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反刍系列，即对他人输出内容的理解
把那些匆忙剪藏的内容拿出来再嚼吧两下，或许能品尝到不同滋味
一、引言
23年3月，linkedin推出了一个「AI协同文章」功能，基于此功能推出的页面在市场爆火，独立访客数在3个月的时间就到了100万，你或许也曾看到过这个功能，功能逻辑如下：
- 使用AI功能，根据SEO热词生成相关问题，例如：How do you keep customers happy and coming back?
- 使用AI生成这个话题可能讨论的几个方向，搭建好框架，例如：Know your customer。
- 使用AI生成某个方向下的初步回答，例如：The first step to know your customer is XXX。
- 引导用户在AI的回答下面进行衍生创作，包含：评论AI回答、做出自己回应等，这样UGC的内容就和AI生成的内容有机结合在了一起。
- 最终这些带有热词和UGC内容的文章被发布到互联网上，得到搜索引擎流量，提高网站排名。
二、传统UGC思路解析
2.1 机制
用户生成内容带动SEO循环并不新鲜，一个典型的UGC loop的运作方式很简单：
- 新用户加入平台。
- 用户创作内容。
- 平台将内容提交到搜索引擎收录。
- 其他用户通过搜索引擎找到这份内容。
- 这些人随后也加入了平台，
2.2. 问题
传统UGC循环中存在几个主要摩擦点：
- 如何让用户愿意创作内容
- 大多数用户只是内容消费者，只有 1%～2% 的用户会成为创作者。
- 如何确保用户创作的内容适合 SEO
- 用户生成的内容常常零散，未必瞄准流量关键词，无法给网站带来流量。
三、为什么领英模式有效？
结合上述两章，领英模式的解决思路就不言自明了：
1. 缩小“消费者到创作者”的鸿沟
UGC 循环中最大的阻碍是让用户跨越“从消费者变成创作者”的鸿沟，但 LinkedIn 通过 AI 帮助用户搭建好了桥梁。
传统模式需要用户从零开始创作，但领英模式中AI会给出话题、限定框架、预设钩子，在这基础上用户无论是评论AI内容还是自己继续创作都会更加顺滑。
2. 确保用户创作的内容能带来流量
UGC 平台的另一大阻碍是：并非所有用户创作的内容都能匹配高流量关键词。
- 如果这些内容无法带来流量或互动，它们就成了“无效资源”。
- LinkedIn 通过 AI 来设计 问题 和 起始内容，最大可能保障UGC内容聚焦在能带来流量的关键词和话题上。
3. 保持内容新鲜和独特
相较于传统UGC，纯AI生成的最大缺点就是内容趋同和质量低。
- 内容越独特、越新鲜，排名越高，流量也越多。而对那些只依赖 AI 批量生成内容的平台来说，“独特性”是最大的难题。
- LinkedIn 通过在 AI 文章上叠加 UGC 层，注入了新鲜感与独特性。如果某篇文章在排名中被超越，LinkedIn 只需在信息流中再次推广它，就能吸引新的用户评论，进一步增加内容的独特性，从而把排名重新提升上去。
四、衍生思考
- UGC循环中，引导用户参与是重要核心命题，包含不限于：
- 简化表达形式：长文、短文、图片 。
- 增加更多交互形式：发布文章、评论、分享、点赞、投币、点爱心等等。
领英给出的答案是AI铺垫好，让用户可以无痛参与。
- AI参与问答有两种形式
- AI抛出人类接：目前领英在用的模式，好处在于贴合SEO，流量效果好；缺点在于上限低，AI无法给出一个高质量的问题，真正有想法的用户也不依赖AI给出课题。
- 人类抛出AI接：目前AI生成社区都遵循这个模式，例如 Kfind、youware等等。好处在于上限高，用户奇思妙想；坏处在于SEO关联弱，并且平均质量十分依赖用户群体和AI模型质量，目前效果肯定没有前者好，但未来潜力大。
- 后续做社区不可能绕开AI，对于社区管理者来说、与其严禁封控，不如合理引导，抓住平台调性，搭建自己的AI代理，甚至还能成为IP的一环，例如微博-评论罗伯特。
- Author:培风
- URL:http://preview.tangly1024.com/article/26aa80cd-73cf-8030-b082-fe7a3d6ada0e
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