5.2 用AI建立持续选题库
用AI建立持续选题库
直接问AI“给我100个爆款选题”，通常会得到相似、宽泛而缺少材料的标题。持续选题库不是标题仓库，而是一组有读者问题、有事实来源、有内容角度并能判断优先级的写作任务。
四类选题来源
1. 问题型选题
来自读者反复遇到的困难，例如“AI写出的通知为什么总缺时间和责任人”。它的价值在于解决明确问题。应记录读者原话、出现情境和已有尝试。
2. 经验型选题
来自作者真实完成过的任务、方法或失败复盘。经验必须有过程材料，不能让AI生成第一人称故事。可以写“我怎样从会议记录整理出行动项”，前提是作者确实做过并能核实细节。
3. 热点型选题
来自近期事件、产品更新和公共讨论。热点只能提供切入时机，不能代替读者价值。发布日期、功能、原话和背景必须查询可靠来源，区分事件发生时间与报道时间，并说明信息截至何时。
4. 案例型选题
来自可公开或已脱敏的真实案例，通过背景、选择、结果和经验帮助读者迁移。案例授权、数据和人物边界要先确认。
四类选题可以组合，例如用近期工具更新回答一个长期存在的用户问题，但事实来源仍要分别记录。
建立选题卡，而不只保存标题
暂定选题：
选题类型：问题型 / 经验型 / 热点型 / 案例型
目标读者：
真实问题或触发事件：
读者获得的具体价值：
核心结论：
已有材料与来源：
还需核查：
适合渠道与形式：
预计制作成本：
有效时间：长期 / 指定日期前
状态：收集 / 待核查 / 可写 / 制作中 / 已发布如果“已有材料”为空，这只是一个灵感，不是可以立即交给AI完成的文章。
持续收集真实需求
设置低成本入口：每周整理评论与提问，记录工作中重复解释的问题，把客服或销售反馈转成脱敏的问题句，回看搜索和站内数据。每条记录尽量保留原始语境，避免只抄一个关键词。
不要采集不必要的个人信息，也不要未经允许公开私信和客户对话。选题库保存的是问题模式，不是用户档案。
让AI聚类和扩展
AI适合从已有问题中找共同主题，并将一个问题扩展成不同深度：
请对以下真实问题进行聚类，保留每条来源编号。
为每组提炼共同任务、常见卡点和可验证结果，再扩展为：
1. 一篇基础解释；
2. 一篇操作教程；
3. 一篇错误复盘；
4. 一个适合图文或短视频的单点内容。
不得加入材料中没有的用户需求、产品功能或使用体验。扩展不是同义改写。每个候选选题应解决不同层级的问题，能回到至少一条真实材料。
用四项标准筛选
可以分别以1至5分初筛，但分数只是讨论工具：
| 标准 | 判断问题 |
|---|---|
| 读者价值 | 能解决多具体、多重要的问题？ |
| 时效 | 是否需要在特定时间前发布？ |
| 可信度 | 是否有足够材料支持核心结论？ |
| 制作成本 | 核查、写作、配图和审核需要多少投入？ |
优先制作价值高、可信度高且成本可控的内容。热点时效很高但材料不足时，宁可延后或缩小结论，也不要抢先发布未经核实的信息。
热点选题的核验流程
- 找到官方公告、原始文件或当事方信息；
- 核对事件时间、发布主体、适用地区和版本；
- 与至少一个可靠补充来源交叉检查重要背景；
- 区分已确认事实、外界分析和作者判断；
- 记录检索日期及可能继续变化的内容；
- 发布前再次检查标题和摘要是否超过证据范围。
AI搜索摘要只能作为线索，应打开原文核对。无法确认的信息不要用“网传”“据说”包装后发布。
每周维护一次即可
选题库不需要复杂系统。一张表格或Markdown文件就能记录。固定进行：新增真实问题、合并重复项、淘汰过期热点、补充材料、调整优先级，并从“可写”状态选择下一批任务。
选题进入写作前检查
- 能指出它来自哪个真实问题、经验、热点或案例；
- 目标读者与账号定位一致；
- 读者价值可以用一句具体结果表达；
- 核心结论已有材料或清楚标明待核项；
- 热点事实、产品信息和版本已另行核验；
- 渠道和形式适合这个问题；
- 制作成本与发布时间可接受；
- 不依赖虚构经历、反馈或效果。
有了可持续的选题库，标题就不再凭空制造注意力。下一节将以选题卡和真实材料为基础，生成并筛选准确、具体的标题与开头。