我用 AI 工具做公众号选题,7 天后发现最难的不是写作

这 7 天，我几乎是拿着一堆 AI 工具在给自己「上强度」。结果很意外：写作没想象中难，工具也越来越顺手，真正卡住我的，是——选题。如果你也在做公众号、内容副业、AI 写作，很可能也在重复同一个误区：以为写作是瓶颈，忽略了选题才是决定你能不能起量的关键。

先说结论：

这 7 天我刻意做了一个小实验： 不再纠结「今天有没有灵感」，而是强行用 AI 工具，把每天的选题任务拆开做。

流程很简单：

1. 先列出一堆我以为大家感兴趣的话题：

2. 再用 AI 帮忙扩展每个话题的可能选题： 比如「AI 写作」可以拆成：

3. 每天从扩展列表里挑 1 个，直接写。

结果很快显现出来：

这篇到底写给谁？ 这个角度有啥新意？ 读完对他有什么直接用处？

我发现，只要这三个问题没想清楚，AI 再强也只能给你一堆「看起来还行」但毫无记忆点的文章。

很多人一上来就让 AI 帮自己想选题：

看起来很高效，实际是高效地产生了大量废稿。 我自己踩过的坑，大概有这三个。

坑一：把「话题」当成选题

比如：

这些只是话题方向，不是选题。

真正能让读者点进来的选题，通常要满足几个条件：

1. 有明确的场景或问题

2. 对读者有直接收益感

3. 尽量具体，而不是泛泛而谈

而不是「怎样用 AI 写出好文章」

AI 能帮我们快速罗列话题，但从话题变成选题，是人的工作。

坑二：只考虑「能不能写」，不管「值不值得写」

AI 的一个副作用是：任何话题，你都能写出一篇看似完整的文章。 于是很多人开始追求「日更」或者「多更」，先写再说。

但问题是：

我自己这几天的直观感受是：

AI 能解决「你有没有东西可写」， 但解决不了「这东西写出来有没有人想看」。

坑三：选题没定清楚受众，导致整篇文不聚焦

一个经典的模糊选题是这样的：

听起来不错，但写的时候容易出现这些情况：

原因很简单： 这个选题里没有明确的受众限定。

真正好用的选题往往是这样：

一旦「写给谁」明确了，AI 就会好用得多：

这几天我逐渐把选题过程拆成了一个简单的三问框架，每次写之前都先过一遍。

问题一：我在解决谁的什么具体问题？

不要写给「所有对 AI 感兴趣的人」。 改成这样：

或者：

当你能在脑子里真的「看到」这个人的状态，选题自然就开始收缩了。

问题二：这篇文章，对他最直接的用处是什么？

换句话说： 读完这篇，他能立刻做一件不复杂的小动作吗？

比如这篇文章，我希望你读完之后能做到：

如果你发现自己写完一篇文章，却很难用一句话说出「读者读完接下来干嘛」，那选题很可能一开始就没选好。

问题三：这个选题，跟我长期想做的方向有关系吗？

很多人做内容副业、公众号，初期最容易犯的一个错是：

选题不仅影响单篇文章的点击，还隐性决定了：

如果你长期方向是：

那选题自然要围绕这些主题打转。

这就像 ZERGEO 做的「网站增长实验」， 不是今天聊 SEO，明天聊理财，后天聊心灵鸡汤。 而是聚焦在「如何用 AI 与自动化慢慢把一个站做起来」， 所有内容围绕这个中心去选题、去拆解、去记录。

下面这套流程，你可以直接拿去用，简单但有效。

步骤一：先手工列出 3 个「长期主题」

不要一开始就让 AI 给你主题列表。 先自己回答这几个问题：

1. 你希望自己被记住成一个什么类型的号？

2. 你真正愿意长期研究和分享的东西有哪些？

3. 这三个主题，可以支撑你写 100 篇文章吗？

得到三个主题后，比如：

步骤二：用 AI 把每个主题扩展成「选题池」

然后，再让 AI 帮你做的，不是「帮我想选题」，而是更具体：

你会得到类似：

此时不要全盘接受， 而是做两件事：

1. 划掉那些太泛、太空的选题； 2. 对你有感觉的那几个选题，稍微自己改一改，让它更贴近你的读者。

这样，你就会慢慢形成一个「选题池」。

步骤三：给选题池做一个简单的「标签系统」

为了避免选题混乱，你可以在 Notion、飞书文档或者 Excel 里建一个简单表格：

| 选题 | 面向人群 | 核心问题 | 预期行动 | |------|----------|----------|----------| | 我用 AI 工具做公众号选题，7 天后发现最难的不是写作 | 有公众号但更新困难的职场人 | 用 AI 写作不难，选题才是关键 | 搭建自己的选题池，提前规划内容 |

每次你往选题池里加新选题，就补上这四列信息。 你会发现：

步骤四：每天只做一件事——从选题池里挑一个，写完就收工

当你有了稳定的选题池，每天的工作就变简单了：

1. 上午：从选题池里挑 1 个，稍微调整标题，让它更贴近当下状态； 2. 中午：用 AI 根据选题生成文章结构和初稿； 3. 下午：你自己把结构和观点再走一遍，删掉废话，补上个人经验和态度； 4. 晚上：定稿、发布。

重点不在于： 你一天写了几篇，而在于：

这几天的最大感受，是一个很朴素的认知变化：

AI 更适合做这些事：

而你自己必须亲自做的，是：

这也是为什么越来越多的内容创作者开始走向「AI 协作」而不是「全自动出稿」：

AI 流量实验室、一些做网站增长实验的团队，其实都在做一件事： 用 AI 抬高产出上限，但绝不把选题、结构和方向完全交给 AI。

因为那样做，很快你就会发现：

如果你看到这里，准备重新认真对待选题这件事， 不妨从一个非常简单的动作开始：

具体做法：

1. 先列出你打算长期深耕的 2–3 个主题； 2. 每个主题下，用上文的三问法（写给谁、解决什么问题、读完能做啥），手工写出 3–5 个选题； 3. 把这 10 个选题建成一个小表格，写明面向人群和预期行动； 4. 接下来一周，只从这 10 个里面选题，不再即兴选题。

一周后你再回头看：

如果你愿意长期做内容、副业、运营公众号，这个看似简单的动作，会比任何一款新 AI 工具更值得你反复使用。

写得好不如选得好。 选题这件事，一旦认真做起来，你会发现： AI 写作的难度，可能没你想象中那么高。

我是 ZERGEO 流量实验室，长期记录 AI 搜索、内容自动化和品牌可见度相关实验。