你负责写稿养家，我们让你妙笔生花。这些工具会让你的文章更漂亮

导读

数据有路勤为径，人工智能神助攻。

By  香芋 | 采写

“内容为王”的口号已经存在了很多年，但由于无法准确把握读者乃至消费者的需求和行为规律，很多内容创作者和营销者在创作时仍然十分迷茫，只能将目标受众定位为大众，牢牢依附在热门话题和IP上，通过打“安全牌”降低风险。

但“安全”也就意味着“平庸”，这或许是互联网时代最不能接受的一个形容词。一些人选择了在内容红海中另辟蹊径，利用AI和数据技术改变内容创作的游戏规则。

不要以为这些高大上或跟你无关，其实谁都可以用，而且，用好了，谁都能为文章增光添彩。

Atomic AI：

以受众为原点，提供精细内容营销建议

 机器人写稿这两年很火，未来会被机器人替代的人类工种中，记者一职赫然在列。

国内外的写稿机器人已经表现出了在财经、体育等题材上巨大的潜力。但是，对于更加精细而灵活的内容来说，人类写手目前还必不可少。

由于中文的语义理解更复杂，英文世界抢先研发了在内容写作过程中可以给予参考意见的AI产品。Grammarly 可以帮你修改语法，Yoast帮你优化SEO结果，加拿大创业公司Atomic Reach也在今年1月推出Atomic AI，想要汇集以上各种功能，连接寻求高品质内容的品牌和优秀创作者，满足定制化的内容需求。

Atomic AI的独特之处在于，在这一平台上，“所有的改变都是以认识受众为起点”。

受众分类：初学者-有了解-知情人士-专家-大佬

在确定了目标受众后，Atomic AI对你输入的内容进行评估，总结出你文章所主要探讨的关键词，并实时给出大到文章情绪、语言节奏，小到用词、语法的修改意见，甚至连标题，它都能够提出“参考意见”，甚至给出评估分数（百分制）。当然，如果你认为它给出的意见太过机械，也可以狠心无视，保留自己的文风。

看看，就是下面这种范儿：

Atomic AI营销总监Kerri Henneberry告诉刺猬公社，Atomic AI所学习的数据主要来源于两部分，一是平台处理过的900万篇文章和用户数据，另一部分则是接入的客户公司提供的数据。尽管工程师们仍然认为这个AI还是一个“青少年”，但经它“手”修改过的内容，却扎扎实实带来了至少翻1倍的用户黏性——不得不服啊！

以川普夫人1抄袭奥巴马夫人2演讲词为例，从图中可以看出Atomic AI 识别出了我的语法错误，并且认为米歇尔·奥巴马的演讲词用词水平更高

Atomic AI的商业模式非常清晰。它是一个付费产品，按照团队的规模每月至少收取875美元，虽然门槛较高，但是可以用于公关、传播和营销的各个环节，适用体裁也较为广泛，因此商业反响不错。2月14日，他们还上线了情人节月限定活动“Atomic Love”，免费帮你修改放在交友网站的个人档案。等到七夕的时候，中国的单身刺儿们可以一试！

今日头条：

深入认识读者，冷静面对热点

在国内，做得比较好的是今日头条媒体实验室。

最新数据显示，今日头条累计激活用户数量已经超过6亿，接近移动互联网的全量，平均日活跃用户量达到7800万。这些人想看什么，恐怕没有一个关心读者的内容生产者会不好奇。

基于这些用户的阅读数据，2016年10月，今日头条建立了媒体实验室。据今日头条算数中心执行总监，同时也是该项目的负责人刘志毅介绍，目前，今日头条媒体实验室已经吸引到接近4000名注册用户，500家传统媒体入驻。

刺猬公社曾在《追热点辛苦？这个媒体人专属的"贾维斯"可以让一切变得更容易》中，介绍过刚上线的今日头条媒体实验室。到了今天，其功能版块经过了一些调整。原来的“热词分析”被移入首页的关键词搜索框中，搜索你所关心的垂直领域，就能看到一定时段内人们对它的关注状况，以及关注人群的用户画像。

作为内容生产者，这能使人更加清晰地认识目标读者，面对“热点”也会更加冷静。

“写作最核心的价值在于创作者的创造力，创造力的发挥程度决定了作品的价值。”刘志毅认为，“今日头条媒体实验室的使命就是帮助创作者提高创作效率，激发创作灵感，用机器和算法帮作者解决选题发现、热点分析、数据资料的收集等创作以外的流程。”

跟Atomic AI不一样，这是一个非营利项目，免费对创作者开放。

刘志毅同样表示了对内容营销应用场景的重视：“通过了解每个热词背后的人群，可以判断营销思路和路径是否可行。今后，今日头条媒体实验室的服务将面对整个内容业，在内容营销等领域，也有想象力。”

高科技来袭，读者比作者更危险

除了参与选题、分析和写作，内容的推广和聚合，近年来也越来越有自动化的趋势。新媒体营销公司 AndienceBloom的CEO Jayson DeMers在《福布斯》上发表文章，表示AI系统可以让推广和聚合的过程更加流水化，支持内容营销者跨越不同媒介平台来实现内容的自动出版和分发，甚至是以用户的情绪和性格这些复杂因素为基础来实现这一切。

这一点也在纽约时报虚拟编辑Blossomblot上线后被证实：经过Blossomblot筛选后自动推荐的文章的点击量是普通文章的38倍。

计算机全面辅助内容生产已经成为产业发展的重要趋势之一，和人工智能全盘接管写作相比，可能会更快投入大规模使用。如何将这些不断产生的海量用户数据转化为有用的决策信息，如何利用机器资源对读者的行为特征及规律进行更深入的了解，进而促进文章质量的提升，是新环境下内容创作者面临的重要挑战。

但若总要绷着一根弦，过度依赖数据挖掘出来的用户需求和AI提供的意见，内容生产者可能会被用户需求局限，进而丧失了自主创作能力和参与公共事务的责任感。

正如刺猬公社之前在《新闻和人工智能的结合，我们担心的绝不应是工作 | AI+News系列报道》所言：“生产力的革新势必产生淘汰，但人们在技术革新后依旧会找到新的工作，在可见的未来，因人工智能被应用而带来的大范围失业不会出现。”专职内容创作者毕竟有限，最该着急的并不是他们。

《The Filter Bubble》打了一个比方：当你所看到的内容完全被算法控制时，你就生活在一个巨大的过滤泡中。

我们每个人都是读者，偏好被抓取和推送。根据马太效应，我们在喜欢和擅长的领域了解得越来越多，对其它领域的无知也得到强化。此外，在大数据背景下，消费者个人隐私的保护及其管理也极易被漠视。

算法的进步，对于内容产业上下游的每一个人来说，最珍贵的还是它所带来的开放性、参与性和关联性思维。人因技术而变得更好，抑或被技术“俘获”，如果没有外星人降临的话，这大概就是未来我们要解决的终极问题了。

香 芋

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