📌 为什么要花一周时间测这个?先坦白我的真实想法
最近半年,AI 写作工具像雨后春笋一样冒出来。打开朋友圈,十个运营九个在晒 “AI 10 分钟写出爆款文” 的截图。但说真的,我一直有点怀疑 —— 这些工具吹得神乎其神,实际发在头条号上,数据能打吗?
作为做了 5 年头条号的老运营,我太清楚平台算法的脾气了。有时候你辛辛苦苦写三天的稿子,推荐量可能还不如一篇随手发的热点评论。AI 生成的内容,真能跨过平台的 “内容质量关”?
抱着这个疑问,我选了 3 款市面上热度最高的 AI 写作工具(具体名字就不说了,免得像打广告),花一周时间做了个小测试。同样的选题方向(职场干货类),同样的发布时间(都是晚上 8 点),甚至连封面图都用了同一套模板。就想看看,AI 写的东西,在头条号到底吃不吃香。
📊 测试数据先摆出来:这差距有点扎心
先上结论吧,省得大家着急。3 篇 AI 生成的稿子,和我平时人工写的同类型文章比,数据差了不是一星半点。
第一篇 AI 稿,标题是《职场新人必看:3 个习惯让你少走 2 年弯路》,发布后 24 小时阅读量 1280,推荐量 8900,点击率 1.44%。而我上个月写的同主题人工稿,阅读量 5600,推荐量 5.2 万,点击率 10.7%。光看点击率,AI 稿就被甩了几条街。
第二篇 AI 稿选了热点结合的路子,《从 “孔乙己的长衫” 看职场内卷:年轻人该妥协吗》。这篇数据稍微好看点,48 小时阅读量 3500,推荐量 2.1 万,点击率 16.6%。但评论区有点尴尬,有 3 条评论直接说 “一看就是 AI 写的,观点太飘了”。
第三篇更惨,讲《远程办公效率低?5 个工具帮你搞定》,72 小时阅读量才 890,推荐量刚过 5000,点击率 1.78%。更要命的是,这篇被平台标记了 “内容相似度较高”,推荐直接腰斩。
反观我同期发的人工稿,哪怕是选题不算特别亮眼的,推荐量基本都能过 3 万,点击率稳定在 8%-15% 之间。这么一对比,AI 稿的 “水土不服” 太明显了。
🔍 扒一扒数据背后的原因:平台算法真的在针对 AI?
很多人说,头条号的算法能识别 AI 内容,会故意压低推荐。但我觉得,与其怪算法,不如看看内容本身的问题。
最明显的是开头抓不住人。AI 生成的内容,总喜欢先铺垫背景,比如 “随着社会发展,职场竞争越来越激烈...” 这种套话。但头条的用户刷手机时,哪有耐心看这些?我人工写的稿子,一般开头就直接抛问题,比如 “你有没有过这种经历?领导布置的任务,明明不难却总拖延...” 数据证明,这种开头的点击率至少比 AI 稿高 5 倍。
然后是观点太 “安全”。AI 好像总怕说错话,写出来的观点都是些 “正确的废话”。比如讲职场沟通,AI 会说 “要学会换位思考”“多听少说”,但我人工写的时候,会加具体案例,比如 “上次我同事跟领导提涨薪,先列了自己半年的业绩数据,再讲市场行情,最后才说诉求,成了”。这种带细节的内容,明显更能引起共鸣。
还有个更隐蔽的问题:关键词埋得太生硬。AI 好像为了凑 SEO,会在文中强行塞关键词。比如写职场工具那篇,“远程办公” 这个词出现了 18 次,平均每段 2 次,读起来特别别扭。我人工写的时候,会用 “居家上班”“线上办公” 之类的词替换,自然多了。
另外,AI 稿的段落结构太规整了,几乎都是 “总 - 分” 结构,每段开头都像小标题。但头条的用户更喜欢 “碎一点” 的内容,偶尔插一句 “我当时就踩过这个坑”“说个真事儿”,反而能拉近距离。
💡 不是不能用 AI,而是要这么用
虽然这次测试数据不太理想,但我也不是完全否定 AI 工具。毕竟写初稿的速度确实快,原来人工写一篇 1500 字的稿子,从选题到成稿至少 2 小时,AI 只要 10 分钟。关键是怎么 “改造” AI 生成的内容,让它更符合头条号的调性。
我试了个办法,拿 AI 生成的初稿当 “素材库”,然后手动改这 3 个地方:
- 开头必须重写。把 AI 那种 “教科书式” 的开头删掉,换成具体场景或问题。比如 AI 写 “时间管理很重要”,我改成 “昨天加班到 10 点,就因为上午摸鱼半小时,你有没有过这种体验?”
- 加 “个人痕迹”。在文中穿插一两句自己的经历,比如 “我前公司就这么干过,最后离职了一半人”,哪怕是编的,也比纯理论强。
- 打乱结构。把 AI 整齐的段落拆开来,加几句短句,比如 “真的,别不信”“你品,你细品”,虽然有点俗,但确实能提高阅读流畅度。
改完之后,我又发了一篇,数据明显好转。阅读量 4200,推荐量 3.8 万,点击率 11%,和人工稿差不多了。评论区也没人说像 AI 写的,反而有读者说 “作者经验挺丰富的”。
🚫 这些坑你千万别踩
测试过程中,我发现有些 AI 工具的 “坑” 特别明显,要是不注意,不仅数据差,还可能被平台处罚。
第一个坑是内容同质化。好几款工具,输入同样的关键词,生成的框架几乎一样。比如写 “副业赚钱”,都是先讲 “为什么要搞副业”,再列 “3 个副业方向”,最后说 “注意事项”。这种模板化的内容,平台见多了,肯定不给好推荐。
第二个坑是事实错误。有篇 AI 稿写 “某平台的创作者收益规则”,里面说 “千次阅读收益 50 元”,这明显不对,实际最多也就 10 块。这种硬伤,读者一眼就能看出来,评论区肯定骂声一片,平台也可能判定为 “虚假信息”。
第三个坑是标题太 “硬”。AI 生成的标题,总喜欢用 “必看”“干货”“秘籍” 这种词,比如《职场干货:必看的 5 个晋升秘籍》。但头条号现在对这种标题有点限流,反而那种带点悬念的,比如《同事没我努力,却先升职了?原来差在这一点》,点击率更高。
最后一个坑是不追热点。AI 工具生成的内容,大多是通用型的,很少结合近期热点。但头条号的算法,其实很吃 “时效性”。同样是写职场沟通,结合最近的热点事件,比泛泛而谈的推荐量高 30% 以上。
🤖 未来 AI 写作能取代人工吗?我的一点看法
测完这一轮,我觉得 AI 写作工具更像是个 “辅助”,想完全取代人工,短期内不太可能。
头条号的核心是 “内容价值”,不只是信息传递,还有情感连接。AI 能快速整合信息,但很难写出那种 “有温度”“有态度” 的内容。读者关注一个账号,往往是因为认同作者的观点和风格,这些东西,AI 暂时学不会。
不过话说回来,对于新手或者时间紧张的创作者,AI 确实能提高效率。前提是你得花时间 “打磨” 它生成的内容,让它更符合平台的规则和读者的喜好。
就像我这次测试,直接发 AI 稿效果差,但稍微改一改,数据就能上来。关键不是用不用 AI,而是怎么用。把 AI 当 “助理”,让它做些搜集资料、整理框架的脏活累活,自己把精力放在提炼观点、优化表达上,这可能是未来的趋势。
最后说句实在的,不管工具怎么变,头条号的底层逻辑没变 ——内容能不能给读者带来价值。是能解决问题,还是能提供情绪价值,或者能满足好奇心。AI 只是个工具,能不能用好,还得看人的本事。