这两天,我发了两篇关于 AI 内容工作流的宣发稿。数据很差。不是“还可以再观察一下”的那种差,而是你看完后台,会很清楚地知道:这套内容不对。这件事对我来说其实挺尴尬的。因为我现在做的东西,本来就是帮别人解决内容问题:找热点、判断选题、匹配账号定位、生成文章。结果我自己先翻车了。但这次翻车反而提醒了我一件事:很多内容没人看,不是因为你不会写。而是因为你一开始就写错了。
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我前两篇最大的问题,是我在讲产品。我讲 AI 工作台能找热点。我讲它能匹配公众号需求。我讲它能生成文章。我讲它能提高内容效率。这些话都没错。但它们有一个致命问题:用户不想看。用户刷到一篇内容时,脑子里不是在想:“这个工具功能真完整。”他想的是:“这跟我有什么关系?”“我今天到底发什么?”“为什么我写了没人看?”“有没有一套我能直接照着改的方法?”所以我以为自己在讲价值。但用户看到的,可能只是又一篇 AI 宣发稿。这就是问题。内容不是你把功能讲完,用户就会买账。尤其是低粉账号,用户对你还没有信任。你越像在介绍产品,用户越容易划走。
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所以我换了一个方式。我去拆低粉爆款。为什么是低粉爆款?因为低粉账号能跑出来,至少说明它不是完全靠粉丝盘硬推。它一定在某个地方打中了:标题、封面、情绪、结构、痛点、场景。我拆下来发现,低粉账号能跑的内容,大概离不开这几类。第一类,真实复盘型。它解决的是用户对“真实过程”的需求。比如:我发了 2 篇宣发稿,终于知道为什么没人看了。这类内容不是装成功,而是把失败拆开。低粉账号前期最怕的不是不专业,而是太像在演。你越端着,用户越不信。第二类,避坑提醒型。它解决的是用户对“少走弯路”的需求。比如:普通人用 AI 写内容,别一上来就让它写文章。这句话为什么比“AI 可以帮你提高写作效率”更容易被看见?因为它直接指出了一个错误动作。很多人用 AI 写内容,第一步就是:帮我写一篇文章。然后 AI 很听话,生成了一篇结构完整、语言流畅,但没人想点开的内容。问题不在 AI。问题在于,这个选题根本没被判断过。第三类,方法清单型。它解决的是用户对“可复制框架”的需求。比如:低粉账号能跑的内容,无非就这 5 类。这种内容容易被收藏,因为用户觉得以后能用。做内容的人,很多时候不是缺灵感,而是缺判断框架。他不知道自己今天应该写复盘,还是写避坑;写热点,还是写清单;写观点,还是写对话。类型没有先定,内容就会散。第四类,平台变化型。它解决的是用户对“环境变化”的焦虑。比如:平台不是不吃 AI,是不吃没判断的 AI 内容。现在很多人会把内容没流量归因于平台:平台限流了。平台不吃 AI 了。AI 内容没机会了。但我的判断是:平台不是反 AI。平台反的是低质量、模板化、没观点、没场景的内容。如果一篇内容标题像模板,封面像课件,正文像说明书,观点像正确废话,那它不跑其实很正常。第五类,对话拆解型。它解决的是用户对“复杂问题听不懂”的问题。比如有人问:你这个不就是 DeepSeek 吗?我以前可能会解释一堆功能。但现在我会说:DeepSeek 更像发动机。内容工作流更像生产线。发动机能提供动力,但生产线决定先做什么、按什么顺序做、最后产出什么。AI 可以写文章。但它不会天然知道:你的账号适合什么选题。这个热点能不能转成用户关心的问题。小红书和公众号该用什么表达。这篇内容到底值不值得发。所以不是 AI 没用。是你不能一上来就让它写。
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这次复盘后,我对 AI 内容工作流这件事有了更清楚的判断:AI 最不该干的事,是一上来就写。它应该先帮你判断。判断这个热点值不值得写。判断这个角度有没有人关心。判断这个标题有没有人愿意点。判断这个内容适合小红书,还是公众号。判断它和你的账号定位有没有关系。这些判断做完,最后才是生成内容。很多人现在用 AI 写作,问题就出在这里。他把 AI 当成了一个写稿机器。但真正有用的 AI 内容工作流,应该是一条内容生产线。前面是选题判断。中间是结构拆解。后面才是内容生成。如果前面判断错了,后面写得再顺也没用。方向错了,效率越高,错得越快。
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所以后面我会换一种发法。不再先讲产品。而是直接拿自己的账号做样本,公开拆:哪些内容扑了。为什么扑。怎么找低粉爆款。怎么判断选题。怎么把一个热点转成小红书内容。怎么再把它扩成公众号文章。这件事比单纯讲“AI 能帮你写文章”有价值。因为大多数人真正卡住的,不是写不出字。而是不知道今天该写什么。也不知道哪些内容值得写。这也是我做这个 AI 内容工作流的原因。不是为了让 AI 批量生产一堆看起来很完整、但没人想看的稿子。而是先把:热点、账号定位、用户需求、平台表达、内容结构这些东西放在一起判断。判断完,再写。这才是重点。前两篇扑了,不丢人。真正丢人的是,扑了以后还继续装没事。所以从今天开始,我会把这套过程公开拆出来。一篇一篇复盘。一轮一轮调整。把这套内容工作流跑明白。