，连续两周，AI 给的选题不是 “宝宝辅食添加指南” 就是 “婴儿睡眠训练方法”。这些内容确实没错，但我的号定位是 “职场妈妈”，读者更关心 “背奶妈妈的职场生存指南”“下班后 3 小时高效陪娃技巧” 这类结合职场和育儿的内容。
通用 AI 的问题就在于 “贪多求全”。它的训练数据覆盖各行各业，给出的选题往往是某个领域里最普适、最大众的内容。但公众号运营拼的是 “差异化”，尤其是垂直领域的号，精准比全面更重要。
专属选题 AI 的优势体现在三个方面：
第一，它懂你的 “读者画像”。比如你的读者是一线城市 25 - 30 岁的女性，喜欢看 “反焦虑” 主题，讨厌 “贩卖焦虑” 的话术。这些信息输入给 AI 后，它就不会给你推 “30 岁前必须完成的 10 件事” 这种容易引发焦虑的选题。
第二，它懂你的 “内容边界”。做科技号的，有的专注 “硬核评测”，有的侧重 “科技趣闻”，有的聚焦 “行业分析”。专属 AI 会严格在你的边界内选题，不会今天给你推手机评测，明天给你推航天新闻。
第三，它懂你的 “爆款逻辑”。每个号都有自己的 “爆款基因”，可能是某个特定角度，也可能是某种叙述方式。专属 AI 会学习你的爆款规律，比如你的历史爆款都有 “反转观点”，它就会在选题时刻意强化这一点。
举个例子，我的一个朋友做美食号，专门写 “街头小吃背后的故事”。他训练的 AI 不仅能准确给出 “大学城夜市的铁板豆腐摊主：从下岗工人到月入 3 万” 这种选题，还会提醒他 “记得采访时问问摊主有没有独创酱料配方 —— 你的读者特别吃‘独家秘方’这个点”。这就是专属 AI 的价值。
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选工具：不是越贵越好，适合自己的才对训练专属选题 AI，不一定非要用最先进的大模型。关键是看工具是否支持 “个性化训练”—— 能不能上传自己的素材，能不能设置专属指令，能不能记住你的偏好。
目前市面上的工具大概分三类，各有优劣：
第一类是 “通用大模型 + 插件”。比如 ChatGPT 配合自定义指令插件，Claude 加上文档上传功能。这类工具的优势是 “底子好”，理解能力强，适合有一定 AI 使用经验的人。缺点是需要自己研究指令设置，对新手不太友好。我自己用的是 ChatGPT Plus，配合 “自定义指令” 功能，把公众号的核心信息都存进去，调用起来很方便。
第二类是 “垂直领域 AI 工具”。比如专门做内容创作的 “秘塔写作猫”，支持上传历史文章让 AI 学习风格。还有 “壹伴” 这类公众号辅助工具，内置的 AI 选题功能可以直接关联你的公众号后台数据。这类工具的好处是 “开箱即用”，不需要复杂设置，适合新手。但个性化程度有限，比如你想让 AI 学习竞争对手的爆款规律，这类工具可能做不到。
第三类是 “本地部署的开源模型”。比如 Llama 2、通义千问的开源版本，懂技术的人可以在本地部署，完全掌控训练数据。这种方式的优势是 “数据安全”，不用担心自己的运营数据泄露。但技术门槛高，需要懂代码，普通运营者基本用不上。
我的建议是：新手从垂直领域 AI 工具入手，熟悉后再升级到通用大模型 + 插件的组合。重点看两个功能：一是 “上下文记忆能力”，能不能记住你之前给的指令；二是 “文档解析能力”，能不能准确提取你上传的历史文章中的关键信息。
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喂料：给 AI “吃” 什么，它才能学会你的路数？训练 AI 的过程，就像教徒弟。你得把自己的 “看家本领” 毫无保留地教给它。这些 “本领” 藏在三类素材里：
第一类是你的 “历史爆款库”。把过去一年阅读量、在看数、转发数排名前 20 的文章整理出来，标注清楚每篇的核心选题、标题结构、读者评论关键词。比如我会在爆款文章后面注明：“这篇的核心是‘反常识观点’—— 大家都觉得‘辞职创业要趁早’，这篇却说‘30 岁前别轻易辞职’，引发读者争论”“评论区高频词：‘说到我心坎里了’‘终于有人敢说真话了’，说明读者喜欢真诚、不套路的表达”。
给 AI 喂这些内容时，一定要具体。不要只说 “这是篇爆款”，要告诉 AI “它为什么爆”。我试过只给 AI 发文章链接，结果它提炼的爆款原因和我分析的完全不符。后来改成 “文章内容 + 我的分析” 的格式，AI 的理解准确率提高了 80%。
第二类是 “读者反馈库”。包括公众号后台的留言、在看和转发的用户画像、甚至是你和读者的私信聊天记录。这些素材能让 AI 知道 “你的读者关心什么、讨厌什么”。比如我整理了读者留言里出现频率最高的 10 个问题，发现职场类公众号的读者最关心 “如何拒绝领导的不合理要求”“跨部门沟通的技巧”，这些就成了 AI 选题的重要方向。
这里有个小技巧：把负面反馈也喂给 AI。比如 “这篇文章发出去后，有 5 个读者说‘内容太浅了’”，AI 就会知道这类选题需要挖得更深。
第三类是 “竞争对手分析”。找出 3 - 5 个和你定位相似的公众号，分析它们的爆款选题规律，同样整理成素材喂给 AI。但要注意，不是让 AI 抄袭，而是让它学习 “这个领域里哪些选题角度还没被充分挖掘”。比如我发现同类职场号很少聊 “00 后职场新人的管理难题”，就告诉 AI“这个方向可以多关注，竞争小但读者有需求”。
喂料的时候，数量不是越多越好。关键是 “精准”。我刚开始给 AI 喂了 50 篇文章，结果它反而抓不住重点。后来精简到 20 篇最具代表性的，效果反而更好。另外，素材要定期更新，最好每个季度补充一次新的爆款和读者反馈。
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定规则：给 AI 划好 “选题红线” 和 “加分项”光喂料还不够，你得明确告诉 AI“什么样的选题是好的，什么样的不能碰”。这就像给徒弟定规矩，让它知道你的底线和偏好。
规则可以分三类：
第一类是 “选题禁区”。比如你的公众号定位是 “理性育儿”，就要告诉 AI“拒绝推荐‘孩子不听话就打’这类暴力育儿内容”；如果是职场号，可能需要注明 “不做‘职场 PUA’相关选题，容易引发负面情绪”。这些规则要写得越具体越好，避免 AI 踩坑。
第二类是 “选题偏好”。比如你可以告诉 AI：“优先推荐有具体案例的选题，比如‘同事摸鱼我背锅，我用这 3 招成功反击’，比‘如何应对职场甩锅’更受欢迎”“标题里带数字的爆款率比不带数字的高 30%，可以多尝试”。这些偏好可以根据你的历史数据总结出来，让 AI 在选题时有所侧重。
我自己总结了一套 “选题加分项”：结合近期热点（加 10 分）、有具体实操方法（加 8 分）、能引发读者共鸣（加 5 分）。AI 给出选题后，会自动按照这个标准打分，帮我快速筛选。
第三类是 “输出格式”。为了方便筛选，最好让 AI 按照固定格式输出选题。比如我要求 AI 每次给 5 个选题，每个选题包含：核心观点、目标读者、可能的标题、预计爆款点、写作思路。这样我扫一眼就能判断这个选题是否合适，不用再和 AI 反复沟通。
规则不是一成不变的。比如发现 AI 推荐的选题总是偏严肃，就可以加一条 “适当增加幽默元素，标题里可以用网络热词”；如果某个类型的选题数据持续下滑，就及时更新规则，让 AI 减少这类选题的推荐。
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持续调教：AI 和你一起 “进化”训练专属选题 AI 最容易犯的错误，就是 “一劳永逸” 的心态。觉得把素材和规则给了 AI，就万事大吉了。其实，AI 需要和你一起 “成长”。
我的调教方法是 “每周复盘 + 每月调整”：
每周复盘：把 AI 推荐的选题和实际发布后的效果做对比。比如 AI 推荐的 5 个选题里，有 2 个成了爆款，3 个表现平平。就要分析原因：是 AI 没抓住读者新需求？还是我的写作没跟上选题的点？然后把结论反馈给 AI，比如 “‘职场妈妈如何平衡工作和育儿’这个选题表现一般，读者评论说‘道理都懂，但做不到’，下次可以推荐更具体的‘时间管理工具’相关内容”。
每月调整：根据一个月的数据，重新优化训练素材和规则。比如发现读者开始关心 “AI 对职场的影响”，就补充相关的爆款文章和读者反馈；如果某个规则已经不适用（比如 “标题带数字” 的效果变差了），就及时删掉或修改。
还有个小技巧：让 AI 自己 “反思”。每周可以问 AI：“这一周我的公众号内容里，哪些选题你觉得不符合我的风格？如果让你改进，你会怎么调整？” 这招往往能发现一些我自己忽略的问题。比如有一次 AI 指出：“你最近的选题太偏向‘职场技巧’，但你的老读者更喜欢你写的‘职场心态’类内容，建议平衡一下”，后来调整后，老读者的活跃度果然提高了。
需要提醒的是，AI 再智能，也替代不了人的判断。它的作用是 “扩大你的选题池”“帮你筛选优质方向”，最终决定权还是在你手里。我通常会让 AI 给 10 个选题，然后自己筛选 3 个，再结合自己的判断做调整，效果最好。
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最后想说：训练 AI 的过程，也是重新认识自己的过程刚开始训练专属选题 AI 时，我以为最难的是 “怎么让 AI 懂我”。但做着做着发现，其实是 “我自己先说清楚我是谁”。
比如整理历史爆款时，我才发现自己的公众号虽然定位是 “职场干货”，但真正的爆款都带有 “个人经历分享” 的元素；分析读者反馈时，才意识到读者不是讨厌 “鸡汤”，而是讨厌 “空洞的鸡汤”，有具体故事支撑的观点他们很买账。
这些藏在日常运营里的 “隐性知识”，平时可能没注意，训练 AI 的过程反而帮我梳理清楚了。所以说，专属选题 AI 不只是个工具，更像是一面镜子，让你看清自己的运营优势和短板。
现在我的专属选题 AI 已经能做到：给出的选题里，80% 符合我的风格，60% 能达到中等以上阅读量，偶尔还能冒出一两个让我拍大腿的 “神选题”。省下的选题时间，我可以用来打磨内容、回复读者留言，效率提高了不止一倍。
如果你也在为选题发愁，不妨试试训练一个专属 AI。记住，重点不是 AI 有多聪明，而是你能不能把自己的 “运营密码” 准确传递给它。毕竟，最好的 AI 选题助手，永远是最懂你的那一个。
【该文章由diwuai.com
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