寫個感想,近期閱讀數據不佳,大概退回到2022年6月的數據,當時關注讀者大概是現在的五分之一。
原因很多,比如圖文的整體衰落,畢竟小鎮都衰落成這樣了,仍然基本保住了新榜公眾號500強,說明大家都不咋樣。
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尤其2023年AI爆發式發展后,相比閱讀圖文需要更高的認知和理性,對AI編造的東西抵抗力更大,短視頻領域太適合AI了。
小鎮可以直接說一個套路,有興趣的可以去短視頻領域提供更多的數量。
第一步:去短視頻網站,以熱點或者事件為關鍵詞搜索,找到幾個數據比較好的分析短視頻;
第二步:將這些短視頻的鏈接復制在AI大模型,讓大模型提取文案;
第三步:匯總這幾個短視頻的文案,整理后發給AI大模型,要求參考這些文案,整理出一個適合短視頻的新文案,還可以限定時間、對象等;
第四步:生成后的文案AI味道太濃,這時候需要做一些人為調整,可以打開識別語音自動轉換文字的工具,然后用自己的話說一遍,帶入出租車司機、村口聊天的大爺大媽或者模仿專家之類都行,完成后復制口播的稿子;
第五步:使用短視頻提供的制作工具,一般都有輔助制作口播的功能,然后對著鏡頭念上述稿子就行了;如果覺得這都費事,那干脆用數字人直接念。
總之量大管飽,一天發20個,說不定就爆了呢?
正因此,根據 知名搜索引擎優化(SEO)公司Graphite最新研究顯示,截至2024年11月,互聯網上的英文內容,由AI生產的已經超過人類創作的,到了2025年5月,AI生成占比已經達到52%。
背景說完,開始說主題。
在AI泛濫支持下,短視頻必然更加有流量,而且AI時代會導致人的獨立思考能力急速下降,尤其年輕一代更難形成有效的認知思考能力,這就導致更加依賴短視頻的碎片化,而對閱讀難度大的長圖文缺乏耐心,于是惡性循環。
這個惡性循環,目前已經是AI治理的一大難題,相比英文世界,中文互聯網要好很多,畢竟有人管。但總的來說,人的懶惰是提升的。
從這個角度講,未來能夠習慣長圖文閱讀的,必然是少數的少數,也難怪很多人開始轉視頻化,能夠做中長視頻的,已經是很有想法的了,但哪怕20分鐘的視頻,信息含量也不如閱讀同等長度的文字。
但難道這樣,小鎮就放棄圖文?急匆匆的轉型短視頻?
不可能,因為無論人類信息載體如何變化,圖文都是核心的核心,是一切內容創作的基礎,能夠做視頻的人有很多,但能夠創作出好的文章的人,未來必然越來越稀少。
而且小鎮相信,隨著AI技術的發展,未來文生視頻一定會做的更好,那屆時,小鎮掌握的大量原創文字,以及源源不斷的創作力,就是最核心的競爭力。
以目前AI生成大模型迭代速度,小鎮覺得這一天并不遠,可能也就是一兩年的時間,但AI很難創作出好的文章,因為AI根本不會思考,不過是做概率統計而已。
最忌諱的就是看到環境變化,就想著孤注一擲,生怕錯過成功的機遇。但這種急躁心態,最容易誤事,因為現實世界是非常復雜的,有太多意外因素,而且未來也難以測算,一個小小的意外,就可能打斷歷史的進程。
比如戰爭中,一個小細節的陰差陽錯,就可能導致一場關鍵戰役的失敗。也就是一個馬蹄鐵葬送一個國家的故事。
一個人在決策的時候,往往只能考慮幾個比較大的因素,這種思考就很可能建立在不完整的調研基礎上,忽略了海量的關鍵細節,一旦匆忙轉變,這些微不足道的偶然因素,往往成為壓垮駱駝的最后稻草。
所以,抵抗這種不確定性的最大依仗,就是不要急,不要試圖孤注一擲。而是先選定一個正確的大方向,然后日拱一卒,逐步探索,如果錯了,那就退回來,無傷大雅,如果對了,那就繼續加碼。
慢而穩,進一步就退不了。
這就是國家這些年實踐的,從不追求畢其功于一役。
現實中很多事情是類似道理,比如理財,不能老想著暴富,穩穩地從學習理財,從把握小錢、避坑開始,普通人不吃大虧,就是賺了。
同樣,如小鎮今天頭條談的孩子的教育,也不能搞孤注一擲,總想著一次性卷贏。
人生很長,慢下來,穩下來。
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備用:大樹鄉談2022、大樹鄉談2023
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