先摆一组我们自己的实测数据：

我们有个家居行业的客户，5月份被AI引用最多的前十篇文章里，8篇是我们同事和外部专业撰稿人写的，只有2篇出自Agent。

本文来源于广告门 adquan.com

客户3月TOP10引用文章 绿色为人工创作

同时我们还发现，同样是发出去的文章，真人写的，最长能被AI持续引用半年以上；而Agent写的，通常活不过15天——发出去有个十天半个月的热乎劲儿，之后就慢慢沉下去，再也没有AI来抓它了。

这个信号很清楚：在被AI采信这件事上，真人写的东西，正在系统性地跑赢AI写的东西。

▎为什么会这样？

原因其实不难理解。

过去这一两年，AI内容经历了一场大爆炸。全网充斥着大量AI批量生成的文章——语句通顺、结构工整、看着挺像回事，但读完你会有种说不出的空。英文圈给这种东西起了个很传神的名字，叫"AI slop"，翻译过来大概就是"AI泔水"。说了一堆正确的废话，但是真正有效的信息一个也没有。

平台和模型也不傻。内容多到一定程度，它们必须开始自保，否则抓回来的全是这种同质化的正确废话，答案质量会直线下降。谷歌就是最典型的例子：它的"有用内容更新"，加上专门针对"规模化滥用内容"（说白了就是用AI批量刷文章）的打击，直接把大量违规站点从索引库里永久剔除了。国内平台的采信逻辑也在跟着变，方向是一致的——往真人内容倾斜。

那AI写的内容到底差在哪？我们拆了很多篇，通病基本就这么几条：

结构工整到千篇一律，一看开头就知道结尾；没有任何真实使用体验，因为它压根没用过；缺少那种具体到"膈应人"的细节；观点永远四平八稳，谁都不得罪。

而AI现在最想要、最稀缺的恰恰是反面这些东西：真实的使用场景、具体到离谱的细节、敢说的缺点、鲜明的立场。这些是Agent暂时给不了的，也正是真人写手的价值所在。

说到底，AI能写出"正确的话"，但还写不出"可信的话"。而AI要引用的，偏偏是后者。

▎真人写文章的两个的好处

用真人写，成本肯定高。人比Agent贵太多了，产量也上不去。但这笔账不能只算单篇价格，得算总账。

第一个好处，是保质期长。前面说了，真人文章能被引用半年以上，Agent文章15天。你写一篇能顶别人写十几篇的持续曝光，单位成本摊下来，未必比批量生产的更贵。

第二个好处，更实在——一文两用。真人写的好文章，不只是AI爱抓，真人读者也愿意看，本身阅读量就不错。它可以直接替代品牌原来那些正经八百的PR稿件。所以后来有品牌干脆把公关这部分预算也拨过来一起做，一份钱办了两件事，反而增加了我们的收入。

这就形成了一个挺有意思的局面：当所有人都在想办法用AI压成本、拼产量的时候，我们反过来往人身上加投入，结果单位效果和客户预算反而都更好了。

那AI在内容创作这件事里就没用了吗？有，但得换个位置

当然不是把AI一脚踢开。我们只是重新想清楚了它擅长什么。

AI最擅长的其实不是"写"，而是"读"和"拆"。

比如判断一个平台到底爱看什么体裁，我们不靠猜，而是把某个模型引用最多的前200篇内容全部拉出来，让AI去拆解它们的结构和文体偏好，再按这个比例安排我们的写作数量。再比如资料整理、事实核对、初稿骨架的搭建，这些又累又不需要灵魂的活儿，交给AI效率极高。

真正决定一篇文章能不能被采信的那部分——真实体验、观点、敢说的缺点——还是得人来。

一句话概括：AI打下手，人拿主意。

▎写在最后

顺便说下我们现在写内容的标准。业内提得最多的是谷歌那套EEAT原则，我们做海外品牌时确实常用，但和国内模型的实际情况并不完全适配。我们实践下来更管用的，是写"用户视角的议论文"——站在真实用户角度写主观感受，优点要有，缺点也必须有；每篇只服务一个明确的问题、一个明确的推荐目标。这样的内容，AI反而更容易读懂、更愿意引用。

最后留一个略反直觉的结论：在AI时代，越是想靠AI偷懒、越是追求批量高效，反而越容易被AI淘汰。真正稀缺的，是那些愿意花时间、带着真实体验和立场写出来的东西。

我们绕了一圈，最后发现最"落后"的做法——认认真真找人写——反倒成了眼下最有效的解法。

参考资料

1.《The Google Helpful Content Update And Its Relevance in 2026》——Shaun Anderson

2.《What is AI slop? A technologist explains this new and largely unwelcome form of online content》——The Convesation