AI写作能替代人工吗？公众号运营者必读的思考与应对

最近总在后台收到私信，问我 AI 写作是不是真的能替代人工。作为一个写了十年产品测评的老运营，这话听着有点扎心。但说实话，我自己也用了半年多的 AI 写作工具，从最早的 GPT-3 到现在的各种国产大模型，摸着良心说，有些场景下它确实比人快得多。

就拿公众号日常推文来说吧。上周帮一个美妆号写产品上新文案，用某款 AI 工具输入关键词 “夏季保湿面霜”“敏感肌适用”“性价比高”，三分钟就出了三版初稿。结构完整，卖点清晰，甚至还带了点网感。换作以前，我至少得查半小时资料，再花两小时磨稿子。

可仔细读下来，问题也很明显。AI 写的句子总透着股 “塑料感”，比如形容面霜质地，它会说 “如丝绸般顺滑易推开”，听起来没毛病，但老粉都知道，读者更吃 “像融化的冰淇淋，一抹就化还不黏枕头” 这种带生活场景的表达。机器能抓关键词，却抓不住用户藏在文字背后的情绪。

这半年我统计过，团队用 AI 写的初稿，最终能直接发布的不到 15%。剩下的要么得大改逻辑，要么得重写案例，最麻烦的是有些行业术语用得似是而非，比如把 “私域流量池” 写成 “私人流量池塘”，看着好笑，真发出去可要闹笑话。

上个月我们做了个小测试，选了 10 篇公众号爆款文的主题，让 AI 和资深编辑各写一篇，然后投放到相同的流量池里。结果挺有意思，数据能说明不少问题。

先说打开率。AI 写的标题确实很 “标题党”，比如 “3 个方法搞定客户投诉，第 2 个 90% 的人不知道”，这种句式机器玩得很溜，初期打开率比人工高了 8%。但读到文末的完读率就反过来了，人工写的平均完读率是 42%，AI 的只有 27%。后台数据显示，很多用户读到中间就退出去了，留言里最多的反馈是 “看着累”“不知道想表达啥”。

再看互动率。人工写的文章里，像 “你有没有遇到过这种情况？”“最后一步很多人会忘” 这类带提问或提醒的句子，能带动 30% 以上的留言。AI 也会模仿这种句式，但总像在 “例行公事”，比如 “你觉得这个方法有用吗？欢迎留言”，读者根本不买账，互动率只有人工的一半。

最关键的是转化效果。我们在文末放了相同的课程报名链接，人工写的文章转化率是 5.3%，AI 的只有 1.8%。后来访谈了几个没报名的用户，他们说 AI 写的内容 “看着像广告说明书”，而人工写的里面有具体的失败案例和解决过程，“感觉更靠谱”。

这组数据其实暴露了核心问题：AI 擅长信息整合，但不擅长建立信任。就像买东西，你可能会先看参数表（AI 擅长的），但最终决定下单的，往往是店员跟你说 “我自己也用了半年，这地方容易坏得注意”（人工擅长的）。

很多人担心 AI 会取代运营，其实换个角度想，机器帮我们做了重复劳动，反而能让我们更专注于那些机器学不会的事。这半年我总结出，至少有三样东西，AI 短期内很难超越人工。

第一是 “行业黑话里的潜规则”。每个行业都有自己的 “暗语”，比如电商运营说 “品控”，不只是指产品质量，还包括包装是否适合快递运输；新媒体说 “冷启动”，背后藏着哪些渠道先投、投多少预算的门道。这些东西写不进手册，全靠经验积累。AI 能查到 “冷启动” 的定义，却不知道针对美妆号，最好先从小红书素人笔记开始，而不是直接投抖音信息流。

第二是 “用户没说出口的需求”。上次写一篇关于亲子游的攻略，AI 列了一堆景点、门票、路线，很全面。但我们的老读者是宝妈，她们私下聊天时总说 “最怕带娃出门找厕所”“推车能不能进景区”。这些问题很少有人在评论区明说，但写进攻略里，读者会觉得 “你懂我”。后来我们在 AI 初稿里加了 “景区厕所位置分布图”“推车租赁点电话”，那篇文章的转发率一下子涨了 2 倍。

第三是 “带着瑕疵的真实感”。AI 写的东西太 “完美” 了，完美到不像真人说的话。比如写减肥经验，机器会说 “每天坚持运动 30 分钟，合理饮食就能瘦”，但读者更喜欢看 “我试过连续跑了 3 天，第 4 天膝盖疼得下不了楼，后来改成每天散步加拉伸，反而瘦得更稳”。这种带点小失误、小纠结的内容，AI 学不会，却是拉近和用户距离的关键。

前阵子有个新同事，觉得 AI 写得又快又好，自己改改就能用。结果他负责的账号，三个月粉丝掉了 12%。后来我们发现，他写的内容里全是 “专业术语”，却没了以前那种 “跟朋友聊天” 的感觉。用户关注你，不是因为你说得对，而是因为你说得像 “自己人”。

不是说 AI 没用，恰恰相反，用对了能省超多时间。关键是要搞清楚 “哪些事该让 AI 做，哪些事必须自己来”。这半年我们摸索出一套流程，效率至少提了 30%，分享给你们。

第一步，让 AI 做 “资料收集员”。比如要写一篇 “新手做抖音的 5 个坑”，直接让 AI 列出常见问题，它能在 3 分钟内给出 20 条，比自己翻论坛、刷知乎快多了。但别直接用，你得把这些 “坑” 和自己的经验对照，删掉那些过时的（比如 “必须养号 3 天” 这种老说法），补充那些机器不知道的细节（比如 “发视频时千万别用手机流量上传，容易模糊”）。

第二步，用 AI 搭框架，但自己填 “血肉”。机器写的框架通常是 “总 - 分 - 总”，开头点题，中间分点论述，结尾总结。这种结构安全但死板，你可以在中间加一段自己的小故事，比如讲 “我第一次做直播时，镜头对着脸紧张到忘词，后来把镜头对着产品才慢慢放松”，读者一下子就有代入感了。我们团队现在的做法是，让 AI 写框架，然后每个人在框架里填 3 个自己的真实案例，最后汇总修改。

第三步，把 AI 当 “复读机”，但要听出 “弦外之音”。有时候写累了，会让 AI 把一段话换几种说法。比如 “这个方法很有效”，机器会改成 “该方法具有较高的有效性”“这种方式能带来显著效果”。这时候别选最 “高级” 的，反而要挑那种有点 “啰嗦” 但接地气的，比如 “你试试就知道，这招是真管用”。还要注意，AI 有时候会编造数据，比如 “据调查显示 80% 的用户喜欢”，这种必须自己去查来源，或者换成 “我问了身边 10 个朋友，有 8 个都觉得”。

有个小技巧分享给你们，改 AI 写的稿子时，多问自己三个问题：“这话我平时会这么说吗？”“读者看到这里会想什么？”“有没有比这更简单的说法？” 比如机器写 “建议用户定期检查设备运行状态”，改成 “记得常看看机器有没有出毛病，不然坏了修起来更麻烦”，是不是好多了？

前几天和一个做了 15 年新媒体的前辈聊天，他说现在最怕的不是 AI 写得太好，而是年轻人懒得自己写。“机器能替代的是‘做什么’，替代不了‘为什么做’”，这话我特别认同。

未来三年，运营人拼的可能不是写得快不快，而是能不能把自己活成 “行走的数据库”。你的经历、你的观察、你和用户那些没记录在表格里的聊天，这些都是 AI 偷不走的东西。就像同样写一篇关于 “职场焦虑” 的文章，AI 能列出 “5 个缓解方法”，但你能写出 “那天加班到凌晨，看着窗外的灯一个个灭了，突然觉得自己没必要那么拼”，这种带着体温的文字，才是真正能打动人的。

还有一点很重要，就是对 “细节” 的敏感度。上次我们发了一篇关于 “早餐吃什么” 的文章，AI 写了各种营养搭配，我加了一句 “煮鸡蛋的时候在水里放一勺盐，壳特别好剥”，就这一句，评论区炸了，好多人说 “这个太实用了”。这些藏在生活里的小细节，机器挖不出来，却是提升用户好感的关键。

别担心 AI 会取代你，想想看，十年前我们担心过 “模板网站会取代设计师”“自动剪辑软件会取代视频编辑”，但现在优秀的设计师和编辑反而更吃香了。工具只会淘汰那些只会做重复劳动的人，而那些能把工具用活、能注入自己思考的人，永远有饭吃。

如果你现在还在纠结 “AI 能不能替代人工”，不如换个思路：“怎么让 AI 成为我的得力助手”。机器能帮你查资料、搭框架、改病句，但那些需要 “走心” 的地方，还得自己来。

毕竟，读者关注一个公众号，不是因为它更新快、内容多，而是因为在那里能看到一个真实的人，能找到一点共鸣，能学到一点能用到的东西。这些东西，AI 给不了，只有你能给。

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