📊 先搞懂：用户意图不是 “想要什么”，是 “为什么需要”
很多人写标题总盯着用户 “说出来的需求”，比如用户搜 “减肥方法”，就直接写 “3 个有效减肥方法”。这种标题不能说没用，但很难成爆文。真正的用户意图藏在需求背后的动机里。
就像有人问 “晚上睡不着怎么办”，表面是要解决失眠，深层可能是因为焦虑工作，或者身体不适。AI 标题要做的，就是把这个 “为什么” 挖出来。你看那些刷爆朋友圈的标题，比如 “凌晨 3 点还在刷手机？不是失眠，是你不敢结束这一天”，都是戳中了用户没说出口的心理。
怎么让 AI 理解这种深层意图？关键是给 AI 喂 “场景化数据”。别只告诉 AI “用户想减肥”，要补充 “用户是产后妈妈，担心减肥药影响哺乳，同时没时间去健身房”。数据越具体，AI 生成的标题就越容易命中真实需求。
🔥 痛点标题的黄金结构：矛盾 + 解决方案暗示
爆文标题都有个共同点 —— 先制造认知冲突，再悄悄给出解决方向。比如 “我劝你别轻易做自媒体：月入过万的人，都在偷偷用这招”，前半句否定常识，后半句勾出好奇。
AI 要写出这种标题，得掌握 “痛点拆解公式”。把一个大痛点拆成三个层次：表层症状（比如 “写文案没灵感”）、中层困扰（“天天加班改文案，领导还是不满意”）、深层恐惧（“担心自己被新人替代”）。标题里至少要包含两个层次，才能让用户觉得 “这说的就是我”。
测试过 500 + 爆款标题后发现，带 “否定词 + 具体场景” 的标题打开率比普通标题高 40%。比如 “别再转发干货文了：真正能升职的人，都在做这件小事”，比 “如何快速升职” 效果好太多。让 AI 多生成这类带冲突感的标题，再筛选最刺眼的那个。
🤖 AI 理解用户的关键：给它 “用户画像字典”
很多人用 AI 写标题没效果，是因为只给关键词，没给 “翻译器”。比如同样是 “学英语”，学生党关心 “快速提分”，职场人在意 “商务沟通”，退休老人可能想 “出国旅游能对话”。你得给 AI 建立一个对应表，告诉它不同人群的痛点词汇。
举个实操例子，做母婴类内容时，我给 AI 的提示是：“当用户问‘宝宝辅食怎么做’，优先用‘担心营养不够’‘没时间准备’‘怕宝宝不爱吃’这三个角度切入，标题里要出现具体月龄，比如‘6 个月宝宝辅食别乱加：儿科医生说这 3 种食材最关键’”。
还有个小技巧，让 AI 模仿爆款标题的 “语气”。把你行业里 10 篇爆文标题扔给 AI，说 “用这种说话方式写 5 个类似标题”。机器很擅长抓规律，模仿得多了，写出来的标题自然带 “爆款基因”。
📝 标题生成的 3 步校验法：先问 3 个问题
生成标题后别急着用，过一遍这三个筛子：1. 目标用户看到会觉得 “这是专门给我说的吗”？2. 有没有明确的 “利益点”（不只是好处，是 “对我有什么用”）？3. 有没有制造 “信息差”（用户觉得 “我不知道这个，得点进去看”）。
比如 “新手妈妈必看：婴儿胀气别拍嗝，这个动作更管用”，第一个问题能通过（明确指向新手妈妈），第二个问题有利益（解决胀气），第三个问题制造了信息差（和常见的拍嗝方法不同）。这种标题就容易被转发。
AI 生成标题后，你可以让它自己做校验。给它设定规则：“用 10 分制给每个标题打分，1-4 分淘汰，5-7 分修改，8-10 分保留。打分标准是：用户针对性 3 分，利益明确 3 分，信息差 4 分”。多让 AI 自我迭代，输出质量会越来越高。
🚀 进阶技巧：让 AI 学会 “蹭情绪”
爆款标题都带情绪钩子，不是简单的喜怒哀乐，而是那种 “不说憋屈，说了共鸣” 的复杂情绪。比如 “30 岁裸辞后，我终于敢承认：以前的努力都是瞎忙”，戳中了很多人的职场倦怠感。
怎么让 AI 掌握这种情绪？你得给它 “情绪标签库”。比如把情绪分成 “焦虑但想改变”“无奈却有不甘”“努力后想被认可” 等类别，每个类别配 3-5 个标题例子。当 AI 写亲子类标题时，就让它优先用 “焦虑但想改变” 的情绪标签。
还有个数据发现，带 “时间锚点” 的情绪标题传播力更强。比如 “凌晨 4 点的加班狗：你不是在奋斗，是在透支未来” 比 “加班有害健康” 更打动人。让 AI 在标题里加入具体的时间、地点，情绪就有了附着点，更容易被用户记住。
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