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博客大纲 提示词 — H2/H3 结构 + 意图 + 字数

AI 默认大纲都是模板化的空架子。本提示词强制模型考虑搜索意图,为每节给出可衡量目标,并把读者具体问题挖出来 — 这才是能排上去且被读完的结构。

分类: writing推荐模型: claude / chatgpt / any
prompt
构建博客文章大纲。

主题: {你的主题}
目标读者: {他们是谁 — 初学者 / 老手 / 决策者}
主要关键词: {你想排名的短语}
搜索意图: {informational / commercial / navigational / transactional}
字数目标: {N — 通常 1500-3500}

按以下结构返回:

H1: <标题 — 自然包含主关键词,最长 60 字符>

开篇 (~{N*0.05} 字)
  - 钩子: <一句话说明读者为什么现在关心>
  - 承诺: <读完会知道什么>
  - 跳转: <如果答案在第 X 节,告诉他们去那里>

H2: <小节标题>
  意图: <回答读者的哪个问题>
  字数: <N>
  要回答的问题:
    - <Q1>
    - <Q2>
  H3: <子小节> (仅在需要时;每个 H2 最多 3 个 H3)

... (合计 3-6 个 H2;深度按主题决定,不按模板)

结论 (~{N*0.05} 字)
  - 一句要点
  - 单个 CTA (不堆 CTA 列表)

硬性约束:
1. 每个 H2 必须回答不同的搜索者问题 — 两节不能覆盖同一意图。
2. 跳过许多 AI 大纲会加的「介绍很重要」填充段。真实读者会跳过。
3. 若你建议的某节纯属「背景」,请标 [optional] — 多数读者要先看答案。
4. 字数总和必须在目标 ±10% 内。
5. 不要捏造统计或来源。需要数据的节请标 [needs data: <什么数据>]。

什么时候用

  • 写超过 1000 字的文章前 — 节省草稿中途重构的几小时。
  • 给外包写手做简报 — 把输出当简报发出,字数和意图能防止跑题。
  • 审视已有文章 — 粘贴现有 H2 列表,让模型按本结构提出批评。

模型提示

claude
最善于捕捉细微的意图差异。不会为凑字数加填充节。
chatgpt
可用,但常会为追求完整再加一节。字数超了就裁掉。
any
「要回答的问题」字段是杠杆。让模型具体填(不是「讨论关键好处」,而是「回答: X 在价格上和 Y 比怎样?」)。

示例: 「如何选自由会计师」

H1: 如何选择自由会计师 (2026 指南)

开篇 (~150 字)
  - 钩子: 报税季还有 8 周,前任会计师消失了。
  - 承诺: 一个 4 问题的过滤,1 小时内挑出合适人选。
  - 跳转: 只想看价格?直奔 §3。

H2: 4 问题过滤 (450 字)
  意图: 「我怎么快速评估会计师?」
  问题:
    - 哪 4 个问题在 10 分钟内能区分能干和不胜任?
    - 不可妥协的答案 vs 可以妥协的答案是什么?
  H3: 问题 1 — 当前客户结构
  H3: 问题 2 — 软件栈

H2: 资质验证 (350 字)
  意图: 「怎么确认他是真的?」
  问题:
    - 在哪里验证 CPA 执照?
    - 真会计师对个人信息访问应是什么样?

H2: 价格模式 (500 字)
  意图: 「我应该花多少钱?」
  问题:
    - 时薪 vs 固定 vs 月费 — 对持有 1 W-2 + 2 1099 的人哪种最便宜?
    - 2026 的典型范围?
  [needs data: 2026 自由会计师费率调研]

H2: 入职阶段红旗 (300 字)
  意图: 「什么时候该掉头?」
  问题:
    - 首次通话中的 5 个红旗

H2: 头 90 天清单 (250 字)
  意图: 「找到人后我要做什么?」

结论 (~150 字)
  CTA: 单一链接到下载用面试问题 PDF。

合计: ~2150 字 (目标 2200,在 ±10% 内)。

工作原理

为什么 AI 生成的大纲表现差

若你说「为 X 写个大纲」,模型返回通用骨架: 介绍、历史、关键概念、案例、结论。结构是模板驱动而非主题驱动,产出的文章读起来跟搜索结果第二页其他列表文一样。读者和 Google 都会注意到 — 跳出率上升、互动下降、排名滑落。

上面这个提示词通过要求每节给出意图与读者问题,强制成主题驱动结构。说不清自己回答什么具体问题的节就被砍掉,没有字数预算的节也无法稀释其他节。输出是能在真正写作时存活下来的简报。

字数作为规划杠杆

多数博文失败不是因为选错了话题,而是话题分配错了。最重要的节给了 200 字,边角的给了 600 字。提前指定字数迫使你在大纲阶段做优先级决策(便宜),而不是在编辑阶段(砍掉很痛)。

总字数对齐(±10%)能抓 AI 常见的失败: 大纲不停加节直到总数变成目标的 1.5 倍。写作前砍并合,远比第二稿改快。

用于内容审计

对表现不佳的旧文重用本结构。粘贴现有 H2 列表,然后问: 「按博客大纲框架来评。哪些节没明确的搜索者问题?哪些节意图重叠?字数分配跟重要性不匹配的地方在哪?」模型变成结构编辑而不是文字编辑。

搭配快速关键词缺口检查: 加一句「列出本大纲未回答而前 3 名竞品回答的 5 个读者问题」。不用读完每个竞品就能发现缺失的节。

常见问题

›每个 H2 通常应多长?

看文章总目标。一个合理默认是每个 H2 250-500 字。低于 200 字不值得开节,超过 600 字通常应分 H3 或单独成文。

›节的「意图」指什么?

本节回答的具体读者问题。「讨论价格」不是意图。「回答: 我的情况下应该按时计费还是按月费?」是意图。越具体本节越好写。

›为什么标 [optional]?

提示词应对哪些节真的值得保留诚实。「X 的历史」可能只对 5% 读者有兴趣;标记后你可以决定是写、降级为脚注、还是完全跳过。

›能用于视频脚本或 YouTube 大纲吗?

可以。把「字数」改成「屏幕时间」(秒),「要回答的问题」改成「视觉时刻」。同样的意图驱动结构适用 — 观众离开视频和读者离开文章原因一样: 不值时间的节。

›没有主关键词能用吗?

可以,但 H1 不会做 SEO 优化。如果是写给邮件订阅或内部博客,去掉主关键词字段,其他仍然有效。

›如何避免模型捏造数据?

规则 5 ([needs data: ...]) 是显式的反幻觉护栏。模型会标记未验证的论断让你填补。如果它没标就给统计,问「这个数字的来源?」要么给来源要么承认拿不出。

›应加竞品分析吗?

可选但有效。加一段: 「主关键词的前 3 名结果: <粘贴标题+链接>。识别其结构弱点 (跳过的节、未答的问题)」。大纲会显式做差异化。

›为什么跳过「介绍很重要」节?

因为多数 AI 大纲把它加成 200 字的复述 H1 段。现代读者和搜索引擎都惩罚这种填充。钩子+承诺+跳转的微结构用 50 字做同样的事。

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