百萬大V也AI寫稿?深扒幕後驚人!這背後其實都是生意

寫這個選題多少有點被逼出來的意思。

最近老有人說熊貓文章是AI寫的,一次兩次我也沒當回事,結果說的人越來越多,還有人直接把GPT、GLM之類的檢測結果截圖甩給我

評論區

我看完就挺納悶,熊貓做自媒體這麼多年,寫東西一直是這個味兒。以前AI還沒現在這麼好用的時候,我也這麼寫,那時候怎麼沒人說?總不能AI穿越回去,先把我的文風學了吧。

爲了搞明白AI文章到底是怎麼判定的,我花了一個星期,把各大百萬粉博主的文章挨個丟進檢測工具,最後拿回來的信息相當離譜。

大V也中招

先疊個甲,AI輔助寫東西現在很正常,熊貓自己也天天用AI。查資料、整理東西、改錯別字,這些都沒啥不能說的。

但如果檢測器動不動給你打個50%、60%,大家看到這個數字,第一反應多半還是這篇不會大部分都是AI寫的吧?

AI聲明

現在各大平臺都有所謂的AI聲明,但實際去看你會發現,很多作者就算用了AI輔助也壓根不標,因爲一旦標了,內容走的推送機制就不一樣了,很可能會被限流、降權,所以現實情況大家也懂,主動去標的人並沒有想象中那麼多。

某二手博主

這次熊貓挑了一批大V的文稿,主要用GPT和騰訊的朱雀跑了一遍,結果出來我是真沒想到。比如某閒X機,隨機抽了十篇10萬+流量的文章,GPT判定其中五六篇的AI痕跡都在30%以上,甚至還有直接過50%的。

數據2

一個賽道說明不了什麼,我又找了其他賽道的知名博主,某遊戲區博主手X姬的數據同樣抓的是閱讀比較高的內容,檢測結果30多、40多很常見,有些甚至能摸到60%。

這兩個號都不是最近才冒出來的新作者,老粉基本都看得出來,他們很多年前就是這個寫法。口癖、敘事節奏,包括一些一看就是作者自己的怪習慣,都沒怎麼變。

那問題來了,這種情況下AI率怎麼還能測出這麼高?

越老越高?

所以後面幾天,我沒再盯着“誰的AI率高”這件事看,而是開始亂測。

同一個作者,舊文章測幾篇,新文章測幾篇;閱讀高的測,普通文章也測。然後我發現一個挺怪的現象,老文章經常高,新文章反而容易低。

最新文章

剛開始我還覺得是巧合。

爲了驗證一下,我甚至專門蹲了手X姬更新,文章剛發沒多久,我馬上覆制進去測,那時候給出來的AI率確實很低。

過後我又換了幾個作者做同樣的事,雖然不是每一篇都嚴格符合,但整體看下來,這個傾向還挺明顯,越新的文章,檢測結果反而越不像AI。

規律是有了,但爲什麼?

模型訓練的一部分

想到這,這讓我想起了之前熊貓博客突然非常卡,我第一反應還以爲是服務器或者Docker哪裏抽風了,翻日誌的時候才發現,請求量有點離譜。各種爬蟲一天到晚往裏面鑽,有時候幾乎每分鐘都能看到。

以前做網站也有爬蟲,Google、百度這些搜索引擎蜘蛛大家都熟,爬完至少還有機會給你帶點搜索流量。

日誌情況

我把其中一些IP和UA拿去分析,裏面能看到和字節、Meta相關的請求,也混着其他各式各樣的機器人。

爬蟲

看到這裏,我腦子裏冒出來另一個問題:現在的AI,到底是跟誰學會寫中文的?

教程、新聞、論壇帖子、公衆號文章、博客、產品評測,模型學語言的時候,總得先見過足夠多的人類文本。我們覺得某些寫法“很像AI”,可AI本來就是照着人寫的東西學出來的。

而AI檢測器判一篇稿子像不像AI,參照物是這個大雜燴,測到的未必是“這篇文章到底有沒有用AI”,更像是在判斷:這段文字和模型常見的表達方式到底有多接近。

GEO,新的流量生意

順着這條線往下翻資料,我又碰到了一個這兩年很火的詞:GEO。全稱Generative Engine Optimization,生成式引擎優化。

谷歌搜索

以前大家琢磨百度、Google喜歡什麼,想辦法讓自己的網頁往搜索結果前面擠,現在越來越多人連搜索框都懶得用了。

有問題直接問豆包、元寶、ChatGPT,AI啪一下把答案整理好,要是整理答案的時候順手把你的文章、品牌或者網站引用進去,這個入口就出來了。

展示效果

熊貓自己搜“什麼叫GEO”的時候就能看到類似效果,AI摘要下面直接掛引用來源,文章、網站都在裏面,以前大家搶搜索第一頁,現在有人開始琢磨怎麼混進AI的答案裏。

比如把關鍵信息放得更明顯,數據寫具體一點,來源別藏得太深,讓機器更容易找到需要的那句話,改完以後,被生成式搜索或者AI答案引用的機會確實可能發生變化。

注意這裏有個很微妙的問題,這些寫法對人來說也沒什麼毛病,誰都喜歡重點清楚、數據靠譜、出處好找的文章。

GEO課程

可一旦大家都開始研究“AI喜歡怎麼讀”,文章慢慢就會往同一個方向靠。

AI引擎

對熊貓這種長期寫NAS教程的人來說,GEO甚至可能是好事。以前別人搜“NAS怎麼部署XX”,需要先打開搜索引擎,再點進主業慢慢翻,以後他直接問AI,AI把步驟說完,再把熊貓的文章掛在下面,這個流量反而更精準。

但我比較好奇另一件事,假設以後所有人都照着“更適合AI讀取”的方法寫文章,標題怎麼放、數據怎麼寫、結論擺在哪,全有教程。

AI再去學習這些內容,過兩年檢測器回頭一測:怎麼全網都像AI?這畫面想想還挺抽象的。

寫在最後

所以這一星期折騰下來,我對所謂“AI率”反而沒以前那麼認真了。

尤其是那些寫了很多年的老作者。人家十年前就是這個文風,現在模型把這種寫法學走了,轉頭檢測器再跑過來告訴作者:你很像AI。多少有點倒反天罡。

GPT回答

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