优质的生成式AI内容需经过人类的验证与审视。
生成式AI能让内容营销更快、更便宜且效果更好，但使用AI也会带来风险。
首先是好处。内容营销人员可以在几分钟内从构思到大纲再到起草初稿。曾经难以持续发布的团队现在可以产出更多的文章、产品描述和电子邮件通讯。
AI还降低了实验成本，使得对主题、格式和分发渠道的测试成为可能。最终的额外红利可能是更好的内容。例如，《纽约时报》的一项研究发现，读者通常更喜欢AI辅助写作而非人工版本。
不幸的是，生成式AI内容并不完美。最常见的AI内容错误源于营销人员将研究、写作、编辑和发布压缩成单一步骤或仅几步的流程问题。结果可能导致内容看似精致，但缺乏验证、原创性或编辑审核。
此外，偶尔会出现带有明显提示指令或回复的文章，例如“这是您听起来像人类的博客文章”。这些是人为失误，而非AI的问题，即未经审核直接复制输出。流程越快，越容易直接复制。
以下是内容营销人员应避免的常见生成式AI错误。
需避免的错误
假设AI已阅读该页面
内容营销人员常将URL粘贴到提示中，并期望模型能像人类一样完全理解页面内容。然而，许多网站会阻止AI爬虫，将内容置于订阅墙后，或以限制检索的方式限制访问。
当这种情况发生时，模型可能会依赖部分信息、元数据、早期训练或推理。尽管如此，输出结果听起来可能具有说服力，但它并不一定是完整或可靠的。
内容营销人员应向模型提供实际内容，或确认其能够读取该页面。
未经事实核查就信任AI
整洁的文本可能让薄弱的信息显得可靠。使用AI进行研究或起草文章的内容营销人员可能会遇到捏造的统计数据、无根据的结论、错误的日期或虚构的引语。在电商内容中，这些错误尤其成问题，因为产品声明、市场数据和价格参考会影响购买决策。
为避免人工智能生成内容出现错误，营销人员应在任何借助人工智能的工作流程中融入事实核查环节。一个实用的原则是：假设每一条由人工智能生成的事实性声明都需要确认或提供来源。
让人工智能取代研究
人工智能可以加速研究，但不能取代它。一种常见的模式是：先让人工智能提供文章创意，再提供大纲，最后生成初稿。其结果只是为所有覆盖该主题的网站增添了毫无新意的内容。
基兰·克拉森（Kieran Klassen）是一位驻阿姆斯特丹的软件工程师，也是用于管理电子邮件通信的人工智能工具Cora的共同创作者。在上个月的一期“AI & I”播客节目中，他表示：“大型语言模型非常擅长仅仅遵循步骤、进行深度工作、连续工作数小时甚至数天，即便是在现在。留给血肉之躯的人类的是前后步骤——即规划阶段，你在此框定问题，以及审查阶段，你据此判断输出是否令人满意。”
人工智能可能会揭示信息来源，但人类仍需阅读并加以核实。
发布改写后的观点而未注明出处
生成式人工智能通常会重新利用并抄袭原始文本，而不是逐字引用。模型可以吸收常见论点、改写可识别的框架、模仿示例，并在没有明确归属的情况下重组思想。
由此产生的文章可能看似原创，但实际上严重依赖他人的思考。搜索引擎和其他生成式人工智能平台可能会收录这篇抄袭内容，从而加剧问题。
原创性对于有意义的内容至关重要，在2026年更是如此。
生成式人工智能
生成式人工智能平台正在以积极的方式颠覆内容营销，但这同时也带来挑战，需要谨慎实施。从中获益最多的营销人员可能不会生产更多内容，而是会在其使用上更加审慎。