原文摘要
这段话居然有 98 次划线，看来大家也都发现了这个变化
歸藏(guizang.ai)@op7418
昨天跟乔木和 indigo 等朋友在 AGI Bar 见面聊了聊
朋友们很多发言都很有价值
我主要聊了一下关于 AI 对于内容创作的影响以及如何培养流量嗅觉，这里整理一下发出来：
### AI时代内容创作的变革
- 自从有了AI，在广告投放中不再需要设计师制作素材，大大节省了成本并提高了效率。虽然AIGC在影视行业的技术尚未完全成熟，但用于制作简单的营销内容已完全可行，并鼓励同行广泛应用AI。
- AI Agent理论上可以处理大量的内容输出，而他目前的工作重心已转向判断内容质量、审查AI生成内容以及提出核心创意点（甚至创意本身也可以通过AI辅助发散）。
- 在自媒体时代，传统的“一辈子作品”概念已经消失，取而代之的是创作者需要不断地“整活”（即制造热点和内容），通过持续输出抽象化、个性化的内容来维持影响力。越抽象、越能引发共鸣的“梗”，越容易爆火，并且这些热点与AI的关联度越来越高。
- 未来会有越来越多的IP采用共创模式，用户将自发地利用AI工具生产与IP相关的内容，进一步扩大其影响力。
### 流量获取与“嗅觉”培养
- “流量”是目前内容创作中最难培养的部分，AI也很难直接评估或控制，因为它受到平台算法和外部环境等诸多不可控因素的影响。
- 平台算法具有特定的倾向性，并且用户的审美和内容消费形态也在持续变化，这要求创作者保持敏锐的洞察力。
- 培养“流量嗅觉”的方法：
- “多看”：需要经常刷抖音、小红书等用户基数最大的平台，以便了解最新最火的内容和热点趋势。
- “多收集”：积极收集热门内容和创意。
- 善用AI：AI能够帮助创作者更高级地“蹭热点”，并深入挖掘热点背后的核心要素。
- 虽然“整活”（制造爆点或创意）是一种天生的能力，但AI可以显著提升其上限，帮助创作者将想法落地。
- 对AI技术了解得越深入，创作者就越能充分发掘其潜力与上限。
朋友们很多发言都很有价值
我主要聊了一下关于 AI 对于内容创作的影响以及如何培养流量嗅觉，这里整理一下发出来：
### AI时代内容创作的变革
- 自从有了AI，在广告投放中不再需要设计师制作素材，大大节省了成本并提高了效率。虽然AIGC在影视行业的技术尚未完全成熟，但用于制作简单的营销内容已完全可行，并鼓励同行广泛应用AI。
- AI Agent理论上可以处理大量的内容输出，而他目前的工作重心已转向判断内容质量、审查AI生成内容以及提出核心创意点（甚至创意本身也可以通过AI辅助发散）。
- 在自媒体时代，传统的“一辈子作品”概念已经消失，取而代之的是创作者需要不断地“整活”（即制造热点和内容），通过持续输出抽象化、个性化的内容来维持影响力。越抽象、越能引发共鸣的“梗”，越容易爆火，并且这些热点与AI的关联度越来越高。
- 未来会有越来越多的IP采用共创模式，用户将自发地利用AI工具生产与IP相关的内容，进一步扩大其影响力。
### 流量获取与“嗅觉”培养
- “流量”是目前内容创作中最难培养的部分，AI也很难直接评估或控制，因为它受到平台算法和外部环境等诸多不可控因素的影响。
- 平台算法具有特定的倾向性，并且用户的审美和内容消费形态也在持续变化，这要求创作者保持敏锐的洞察力。
- 培养“流量嗅觉”的方法：
- “多看”：需要经常刷抖音、小红书等用户基数最大的平台，以便了解最新最火的内容和热点趋势。
- “多收集”：积极收集热门内容和创意。
- 善用AI：AI能够帮助创作者更高级地“蹭热点”，并深入挖掘热点背后的核心要素。
- 虽然“整活”（制造爆点或创意）是一种天生的能力，但AI可以显著提升其上限，帮助创作者将想法落地。
- 对AI技术了解得越深入，创作者就越能充分发掘其潜力与上限。
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进一步信息揣测
- AI在广告投放中的真实成本削减：AI已完全替代设计师制作基础素材，但行业内部不会公开讨论因此导致的岗位缩减或设计外包产业链的崩塌风险。
- 影视行业AIGC的未成熟领域：尽管公开宣传AIGC可用于营销内容，但影视级应用（如特效、剧本）仍依赖人工核心环节，技术供应商会刻意淡化这一限制以吸引投资。
- AI Agent的隐藏瓶颈：实际部署中，AI生成内容的审查成本（如人工复核、法律风险）可能超过节省的人力成本，但从业者倾向于回避此矛盾。
- 自媒体“整活”的黑暗面：持续制造热点导致内容同质化和用户疲劳，头部创作者私下会购买流量或操纵算法，但公开场合只强调“创意能力”。
- 平台算法的非公开规则：算法倾向性（如抖音的“冷启动”流量池机制）需要内部人士或付费课程才能获知，普通创作者只能通过试错摸索。
- AI蹭热点的灰色技巧：高级玩家会用AI批量生成“热点变体内容”并A/B测试，利用平台漏洞快速引流，但这类方法通常不会在公开教程中提及。
- 共创IP的版权陷阱：用户用AI生成的IP衍生内容可能引发法律纠纷，但IP方为维持热度会默许，直到事态严重才介入。
- 流量嗅觉的“数据黑箱”：真正有效的流量预测往往依赖付费工具（如爬虫监控竞品数据），而非单纯“多看多刷”，但行业人士不会公开承认资源壁垒。
- AI创意辅助的潜规则：所谓“AI发散创意”实际依赖人工预设种子词库或敏感词过滤，技术方为避免责任不会披露这一限制。
- 技术认知的变现门槛：对AI了解越深，越能绕过平台限制（如规避内容指纹检测），但这类技巧仅在私密圈子分享，形成信息差套利。