内容电子人：如何在内容营销中使用 AI 写作工具

内容电子人

你的内容可以有两种输入——人类和人工智能。 问题是：你应该使用多少？

AI 极简主义者

有些人拥有我们所说的“人工智能极简主义”心态，他们使用生成式写作工具来创作他们所有的作品。 我们从实验中了解到，生成式大型语言模型确实比柔软的人类大脑具有明显的优势：

• 他们更好地阅读。
• 他们可以更快地生成文本。
• 他们不会遭受精神障碍或创造性陈规陋习的困扰。

使用一次性内容工作流程完全使用这些工具编写文章并逐字发布输出当然是可能的。 但在我们看来，这是一个失败的提议。

生成式 AI 模型有很大的弱点：

• 他们创造虚构，并以确定的事实来呈现它。
• 他们很难理解上下文——任何特定的想法或主题如何融入更大的图景。
• 任其发展，他们漫步和蜿蜒。
• 或许最重要的是：他们不能走进这个世界、体验、进行研究或形成意见（尽管他们可以假装他们这样做了）。

即使这些语言模型发展到不存在这些问题的地步，逐字使用它们的输出也不会有竞争优势：每个可以访问相同免费增值 SaaS 产品的人都可以生成质量相当的内容（创建我们已经被称为“搜索奇点”）。

写作纯粹主义者

然而，对于每一个 AI 最大化主义者来说，可能还有更多的“写作纯粹主义者”，他们致力于保护“人类”写作的完整性。 每个想法、大纲、草稿和修订都由黑咖啡和灰质推动：

在我们看来，这也是一个失败的提议。 人类作家永远不会像生成式 AI 那样快速、多产，或者在某些方面具有创造性。 避免以任何身份使用这些工具就像选择将一只手绑在背后一样。 即使你取得了很好的成绩，你仍然在不必要地阻碍自己。 其他人不会受到同样的限制。

创意陪练伙伴

但是，即使让 AI 进入你写作过程中的一小部分，也可以带来令人难以置信的结果。 将其用作“创意陪练”合作伙伴的想法：在创意生成和头脑风暴标题和角度方面寻求它的帮助。

在这里，你，人类，仍然保持对实际写作和页面上文字的完全控制，但你已经克服了人类创造力的限制，比如精神疲劳、对现有想法的偏见，以及普通的老作家的障碍。

人工智能策展人

或者考虑成为“AI 策展人”的想法：将生成式 AI 用于初稿或简单实用的内容，如知识库文章或基本清单。 将您的精力集中在写作过程中杠杆作用最高的部分——前奏、结尾、结构、示例——并让 AI 完成将您的结构连接在一起的繁重工作。

从我们的实验来看，生成式 AI 可以极大地帮助某些类型的写作。 其他人会受到阻碍。 这导致我们……

内容电子人

作家和 AI 的最高效结合。 一种利用一个人的相对优势来抵消另一个人的弱点的方法。

人类无法大量生产。 人工智能可以。 AI 无法支持争论。 人类可以。 人类无法阅读整个维基百科。 人工智能已经有了。 人工智能可能漫无边际，任其发展，但人类……好吧，每个维恩图都必须在某处重叠。

在一个失败的地方，另一个会弥补这一缺陷。

我们将这种方法称为内容机器人：部分是人类，部分是技术，两者的精确“混合”根据具体情况确定。

这种方法，至少在可能的方式上，是双方之间的对话。

如何有效地在内容营销中使用人工智能

以下是我们在对这种生成式 AI 和人类的混合、这个内容机器人的实验中学到的知识，以及如何让它为你工作。

1. 有选择性地应用

你必须了解 AI 模型的局限性。 生成式 AI 对于以下主题非常有帮助：

• ......在其数据集中得到了很好的体现。 GPT-3 被广泛阅读但未被完美阅读——其数据中明显缺少大量主题。 最简单的测试方法：尝试生成几十个段落。 它是否提供了具体的细节，或者它是否以挥舞着手的概括来写？ 它是否以有用的深度涵盖了该主题，或者它是否解释并重复了自己？
• ……不需要复杂的叙述。 大多数 SEO 内容通常不需要复杂的叙述才能成功：以有组织的方式呈现清晰的想法和论点就足够了。 GPT-3 可以创建令人信服的此类初稿，但在处理需要强大的端到端叙述的任务时，往往会失去情节。

我们还知道（从来之不易的经验中）生成 AI 难以处理某些类型的内容，尤其是以下主题：

• …参考特定品牌或产品。 GPT-3 可以令人信服地描述“电子商务分析”，但不能令人信服地描述“Shopify 分析”； 它可以泰然自若地解决“潜在客户培育”问题，但在执行“HubSpot 中的潜在客户培育序列”任务时会陷入虚假。
• ......自 2019 年以来发生了巨大变化。GPT -3 的 2020 年前数据集在“2023 年最佳电子商务播客”中几乎没有提供（尽管，如果 ChatGPT 可以作为参考，我们很快就能获得实时网络结果入数据集）。
• …需要大量具体数据。 任何需要大量具体数据的文章通常会导致 AI 草稿中的统计数据过时或完全捏造。

随着模型的发展、数据集的扩展以及工具添加更多的提示护栏（正如我们已经在 ChatGPT 中看到的那样），其中许多问题将变得不那么严重。 但即使是现在，生成式 AI 也可以支持大量的内容营销子集，生成有用的初稿供熟练的作家修改、修改和改进（更多内容见下文）。

2. 回顾一切，什么都不相信

这是生成式 AI 的最大问题：它在说谎。 但可能更具破坏性，它不会告诉你什么时候说谎。 GPT-3 是一个错误的信心机器。

生成式 AI 旨在创建流畅的、类似人类的文本，以看似有意义的方式将不同的想法和提示拼接在一起。 但是这种方法存在问题：

• GPT-3 中没有事实核查机制（也永远不会有——哪家公司会有资源或意愿来评估和担保数十亿产生的索赔？）。
• 它经常利用本身不正确的源数据。 毕竟，谁来监管互联网？
• 它旨在不惜一切代价写作。 即使在数据集中数据有限的情况下，它也会以不受阻碍的热情不断地涌出写作。

解决方案很简单：我们需要一个人在循环中，一个主题专家能够分析输出的有效性（“这是计算 ROAS 的正确公式”），以识别生成的文本中缺少的关键想法（“我们需要在这里提到彩信，而不仅仅是短信”），而且还支持发布的信息。

3.注入“信息增益”

优秀的文章之所以与众不同，是因为它们能够为某个主题带来新的东西：原始数据、有用的观点、实践经验或解释性框架。 正是这种相对于竞争性搜索结果的“信息增益”为读者提供了记住和关心您的品牌的理由。

默认情况下，生成式 AI 很难提供任何信息增益。 它的功能很像模仿内容的机器：主要根据给定主题的现有文献创作新作品。 虽然，是的，AI 可能会提出一个真正新颖、有趣的角度——它通过产生 50 个其他同样无趣且通常荒谬的想法来做到这一点。

用信息增益为生成的内容播种，添加现实生活中的例子是人类作家的工作； 客户故事； 准确、可信和相关的数据； 产品提及； CTA。 所有让内容物有所值的东西。

4.前置文章结构

我们在“内容机器人”工作流程中的工作——也许是我们最重要的工作——是提供一个功能结构，人工智能可以在其中进行阐述。 我们可以受到 AI 的启发，但对于像结构这样重要的东西，我们不应该被它引导。

任何内容的表现更多地取决于其整体结构，而不是任何特定短语的构成。

内容应均匀加权并按逻辑顺序呈现。 应使用 MECE 等概念全面探讨其主题。 页面需要使用粗体、斜体、项目符号和引用来流畅。 AI 无法管理的所有任务。

点击红色的大“生成”按钮，AI 写作工具默认生成长句和段落。 他们抽出通常是丑陋的文字墙，让读者艰难地阅读，而没有考虑写作的“大局”结构。

5.“随便写”

然后有时候，最好只写老式的方式。

在使用生成式 AI 工具时，您的雄心很容易就会越来越接近使用 AI 为您编写一切。 但至关重要的是，我们的目标不是用 AI 编写所有内容——目标是从我们的内容中获得出色的结果。 如果在某些领域人工智能能让我们更快或更有效地做到这一点，我们应该拥抱它。 如果有些地方没有，我们应该拥抱老式的写作方式。

当您认识到写作的 80/20 本质时，尤其如此。 任何给定文章的某些部分比其他部分更重要——文章的 20% 会产生其 80% 的影响：

• 引言，总结关键论点并激发读者的兴趣
• 标题，确保文章兑现其标题所创造的承诺
• 结论，总结并提供合乎逻辑的下一步

让人们最大程度地参与文章中风险最高的部分，这些部分可以成就或破坏读者的体验。 相信你的直觉。 如果感觉生成的文本缺少某些内容，请添加它。如果感觉编写而不是生成（和重新生成）更快，请继续编写。

力量倍增器

人们普遍批评生成式人工智能：“如果需要付出如此多的努力才能从中获得好的结果，那又何必呢？”

在某些情况下，使用生成式 AI 所付出的努力确实超过了回报——可以说，只是把笔写在纸上就能更好地为我们服务。 但这可以通过其他类型的内容得到补偿，这些内容可以通过相同的技术得到巨大的帮助，从写作过程中减少数小时的相对不熟练、费力的工作，并将其腾出来用于更高杠杆的事情。

这并不矛盾：生成式 AI 与其他任何工具一样。 在某些情况下有用，在其他情况下无用。 但至关重要的是，内容营销人员——像我们一样——有责任探索、理解和使用任何可以更好地服务于我们通过写作发展业务的目标的工具。 生成式 AI 改变了游戏规则。 它是伟大作家的力量倍增器，我们打算使用它。