揭秘AIGC内容同质化根源|用prompt工程打造差异化内容

2025-01-12| 2690 阅读
AIGC 火起来之后,大家有没有发现一个怪现象?打开不同平台的文章、视频脚本,甚至是产品文案,总有种似曾相识的感觉。明明是不同人用不同工具生成的内容,读起来却像一个模子里刻出来的。这种同质化问题,已经开始让用户审美疲劳,也让很多内容创作者头疼。今天就来扒一扒这背后的原因,顺便聊聊怎么用 prompt 工程打破这个困局。

📊 训练数据:同质化的 “原罪” 之一

AIGC 模型就像个学生,老师教什么,它就会什么。可如果所有老师用的都是同一本教材,学生的答案能有多大差别?现在多数 AIGC 模型的训练数据,来源高度重合。你爬知乎,我也爬知乎;你抓公众号文章,我也抓公众号文章。这些被反复咀嚼的数据里,热门话题的观点、常用的表达方式、甚至是结构模板,早就被模型刻在 “骨子里” 了。
更麻烦的是,训练数据的时效性是个大问题。很多模型的知识库截止到某一年,新出现的行业术语、社会现象、文化梗,它根本没见过。用户让它写点新鲜内容,它只能在旧知识库里东拼西凑,结果就是换汤不换药。比如写 AI 行业分析,模型翻来覆去就是那几个早期应用案例,对最近半年的技术突破毫无感知,生成的内容自然千篇一律。
还有数据的 “偏食” 问题。不少模型的训练数据集中在主流语言、热门领域,对于小众行业、地方文化、专业细分领域的覆盖严重不足。你让它写一篇关于一线城市咖啡文化的文章,它能给你整出花来;可你让它写某个偏远地区的特色茶俗,它要么写得笼统空洞,要么就把其他地区的内容生搬硬套过来,同质化在所难免。

🔄 算法逻辑:趋同的 “隐形推手”

别看市场上 AIGC 工具五花八门,底层算法逻辑其实大同小异。为了追求 “安全输出”,模型往往会选择概率最高的表达组合。什么意思?就是当你输入一个主题,模型会自动挑选那些最常见、最不容易出错的词汇和句式。比如写 “夏天如何防晒”,十有八九会出现 “涂防晒霜”“戴帽子”“避免正午外出” 这几句话,因为这些是数据里出现频率最高的答案。
算法的 “平均化” 倾向也很要命。它会自动过滤掉那些小众、极端或者有争议的观点,只保留中间态内容。就像你问一个模型 “某部电影好不好看”,它大概率会说 “有优点也有缺点,画面不错但剧情拖沓”,这种和稀泥的表述,能不同质化吗?因为它怕给出极端评价会 “犯错”,干脆选择最保险的中间路线。
而且,很多模型为了提高生成速度,会简化推理过程。复杂的逻辑链条、多维度的分析视角,需要模型进行更深层次的计算,但为了效率,这些往往被省略。结果就是,生成的内容停留在表面,缺乏深度和独特性。你让它分析一个商业现象,它只会罗列现象本身,不会去挖掘背后的经济规律、社会心理,这样的内容,换谁用模型生成,都差不多。

🖱️ 用户操作:同质化的 “加速器”

别怪模型不给力,很多时候,用户的操作习惯也在助推内容同质化。不信你看,多少人用 AIGC 工具时,就输入几个关键词?“写一篇关于健康饮食的文章”“生成一个产品推广文案”,这种模糊的指令,模型根本不知道你想要什么风格、什么角度、什么深度的内容,只能按默认模板来,结果自然大同小异。
还有些人迷信 “爆款模板”。看到别人用某个 prompt 生成了热门内容,就直接抄过来用。殊不知,模板是死的,场景是活的。别人的产品定位、目标人群、发布平台和你不一样,硬套模板,生成的内容能有差异化才怪。就像做菜,都用同一套菜谱,就算食材不同,味道也差不到哪去。
更有意思的是,很多用户懒得筛选和优化。模型生成第一版内容后,觉得 “差不多能用” 就直接用了。但实际上,第一版往往是最普通、最没有特色的。你不花时间和模型 “掰扯”,不告诉它哪里不满意、想怎么改,它怎么可能给你独一无二的内容?就像和人聊天,你不表达自己的想法,对方只能说些客套话。

🛠️ prompt 精准定位:给模型划清 “楚河汉界”

想让 AIGC 内容不一样,第一步就是把 prompt 写得足够具体。你得告诉模型,你要的内容是给谁看的、用在什么地方、想达到什么目的。比如写一篇关于亲子游的攻略,不能只说 “写亲子游攻略”,得说 “给 3 - 6 岁孩子的家长写一篇周末短途亲子游攻略,目的地在上海周边,要突出能让孩子动手体验的项目,语言风格要活泼亲切,适合发在小红书上”。
定位越细,模型越能 “对症下药”。你可以在 prompt 里明确受众的年龄、职业、兴趣爱好。比如给 “刚入职的职场新人” 写的理财文章,和给 “退休老人” 写的理财文章,侧重点、表达方式肯定不一样。前者要讲怎么攒第一桶金、避开消费陷阱;后者可能更关注稳健理财、防诈骗,把这些写进 prompt,内容差异化就有了基础。
还要明确内容的应用场景。是发在公众号上的长文,还是抖音上的短视频脚本?是用于内部工作汇报,还是对外产品宣传?不同场景对内容的长度、节奏、风格要求天差地别。公众号文章需要逻辑严谨、内容详实;短视频脚本则要开门见山、有爆点。把场景写清楚,模型生成的内容才不会 “四不像”。

🧩 注入个性化元素:给内容打上 “专属烙印”

个性化元素是打破同质化的 “秘密武器”,而 prompt 就是注入这些元素的 “注射器”。怎么注入?把你的个人经历、独特观点、品牌调性写进 prompt 里。比如你是个开咖啡馆的,想生成一篇介绍自家咖啡馆的文章,就可以在 prompt 里写 “我家咖啡馆在老街区,有一个小院子,里面种了很多多肉,来的大多是附近的上班族和学生,我希望文章能突出这种安静、治愈的氛围,就像和老朋友聊天一样介绍”。
还可以加入具体案例和细节。空泛的道理谁都会说,独特的案例才让人印象深刻。你让模型写一篇关于创业的文章,与其说 “写创业的艰辛”,不如说 “以我三次创业失败的经历为例,第一次因为资金链断裂,第二次因为合伙人分歧,第三次因为市场判断失误,写一篇关于创业要避开哪些坑的文章”。有了具体案例,内容自然就和别人不一样。
品牌调性也很重要。每个品牌都有自己的 “性格”,有的活泼俏皮,有的沉稳专业,有的温情脉脉。在 prompt 里明确品牌调性,能让生成的内容更贴合品牌形象。比如一个潮牌,prompt 可以写 “生成一篇新品推广文案,要体现出年轻、个性、敢于挑战的品牌调性,用词可以新潮一点,带点网络热梗”;而一个高端奢侈品品牌,prompt 则可以是 “写一篇产品介绍,突出精致工艺和稀缺性,语言要优雅、大气,有历史厚重感”。

🔄 多轮交互:让内容 “越聊越独特”

别指望一次 prompt 就能搞定,多轮交互才能让内容越来越有差异化。第一次生成后,你要仔细看,找出不满意的地方,然后针对性地优化 prompt。比如模型写的文章风格太严肃,你就可以说 “上一篇太严肃了,能不能改得活泼一点,加一些幽默的比喻”;如果角度太普通,你可以说 “换个角度,从消费者的心理感受出发来写”。
在交互过程中,要敢于 “提要求”。你可以让模型尝试不同的结构,“把文章开头换成一个小故事”“在每个观点后面加一个数据支撑”;也可以让它调整语言风格,“用更口语化的表达”“加入一些地方方言词汇”。你提的要求越具体,模型就越能朝着你想要的方向去调整,内容也就越独特。
还可以引导模型进行 “深度思考”。比如你让模型分析一个社会现象,第一次生成的内容比较表面,你就可以追问 “这个现象背后,是不是和年轻人的就业压力有关?能不能从这个角度再深入分析一下”“除了这些影响,还有没有其他潜在的长期影响”。通过不断追问,引导模型挖掘更深层次的内容,这样的内容,想和别人撞车都难。
AIGC 内容同质化不是不可解的难题,找对根源,用对方法,尤其是掌握 prompt 工程的技巧,就能打造出差异化的内容。别再抱怨模型不行,从自己的操作习惯改起,多花点心思在 prompt 上,你会发现,AIGC 工具能给你的,远比你想象的要多。毕竟,工具是死的,人是活的,能不能做出独特的内容,关键还在人。
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