用 AI 在头条写文章 · 完整操作方案

选一个你能持续写三个月的品类

不是选"最赚钱的"，是选你能写下去的。原因很实际：这件事的回报周期以月计， 选一个自己毫无兴趣的领域，通常撑不到看见数据。

在此基础上加两个筛选条件：

• 有明确的搜索需求——读者会主动搜的，而不是只能靠推荐撞上的
• 你有一点点信息优势——哪怕只是"比大多数人多懂一点"，这是 AI 补不了的部分

选题：找读者最想知道的，而不是你最想写的

这两者经常不一致。可操作的方法：

1. 平台热榜 —— 看当下什么在被讨论，但要挑和你品类相关的，别追无关热点
2. 搜索下拉词 —— 在头条搜索框输入你的品类关键词，下拉建议就是真实搜索需求
3. 评论区 —— 同领域的热门文章下面，读者在追问什么，那就是没被满足的需求

「如何赚到钱」类的选题天然有流量，因为它对应的是强需求。 但注意这类选题竞争也最激烈，需要更具体的角度切入—— 不是"AI 如何赚钱"，而是"用 AI 在头条写文章，5.9 万阅读能赚多少钱"。

核心：双模型评审循环

这一步是整套方法的引擎。关键认知是：你要迭代的不是文章，是提示词。

改一篇文章，你得到一篇好文章。改一次提示词，你得到之后每一篇的质量提升。

流程是这样的：

写作提示词 v1
    ↓  模型 A 生成
初稿
    ↓  模型 B 评审（换一个模型，避免自我认同偏差）
具体的修改意见
    ↓  你判断哪些意见是通用的
把通用意见固化成提示词的约束条件
    ↓
写作提示词 v2 → 重复

换模型评审很重要。 同一个模型评审自己的输出，倾向于认可自己的选择， 挑不出真正的毛病。用另一家的模型，视角差异会暴露出问题。

先是写作提示词，注意里面的约束大多来自后续的评审迭代：

你是一位在中文资讯平台写作的作者，读者是对 {领域} 感兴趣但不专业的普通人。

写一篇关于 {选题} 的文章。

硬性要求：
1. 开头三行必须让读者确认「这篇和我有关」，不要铺垫背景、不要从定义讲起
2. 全文 1000-1500 字。超过这个长度完读率会掉
3. 必须包含至少一组具体数字，并说明数字怎么来的
4. 用短段落，每段不超过三行
5. 不要用「首先、其次、最后」这类结构词
6. 不要用「在当今这个时代」「随着…的发展」这类开场
7. 不要写总结段，最后一段应该给出一个可以立刻执行的动作

禁止：
- 不要编造数据。没有真实数据时，明确写「这部分我没有数据」
- 不要使用「赋能、闭环、抓手、颗粒度」等词
- 不要每段都用排比句

选题：{选题}
我掌握的事实材料：{你的素材，越具体越好}

然后是评审提示词，重点是让它给出可执行的修改指令，而不是笼统的好评：

下面是一篇准备发在中文资讯平台的文章。平台是推荐流分发，
点击率和完读率决定曝光量。

请以「挑毛病」的立场评审，不要给肯定评价。逐条指出：

1. 开头三行有没有让读者立刻确认与自己相关？如果没有，具体哪里出了问题
2. 哪些段落读者会跳过？指出具体位置和原因
3. 哪些表述像 AI 生成的？逐句列出，并说明特征是什么
4. 有没有信息量不足、只是把常识重新说一遍的段落？
5. 全文最弱的一句话是哪句？

输出格式：每条一行，格式为「位置 → 问题 → 具体怎么改」。
不要重写文章，只给修改指令。

文章：
{文章正文}

去掉 AI 味，这一步不能省

平台有 AI 生成内容检测，识别出来会降权。这不是玄学，是明确的平台规则。

模型输出的典型特征：句式长度过于均匀、每段都有总结句、大量使用"不仅…而且"、 形容词堆叠、以及一种"什么都说了但什么都没说透"的平滑感。

可操作的处理：

• 换掉至少三分之一的句子，尤其是每段的第一句和最后一句
• 加入只有你会写的内容——你的具体经历、你踩过的坑、你手上的真实数据
• 故意打破节奏——插入一个短句，或者一个不完整的句子
• 删掉所有"总结性废话"

标题：同样的文章，差十倍

推荐流里，标题决定了系统给不给你第二波流量。这是投入产出比最高的优化点。

做法很简单：文章写完后，让模型基于同一篇正文生成 10 个不同角度的标题， 你从里面挑，而不是自己憋一个。

基于下面这篇文章，生成 10 个标题。要求每个标题走不同路线：

1-2 号：带具体数字的
3-4 号：制造认知冲突的（读者以为是 A，实际是 B）
5-6 号：直接点明读者能得到什么
7-8 号：提问式，问出读者心里正在想的那个问题
9-10 号：讲一个具体的人或场景

硬性约束：
- 每个标题不超过 22 个字
- 不使用「震惊」「速看」「必看」这类词
- 不使用夸张到失真的表述，标题承诺的内容正文必须真的有
- 数字必须来自正文，不能编

文章：
{文章正文}

挑的时候优先选带具体数字的，比如「5.9 万阅读赚了 32 块」比「聊聊头条收益」 点击率高得多——因为前者给了一个读者可以立刻校准自己预期的锚点。

发布节奏：太密和太疏都不行

这一点需要自己试，因为平台策略会变。但有几条基本判断：

• 一天发太多会稀释推荐。 系统给单个账号的推荐位有限， 同时发五篇，可能每篇都只拿到原本一篇的五分之一
• 发太少看不出信号。 单篇的波动很大，一周发两篇，你根本分不清 是内容问题还是随机波动
• 节奏比数量重要。 每天固定 1-2 篇，持续两周，得到的数据比 「某天发 10 篇然后停一周」有用得多

建议起步节奏：每天 1-2 篇，固定时段，连续跑满 14 天再看数据。 在此之前不要频繁调整策略，样本量不够，你看到的都是噪声。

时段上，匹配你的目标读者什么时候刷手机——职场向的内容早通勤和午休时段较好， 泛娱乐向的晚上更合适。

多账号：分散风险，但别一上来就铺开

你无法预判哪个领域会火，多账号是用并行测试代替预判。 这个思路是对的。

但有个前提：每个账号都需要独立养。 新号都有冷启动期， 同时开五个号意味着五份精力被摊薄，可能每个都没跑起来。

务实的顺序：

1. 先用一个号跑通流程——把提示词迭代到稳定，摸清这个平台的脾气
2. 有了可复用的方法之后再开第二个，聚焦另一个领域
3. 同一个领域不要开两个号，那不是分散风险，是自己和自己抢流量

文章类型（图文、微头条、问答）也建议都试。注意微头条的单价通常明显低于图文—— 如果你的累计单价偏低，检查一下是不是微头条发太多了。

建立发文台账，这是最容易被跳过的一步

平台后台的统计粒度不够，回答不了"什么样的标题有效"。你需要自己记。

最简单的一张表就够用：

积累两周后能回答的问题：

• 哪种标题类型的平均阅读量最高
• 图文和微头条的单价差多少
• 哪个时段发布效果最好
• 单价是不是在随时间上升（这个最重要，说明账号权重在涨）