在阅读了 Semrush 长达 148 页的 AI 内容营销报告后，我发现了一些引起我注意的见解，并解答了之前产品活动中一些挥之不去的问题。鉴于篇幅较长，我将把关键数据分解成易于理解的部分。 您可以 在此处访问完整报告。 在开始之前，我想请读者考虑以下问题： 有多少人在工作中使用大型语言模型工具来提高效率？ 您认为人工智能能提高您的工作效率吗？如果没有，您担心什么？ 在你接触的所有内容中，你认为有多少是人工智能在你不知情的情况下生成的？ 报告数据来源 该数据来源于对 2,600 多家中小型企业的调查。 以下是受访者的人口统计分析： 大多数受访者来自小型企业： 公司规模： 47% 微型企业（1-9 名员工）： 30% *这意味着 来自员工少于 50 人的公司。 小型企业（10-49 名员工）： 76% 的受访者 16% 中型企业（50-249 名员工）： 7% 大型企业（250 名以上员工）： 1% 代理机构： 超过一半的受访者担任领导职务： 职位： 55% 企业主/创始人： 11% 营销经理： 8% 首席执行官： 你在使用人工智能吗？ 首先，67%的受访者使用AI工具进行SEO和内容营销，其余33%则没有。 个人或企业选择不在内容营销和 SEO 策略中采用 AI 工具的动机或考虑如下： 35% 的人根本不知道 AI 工具是一种选择。那么 65% 的人知道但还没有开始使用它们怎么办呢？ 37% 的受访者表示，这归因于缺乏培训或不了解如何正确使用这些工具。 另外 31％ 的人更关心最终结果的原创性，而 30％ 的人对质量表达了类似的担忧。 从这些调查结果中，我们可以看到，人们对当前人工智能的反馈中，有相当一部分与不知道如何正确使用有关。也有人担心生成内容存在抄袭风险，而另一群人则选择不信任人工智能生成的内容。绝大多数受访者关注的是质疑人工智能生成内容的质量，认为其不可靠或存在风险。 那些不使用AI的人对现状满意吗？ 对于不使用人工智能的企业来说，答案令人惊讶地是否定的。 不到一半（49%）的企业认为他们的内容营销工作有效或非常有效。 相当多（43%）企业认为他们的内容营销工作只是一般水平，而65%的企业认为内容营销无效。 当受访者反思他们在吸引自然流量（SEO）方面的有效性时，我们看到了类似的结果。 只有18%的人认为自己的工作非常有效，而大多数人（43%）认为他们的工作成果只是一般水平。 然而，这引发了我更多的疑问。 如果营销效果一般，为什么这些不使用AI的商家还是拒绝采用AI呢？ 下面两组数据更是引人深思： 有趣的是，40% 声称不使用人工智能的用户仅需一小时就能完成一篇长博客文章。48% 的用户每周只花 5 个小时进行内容创作。 这些数据可能代表了这些用户和企业的以下看法： 他们可能不认为内容营销很重要。 他们可能只是为了“完成任务”而匆忙写作，而不是真正投入到有价值的内容创作中。 他们可能将大部分营销资源投入到付费广告等其他渠道，而忽视了内容营销。 另一组数据可以佐证我的观点：使用AI的用户（使用AI之前）：49％的人写一篇长文要花费3个多小时，35％的人花费2-3个小时。 ：这个对比明显地看出，选择使用AI的用户群体在采用AI之前就已经更加重视内容质量，并且愿意投入更多的时间。 质量意识的差异 ：采用AI后，36%的用户在1小时内读完长篇文章，35%的用户在2-3小时内读完，相比采用AI之前49%的用户需要3个小时以上形成了鲜明对比，可见AI在提升效率方面有着巨大的潜力。 效率提升显著 从数据中我们可以看出， 这些用户理解优质内容的价值，拥有成熟的内容营销策略，寻求在保持或提升质量的同时提升效率的方法。这一洞察对于AI工具的市场策略具有重要的启示。 在使用AI工具之前就重视内容质量、愿意投入时间的用户才是AI工具的真正目标用户群。 实现既有目标。 与其劝说不重视内容营销的用户采用 AI，不如将重点放在已经认识到内容重要性的用户身上。对于这群用户，关键不是告诉他们“应该使用 AI”，而是展示 AI 如何帮助他们更好地 营销应该强调人工智能如何优化现有的工作流程，以及如何让创作者更加专注于创意和战略工作，而不是简单的文字处理。案例研究可以用来展示人工智能工具如何深化研究、改善内容结构或增加内容互动性。 在产品开发方面，应更多地关注能够提高内容质量的功能，而不仅仅是加快写作速度。例如，提供更好的研究辅助工具、改进的 SEO 建议或更智能的内容结构优化。 客户教育也应该转向更高级的主题，例如如何将人工智能融入整体内容策略，如何使用人工智能产生的洞察力来改善内容规划，或者如何使用人工智能更好地理解和满足目标受众的需求。 这种方法不仅可以吸引更多有价值的客户，还可以建立更持久的客户关系。因为你不只是在销售一种工具，而是提供一种可以真正提高工作质量和效率的解决方案。 AI 用户在想什么？ 从以上数据我们可以看出： AI 工具在内容营销领域应用广泛，58% 的用户利用 AI 进行内容和主题创意研究，这是最常见的用途。在内容创作和优化方面，52% 的用户使用 AI 重写和改写文本，而 50% 的用户则使用它从头开始写作。 在内容形式方面，博客文章（58%）和社交媒体帖子（55%）是最受欢迎的 AI 辅助创作类型。AI 还用于内容策略规划，47% 的用户使用它来制定内容营销策略。 值得注意的是，人工智能在提高内容质量方面发挥着作用，29% 的用户使用它来增强文案的可读性，26% 的用户使用它来优化语气。 虽然文本内容仍然是主要的应用领域，但人工智能正在逐渐扩展到多媒体内容创作，包括短视频（31%）、图像（28%）和音频（7%）。 超过一半的用户了解人工智能 这里让我比较惊讶的是，有相当多的企业和用户深刻理解大型语言模型背后的原理和机制。 近半数用户采用多步骤提示和附加问题的做法，其实体现了他们对“思维链”（CoT）概念的掌握。这种方法模拟了人类的思维过程，引导AI逐步推理，从而得出更准确、更合乎逻辑的结果。这不仅提高了输出质量，也增强了AI响应的可解释性，这在许多商业应用中至关重要。 同时，41%的用户知道如何让AI扮演具体角色，表明他们对系统提示的理解非常深刻。系统提示是设定AI行为和角色的关键，可以显著改变AI输出的风格和内容。该技术的广泛应用表明用户已经认识到AI的灵活性，正在探索如何将AI塑造成适合特定任务的专业工具。 这组数据揭示了AI工具在内容创作中的双重角色：既是强大的助手，又是需要监督和完善的工具。绝大多数用户（73%）会亲自审查AI生成内容的语气和风格，48%会进行事实核查，这清楚地表明用户对AI产出保持谨慎的态度。这种普遍的人为干预不仅反映了人们对AI生成内容质量的担忧，也凸显了人类判断在内容创作过程中的关键作用。 与此同时，高达73%的用户对AI生成的内容进行了不同程度的修改。这一数据有力地表明，AI工具还有巨大的改进空间。用户期望输出更精准、更符合特定需求的内容，这为AI技术的进一步发展指明了方向。然而，这种普遍的修改行为也揭示了一个重要的事实：AI并非完全取代人类创造者，而是作为增强人类能力的工具而存在。 如果你看不出区别，那么它是否真实还有意义吗？ 作为一名亲自开发并设计过 SEO 内容生成工具的业内人士，我经常会思考这个问题：AI 生成的内容真的可靠吗？关于这个话题的有效性，网上有很多争论和讨论。这里就不多说了，感兴趣的读者可以看看文末的 。 参考链接 关于人工智能生成内容的质量，我想起了几年前大学时看过的电视剧《西部世界》中的一个场景—— 主持人被问到“她真的是‘真实’的吗？”，她回答说， “如果你不知道，这还有什么关系吗？” 西部世界 在这份报告中，有一个很有意思的部分，他们设计了一个AI测试。调查覆盖了700多位美国消费者，巧妙地设计了一个双盲实验来评估AI生成内容的有效性。 实验使用了ChatGPT和ContentShake AI等先进的AI工具，同时也邀请了多位专业写手参与内容创作。这种人机协作的方式，既保证了内容质量的可比性，也反映了当前内容创作行业的趋势。 研究团队精心准备了各种形式的内容，每种形式都有人工创作和AI生成的版本。参与者被要求选择更能引起共鸣的版本，而不会被告知内容的来源。 本次实验设计的独特之处在于直接聚焦人工智能生成内容的两个核心问题：可读性和共鸣性，通过消除参与者对人工智能的潜在偏见，研究能够客观评估内容本身的质量和吸引力。 以下是报告中摘录的6组实验数据： 博客文章介绍（室内猫粮）： 人工智能获胜：54% vs 46% 社交媒体广告（西班牙家庭度假村）： 人工智能获胜：70% vs 30% 博客文章段落（室内猫的特殊饮食需求）： 人工智能获胜：60% vs 40% 社交媒体帖子（跳伞提供商选择建议）： AI 获胜；65% vs 35% 社交媒体广告（社交媒体管理和规划应用程序）： 人工智能获胜：53% vs 47% 产品描述（简化视频生成应用程序）： 人工智能获胜：65% vs 35% 在所有 6 个测试场景中，AI 生成的内容都获得了更高的分数，这表明 AI 现在可以生成与人类作家相当的内容，在某些情况下甚至比人类作家更受欢迎。 调查对象在不知道哪个版本是人工智能生成的的情况下做出选择，这表明人工智能生成的内容已经达到了可以“欺骗”普通读者的水平，使他们很难轻易区分人类和机器生成的内容。 在我看来，AI生成内容的有效性已不再是一个假设，而是正在被市场验证的现实。随着越来越多的企业成功采用AI工具，这项技术的可行性也通过实际应用得到了证明。对AI持怀疑态度的声音，某种程度上让人联想到工业革命时期人们对机械化生产的质疑，当时有人认为机器生产的产品“缺乏工艺”。今天，我们也会听到类似的观点，认为AI生成内容“缺乏人类创造力”或“没有灵魂”。但历史告诉我们，这种观点往往源于对新技术的缺乏了解或偏见。 从哲学角度看，区分 AI 生成内容和人类创造的内容是件很难的事。想象一下，你提出一个初步想法，然后使用 AI 工具对其进行多次改进和修改，并结合你的反馈最终完成一篇内容。这个过程就像忒修斯之船悖论。就像我们很难判断一艘经过不断修理和更换的船是否还是原来的船一样，我们同样很难确定经过多次 AI 处理和人类调整的内容是否仍然可以被视为纯人类创作或纯 AI 生成的内容。 总结与反思 这份报告其实对AI从业者来说是一个鼓励，在目前内容生成受到质疑和争议的环境下，我们从数据中看到AI工具的采用率在不断上升，这个趋势不仅验证了AI在内容创作中的实用价值，也为行业注入了信心。 有趣的是，我突然意识到一个重要的观点： 相反， 这个见解让我感到，与其花大量时间教育市场，不如集中精力完善工具，实现指数级的效率提升。 新工具采用率的上升并不意味着整个市场都得到了教育。 那些早期采用的人正在淘汰其他人。 这份报告还揭示了人工智能与人类合作的新模式，大多数用户都会查看和修改人工智能生成的内容，这表明人工智能更多的是增强人类的能力，而不是简单地取代人类。 另一个有趣的发现是，原本重视内容质量的用户往往能更好地利用人工智能工具。 这可能会导致内容创作市场的两极分化：善于利用人工智能的人将获得巨大优势，而跟不上的人可能会被市场淘汰。 总体来说，这份报告不仅为AI内容生成工具提供了强有力的数据支持，也为整个行业指明了方向。对于我们AI工具开发者来说，关键是要完善工具，实现效率的大幅提升，才能在这场技术革命中占据先机。 在人类的宗教与历史中，人们总是选择“眼见为实”，就像《圣经》中的多马，需要亲眼看到耶稣的钉痕，才能相信耶稣复活。今天，我们看到了类似的情况——那些亲身体验了AI工具带来的巨大效率提升的人，正在用行动证明AI的价值。而那些仍在观望的人，可能很快就会发现自己落后于时代。在这个瞬息万变的时代，重要的不是说服所有人相信AI的潜力，而是让AI工具的结果自己说话。
