公众号AI写作限流怎么办？一篇稿件喂出5个小爆款，我的AI工作流方法全公开，附AI检测和降ai

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）。

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content any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。