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)：
【仿写gif】
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 帮我们分析用户给商品的评价，做产品卖点和风险点分析，甚至直接让 AI 帮我们产出一个 SEO 友好的产品标题
[商品评价 GIF]
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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