我看到 80%-90% 这个数字时，确实坐直了。2025 年 10 月的 Digiday 出版峰会上，《每日邮报》SEO 与电商内容总监 Carly Steven 披露：只要 Google 的 AI 摘要被触发，即使《每日邮报》排在搜索结果第一页，点击率也会暴跌 80%-90%。同年 5 月，WAN-IFRA 公布的旧数据还是 56%。短短几个月，这道口子越撕越大。我整理媒体使用 AI 的成败案例快一年，自认见惯了翻车，可这次还是有点慌。能挤进 Google 第一页的媒体，读者都可以不点；普通记者和编辑靠一个标题等流量，日子只会更难。但我把案例和数据重新摊开，发现流量不是均匀消失的。AI 最容易拿走的是已知答案：常规解释、攻略、百科式问答，以及换个标题再讲一遍的“某报告称”。它很难拿走一手采访、独家文件、现场观察和经过核验的判断。问题不只是流量少了，而是我们每天生产的内容，究竟有多少本来就可以被替代。
我最担心的，是记者成了二传手
我不想把责任全推给平台。说实话，许多稿子被 AI 摘掉以后，读者的确没有再点开的理由。信息型内容的答案已经存在，AI 可以把多篇材料揉成一段话。稿件若只复述公开资料，我们就只是原料供应者。判断型和独家型内容不同：我在现场看到什么，当事人对我说了什么，我拿到的文件透露了什么，这些信息在报道发表前并不存在，AI 无法凭空取得。这跟每个采编人员都有关。今天再把大量时间花在“大家都能写”的稿子上，明天失去的就不只是一个入口，还包括自己的署名辨识度。你越像二传手，读者越不需要记住你。换句话说，我真正害怕的不是机器会写，而是我们主动把记者工作缩成了机器最擅长的样子。
平台留了一道门，但门票不是关键词
Google 副总裁 Elizabeth Reid 说过：“我们的目标是不在硬新闻上展示 AI 摘要，因为那里讲究时效性和事实性。”我听懂的是，突发、独家和调查报道仍是一块相对安全的地带。不是平台善待记者，而是硬新闻一旦出错，风险连平台也不敢轻视。《每日邮报》也没有因为点击率骤降就倒下。它 60% 以上的流量来自直接访问，这部分流量贡献了 75% 的页面浏览；60% 以上的搜索流量又来自品牌搜索。它的英国站月访问量仍有 2.1 亿。另一边，People Inc. 的流量中，Google 搜索占比是 24%。这些数字让我有点尴尬，因为护城河里并没有什么神奇的标题术，核心只是读者愿不愿意直接来找你。机构可以谈订阅、监管和平台博弈，那不是我在这篇文章里给一线记者开的药方。我能控制的，还是今天选什么题，怎么采访，怎么核验，按下发布键前拦住什么。下面五条规矩，是我现在给自己的工作约束。
我的动作是让 AI 引用我，而不是让它轻松替代我。被引用本身不是胜利，至少说明这篇稿子提供了可识别的原始出处。具体手法我只留三项：导语交代清楚谁、什么、何时、何地、为何；发布独家数据时同时给出方法，不只扔一个结论；署名与机构信息写清，让读者能顺着引用找到作者。这样做的理由是，来源越完整、路径越透明，我越可能成为事实链的起点，而不是模糊的转述者。红线是为了“机器友好”，把全文削成一二三四的摘要体。《每日邮报》的经验正好替我划出了这条线。Carly Steven 说：“这有点像分心。这不是过去那种‘用户点击链接给我们带大量流量’的时代了，我们很清楚那不会发生。”这句话让我警醒：格式再便于抽取，也换不回旧日点击。把全文预先嚼碎，只会省掉 AI 的工夫。所以我要争的不是摘要里的一个脚注，而是读者沿着脚注回来后，能看到方法、证据和上下文。可引用是入口，不可替代才是正文。
第三条，凡是 AI 给的，回到原始来源再落笔
我的动作没有商量余地：把 AI 输出只当线索，任何引语、数字、图片和规则都回原始来源逐项核验。它说得再像真的，也不算证据。具体手法是给稿件中的 AI 线索做标记，再逐项找到原文件、原网页或权威发布；来源对不上，就删除或写明不确定。理由很朴素：生成结果擅长给出一个顺滑答案，顺滑却不能证明事实存在。我的红线是绝不把 AI 答案直接复制进标题、导语和事实句，也不能拿搜索结果里的重复转述冒充多源核验。B15 澳洲假“车灯交规”就是教训。AI 生成的假信息被包装成官方规则，经 Google 搜索传播，误导全澳司机。B16 的五角大楼爆炸假图在 2023 年进入社交平台后病毒式传播，一度扰动股市。一个看似实用，一个看似突发，都提醒我：传播规模不会替假消息作证。所以，找到原始出处之前，我宁可空着，也不让机器替我完成事实确认。这一步慢，但它正是记者不能外包的工作。
第四条，终态、高风险指控和 AI 使用记录，全部人工过关
我的动作是把最危险的内容单独拎出来审，不让它们混在普通校对里。终态词、高风险指控和 AI 使用记录，发布前都要有人签字确认。具体手法分三步。比分、选举、灾情中出现“胜利”“当选”“已结束”，回到最新权威信源复核；犯罪、性侵、欺诈等指控，检查原始文件与来源强度，证据不足就把不确定性写进标题；凡使用 AI，记下工具、版本、改动和终审人。我的理由是，这几类错误伤害具体的人，也最容易留下法律与职业后果。红线是让速度、免责声明或“大家都这么说”替代人工判断。B14 中，Google 应用在 NFL 比赛尚未结束时抢发了“老鹰队胜利帖”。B13 中，AI 摘要把加拿大音乐人 Ashley MacIsaac 错称为“性犯罪者”，演出被取消，后来牵出诽谤诉讼。A35 的巴基斯坦记者因被指在稿件中大量使用 AI 内容接受审查；C22 中，加拿大法官驳回了疑似 AI 代写的法庭文件。四个案例方向不同，问题却一样：到了高风险位置，没有人工责任人兜底。因此，我宁可晚发，也不写死尚未结束的事实；我可以用 AI，但不能留下一个连自己都解释不了的生产过程。
第五条，每篇稿都留一个让读者再来找我的理由
我的动作是把“直接来找我”落实到每次发布，而不是空喊做品牌。平台流量是借来的，我能真正积累的是署名、系列和稳定的触达关系。具体手法是固定清晰署名，围绕同一问题做系列或连载，在文末留下下一期预告；条件允许就做邮件通讯，让读者不必经过推荐算法也能收到更新。理由已经写在《每日邮报》的数据里：60% 以上流量来自直接访问，60% 以上搜索流量来自品牌搜索。读者记得名字，入口变化才不至于切断关系。红线是把一次偶然爆款当成信任，或者为了点击反复消耗判断。Steven 还有一句原话：“我们需要把它们当作曝光机会，而不是流量机会。人们不会去点链接。它永远无法替代 Google 那 10 条蓝色链接。”我承认这听起来有点悲观，可它给了我一个很实在的尺度：曝光可以借，信任要自己挣。所以每发一篇，我都问：读者除了这条信息，还记住了谁核实、怎样核实、下一次去哪里找。若一个答案都没有，再大的点击也很难留下来。
蜜月结束后，我更想成为一个有判断的人
写到这里，我没有“记者稳赢”的乐观。AI 会继续摘要，平台入口也不会因为媒体抱怨就退回从前。我甚至承认，许多基础解释交给机器，读者确实更省事。但我也不愿把这件事写成行业悼词。记者的价值从来不只是把已有信息换一种说法。去现场、找当事人、拿文件、核事实、承担判断责任，这些麻烦事才构成信任。以前流量好时，它们容易被漂亮数字遮住；现在潮水退了，反而看得更清楚。我不再把每次点击下跌都当成失败。我会先看稿子里有没有 AI 拿不走的东西，有没有读者下次直接来找我的理由。如果答案都是零，被截流并不冤。这个判断有点刺耳，对我自己也一样。蜜月结束，未必只剩坏消息。至少它逼我重新做记者，而不是继续做信息搬运工。点击会变，入口会变，我想守住的是可核验的事实和署名背后的责任。我把这些采编红线连同完整实操准则整理进《媒体使用 AI 的原则》，共 151 条，仍在持续更新。需要把 AI 真正放进编辑部流程的读者，可以从这份清单继续往下做。
夜雨聆风