现在一种新兴的职业非常流行，就是网络写手，也就是靠写作来维生，写作者通常会用到写作软件（码字软件）。手机写作软件哪个好？小编悉心整理了手机写作软件排行榜、写作软件手机版、手机写作软件。小编为大家推荐最流行的写作软件。

最近测试了一些AI软件，市面上很多分列各种AI软件的推荐，但是对于AI软件写作的一些技巧，比较缺乏分析和总结。本文尝试从自身实践出发，分享个人的一些感受。具体写效果可以查看如下视频：

关于软件对比、购买的视频（具体想购买可以私信我）：

1. GIGO原则： 无用输入，无用输出

垃圾进，垃圾出（英语：Garbage in, garbage out，缩写：GIGO），或译为废料进，废品出。

只有高质量的输入才有高质量的输入，目前AI的启发性文本，也就是我们输入让AI进行拓展写作的“种子文本”，需要比较高的质量。这个可能跟各个行业，以及AI工具的不同板块都有关联。

比如我在视频中，加入definition这个词，就是提供了一个启发性的词，AI会自动补充后续内容，可能比我单独去查询，要节省更多时间。

比如广告板块的要求，从字数以及描述语言上，都低于博客。部分行业，特别是制造业B2B，可能效果不是那么好，应该是国外的AI软件开发导入的机器学习数据包，还是以B2C如亚马逊，Ebay之类为主。

至于能写小说的AI写作助手，我目前还是没有发现。国外有案例说美国大三学生用AI写出剧本《律师》轰动一时，应该是使用别的数据学习包调试出来的AI，或者较为特别的AI写作策略。后面会去查询一下这个传闻的来龙去脉。我昨晚尝试用WordHero这个AI软件测试fictional idea（虚拟文章灵感）去大概模拟写玄幻小说的套路，感觉不是很好，可能机器学习方面没有融入小说写作板块的内容。对于情节的推动，存在一定的随机性，可以用AI进行灵感拓展，这方面的效果是可以肯定的。就是会让作者跳出自己的思维桎梏，给到一些情节线索，避免落入个人写作的俗套而不自知。

一句话：需要高质量的输入才能保持高质量的输出，目前AI对电商类、博客类内容友好，暂时缺乏小说家的“基因”。

2. 20/80 原则：投入/产出遵循二八原则，存在帕累托效应

人机分工，投入方面人占20%，机占80%；产出方面人的20%内容决定整体输出的80%效果。

所以大家目前对AI写作的期待值不要很高，觉得可以让机器做全部的事情。诚如我在第二个视频所述，如果AI文案是全文输出的，那么5篇文案，凑成1篇，那还是可以的。如果是使用一般的思路，通过自己的一些想法拟定标题headline，然后用AI生成各个段落的概述outline，再进行一些内容的聚合/发散，以便内容得到丰富和充实。

尽管没有得到软件开发者的证实：我们对输出结果进行评价，会对我们获得更佳输出有积极的推动作用。我还是会对大部分输出结果进行赞/踩的操作。

我在2018年的时候，也使用了一个AI工具，是CRM系统基于关键词触发推荐潜在客户的应用。当时通过很长时间的客户推荐进行“是/否”的训练，输出结果确实有那么一些提升，但是低于我的期待值，而且我有其他更为优先级的获客渠道，所以当时我放弃了。而AI写作工具的使用，我还是坚持进行反馈，这对于我自己而言，也是一种提醒，如果我连续都是踩，连续三次之后，就要考虑对输入的种子文字进行调整。

我想在设计软件者的初衷里，使用者的反馈还是很重要的一个环节。而一些软件，甚至会有输出结果收藏的选项以便快捷调用文案板块。

当然，如果没法获得良好的反馈，我们可以点击support界面或者写邮件给开发者进行反馈。或许，这是最直接、最重要的反馈方式。

一般而言，AI的输出内容都是原创性的。如果我们实在不放心，或者想要查看哪些地方我们人工输入可能有错漏的地方，那么其实我们可以考虑采用Grammarly的，我从别人网站copy了一份1000+单词的文案进行查询，结果如下：
我是思维跳跃性比较强的人，所以可能书写的时候，我不会注意拼写的正确性，所以是会需要这种工具进行协同工作。当然软件以后的发展方向，也应该是会把这些功能进行内置的，我相信这是一个软件在后续竞争中胜出的关键性细节。史蒂夫乔布斯离开我们很久了，但是谁会忘记，他孜孜不倦追求细节完美的伟大品格？我想一款优秀的AI写作工具，也应该是考虑更多我们使用者也没有关注到的细节，超越我们的期待。

1. 聚合词语：促使AI续写聚合性内容

Convergent words 聚合词语：引导AI做综合性的介绍、归纳或总结，聚焦于单一目标或者任务。
相似的表达方式有anchor words (锚定词语)，一般是设定某个关键词加上聚合词语作为锚文本，一般AI会自动加以解释或分析。

AI擅长于论证分析，所以可以让AI去做“搬运工”，使用一些目标指令级别的语言：

以及更多可以表述内容聚合的词语。

使用以上的关键词，可以让输出的内容更加聚拢在一个范围内，不至于偏离概括性、总结性的文字需求。

脾脏癌是一种生长在脾脏中的癌症，脾脏是人体最大的器官之一。不同的类型是淋巴瘤或血管肉瘤。这类癌症会表现出疼痛、疲劳、关节或口腔出血以及腹部肿胀等症状。这类癌症的治疗选择包括手术、化疗、放射治疗、生物制剂和免疫治疗。

而没有introduction字眼，则内容输出会显得更为散乱一些：

如果想要输出内容的方向和范围更有“保障”，也就是“X是Y”的这种把术语、概念等讲得更浅显易懂的方式，就可以考虑一些聚合词语。通常情况下，对标题、重要论点使用聚合词语，会更快获得满意的写作内容输出。

一些软件内置的功能，我们也可以视为聚合输出的工具：

2. 发散词语：促使AI续写发散性内容

在合作写作方面，AI的作用，更多是体现在发散思维上。我通常把AI写作软件作为自己的头脑风暴助手，让我突破一些知识和经验上的局限，这对于新行业新产品的内容营销具有重要的推动作用。

在这里我想借用一个概念“触发词” （trigger words），来表述如何让AI变得情感化，为我们输出相应的结果。经过测试，我采用了Brian Clark中的Words that evoke trust：

这类词，针对一些论点进行引援论证，往往AI会引出一些链接，来支持我直接查看引用。这会节省很多时间。这应该也是自然语言处理的一些特色，预先训练和过滤输出，越是高频出现或者反馈良好的文案，会获得更高的AI推荐偏好。我们可以利用这个隐藏的技术特性，提升我们的写作输出质量。

而更多的触发词，实际上我们也可以进行尝试，比如说 中所列
而实际上，很多AI工具也有一些快捷方式供我们进行发散性内容输出，比如：

还有很多我们根据自己实际需求提出的更多功能，也会进行开发或者完善。目前GPT-3还是处于一个急速发展的阶段，我们需要保持耐心和包容性，对一些bug保持开放的态度；也要保持好奇心，探索更多可能性和未知领域。相信我，一旦获得新的洞见和独特的技巧，会大大增强个人的写作信心。

3. 创造性词语：促使AI产生洞见

列举我们已经知道的事实后，加上一些特定的语句，AI就会发挥深度学习的威力，挖掘我们常规思维难以深入的推论或结论。

最开始的时候，我会借助进行查询，然后看看是否我想写的how to主题，是否已经有很好的文章了。如果有，我会对他们的主要观点和步骤进行概括性表述，然后加上这些语句后点击AI自动写作，往往获得新的洞见：

诸如此类的语句，我们可以根据自己需求搞更多。想象一下，我们是船长，AI是船，我们只要给一个方向，或许我们很快就能到达新的彼岸。

如何做到AI高效输出且内容有效？我个人有五个比较有用的技巧：

1. 借助关键词工具选择主题及变换种子文本

在选择主题的时候，就应该借助关键词工具，我一般考虑高流量而低竞争度的关键词作为核心关键词，这样可以确保我能够拿到好的排名。而在文案输出结果很少的情况下，替换高流量高竞争度关键词获得更好的输出结果，往往是我的首选策略。

有时候，可能我们进行同义词/反义词的替换，比如我会使用进行关键词的查询，然后替换。不得不承认，有时候AI碰到冷僻的词汇，反应是比较笨拙的，我们需要“教育”它。而我的母语是中文，经常会采用直译的方式进行英语表达。所以很多我没有掌握的英文单词的习惯用法，会成为我用AI创作的障碍。这也许对于其他非英语母语创作者，会是不错的想法。

2. 借助已经建模的模型进行输出

比如我写产品博客的时候采用AIDA model，可以获得更为最直接的输出，而不需要花费更多时间在构思和调整上。这些模型实际上得到了算法上的加强，软件开发者会倾注更多的精力确保使用者获得更好的体验。

灵活调用模型，也是我们获得更好内容的诀窍。比如说博客里面，我们可以根据需求，灵活调用listicle/FAQs等工具。

3. 选择适当的场景进行创作

当我们去做Facebook Ad的时候，我们就直接选择相应的场景，才会获得最佳体验。很多AI工具都有开发这个板块的，我们直接采用就可以了。

如果我们想要创作的板块，自己的AI工具没有成熟的建模，怎么办？我一般是采用折中方案，复制黏贴竞争对手的文案进行content rewrite，然后自然地插入我需要的关键词，最后进行剽窃检查。当然，我们也可以根据自己的需求，跟软件开发者进行建议，或许我们的想法会有很多响应，后续会更快得到开发上的支持。现阶段还是初步开发的阶段， 我们可以获得更多支持。

如上述，为了激发AI的创造性，有时候我们可以采用“强迫”的方式，比如我这几天经常采用的：

1. On the other side类似的描述，我们可以可以得到反面观点的描述。

所有的变换，都是为了让AI启动深度学习的反馈机制，给到我们更多的内容。您如果能抓住这个思路，就能总结出很多新的策略，并不仅限于我所列举的。

5. 针对竞争者，创造性模仿然后超越

我们很多人都有听过skyrocket的理论，而我的理解就是必须分析和理解竞争对手，然后我们通过模仿，把内容进行创造性的重组，并且加上更多的、新的元素，我们才能实现超越。

更多的、新的元素？这不就是AI擅长的么？！

尽管一些AI写作软件开发的宣传噱头，就是说我们可以用AI避免繁琐的SERP分析、关键词分析等等。但是我不会轻易抛弃这些至关重要的基础工作。知己知彼，百战百胜是我的首要写作策略，我的信心不会寄望于运气，而是建立在数据分析和衡量的各项指标上。

综上，为了高效和有效，实际上我们是要综合应用更多的关键词工具、以及你能够调用的资源进行额外的支持。另外使用AI工具的时候，要保持灵活性，学会快速调用模型，调整关键词等，让你不至于停下工作的步伐。当然，别忘记有时候适当的休息，我们可以获得能量的补充，也是我们保持高效的重要方式。

或许，是skyrocket的拥趸们让这个工具发扬光大了。

这个工具是克服Skyrocket写法障碍的利器，很多人用内容重写作为清洗内容作为通过剽窃检查的手段，毕竟比伪原创工具的关键词替换要省事多了。经常看到讨论贴要求增强rewriter，因为的确是需求比较旺盛。甚至，WordHero AI还除了Content Rewriter V2 (Beta)，支持更长字数、更高质量的内容输出。

但是我个人不怎么用skyrocket的手法进行写作，还是比较偏重于直接从零开始做文本。我只是偶尔因为语句太过于晦涩，就会使用内容重写进行变化。

事实上是，我在学习skyrocket的技术，希望后续能尽快跟大家分享这方面的收获。

Tone change似乎是当前的一个研发难点。同样也是skyrocket很需要的一种内容差异化的方法，当然也是营销日益个性化的的必然趋势。

没有冒犯的意思，有一些工具是给出了很多tone的选项，这让人看起来很兴奋。可是我也注意到一些负面的反馈，说一些tone的输出结果在他们特定主题下，并无显著差别。

博客自动写作 （Blog）

博客无疑是绝大部分AI自动写作工具最为用心的板块，常规的Tab功能我们可以看到：

这几乎是我在long form article里面用的最舒心的板块了。

这里说一下，采用不同的工具，输出质量不一样的问题。很多工具都是有输出字数的限制的，一般而言，1,000 words 需要花费0.3~0.5USD。而WordHero在APPSUMO购买后Editor的Add-on解锁后，是没有限制输出字数的，我有数字计算强迫症，我痛恨计算剩余量并审查规划，这是我为什么最终选择这个工具作为主力AI工具的原因。

我的一个朋友争辩说API很贵，限制字数输出的工具会有更好的体验。我对此保持怀疑，我尊重所有的AI写作工具开发者，也理解他们采用不同的方案所需要的艰辛付出，不管是经济上还是时间精力上的。但是我们应该避免妄自判断，哪个工具更好。或者我们应该说，我们更偏好某个工具，用起来更舒服。和我讨论的朋友偏好博客板块，然后他使用的AI工具，的确在当下对博客具有更友好的支持，所以获得他的偏爱。这无可厚非，但是我们还是保持理性，正确对待AI工具的不足，并且给到开发者更为切实的反馈。

越多的AI写作工具进行良性竞争，对我们越有利，不是么？每个人都应该为这种良好的竞争氛围做贡献。

文案公式copywriting formula 是目前比较吃香的文案写手职业，也是很多人羡慕的自由职业之一。有了AI写作助手的帮助，这些人会如虎添翼。而更多普通人，如果掌握了AI写作的诀窍，也有望能加入这一行业，获取丰厚的报酬。

对于其他的文案写作模型，暂时还没有被软件广泛推荐，比如说：
所指出27种社媒中产生点击和参与的文案模型，除了上述三种外，也有很多更为针对性的公式应付我们各种不同的需要：

以上这些公式，不一定需要AI工具为我们去做，而是通过公式的深刻理解，融合到我们对AI的应用，使用一定的格式进行内容输出的引导，这里面会涉及到一些策略，比如FAB就是我经常使用的模式，也是最为容易的方式，只需要填入：

AI会自动补充一些内容，如果XXX这个关键词不够好，则可进行替换，比如说使用关键词工具中更为广泛使用，搜索量更大的关键词，就能获得更多的输出结果可供选择。当然，也可以直接使用软件本身的一些插件，比如[product benefits]进行转化。

从我自己的实践经验来说，单次AI写作的成效高低，其实底层还是关键词的应用，如果我们配合关键词的调用，可以获得相应的内容。我常规的关键词策略是：

1. 如果内容产出受限，选用月搜索量更大/SEO难度更大的关键词，因为这类关键词具有更多在线内容进行竞争，我们可以获得更多的数据支持。

一般是提供产品名、简要描述以及语气等选项，各个AI开发进度不一样。特别是语气部分，有些工具虽然有很多可以切换，但最终并没有特别大的变换。Facebook的广告投放还是需要注意一些headline的写法，根据所列，我们看到一些标题的独特要求：

从以上例子可以看出，需要我们深入了解广告类的方方面面来达到专家级水平。

由于AI并没有完全深入对这些功能进行强化研发，所以我建议大家在使用AI进行Facebook广告输出内容的时候，要在深刻掌握相关广告特点和要求的基础上，进行后期的修改和优化来达到效果的最大化。

谷歌广告和Facebook广告存在同样的问题，AI内容产出并不是那么让人满意，甚至有时候会显得很笨重。仅仅是做了语句上的调整，没有很出彩的广告特色。

那么行之有效的一些方法是，我们可以针对我们要投放的关键词，参考我们主要竞争对手的投放广告进行研究。最简单的是，把他们的广告复制黏贴到AI中，使用content rewriter进行重写，然后自然地插入我们需要使用的关键词，得到和竞争对手类似的广告方案。我们也要关注A/B测试的结果，进行合理优化；对以往的广告投放，有哪些方面值得我们借鉴，而有哪些方面是我们需要避免重蹈覆辙的。

另外，我们要建立更好的网站营销内容，在网站设计上提升客户体验，从而在谷歌广告竞争中胜出。这是根本上提升谷歌广告投入产出比的方法。

最先拥抱AI写作工具的人，也是写作领域的两座大山的攀爬者： 产品品牌营销，博客内容营销。我的工作职位是对这两方面同时有需求的。

目前一些工具是直接提供了相应的功能，支持各个板块更加优质的输出：

以上会进行一些总体性的布局，对于关键词在不同部分的应用还是需要我们进行一些细致的处理。尽管不同的AI写作工具会对SEO进行加强，但是最终结果在非连续性内容输出、整体框架逻辑性不强的情形下，我们还是要在得到输出结果后，进行关键词的插入，并确保流畅性以及TD/IDF分数不要过高。

另外一些广告类Tab功能，其实也是隶属于这个板块的，只是我觉得广告类可以单独进行分类说明。

我个人使用marketing ideas工具板块，还是没有获得很好的体验，或许是需要进一步学习，特定的策略才能获得比较好的结果输出。

综上：营销的AI自动写作，是一种对各种营销数据包进行自然语言处理的产物。那么我们可以用这样的角度去理解：AI是基于统计方法、通过深度学习建模获得内容输出能力的，其中是存在很多特征、模式。对于AI没有建模训练的领域时，我们需要适应AI，而不是AI主动配合我们。在内容产出不佳的时候，或许我们要考虑自己建立一个模型。

这个板块我并没有很多使用，除了广告部分，我接触到的：

最近忙于适应AI的写作，很少发布视频了，也许我该进行尝试？

这个板块，是我日常工作的一部分。我会采用Gocopy的一些工具：

这些会比常规的AI写作方式，更快地获得满意的结果。

还有个较有趣的地方，一些工具的开发，实际上受初期使用者的影响比较大，导致开发的优先级有所差异。我想最终AI的工具也会是往一些工具走专精路线，而一些工具会走综合路线。

邮件自动写作（Email）

无论是cold email 还是 EDM （Email Direct Marketing），email都是非常值得AI自动写作投入更多研发的一个领域。或者，开发一个邮箱插件也是大家期盼的？目前接触到的功能选项有：

从实际体验来说，还是有待加强的。可能我的email技巧不够，不足以发挥AI的最大潜力。

我试过Fictional Story Ideas，或许缺乏思路的时候，来这里碰碰运气会是比较好的选择。
因为目前long form article，很多都是采用博客类似的板块做小说内容的输出，我觉得可能需要更强的构思能力，特别是文章偏长的情况下，AI分析的前后文幅度是有限的。

可能数据包支持的方向不同，更多地支持的是英文的小说类型，并非中文那种玄幻，武侠的类型，这导致我想写一部小说的梦想暂时只能搁置了。

而且，我也觉得似乎要产出好的内容，我自己也要进行相应的学习和训练，毕竟小说的写作，需要更多的组织技巧，我之前的写作策略都是非常局限于网站、产品或者服务这些领域的。在语言组织的时候，我遇到了很多困难。

我想应该有两种基本的思路去应用AI写小说：
1.AI作为主导，走分析性的路线：
单个主题写一个篇章，根据线索推动下一个篇章，最后把不同篇章串联起来大的章节，最终成文。这样AI的自动写作会成为主导者，产出很多随机的创意文字，也是一种非常酷的写作手法。

1. AI作为助手，综合性的路线：
   如果把小说整体情节进行切割，分成不同的章节，然后落实到具体的篇章，从一开始就把内容大纲落实了。这样AI自动写作就会变成助手，按需求和指示产出内容。

不管怎样，作家毕竟是比较创造性的人群，他们大多数可能并不需要AI进行辅助。目前用AI的作家人数似乎不是那么多，这导致小说方面的开发在AI roadmap里面占据了比较靠后的位置。

正如我前面所述，AI自动写作工具还是比较缺乏“小说基因”，除非开发者专门加以深入研究。供需应该是一体化的，这个艰巨的任务，也需要小说家们拥抱AI然后给到更多反馈才能完成。

好吧，我看了看墙边隔着两周没有碰的吉他，或许哪天我可以尝试一下poems 和song lyrics？

这些在我看来是低频的应用，或许是其他朋友们的日常工作，所以你们可以根据自己的使用体验，给开发者更多有益的反馈，也许你需要的功能会获得加强。

那么，让我做一个全文的回顾吧：

我们需要注意AI的几个原则：

• 从GIGO原则看：必须提供好的内容输入，才能收益最大化；
• 从20/80原则看：投入产出，起决定性作用的还是人，即使AI干了大部分的粗重活；
• 从反馈原则看：坚持踩/赞对AI输出的结果进行反馈，必要时对开发者进行反馈；
• 从原创原则看：我们不妨利用免费的一些工具去做剽窃检查，也能改进自己的一些小错漏。

我们要充分发挥AI工具的“聚合/发散”技巧：

• 利用聚合词语，我们让内容集中于某个知识点；
• 利用发散词语，我们让内容由此及彼，编织我们的知识网络；
• 利用创造性词语，我们让内容突破常规的认知局限，获得洞见。

在想办法让AI更好地为我们服务的时候，我们要注意不要偷懒，而是借助我们的关键词工具及其他工具，做好使用AI前的准备工作。其次，我们要合理调用相应的模型和场景，使用引导性的语言。在我们没有灵感的时候，我们就直接使用skyrocket的方式，突破原有的排名结果，给搜索者更高的搜索价值。

而对于不同场景，我们调用AI工具要学会兼顾。更重要的是，我们不能形成依赖，而是时刻明白，我们保持虚心，不断学习，AI就能更好地为我们服务。一些工具可能在当前开发进度下，不是那么完善，我们可以更为耐心和包容地等待，并且提供良好的反馈建议。

最后，非常感谢大家的共同努力，我最近一个月才真正接触AI写作工具但是非常着迷，也从很多人身上学习了新的知识。比如GIGO, 80/20 原则，就是Marty Engllander在他的视频和博客中经常提及的原则，我也非常赞助他的看法。或许，我们可以慢慢寻找更多技巧！期待你们的点赞、转发和评论。这将激励我更快、更多地分享你们感兴趣的话题。

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