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- 机器算法的第1个特点是通过数据和算法，对内容的质量进行一个评估，比如我们常说的语义理解、内容标签等等， 我们可以通过对常见的内容算法进行了解和学习，让我们的内容更加符合被机器推荐的特点。
- 机器算法的第2个特点是通过用户的行为数据比如阅读的时长点赞分享和转发，这些数据本质上是用户对这一条内容质量的投票，内容质量达到某一条线后会被机器放入一个更大的流量池中。
1. 内容本身能够解决客户关注的问题假如我们有一款鼻腔喷雾，提到这个鼻腔喷雾的效果如何好，他的性价比如何高，这是广告内容，只有当用户对鼻腔喷雾已经有了需求的基础之上才有意义。而更受欢迎的内容应该是“秋冬之际，如何预防并缓解鼻腔干燥敏感问题”，无论鼻腔喷雾是否出现在这个内容中实际上这个内容已经可以解决用户关注的某个问题。用户关注的问题越刚需，以及内容能够提供的帮助越大，这个内容的质量则越高。
2. 传递某个用户不知道的信息这个信息越夸张效果越好，包括但不限于用户的好奇心、猎奇心理、炫耀心理等，每个平台上都有大量“无用的冷知识”系列号受到关注。通过在内容中间适当的布局一些目标用户不了解的知识会让用户对内容的质量评价大大提高。
3. 通过一些文案上的小技巧比如说在并列的知识点或者逻辑关系中，使用123或者无序符号；使用因为……所以，由于……导致，更何况……等逻辑连接词来衔接句子。都可以让内容显得更加“干货”。
4. 增加细节的描述对于消费者的口碑种草而言，生活的场景、细节是否充分决定了内容的真实性，其细节是否具备典型性决定了能否打动目标消费者；对于to B类内容而言，描述商家的痛点或遇到的问题是否有细节，决定了客户觉得你是否真的懂业务。
5. 内容的篇幅与比例我们往往会忽视用户在看我们的内容的时间是有限的。而我们要在有限的时间内引导用户看到我们希望用户看到的内容比如说凸显我们专业性的价值点，一些我们要强调的产品的优势等等，有一个很重要的技巧在于控制文章的篇幅与段落，需要强调的内容，我们把它的篇幅拉大，尽管也许没有那么多的内容。但是更多的段落和篇幅能够让用户把阅读时间放在其中，从而体现出我们想要让用户看到的部分。
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秉承着更加落地与实用的原则，上面的5条技巧都可以直接进入到我们的内容生产环节中。但他们之间并不是相互独立的，也就是我们完全可以融合多条技巧在一篇内容中，它往往能带来更好的效果。
（本文即利用了多个上述技巧）。
三、内容生产流水线我们明白，商业文案与艺术创作之间最大的界限在于艺术的驱动是自我的表达，而商业文案的驱动是用户需求的满足，这意味着同样为文字工作者的商业文案不应该向艺术类作品一样依赖灵感或者创意。
我们更需要稳定的产出高质量的内容，平稳的推进营销的节奏，而不是寄希望于赌博式的、虚无缥缈的创意、爆文、刷屏、一夜爆红。这是因为所有刷屏的游戏、创意、广告等等内容形式，背后的试错成本都是冰山效应 —— 有着太多的时间成本投入石沉大海。
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因此我们应该根据自己的产品和行业特点，将内容生产的过程尽可能的分解形成相对标准化的流程。这也是为什么我们把内容创作的整个过程不叫做创作，而叫做生产，因为商业文案的本质更接近于工业生产而非艺术创作。
实际上不同的产品、行业，以及面对不同的内容平台，生产的内容和流程肯定会有一些不同。今天以To B产品推知乎及百家号，和To C产品推小红书举例。
1. To B产品：从业务环节切入，到产品植入结束我们知道好的To B内容，一定要对客户的商业模式和经营闭环有所了解，越是深入，越能够找到内容的切入点和产品的植入点。
因此我给出这样一个流程：
- 画出客户的核心业务流转地图，越详细越好。
- 找到业务环节中面临的困难，把它分为整个行业与市场的困难以及你的目标客户（如体量达到某个规模的公司）会面临的困难。
稿源：(人人都是产品经理)
【傻大方】网址：/c/112EL1F2021.html
标题：产品|内容营销实战分享：2B和2C企业如何快速产出高质量内容？( 二 )