由AI生成的营销内容，仅在能够吸引来自搜索引擎、大语言模型（LLM）和Google Discover的自然流量时才有效。
内容营销旨在吸引、互动并留住客户。对于电商营销人员而言，吸引新客户往往是其主要职责。从历史上看，这意味着依赖搜索引擎：文章通过排名获得访问量，并为营销漏斗顶部输送流量。简单明了。
留存同样重要，但内容营销在获取潜在客户时效果最佳。
AI的双刃剑效应
无处不在的AI对内容营销人员来说是一把双刃剑。一方面，至少在实用主义层面，AI使内容生产变得廉价；但另一方面，AI也向互联网灌输了大量相对低价值的内容，并改变了消费者的搜索方式。
此外，在2026年：
- AI增加了零点击搜索结果的比例；
- 许多客户以AI聊天开始搜索，并以AI聊天结束搜索；
- AI生成的文章加剧了对自然流量的竞争；
- Google Discover和Perplexity Discover等资讯流成为重要的流量来源。
以谷歌2026年2月的算法更新为例，该更新聚焦于Google Discover。根据专注于Google Discover的研究机构DiscoverSnoop的数据，在更新推出后，几家大型网站在Discover中的曝光量显著下降：
- “最大的输家似乎是Yahoo，其内容损失了近50%，受众规模暴跌了62%。”
- “Go.com此前重定向至ABCNews.com，但在排名中完全消失，降至零，而ABCNews.com未能取代它的位置。”
- “在主流出版商中，Fox旗下的新闻、商业和天气频道可见度下降了40%以上。”
算法更新、零点击搜索结果以及消费者行为的变化，共同构成了一个由AI生成内容驱动的恶性循环。其运作机制大致如下：
随着来自搜索引擎、大语言模型（LLM）和资讯流的自然流量普遍下降，内容的相对成本上升。为了抵消这一成本，营销人员转向使用AI。但更多的AI生成内容会加剧竞争，导致表现进一步恶化。来自相同AI模型和提示词的竞争文章在语气和内容上往往相似，这相当于将“AI垃圾内容”应用于内容营销。
质量是解决方案
一年前，AI在速度或成本上具有优势，如今这一优势已基本消失。如今的差异化关键在于执行：营销人员必须产出经过结构化、验证和优化的AI辅助内容，具体而言，这意味着提升内容质量。
首先，营销人员需要克服一种偏见，即我们必须假设AI生成的内容至少能与人类创作的内容一样好。为此，可以参考《纽约时报》最近进行的一项测试，该测试比较了人类撰写的文本与AI生成的改写版本；迄今为止，《纽约时报》约有一半的读者更偏好AI生成的版本。
其次，我们需要相信，AI辅助的内容可以被优化并实现系统化。
十二步框架
提升AI生成内容的关键在于改进流程，而非提示词（prompts）。一种实用的方法是将内容生成过程分步骤进行，每一步都能增加结构性、降低风险并提升质量。人工编辑可以在任何阶段参与，但总体而言，这些步骤可由AI用于内容自动化处理。
一个逐步实施的框架可以提升AI生成内容的质量。点击图片放大。
- 构思：为文章选择一个具体的主题和目标。
- 素材与简报：收集优质的素材来源，并设定格式、语气和风格的规则。
- 验证：检查输入内容，确保这些来源具有可信度。
- 总结：从每个来源中提取有用的材料，重点关注相关的事实、数据和主张。
- 大纲：提示AI提供清晰的文章结构，包括如何开头、展开和结尾。
- 起草：提示AI根据大纲和摘要生成完整的文章。
- 编辑：要求AI根据简报、总结和摘要对草稿进行批评和改进。
- 抄袭检测：这一点常被忽视，应让AI将草稿与来源进行比较，并考虑使用专门的抄袭检测工具，例如Grammarly的API。
- 避免AI腔调：确保输出内容读起来自然流畅。
- 优化：提示AI针对搜索引擎、答案引擎和Google Discover优化文章，并考虑使用Discover点击率预测器。
- 评分：提示AI根据第7至10步对文章进行评分，并将高分文章分配给人工审核员。
- 刷新触发器：让AI设定用于更新的审核日期。
AI降低了内容生产的成本，但并未降低竞争所需的标准，事实上情况恰恰相反。2026年胜出的营销人员将产出最优质的内容，而非数量最多的内容。