AI 辅助内容创作技巧

AI 辅助内容创作技巧

生成式 AI 辅助内容创作可以用在很多方面，如：

• 正文。这是最吸引人的，也是最容易导致低质量的，需要关注下面讨论的注意事项。
• 撰写大纲。在给出标题后，由 AI 列出大纲。通常 AI 生成的大纲条理清晰、结构完整，经常能补足写作者可能忽略的要点。但也只能作为参考，做增减、编辑是必要的。AI 毕竟只是在总结现有资料，很难有独创性观点，只按照 AI 大纲写的话，无法做到优秀。
• 翻译。AI 翻译质量比以前有质的提高，超过绝大部分人的外语水平，与母语使用者还有一些差距，正常情况下需要母语使用者编辑润色。如果是海量内容，直接使用 AI 翻译比雇用大学生、非母语兼职翻译还要靠谱些。
• 做总结。比如用于页面第一段的引语，用于优化精选摘要，或用于 9.6.1 节提到的优化出处链接。
• 看图说话。有的时候，有景点或产品图片，但不知道该怎样形容或描写时，可以尝试直接让 AI 根据图片写描述。
• 内容评估。把自己写的内容交给 AI 审读、分析，让 AI 看看有什么需要补充、改进的，虽然不一定都要听 AI 的，但有时会有意外发现。

举两个例子。如图 9-38 所示是 Gemini 给页面内容做总结的例子。

图 9-38 Gemini 给页面内容做总结

以我的经验，做总结是 AI 最擅长的领域之一，大部分情况下 AI 做的总结可以拿来直接使用。

图 9-39 是 AI 根据图片写产品描述的例子。

图 9-39 Gemini 根据图片写产品描述

Gemini 可以识别出服装的图案、材质，也经常能判断设计特征，如男式女式、刺绣/蕾丝、裙子的长短、长袖/短袖等，并根据这些信息写出不错的描述。如果再给一些文字提示，如女童、圆领之类，就能写出更准确、变化更多的文案。这对产品数量巨大却无力撰写内容的网站或平台来说是个及时的救命稻草。

为了确保 AI 生成的内容有足够高的质量，建议注意以下几个方面。

• 必须人工编辑

尤其是要做事实、数据查核。生成式 AI 在观点、条理、语法，甚至文采方面，一般都没有大问题，但经常出现事

实性错误或编造。比如上面根据图片生成描述的例子，产品特点后面还有如图 9-40 所示的内容。

尺寸符合常规，颜色有可以接受的小错误，价格就属

图 9-40 AI 经常生成包含事实性错误或编造的内容

于没有依据的编造了。我又问了 Gemini 材质、尺寸、颜色、价格都是怎么得到的。Gemini的回答比产品描述本身更有意思，对于了解生成式 AI 有帮助。

• 材质：主要通过图像识别技术，提取、对比物体纹理、颜色等特征，辅以图片中识别出的文字、类似产品信息等。
• 尺寸：使用Google Cloud Vision API（确实有这个 API，用于识别图片、视频中的特征）中的尺度估计技术。
• 颜色：使用 Google Cloud Vision API 的颜色识别技术。
• 价格：通过图像识别技术识别图片中的商品，然后在京东商城搜索到类似产品并获得产品价格。

关于价格，经过测试，不同产品 Gemini 会查询不同网站，猜测 Gemini 是先从图片索引库中找到类似图片，然后在图片所在网站搜索类似产品的。

总之，由于工作原理，生成式 AI 并不是真的掌握了知识，它其实也不知道自己在回

答什么，只是在计算概率，所以是会发生错误的，目前似乎也没有有效的解决办法。除了事实性错误，还要检查、确保生成内容不侵权，没有歧视、暴力、色情、危险等违法或不适当内容。

• 提高提问技巧

当使用生成式 AI 时，用户输入的问题英文称为 prompt，我看到网上大多翻译为“提示”，我个人更喜欢称之为“提问”。

AI 回答的质量很大程度上取决于提问的质量。现在已经有报酬很好的 AI 提问工程师职位了，也有 AI 提问工程技巧的书出版了，未来几年可能成为热门职业。

研究 AI 提问技巧已超出本书的范围，我自己也只是处在学习阶段。最简单的经验是，提问要准确描述问题，越细节越好。只有 AI 明确知道你想问什么，它才能准确回答，有时候介绍相关背景时甚至可以问 AI：你明白了吗？

我通常在提问时使用这样的格式：

• 让 AI 假设是某个人
• 在某种情境下
• 遇到什么问题
• 该怎样解决
• 希望得到什么样的回答

提问时包含上面几个要点，回答一般不会很离谱。如果对回答不太满意，可以继续追问，可以指出错误、让 AI 修改回答，也可以让 AI 重写。由于 AI 是有记忆的，追问时就不必包含所有要点、再说一遍背景了，AI 是知道前后文的。

比如，想让 AI 生成一篇介绍羽毛球勾球技巧的文章，可以这样提问：

图 9-41 是文心一言按照提问生成的文章，虽然缺少一些细节和图片（这就是创作者需要编辑的地方），但条理清晰，从技术要点、训练方法、战术运用几个角度做了介绍，大体上质量可以接受。

图 9-41 文心一言按照提问生成的文👉

为什么提问时要介绍背景、越细节越好？因为把背景换一下，生成的文章重点就完全不一样了。比如继续提问：

AI 生成的是完全不同的文章，如图 9-42 所示，论述角度、重点、结构都完全不一样了。

图 9-42 不同细节、背景，AI 生成文👉不一样

AI 提问有专业技巧，是我们以前都没遇到过的，需要学习、练习，以后有更多心得会在博客分享。

• 尝试不同语气

前面提到过，搜索引擎更喜欢原创、个人体验，AI 生成文案怎么办？

我尝试过让 AI 写一些与主题相关的小故事，想穿插在文案里，遗憾的是，AI 生成的小故事一看就是瞎编的。

可以尝试的是，让 AI 用不同语气、个性、身份甚至人格，针对不同受众写作，生成的文字是完全不同的。比如，用下面三个提问，差异只在性格和语气，得到的文字是完全不同的，虽然主要论据是一样的：

• 假设你是个脾气暴躁的丈夫，觉得粗粮是性价比很低的噱头。用严厉、暴躁的语气写一篇文章劝太太少买粗粮，还要有理有据，800 字左右。
• 假设你是个脾气好的丈夫，觉得粗粮是性价比很低的噱头。用和蔼的语气写一篇文章劝太太少买粗粮，还要有理有据，800 字左右。
• 假设你是个有学识的丈夫，觉得粗粮是性价比很低的噱头。用幽默的语气写一篇文章劝太太少买粗粮，还要有理有据，800 字左右。

文心一言生成的文章标题和第一段分别如图 9-43、图 9-44 和图 9-45 所示。

图 9-43 AI 用严厉的语气生成的文👉

图 9-44 AI 用和蔼的语气生成的文👉

图 9-45 AI 用幽默的语气生成的文👉

这样，同一篇文章，可以有自己的个性，“撞衫”的概率就大大降低了。另外，同样的技巧也可以用来改写文章。

• 适合 AI 创作内容的网站

某些网站很适合 AI 辅助创作内容，效果比较好。据我目前有限的经验，发现几类是最适合的。

第一类是相对小众、种类繁多、指向很明确的产品。比如生物试剂、化学制品、芯片等。这些与普通人生活比较远的产品，其种类动辄上百万，而且每一个分子式、化学名称，或芯片编号，对应的是特定的某个产品。也许因为太专业了，网上高质量产品页面还不多， AI 生成内容有不少机会。当然，正因为专业，必须有专业人士审核，确保写的是正确的。

另一个效果比较好的可能原因是，产品名称指向性很明确，AI 不仅知道这个产品，而且写出来的内容很有针对性。对这类产品，Gemini 的效果最好，应该是因为有最新的 Google 索引库为后盾。

第二类是原本内容薄弱的大型网站，尤其是外贸 B2B、B2C 平台。就我接触的大型平台的情况，至少一半产品页面是零文字描述的，普通用户感觉不到这么严重，是因为基本看不到这些页面。剩下的一半绝大多数是把亚马逊或阿里上的文案搬过来的，那排名又怎么和亚马逊、阿里竞争呢？要求卖家写原创内容实在是太困难了，这也超出了 SEO团队的权限。

在生成式 AI 诞生前，这个问题是无解的。现在有了生成式 AI，零描述页面从技术上可以避免，即便 AI 内容质量不算太高，与没有任何描述相比还是大幅度、大规模改进了。搬过来的内容也可以改写。具体做法参考前面亚马逊和根据图片生成文字的例子。不同网站有不同的情况，可能会面对不同的挑战，需要调整实现方法和流程。比如，

技术上可以实现，但可能需要克服很多其他方面的阻力，毕竟修改页面内容在很多公司也不在 SEO 权限之内。再如，大型网站必然要调用 AI 的 API 接口，需要技术部门合作，每天能处理的数据有上限，可能几个月或更久才能把内容改写一遍。反倒 AI 费用不是个问题，现在几个主流 AI 的 API 接口按数据量收费，价格便宜得不可思议。

第三类是常见、名称单一，但没有标准化，变化极多的产品，如家具、家居、户外产品等。比如沙发、推拉门、充气泳池之类的产品，名称有限，但实际产品可以变化多端，设计、参数、特点、材料、颜色等，产品之间有明显差异。

尤其是外贸网站，也许因为英文水平有限，以前即使有差异明显的产品，却很难写出有差异的文案。有了 AI，给出简单的几个特征词，加上图片，就可以生成有一定原创度的描述，效果也不错。

• 标注 AI 内容

是否要标注内容由 AI 辅助生成，SEO 们有不同意见。前面案例网站大部分有标注。

Google 给出的建议是，如果用户可能心里会琢磨这篇内容是怎么创作出来的？那么加上标注或声明是有意义的，比如新闻、健康、财务相关的内容，作者不同对读者还是有不同意义的。

但 Google 建议不要把 AI 列为作者，甚至给 AI 一个作者简介，像 Bankrate 那样。对大部分产品、信息类网站，我目前建议不要标注，因为作者是谁无关紧要。

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