如何用prompt让AI帮你做选题策划？从源头打造爆款文案

很多人用 AI 做选题总觉得差点意思，不是太泛就是太偏。问题不在 AI，在你没搞懂它的「思考方式」。AI 本质是个超级数据库，你喂什么 prompt，它就从数据库里扒拉相关信息重组。想让它出好选题，得先让它明白你的「领域边界」和「用户画像」。

比如你做美食号，直接问「给我 10 个美食选题」，出来的大概率是「10 道家常菜做法」这种烂大街的。但如果说「针对 25 - 30 岁一线城市上班族，没时间做饭又想吃得健康，给 5 个 15 分钟搞定的快手晚餐选题，要带冲突感标题」，结果会完全不同。精准的约束条件，是 AI 出好选题的前提。

还有个误区是把 AI 当「创意机器」。其实它更擅长「数据整合」和「模式提炼」。你可以先喂它 50 个你领域里的爆款选题，让它总结规律，再让它按这个规律生成新的。比如给它一堆「反向思维」的爆款标题，像「我劝你别学 Python，除非...」，它就能摸出「否定 + 限定」的套路，生成同类选题。

好用的选题 prompt 都有固定骨架，就像写文章有起承转合。我总结了个「3 + 2」公式：3 个基础要素（领域 + 用户 + 目的）+ 2 个修饰要素（风格 + 参考案例）。

领域要具体到细分赛道。别说「美妆」，要说「油皮秋冬粉底液」；别说「职场」，要说「新媒体运营新人涨粉」。越细，AI 越能聚焦。用户画像不能只说年龄性别，得加「痛点场景」。比如「宝妈」不如「孩子刚上小学、每天早上赶时间做早餐的宝妈」。

目的要明确是「引流」「转化」还是「涨粉」。引流选题得带钩子，比如「3 个免费工具，比会员还好用」；转化选题要埋需求，比如「为什么你买的投影仪总踩坑？看完这 3 点再下单」。

风格这块，想让选题有网感，就加「用小红书 / 抖音热梗，标题带 emoji」；想偏专业，就说「用数据说话，标题包含具体数字」。参考案例是杀手锏，直接甩 3 个你觉得好的选题给它，说「按这个感觉来 10 个」，AI 模仿能力超强。

举个完整例子：「针对 30 - 35 岁想转行做线上教育的职场人，要 10 个涨粉选题，风格像「粥左罗」的干货文，标题有悬念，参考这几个：《我劝你别做知识付费，除非想清楚这 5 件事》《月入 5 万的课程顾问，都在用这招逼单》」。这样出来的选题，基本不会跑偏。

别指望一个 prompt 通吃所有平台。小红书的选题要「种草感」，抖音要「冲突感」，公众号要「深度感」，得针对性调整 prompt 里的「平台关键词」。

给小红书写 prompt，一定要加「标题带数字 / 疑问，正文前 3 句说痛点，结尾引导互动」。比如「给 25 岁女生的平价护肤选题，小红书风格，标题像「30 块的面霜，比大牌还好用？亲测 1 个月」，内容要带使用场景，比如「熬夜后急救」「素颜出门」」。AI 会自动往「真实体验」「性价比」上靠。

抖音选题得强调「前 3 秒抓眼球」。prompt 里可以加「标题用倒装句，比如「月薪 3 千也能穿出高级感？这 3 个技巧必看」，开头带冲突，比如「我敢说 90% 的人都穿错了」」。AI 生成的选题会更有画面张力，适合短视频节奏。

公众号选题要注重「逻辑深度」。prompt 可以说「写 5 个关于职场沟通的选题，公众号长文风格，标题带观点，比如「会说话的人，都懂这 4 个沉默技巧」，内容分 3 个层次，从现象到原因再到方法」。这样出来的选题不会太浅，能支撑长文写作。

记住，平台的算法偏好决定选题方向。小红书喜欢「个人体验」，就多让 AI 加「我发现」「亲测」；抖音喜欢「有用性」，就强调「看完就能用」「3 步搞定」。

大家都在搜的选题，AI 也会优先给你。想避开同质化，得用「反向思维」设计 prompt。比如别人都问「2023 年赚钱的副业」，你可以问「2023 年被吹爆但其实不赚钱的 3 个副业，为什么有人还在推？」。

具体操作有两个方法。一是「否定式提问」，在 prompt 里加「不要 XX 类型的选题，比如...」。比如做健身号，说「给 5 个减肥选题，不要食谱和运动教程，要容易被忽略的细节，比如「为什么你每天运动还是瘦不下来？」」。AI 会自动避开烂大街的内容。

二是「数据对比法」，让 AI 分析爆款和非爆款的差异。比如「找 5 个同样是讲「极简主义」的文章，3 个 10 万 + 和 2 个阅读量不过千的，分析它们的选题差异，再按 10 万 + 的逻辑出 3 个新选题」。这种方式能让 AI 摸透「爆款基因」，生成的选题更有潜力。

还有个冷门技巧，用「时间维度」反向挖。比如别人都写「2024 年趋势」，你让 AI 写「2023 年被吹过的 3 个伪趋势，2024 年别再踩坑」。这种「反共识」的选题，反而容易引发讨论。

AI 第一次给的选题，通常只是初稿。想让它更贴合你的账号，得学会「迭代 prompt」。就像打磨产品一样，一轮轮优化。

第一个技巧是「结果筛选法」。拿到 AI 给的 10 个选题后，挑 2 个你觉得还行的，告诉它「按这两个的方向再出 5 个，标题更口语化，比如把「如何」改成「怎么」」。每轮迭代都加入具体的修改意见，AI 会越来越懂你的偏好。

第二个是「用户反馈法」。如果有粉丝群，把 AI 选题发群里投票，看哪个热度高。然后把结果告诉 AI，说「这 3 个选题粉丝投票最高，分析它们的共同点，再出 8 个类似的」。相当于让你的用户间接「训练」AI。

第三个是「数据反哺法」。发出去的文章，把阅读量高的选题整理出来，喂给 AI：「这 5 个选题阅读量是其他的 3 倍，总结它们的关键词和结构，用同样逻辑生成新选题」。AI 擅长从数据中找规律，你提供的样本越多，它越精准。

比如我之前做职场号，第一次 AI 给的选题很普通。我把「30 岁裸辞」「副业月入过万」这类高阅读选题给它，让它分析，后面生成的选题就总带「年龄焦虑」「收入对比」这些爆点。

用 AI 做选题，踩坑很正常。但这几个错误，很多人反复犯，必须提前避开。

最常见的是「prompt 太笼统」。比如「给我一些好选题」，这种问题 AI 根本没法回答。好的 prompt 要像填空题，把关键信息都填上。你不说清楚，AI 只能给你「正确的废话」。

其次是「完全依赖 AI，自己不动脑」。AI 出的选题可能有逻辑漏洞，比如「新手如何在 1 个月内赚到 10 万」，明显不现实。你得用自己的领域知识筛选，不合理的直接 pass，别被 AI 带偏。

还有人喜欢「一次要太多选题」。一下要 50 个，AI 为了凑数，质量肯定下降。不如一次要 10 个，选 2 个好的让它扩写，这样更高效。

另外，「忽略平台规则」也很要命。比如在知乎，带「广告感」的选题容易被限流。用 AI 的时候，得在 prompt 里加「符合知乎社区规范，避免硬广」。每个平台的红线不一样，提前告诉 AI。

最后一个坑是「不更新 prompt」。平台热点和用户偏好一直在变，上个月好用的 prompt，这个月可能就失效了。每周花 10 分钟，看看同类账号的新爆款，把关键词加到 prompt 里，保持新鲜感。

用 AI 做选题，核心是「把它当助手，不是当老板」。你负责定方向、做判断，它负责出方案、做执行。prompt 就是你们之间的「沟通语言」，话说得越清楚，活干得越漂亮。

刚开始可能觉得麻烦，练几次就熟了。我现在用这套方法，出选题的效率至少提高了 3 倍，而且爆款率比以前纯自己想高多了。试试就知道，好的 prompt，真能让 AI 成为你的「爆款制造机」。

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