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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