使用AI进行内容策略研究：在写作之前了解你的受众想要什么
使用AI进行内容策略研究可以让你在投入生产之前，测试角度、格式和标题，利用模拟的受众细分。
使用AI进行内容策略研究：在写作之前了解你的受众想要什么
内容营销存在一个没人诚实谈论的测量问题。你发布、测量、学习。但反馈循环需要几周或几个月。当你知道什么有效时，你已经在无效的内容上投入了数千美元。
典型的内容团队每月发布10-20篇文章。也许其中2-3篇能产生显著的参与度、流量或销售线索。其余的都是没有成功的有根据的猜测。并不是因为写作不好，而是因为角度、格式或方法没有与受众真正关心的内容产生共鸣。
使用AI进行内容策略研究颠倒了这一顺序。你先测试，然后再发布，而不是先发布再学习。
内容策略研究的问题
内容策略需要回答一些用传统方法难以研究的问题：
“现在我的受众真正关心什么主题？” 关键词研究告诉你人们在搜索什么，但并不能告诉你什么会让一位市场副总裁停止滚动并真正阅读某些内容。
“关于某个主题的哪个角度会引起共鸣？” “如何改善你的销售流程”可以从20个不同的角度来写。大多数内容团队根据上个季度有效的内容或SEO工具的建议来选择。没有任何方法考虑到受众不断变化的优先事项。
“什么格式适合这个主题和受众？” 是深入指南、比较文章、基于数据的分析，还是引发争议的观点？格式的选择通常基于内部生产能力，而不是受众的偏好。
“这个标题能否停止滚动？” 每个内容营销人员都知道标题决定了内容是否会被阅读。但标题测试通常发生在发布后，通过电子邮件主题的A/B测试或社交媒体的变体。到那时，内容已经发布。
AI如何改变内容研究
使用AI进行内容策略研究利用模拟的受众角色在生产之前测试内容决策。以下是实际操作的样子：
主题验证
与其猜测哪些主题会引起共鸣，不如直接询问你的目标受众：
“这个季度你工作中最令人沮丧的是什么？” “你希望有人在你的行业中诚实地讨论什么主题？” “最近有什么内容真正改变了你的工作方式？”
这些开放性问题揭示了关键词研究无法发现的内容机会。一个模拟的产品负责人可能会告诉你，他对利益相关者在路线图决策中的对齐感到沮丧。这是一个你在关键词工具中找不到的内容角度，但会与该细分市场产生强烈的共鸣。
角度测试
选择一个主题，并用相同的受众角色测试多个角度：
- “这是一个关于市场研究为何失败的帖子。你的反应是什么？”
- “这是一个不同的角度：市场研究并没有失败，团队只是使用了错误的方法。哪个方法对你来说更有说服力？”
- “如果我们从成本的角度来处理呢？‘你花费50,000美元进行12周的研究。这是你可以替代的做法。’这吸引你吗？”
受众角色用推理作出回应，而不仅仅是偏好评分。你会了解到为什么一个角度有效，而另一个角度却没有产生共鸣。
按角色的内容格式偏好
不同的受众以不同的方式消费内容，这些偏好因角色、资历和行业而异。AI模拟让你能够按细分映射格式偏好：
| 角色类型 | 偏好的格式 | 理由 |
|---|---|---|
| C-Suite高管 | 基于数据的简短简报；播客摘要 | 时间有限，需要信号而非细节 |
| VP / 主管 | 框架、比较指南、操作手册 | 需要工具来实施和委派 |
| 个体贡献者 | 分步教程、模板、深入指南 | 需要实用和可应用的指导 |
| 技术买家 | 文档、架构概述、基准 | 需要在推荐之前的证据 |
这些模式并非普遍适用，但针对每个角色校准的AI角色将揭示你可以与实际分析对比的格式偏好。
使用AI面板测试标题
Minds中的面板允许你同时在多个受众细分中测试标题。为一篇文章写五个标题选项，并通过一个4-6个受众角色的面板进行测试。
你不仅会得到“我会点击这个”的反馈。你还会得到：
- “这个标题让我觉得是关于X的，但文章实际上是关于Y的。”
- “这很有趣，但听起来像任何其他SaaS博客。有什么让他们与众不同？”
- “这个在LinkedIn上会有效，但在电子邮件中听起来太随意了。”
这些定性反馈不仅塑造标题，还塑造整个编辑方向。
使用Minds构建内容研究流程
每周内容规划（30分钟）
在你的编辑会议之前，将下周提议的主题通过你主要的3个受众细分的面板进行测试。问每个人：“你会阅读这个吗？为什么会或为什么不？什么会让它对你更相关？”
将反馈带到你的编辑会议中。让受众的反馈引导优先级，而不是内部意见。
生产前角度测试（每篇15分钟）
在撰写者开始写作之前，测试2-3个可能的角度与该篇文章的目标角色。将获胜的角度和受众的推理分享给撰写者，作为简报的一部分。
这不会增加时间。它用“写一些关于X的内容”的模糊简报替换为“从Y的角度写关于X的内容，因为我们的受众关心Z。”
草稿后标题优化（10分钟）
在发布之前，将你的标题和3-4个替代选项通过一个面板进行测试。选择产生最强烈反应的标题，并对实际内容设定更准确的期望。
这并不替代什么
使用AI进行内容研究是你内容策略的一个输入，而不是性能数据的替代品。
实际的参与度指标仍然重要。 AI模拟告诉你基于受众推理什么应该有效。实际数据告诉你什么真正有效。两者都要使用。
SEO的基本原则仍然适用。 AI角色不知道你的域名权威、关键词排名或搜索中的竞争格局。内容策略研究补充SEO，而不是替代它。
原创报道和专有数据无法被模拟。 如果你的内容优势在于原创研究、案例研究或第一手数据，AI模拟可以帮助你打包和定位这些内容，但无法创造出潜在的差异化。
总结
内容团队在无效的内容上浪费了大量资源。这并不是因为他们的工作不好，而是因为发布和学习之间的反馈循环太慢。使用AI进行内容策略研究将这一循环从几周缩短到几分钟。
你仍然需要优秀的撰写者。你仍然需要分发策略。你仍然需要衡量结果。但你不再需要猜测受众想要什么。你可以直接问他们。