最近看到一个有趣的现象:很多人对AI生成的内容有一种本能的抗拒,觉得AI正在"污染"互联网,到处都是没有灵魂的机器文字。
但当我深入研究了Dan Koe这个案例后,我意识到这种担忧可能指向了错误的方向。
Dan Koe是一个在多平台拥有数百万粉丝的内容创作者。在最近的一期播客中,他完全公开了自己的AI内容创作系统。看完之后我发现,真正的问题不是AI会不会生成内容,而是:有想法、懂思考、有品味的人,正在用AI获得前所未有的创作效率。
现在已经不是"会用AI"和"不会用AI"的区别了,而是"有思考的人高效使用AI"和其他人的差距。
Dan Koe的完整工作流拆解
Dan的整个内容帝国建立在两个基础上:
- 每周1篇Newsletter:核心长内容
- 每天2-3条Twitter内容:短内容测试池
关键策略是Twitter优先:因为280字符是所有平台中最严格的限制,在这个约束下能说清楚的想法,扩展到其他平台就变得很容易。
一条Twitter内容可以:
- 直接发布到Twitter/微博
- 制作成图片发Instagram/小红书
- 作为短视频脚本拍摄抖音/TikTok
- 扩展成Newsletter的一个章节
- 变成YouTube视频的核心观点
Dan的日常工作非常规律:
每天早晨2小时专注写作时间:
- 必须完成:Newsletter的一个章节
- 必须完成:3条社交媒体内容
- 在这2小时内安排所有平台的发布
就这样。没有其他内容创作时间。
渠道1:已验证内容扩展
当某条Twitter内容表现特别好时,Dan知道这个话题有市场需求,就会将其扩展成Newsletter。这是最稳妥的方法。
渠道2:爆款话题重新演绎
这是Dan的核心方法:
- 找到你领域的头部创作者
- 查看他们"最受欢迎"的视频
- 只看标题和话题,不看具体内容
- 用你自己的观点和经验重新诠释这个话题
Dan强调:你要的是话题的热度验证,而不是别人的观点。
传统方法:观看多个长视频,手动做笔记,整理观点,通常需要大半天。
Dan的AI方法:
- 找到相关的YouTube长视频(通常3-6小时)
- 使用Gemini 2.5(因为上下文窗口大)直接总结视频内容
- 让AI分析这些总结与你之前内容的关联
- 基于这些洞察生成写作大纲
Dan在访谈中提到,这个过程能将6小时的研究工作压缩到1小时内完成。
1. YouTube标题生成器
Dan将自己表现最好的15个YouTube标题输入AI,训练出一个专门的标题生成器。每当完成一篇Newsletter,这个工具就会基于内容生成20-30个标题候选。
2. 深度内容解构器
这个工具会将Newsletter分解成多个可单独使用的元素:
- 3个核心悖论
- 关键引语
- 转化故事弧线
- 核心问题
- 具体例子
- 实用建议
每个元素都可以单独制作成一条社交媒体内容。
3. 内容创意生成器
基于Dan的历史爆款内容格式,一次性生成60个新的创意方向。这些不是完成的内容,而是创意的起点。
Dan发现某种内容格式能带来粉丝增长后,会采用这样的分配:
30%时间:持续创作这种已验证格式的变体
70%时间:实验寻找下一个爆款格式
当找到新的有效格式时,就淘汰旧的,建立新的30-70组合。
Dan分享了一个特别实用的技巧:
- 找到3条你认为特别好的内容
- 让AI分析:"拆解这些内容的结构,让我能够复现"
- AI会分析心理模式、技术结构、成功要素
- 将三个分析整合成一份"高效内容创作指南"
- 让AI询问:要写出这样的内容,需要了解你哪些信息?
- 基于这些信息创建个性化的内容生成模板
重新理解AI内容创作
看完Dan的完整工作流,我觉得有几个重要认知需要更新:
Dan使用AI的方式,核心都是信息处理和格式转换,而不是让AI替他思考:
- 用AI总结长视频,但观点和洞察来自他自己
- 用AI分析内容结构,但创意和角度是他提供的
- 用AI生成标题候选,但最终选择权在他手里
AI在做的是把他脑子里的想法,高效地转换成不同格式的内容。
确实,现在互联网上充斥着大量低质量的AI生成内容。但Dan的案例说明,问题不在AI,而在使用AI的人。
垃圾AI内容的特征:
- 没有独特观点,只是信息的重新排列
- 缺乏个人经验和洞察
- 为了产量而产量
高质量AI内容的特征:
- 有明确的个人观点和价值观
- 结合创作者的经验和思考
- AI只是提高表达效率的工具
在AI时代,内容创作者正在分化成几个层次:
第一层:拒绝AI的创作者
坚持古法手作,效率最低,很可能被淘汰。
第二层:简单使用AI的创作者
让AI直接生成内容,缺乏个人思考,产出质量不高。
第三层:高效使用AI的创作者
像Dan这样,用AI来放大自己的思考和创意,既保持了内容质量,又大幅提升了效率。
工具清单
Dan在访谈中提到的具体工具:
Gemini 2.5:长内容总结(因为上下文窗口大)
Claude:内容分析和结构化
ChatGPT-4:通用对话和创意生成
SuperX:Twitter数据分析插件
思考:AI时代的内容标准
Dan的案例让我重新思考了一个问题:什么是AI时代的好内容?
我觉得标准可能是:
- 有独特观点:不是信息的简单重组
- 有个人经验:结合创作者的真实体验
- 有实用价值:能够帮助读者解决问题
- 表达高效:用最适合的格式传达想法
从这个角度看,Dan用AI创作的内容显然符合这些标准。他有自己的观点和经验,AI只是帮他更高效地表达出来。
最终,决定内容质量的还是创作者的思考深度和表达能力。AI只是工具,就像画家的画笔或作家的电脑一样。
关键在于,拿着这支画笔的人,心里有没有想要表达的东西。
YouTube视频来源:https://www.youtube.com/watch?v=HhspudqFSvU
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