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👋个人介绍!
内容炼金术:我如何用 AI 将一篇稿件 “喂” 出五个小爆款(附实操步骤)。
我曾经发过一篇文章,我在5个平台进行发布,其中3个平台的数据超过了一万(公众号、x推特和m),
而其他2个平台几乎没什么阅读量,
那么问题到底出在哪里,最近也马上过年休息了,我花了1周的时间复盘找到了问题在哪,
而且我最近用了我改进的工作流方法,做到了一篇稿件喂出5个小爆款。
以下是我的真实文章内容数据(另外我在x上1个月做到了300多万曝光)。
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很多人在做内容分发时, 直接把一篇文章原原本本地发到各个平台,
这么做好像很节省时间,可实际上是在浪费内容的价值,
每个平台的用户阅读习惯是完全不一样的。
我现在的做法是把一篇稿件分解成素材模块,
把标题单独提取出来,核心观点单独提取出来,案例数据单独提取出来,
金句单独提取出来,这些模块就好像积木一样, 可以根据不同平台的需求重新进行排练组合。
那么,拆完之后该怎么进行组合,这里有4个关键的动作,
第一步,对开头的节奏进行调整,
短内容平台的用户耐心只有3秒,
开头要直接抛出结论或者弄出一个冲突,
长图文平台可以用15到20秒来铺垫背景,
不过同样要在前3行埋下一个钩子,
我会让AI根据平台类型生成3种不同的开头版本, 然后挑选数据表现最好的那个。
第二步,对语言风格进行转换,
同一个观点,在偏专业的平台就用数据和逻辑来作为支撑,
在生活化的平台就用场景和体验来讲述,
我做了一个AI风格指令库,
里面存着6种不同的语言模板,
每次分发之前,把核心内容放到里面,30秒就能弄出对应风格的内容出来。
第三步,对段落结构进行重新构造,
有的平台用户爱看清单,
有的爱看故事线,
有的爱看对比分析,
我会把同一批素材按照不同结构重新排列,
这一步很多人觉得麻烦,但这恰恰就是拉开差距的地方。
(ps:熟悉以后其实是可以做成sop的工作流的,本质上一点也不麻烦,问题在于你是否能够先跑通,跑通了以后,其他标准化的内容交给AI工作流)。
第四步,内容质量检查和文章内容润色,
我每写完一篇文章内容,我自己会结合ai检查一遍,在走读复查一遍,看看是否有连贯性问题,AI味道和机械味是否明显,是否有同质化模版化问题,发现问题我会进行润色优化。
另外说几个实际操作的细节,
发布的时间间隔最少是1小时,
关键段落改写的比例得超过30%,
要是这两点没做好,特别容易被判定成AI低质量内容。
还有一个容易被忽视的点,
每次分发完要记录各个平台的数据表现,
什么样的开头在哪个平台效果好,
什么样的结构用户停留的时间长,
把这些数据积攒起来就是你的内容资产,
我现在每周会花1小时来回顾这些数据,
3个月下来,爆款的命中率从1%提高到到了38%左右。
一稿多投其实是可以走通的,前提是你把拆解和重组这两件事做好。
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