用AI仿写热门小红书笔记，观点情绪风格全拿捏

算法推荐时代，获取流量最快的方式，是把热门内容重新发一遍。

爆款的本质是“复读机”

我从 19 年到 21 年，做过明星娱乐、房产、教育和大健康好几个垂类的账号矩阵，用这套方法论最高做出过单条 2000 万曝光的内容。

原因很简单：爆过的内容，是已经被算法识别的。

在爆款内容的基础上，稍作修改（绕过原创检测），依然能获得不菲的流量。

抖音日活 6 亿，一条百万播放的视频，也只覆盖了平台日活用户的 0.5%，你完全不用担心“用户已经看过不会再点赞了”。

过去在抖音上成立的方法论，在小红书上同样有效。

下面是我用这个方法在小红书上测试的数据：

这条笔记，直接“跟风”了某个热门话题下面的几条笔记内容，保留情绪、风格和观点，“表达方式”稍作调整就是一条热门。

让AI替你“抄作业”

一条内容能否“爆”最关键的两个元素是“形式”和“情绪”。

这两个关键元素，看起来简单，但没个一两年功底其实很难拿捏：

• “形式”要兼顾“措辞”和“表达方式”；
• “情绪”则分为“你主动吊起的”和“用户本身就存在的”

运营功底的差异，可以被 AI 弥补，因为 AI 在文字理解这方面拿捏死死的。

下面是我找了几条同一话题下的几条笔记标题和正文，扔给 AI 几条笔记后它帮我分析和总结的结果(图比较大耐心等等)：

下面是 AI 仿写的笔记正文和其中一个原文的对比：

写作风格和笔记的情绪，跟被仿写笔记已经几乎神似了。

其实，看一下前面 AI 对这几篇参考笔记分析的总结，就已经可以看出专业度了：

AI还能怎么用？

前面让 AI 分析提取爆款笔记内容进行仿写，只是 AI 强大语言理解能力中很小的一个体现。

比如，我们还可以让 AI 帮我分析产品的评价，作为我们挖掘用户需求、迭代产品的依据

那句我已经说了一万遍的话，不知道大家有没有听进去：

留言聊聊， 你还在哪些场景用到了 AI 对文字的理解能力？ 或者 本文启发了你哪些应用场景 ？

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