AI 写初稿可以，但有三件事必须人来做

我们从 2025 年 3 月开始在内部用 AI 写初稿，到现在八成文章有它参与，但没有一篇是直接发的。原因很实在：AI 写得出来的内容，竞争对手也写得出来，能被搜索和 AI 搜索引用的东西，必须有它拿不到的信息。

必须人做的三件事

第一是观点。AI 擅长把两种说法都讲一遍，然后说各有优缺点。读者要的不是这个。一篇写外链的文章，得敢说某类链接别碰；一篇写工具的文章，得敢说某个功能不值得买。这个判断只能人来下，因为要承担后果。

第二是具体操作。改了哪个字段、动了哪条规则、在哪个菜单里点，这些细节 AI 会写得很像，但经常是错的。我们每篇稿子至少有一处真实操作细节，比如 GSC 导出上限 1000 行、robots 里要写完整路径、canonical 要绝对地址。

第三是一手数据。自己站的 GSC 曝光、日志里的抓取次数、工具跑出来的爬取结果，这些 AI 编不出来。哪怕是“我们站 8 月有 43 个页面卡在已抓取未编入索引”这种小数据，也比一段正确但空泛的论述有价值。

AI 真正擅长什么

它擅长结构。给定 5 个要点和 1 个反常识结论，它能很快铺出 1200 字的骨架，标题层级、过渡句、总结段都有。它还擅长改写：同一篇内容改成给老板看的版本、给工程师看的版本，或者翻成英文。

另外，它在梳理工具知识和术语上很省时间。要写一篇解释 GA4 渠道组的文章，让它先列一遍概念和常见误解，人再核对，比从头查资料快得多。

我们的流程

人先列 5 个要点加 1 个反常识结论，写清每段要用的数字；AI 出 1200 字初稿；人删掉大约 40%，尤其是那些“一方面另一方面”的平衡句；补两处自己的操作细节和一段经历；最后做事实核查，工具版本号、价格、参数名逐个对。

我们不给 AI 的三类活

第一类，写结论段。让 AI 写“所以这个方法值不值得用”，它给你的永远是“要视情况而定”。这种段落发出去等于没写，读者也不会记住。

第二类，写带时间锚点的复盘。AI 会编一个“上个月我们给客户做了 X”，编得还挺像。这种句子必须人来写，因为我们写过什么、什么时候做的，只有我们自己知道。

第三类，写报价和承诺。这类内容涉及法律和交付边界，写错一句就可能被截图当承诺。我们所有涉及价格、周期、效果的段落，都是人写完 + 二次核对。

我把这个流程贴在共享文档里，新来的写手第一天就照着做。用 AI 写没有独家信息的文章，等于给自己造垃圾页，2025 年的搜索结果对同质化内容已经很不客气了。